เหตุผลหนึ่งที่ทำให้คนไม่เข้าใจว่าการพัฒนา AI อย่างรวดเร็วนั้นง่ายเพียงใดแม้ไร้สาระก็ตามเมื่อเราพยายามจับภาพเหล่านี้บนกระดาษเส้นโค้งที่ชี้แจงไม่ทำงานได้ดีด้วยเหตุผลทางปฏิบัติเกือบจะเป็นไปไม่ได้ที่จะแคบลง (เช่นแผนภูมิหรือภาพนิ่ง) มันเป็นเรื่องง่ายที่จะอธิบายถึงช่วงแรกของเส้นโค้งแทนอย่างไรก็ตามในขณะที่ส่วนสูงชันของเส้นโค้งเริ่มปรากฏขึ้นและตัวเลขที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วสิ่งที่กลายเป็น ท้าทายมากขึ้น
เส้นกราฟการจับภาพ
ในการแก้ปัญหาพื้นที่ภาพไม่เพียงพอนี้เราใช้เทคนิคทางคณิตศาสตร์แบบง่ายๆที่เรียกว่าลอการิทึมโดยใช้มาตราส่วนลอการิทึมที่เรียกว่า 'logarithmic' เราได้เรียนรู้การบีบอัดเส้นโค้งเชิงตัวเลข ใช่การใช้ 'log scale' อย่างแพร่หลายยังนำไปสู่ผลลัพธ์ที่มองเห็นได้ด้วยลอการิทึมมาตราส่วน logarithmic ทำงานโดยความจริงที่ว่าแต่ละระดับบนแกน y แนวตั้งไม่สอดคล้องกับการเพิ่มขึ้นคงที่ (เช่นขนาดเส้นทั่วไป) แผนภูมิแบบมัวร์ของคลาสสิกด้านล่างใช้ 'log scale' เพื่ออธิบายถึงการเติบโตของค่าใช้จ่ายในการคำนวณของคอมพิวเตอร์ในช่วง 120 ปีที่ผ่านมาจากอุปกรณ์ทางกลในปี 1900 จนถึงปัจจุบันโดยใช้ GPU silicon ที่มีประสิทธิภาพ
รูปที่ 1: การเปลี่ยนแปลงดัชนีในระดับลอการิทึมแสดงต้นทุนการคำนวณในช่วง 120 ปีที่ผ่านมา
วันนี้กราฟลอการิทึมได้กลายเป็นชวเลขที่มีค่ามากสำหรับผู้ที่ตระหนักถึงความผิดเพี้ยนของภาพในความเป็นจริง 'log scale' เป็นวิธีง่ายๆและกะทัดรัดที่สามารถใช้อธิบายเวลาผ่านไปได้ เส้นโค้งใด ๆ ที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วอย่างไรก็ตามกราฟลอการิทึมจะซ่อนราคามหาศาล: หลอกตามนุษย์ด้วยตัวเลขที่มีขนาดใหญ่ทางคณิตศาสตร์กราฟลอการิทึมทำให้การขยายเลขขึ้นเป็นเส้นตรง เนื่องจากบีบอัดเส้นโค้งการเติบโตแบบเสแสร้งแบบไม่สม่ำเสมอเป็นรูปร่างเชิงเส้นกราฟลอการิทึมช่วยให้ผู้คนพึงพอใจกับอัตราการเติบโตและขนาดของพลังการประมวลผลในอนาคตและแม้กระทั่งความพึงพอใจ
เราเข้าใจตรรกะของการแปลงสมองเข้าสู่ระบบ. แต่จิตใต้สำนึกของเราได้เห็นเส้นโค้งเส้นตรงและเลือกที่จะไม่สนใจข้อบกพร่องของตน. ดังนั้นวิธีการที่มีประสิทธิภาพในการกำจัดโดยกลยุทธ์การพล็อตลอการิทึมสายตาสั้นเกิดจากมันได้หรือไม่ส่วนหนึ่งของการแก้ปัญหาคือการกลับไป เชิงเส้นขนาดเดิม. ในรูป. 2 ด้านล่างเราจะใช้เส้นโค้งชี้แจงเพื่อให้พอดีกับข้อมูลและแล้ววาดด้วยขนาดแกนเชิงเส้นในแนวตั้ง. ในทำนองเดียวกันแกนแนวตั้งหมายถึงความเร็วในการประมวลผลของหนึ่งดอลลาร์สามารถซื้อ (ใน gigaflops) แกนนอนแสดงเวลา
อย่างไรก็ตามในรูปที่ 2 แต่ละขนาดในแกนตั้งตรงกับแนวโน้มการเพิ่มขึ้นของเส้นตรง (เทียบเท่ากับ 1 กิกะไคต์แทน 100 เท่าดังแสดงในรูปที่ 1) คำว่า 'FLOP' เป็นวิธีการมาตรฐานสำหรับการคำนวณความเร็วในการคำนวณ หมายถึงการดำเนินงานลอยตัวต่อวินาทีหน่วยอื่น ๆ ได้แก่ megaFLOPS, gigaFLOPS และ teraFLOPS
รูปที่ 2 แสดงเส้นโค้งที่อธิบายความจริงของกฎของมัวร์วิธีที่เราวาดแผนภูมินี้เป็นเรื่องง่ายสำหรับสายตาของเราที่จะเข้าใจได้ว่า: ในทศวรรษที่ผ่านมาอัตราส่วนราคา / ประสิทธิภาพการทำงานมีการเปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็วอย่างไรก็ตามในรูปที่ 2 มีข้อผิดพลาดร้ายแรงสำหรับผู้อ่านที่ไร้เดียงสาของแผนภูมินี้ดูเหมือนว่าอัตราส่วนราคา / ประสิทธิภาพของคอมพิวเตอร์ไม่ดีขึ้นในศตวรรษที่ 20 เห็นได้ชัดว่านี่เป็นข้อผิดพลาด
รูปที่ 2 แสดงการใช้งานของวัดเชิงเส้นที่จะพิสูจน์ว่าการเปลี่ยนแปลงกฎของมัวร์ในช่วงเวลาที่มีอาการตาบอดมาก. มันสามารถทำให้ที่ผ่านมาดูเหมือนอ่อนโยนเช่นถ้าจนกระทั่งเมื่อเร็ว ๆ ทำให้ความคืบหน้าเดียวกัน. นอกจากนี้เส้นตรงเดียวกัน แผนที่ขนาดยังสามารถทำให้คนเข้าใจผิดว่าจุดชมวิวปัจจุบันของพวกเขาแสดงให้เห็นถึงเอกลักษณ์ระยะเวลา 'ในแนวตั้งเกือบของความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีที่ทำให้ผมคิดว่าสาเหตุต่อไปของเอไอแผนภูมิจุดบอดปรากฏขึ้น: ระดับเชิงเส้น ของแผนภูมิคุณสามารถหลอกคนที่จะโน้มน้าวให้เขารู้ว่าชีวิตของพวกเขาที่จุดสูงสุดของการเปลี่ยนแปลง
อาศัยอยู่ในขณะสั้น
ให้ดูที่ตารางต่อไปนี้ 2: จากสถานการณ์ในปี 2561 การเพิ่มขึ้นของราคา / อัตราส่วนประสิทธิภาพที่เกิดขึ้นทุกสิบปีในช่วงศตวรรษที่ 20 ดูเหมือนจะไม่เป็นที่สังเกตแม้แต่ผู้ที่เห็นตารางที่ 2 อาจเป็นเรื่องที่ไม่เกี่ยวข้อง ฉันจะบอกกับตัวเองว่า 'วันนี้ฉันมีชีวิตที่โชคดีมากหรือไม่ฉันจำได้ว่าเมื่อปี 2009 เมื่อฉันคิดว่า iPhone ใหม่ของฉันเร็วมาก แต่จริงๆแล้วฉันไม่รู้ว่ามันช้าแค่ไหน ส่วนแนวตั้ง! '
ฉันได้ยินคนบอกว่าเราเพิ่งผ่าน 'ข้อศอกของไม้ฮอกกี้' แต่ไม่มีจุดเปลี่ยนดังกล่าวเส้นโค้งใด ๆ ที่ชี้แจงตัวเองจะคล้ายกันนั่นคือรูปร่างของเส้นโค้งในอนาคตและเส้นโค้งของอดีตที่ผ่านมาเกือบจะไม่มากเกินไป การเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่รูปที่ 3 ด้านล่างแสดงเส้นโค้งเลขยกกำลังของกฎหมายของมัวร์ในแผนภูมิเส้นตรง แต่คราวนี้จากมุมมองของปี 2028 เส้นโค้งนี้ถือว่าเรามีประสบการณ์อย่างน้อยที่สุดในช่วง 100 ปีที่ผ่านมา จะใช้เวลา 10 ปีแผนภูมินี้แสดงให้เห็นว่าในปี 2028 หนึ่งดอลลาร์จะซื้อพลังงานคอมพิวเตอร์ประมาณ 200gigaflops
รูปที่ 3: กฎของมัวร์ในมาตราส่วนเชิงเส้น
ลองดูที่ตำแหน่งของเส้นโค้งที่แสดงในรูปที่ 3 ซึ่งหมายถึงกำลังประมวลผลของวันนี้ (2018) สำหรับผู้ที่อาศัยและทำงานในปี พ.ศ. 2571 ถึงแม้จะมีอายุ 21 ปีก็ตาม ดูเหมือนว่าอุปกรณ์คอมพิวเตอร์ที่ใช้ในปีพ. ศ. 2561 นั้นแข็งแกร่งกว่าเครื่องคอมพิวเตอร์ที่ใช้ในปีพ. ศ. 2531 ผู้สังเกตการณ์ยังสามารถสรุปได้ว่า 2028 เป็นสุดยอดของกฎหมายของมัวร์ซึ่งเป็นปีที่ยิ่งใหญ่ที่สุด ความคืบหน้าของการใช้คอมพิวเตอร์ได้เริ่มขึ้นแล้ว
ทุกปีฉันสามารถสร้างแผนภูมิ 3 เปลี่ยนเฉพาะคำอธิบายของหมวดหมู่เวลารูปร่างของเส้นโค้งจะคล้ายกันมาก แต่ขนาดในระดับแนวตั้งจะเปลี่ยนไปโปรดทราบว่านอกจากระดับแนวตั้งแล้วรูปร่างของรูปที่ 2 และ 3 ยังดูอยู่ มันเหมือนกันในแต่ละแผนภูมิดังกล่าวจากมุมมองของอนาคตทุกจุดในอดีตจะราบเรียบและทุกจุดในอนาคตดูเหมือนจะแตกต่างจากอดีตอย่างสิ้นเชิง มีการนำมุมมองไปใช้กับกลยุทธ์ทางธุรกิจที่ไม่สมบูรณ์อย่างน้อยที่สุดในแง่ของ AI
หมายความว่าอย่างไร
ความเร็วที่อธิบายได้ของการเปลี่ยนแปลงจะไม่สามารถเข้าใจได้กับจิตใจและดวงตาของมนุษย์เส้นโค้งที่อธิบายเป็นพิเศษเนื่องจากจากจุดทางคณิตศาสตร์ในมุมมองพวกเขามีความคล้ายคลึงกันในทุก ๆ จุดซึ่งหมายความว่า เส้นโค้งสองชั้นไม่มีส่วนแบนใด ๆ และไม่มีส่วนที่เพิ่มขึ้นนอกจากนี้ยังไม่มีธุรกิจที่เคยพูดถึงข้อศอกและฮ็กกี้ดิกแม้ว่าคุณจะขยายส่วนใดส่วนหนึ่งของอดีตหรืออนาคตรูปร่างของมันก็เหมือนกัน มันเหมือนกัน
แต่เราคิดว่าในขณะนี้เราอยู่ในช่วงเวลาที่ไม่ซ้ำกันในการพัฒนา AI (หรือเทคโนโลยีอื่น ๆ ที่อิงกับกฎหมายของ Moore) อย่างไรก็ตามตราบใดที่การประมวลผลยังคงดำเนินต่อไปตามราคา / ประสิทธิภาพที่เป็นไปในทางที่เป็นไปในอนาคต ทุกรุ่นอาจมองย้อนกลับไปและคิดว่านี่เป็นยุคของความคืบหน้าเล็ก ๆ แต่ในทางกลับกันสถานการณ์จะเป็นเช่นนี้แต่ละรุ่นจะมุ่งหวังในอีก 10 ปีข้างหน้า แต่ไม่สามารถคาดเดาได้ว่าจะมีการปรับปรุง AI อย่างไร
ดังนั้นสำหรับโปรแกรมคอมพิวเตอร์ใด ๆ โดยโปรแกรมควบคุมการเจริญเติบโตในอนาคตของคนที่ท้าทายคือการตีความผิดปกติในสมองที่จะต่อสู้ในขณะนี้อาจจะฟังดูยาก แต่คุณจำเป็นต้องเก็บไว้ในตัวเลขสาม - พล็อตลอการิทึม สอดคล้องภาพขนาดเส้นแผนที่ที่น่าทึ่งและหลอกลวงเพื่อให้คุณจริงๆสามารถเข้าใจพลังของการเจริญเติบโตชี้แจง. เพราะที่ผ่านมาก็ดูเหมือนอ่อนโยนและในอนาคตจะเป็นเต็มรูปแบบของการเปลี่ยนแปลง