Une des raisons pour lesquelles les gens ne comprennent pas la rapidité avec laquelle l'IA se développe est simple, voire ridicule: lorsque nous essayons de les capturer sur papier, la courbe exponentielle ne fonctionne pas bien, pour des raisons pratiques, il est presque impossible de la réduire. La trajectoire abrupte de la courbe exponentielle est entièrement décrite dans l'espace (comme un graphique ou une diapositive) Il est facile de représenter visuellement les premiers stades de la courbe exponentielle, mais lorsque la courbe devient exponentielle et que les nombres augmentent rapidement, les choses deviennent Plus difficile.
Capturez la courbe d'index
Pour résoudre ce problème d'espace visuel insuffisant, nous avons utilisé une technique mathématique simple appelée logarithme, en utilisant l'échelle dite «logarithmique», pour apprendre à comprimer la courbe exponentielle. Oui, l'utilisation répandue de «l'échelle logarithmique» conduit également à des résultats à courte vue.L'échelle logarithmique fonctionne par le fait que chaque échelle sur l'axe vertical Y ne correspond pas à un incrément constant (comme une échelle linéaire typique). C'est un multiple, disons 100. Le graphique classique de Moore ci-dessous utilise l'échelle logarithmique pour décrire la croissance exponentielle de la puissance de calcul au cours des 120 dernières années, de l'équipement mécanique en 1900 aux puissants GPU à base de silicium.
Figure 1: Changement d'indice dans l'échelle logarithmique montrant le coût du calcul au cours des 120 dernières années
Aujourd'hui, les graphes logarithmiques sont devenus un raccourci très utile pour ceux qui sont conscients de la distorsion visuelle.En fait, l '«échelle logarithmique» est une méthode simple et compacte qui peut être utilisée pour décrire au fil du temps. Toute courbe qui monte rapidement, mais le graphe logarithmique cache un prix énorme: ils tromperont l'œil humain: par un grand nombre mathématique, le graphe logarithmique fait apparaître la croissance exponentielle comme linéaire. Parce qu'ils compressent la courbe de croissance exponentielle irrégulière en une forme linéaire, le graphique logarithmique permet aux gens d'être satisfaits du taux de croissance exponentiel et de l'échelle de la future puissance de calcul, et même de la complaisance.
Notre cerveau logique comprend le graphe logarithmique, mais notre esprit subconscient voit une courbe linéaire et choisit de fermer les yeux sur ses défauts: comment éliminer efficacement la déficience stratégique causée par le graphe logarithmique? L'échelle linéaire originale Dans la figure 2 ci-dessous, nous utilisons les données pour ajuster la courbe exponentielle et ensuite la tracer avec une échelle linéaire sur l'axe vertical.L'axe vertical représente la vitesse de traitement (en gigaflops) qui peut être achetée pour un dollar. L'axe horizontal représente le temps.
Cependant, dans la figure 2, chaque échelle sur l'axe vertical correspond à une tendance d'augmentation linéaire simple (équivalant à 1 gigaflops au lieu de 100 fois, comme le montre la figure 1) Le mot «FLOP» est la méthode standard pour mesurer la vitesse de calcul. , représente l'opération en virgule flottante par seconde, les autres unités incluent megaFLOPS, gigaFLOPS et teraFLOPS.
La figure 2 montre la vraie courbe exponentielle décrivant la loi de Moore.La façon dont ce graphique est dessiné est facile à comprendre pour nos yeux: Au cours de la dernière décennie, à quelle vitesse le rapport prix / performance a changé. Il y a de sérieuses erreurs: pour les lecteurs naïfs de ce graphique, il semble que le rapport prix / performance de l'ordinateur ne s'est pas amélioré du tout au XXe siècle.
La figure 2 montre que lorsque l'on utilise des échelles linéaires pour prouver que la loi de Moore change au fil du temps, il y a aussi un aveuglement considérable qui peut rendre le passé insignifiant, comme s'il n'avait progressé que récemment. La carte à l'échelle conduit également les gens à croire à tort que leurs points d'avantage actuels représentent une période de progrès technologique unique, «presque verticale», ce qui m'amène à la prochaine raison principale du tableau qui mène aux points aveugles de l'IA: Linéaire Les diplômes peuvent tromper les gens et leur faire croire que leur vie est au sommet du changement.
Myopie vivant dans le moment
Regardons le tableau 2 suivant: D'après la situation de 2018, le doublement du rapport prix / performance qui survient tous les dix ans dans la plus grande partie du XXe siècle semble être banal, voire même hors de propos. Je me dis: «Enfant, est-ce que je vis très chanceux aujourd'hui? Je me souviens de 2009, quand je pensais que mon nouvel iPhone était très rapide! Mais en réalité, je ne sais pas à quel point c'est lent. Partie verticale! '
J'ai entendu dire, nous venons de passer le «bâton de hockey coude. Mais il n'y a pas de point de transition. Toute courbe exponentielle lui-même sont semblables, c'est la forme future de la courbe et la courbe des dernières aussi de grands changements. la figure 3 ci-dessous montre l'indice nouveau sur la courbe de la loi de Moore graphique à l'échelle linéaire, mais cette fois dans une perspective 2028. cette hypothèse de la courbe, nous avons connu au cours des 100 dernières années au moins encore croître Il durera 10 ans.Ce graphique montre qu'en 2028, un dollar achètera environ 200gigaflops de puissance de calcul.
Figure 3: Loi de Moore sur une échelle linéaire
Cependant, la figure 3 représente également un dilemme analytique potentiel: examinez de plus près la position de la courbe représentée à la figure 3, qui représente la puissance de calcul actuelle (2018), pour ceux qui vivent et travaillent en 2028, même à 21 ans. Au début du siècle, il n'y avait guère d'amélioration substantielle de la puissance de calcul: il semble que les appareils informatiques utilisés en 2018 étaient légèrement plus puissants que les ordinateurs utilisés en 1950. Les observateurs peuvent également conclure que 2028 est l'aboutissement de la loi de Moore. Les progrès de la puissance de calcul ont enfin commencé.
Chaque année, je peux recréer le graphique 3 en ne changeant que la description de la catégorie temporelle.La forme de la courbe est très similaire, seule l'échelle de l'échelle verticale change.Veuillez noter qu'en plus de l'échelle verticale, la forme de la figure 2 et C'est la même chose: sur chacun de ces tableaux, du point de vue de l'avenir, chaque point du passé est plat, et chaque point dans le futur semble être complètement différent du passé. Les opinions sont introduites dans des stratégies commerciales imparfaites, au moins en termes d'IA.
Qu'est-ce que cela signifie?
le taux de changement de Exponentielle l'esprit humain et les yeux pour les incompréhensible. courbe exponentielles unique, parce que d'un point de vue mathématique, ils sont tous semblables en tout point. Cela signifie que, une fois constamment double courbure ne partie plate du tout, pas partie montante, même pas habitué à beaucoup de gens d'affaires parler « coude » et « bâton de hockey » partie incurvée, même si vous agrandissez une précédente ou future, sa forme ressemble. il est le même.
Comme la loi de Moore continue de fonctionner, nous ne pouvons nous empêcher de penser, en ce moment, nous sommes dans une période unique de développement AI (ou toute autre personne à charge de la technologie la loi de Moore). Cependant, tant que la puissance de traitement continue à suivre la courbe des prix exponentielle, future chaque génération sont susceptibles de regarder en arrière dans le passé, que ce soit une ère progressiste relativement faible, à son tour, la situation sera comme ceci: chaque génération cherchera à l'avenir 10 ans, mais ne peut prédire à quel point place à l'amélioration de l'IA.
Donc, pour ceux qui projettent de faire avancer l'avenir par la croissance exponentielle de l'ordinateur, le défi consiste à combattre les interprétations erronées de leur cerveau, même si cela semble difficile, vous devez vous souvenir de ces trois graphiques simultanément - le graphique logarithmique La cohérence visuelle, l'échelle décevante des graphes dramatiques et linéaires, afin que vous puissiez vraiment comprendre la puissance de la croissance exponentielle, parce que le passé semble toujours fade, et le futur sera toujours plein de grands changements.