人工智能何時開始飛速發展？

編譯 西岸

我們大多數人都熟悉摩爾定律，這條著名的定律認為：計算能力的發展遵循指數曲線，每18個月性價比就會翻一番。然而，當涉及將摩爾定律應用于不同的商業策略時，即使是有遠見的戰略家也經常遭受“人工智能盲點”的困擾。

捕捉指數曲線

人們不理解人工智能發展速度的原因很簡單：當我們試圖在紙上展現它們時，指數曲線的表現并不好。出于實際原因考慮，在圖表或幻燈片這樣的狹小空間里，幾乎不可能完全描述出指數曲線的陡峭軌跡。直觀地描繪指數曲線的早期階段是很容易的。然而，隨著曲線的陡峭部分開始出現，數字迅速變大，事情就變得更具挑戰性。

為了解決視覺空間不足的問題，我們使用了一個簡單的數學技巧，稱為對數。使用所謂的“對數標度”，我們學會了對指數曲線進行壓縮。不幸的是，廣泛使用對數標度也會產生誤會。

對數標度的工作原理是，垂直y軸上的每一個刻度對應的不是常數增量（如典型的線性標度），而是倍數，例如100倍。下面的經典摩爾定律圖（圖1）使用對數標度描述了過去120年里計算能力（以“計算/秒/美元”計算）成本的指數增長，從1900年的機械設備到今天強大的硅基GPU。

現在，對于那些意識到視覺失真的人來說，對數圖已經成為一種非常有價值的速記形式。事實上，對數標度是一種簡便和緊湊的方式，可以用來描述隨著時間推移迅速上升的任何曲線。然而，對數圖隱藏著巨大的代價：它們愚弄了人類的眼睛。

通過數學上的大數字坍縮，對數圖使得指數增長呈現線性。由于它們將不規則的指數增長曲線壓縮成線性形狀，對數圖使人們很容易對計算能力的指數增長速度和幅度感到滿意，甚至有些自滿。因我們的大腦通過邏輯理解對數圖，但我們的潛意識卻只看到一條線性曲線，進而忽略了它的缺陷。那么，怎樣才能有效消除由對數圖引起的誤解呢？部分解決方案是回到原來的線性尺度。

圖1 對數標度顯示計算成本的指數增長

圖2：以線性標度描述的摩爾定律。該圖顯示了摩爾定律的真實指數曲線。這張圖表的繪制方式，讓我們肉眼很容易就能看出過去十年中計算性價比增長速度有多快

在下面的圖2中，我使用數據來擬合指數曲線，然后在縱軸上用線性刻度繪制它。同樣地，縱軸代表一美元可以購買的處理速度（單位是gigaFLOPS），橫軸代表時間。然而，在圖2中，縱軸上每個刻度都對應于一個簡單的線性增加趨勢（相當于1giga FLOPS，而不是圖表1那樣增加100倍）?！癋LOP”這個詞是測量計算速度的標準方法，表示每秒的浮點運算次數，FLOPS、megaFLOPS、gigaFLOPS、teraFLOPS這些都是。

然而，圖2也有一些非常糟糕的地方。對于一些知識背景空白的讀者來說，看到這張圖，似乎會認為20世紀過程中，計算機的性價比根本沒有提高。很明顯，這是錯誤的。圖2顯示了使用線性標度來證明摩爾定律隨時間推移而變化時，也存在很大的誤導：它使過去顯得平淡無奇，仿佛直到最近才取得進展。此外，這樣線性圖也會導致人們錯誤地認為，他們目前處于一段獨特的“近乎垂直”的技術進步時期。

這一點讓我想到了導致人工智能盲點圖表出現的另一個主要原因：線性標度的圖表可以欺騙人們，讓他們相信自己生活在變化的高峰期。

活在當下的短視

回看圖2。從2018年的情況來看，20世紀大部分時間里，每10年就會出現的性價比翻倍，似乎已經平淡無奇。看了圖2的人可能會對自己說:“孩子，我活在今天真是幸運。我記得2009年，我以為我的新iPhone很快！但實際上我不知道它有多慢，現在我們終于到達了令人興奮的高速發展期！”

我曾聽人說過，我們剛剛經過了“曲棍球棒的肘部”，但實證并沒有這樣的轉折點。

圖3：線性標度圖上的摩爾定律。仔細看看今天的計算能力（2018年）在圖3所示曲線上的位置。從一個在2028年生活和工作的人的角度來看，即使在21世紀初期，計算能力也幾乎沒有改善。2018年使用的計算設備似乎只比1950年使用的強一點點。觀察者也可以得出這樣的結論：2028年是摩爾定律的鼎盛時期，計算能力的進步終于起飛了

任何指數曲線都是自相似的——也就是說，未來曲線的形狀看起來和過去沒什么兩樣。下面的圖3再次顯示了摩爾定律的線性指數曲線，但這次是從2028年的角度來看。該曲線假設我們在過去100年里經歷的增長至少還會持續10年。這張圖表顯示，在2028年，一美元可以購買大約200 giga FLOPS的計算能力。然而，圖3也代表了一個潛在的分析困境。

每年，我都能重新創建圖3，只改變所描述的時間跨度，曲線的形狀是一樣的，只有垂直刻度上的刻度會改變。請注意，除了垂直標度以外，圖2和圖3的形狀看起來是一樣的。在這樣的圖表中，從未來的角度來看，過去的每一個點都處在扁平區，而未來的每一個點似乎都與過去截然不同。遺憾的是，這種錯誤的認識正被引入有缺陷的商業戰略中，至少在人工智能領域是這樣。

這代表什么?

指數級的變化速度對于人類大腦和眼睛來說都是難以理解的。指數曲線是獨特的，因為它們在數學上每一點都是自相似的。這意味著，一條不斷翻倍的曲線沒有平坦的部分，沒有上升的部分，也沒有許多商界人士習慣談論的“肘”和“曲棍球棒”彎曲。如果你放大過去或未來的任何部分，它的形狀看起來都是一樣的。

就在此時此刻，人工智能（或任何依賴于摩爾定律的其他技術）的發展正處于一個獨特的巨大變革時期。然而，只要處理能力繼續遵循指數級的性價比曲線，每一代人都可能把過去看作是一個相對進步不大的時代。反過來也是如此。

因此，對于任何一個計劃以計算指數增長驅動未來的人來說，挑戰在于與他們大腦中的錯誤解釋做斗爭。聽起來很難，但你需要同時記住這三個圖表——對數圖表的視覺一致性、戲劇性和線性圖表的欺騙性尺度——才能真正領會到指數增長的力量。因為過去總是平淡無奇，未來永遠充滿巨變。

資料來源 SingularityHub