Нас пытаются втянуть в новую программу “Звездных войн”: почему в области суперкомпьютеров и искусственного интеллекта Россия не должна идти по пути Запада

Россия должна стать мировым лидером по масштабу применения искусственного интеллекта (ИИ) во всех сферах жизни. Такую задачу перед страной поставил глава государства. Но как догнать и перегнать конкурентов, если ИИ не может существовать без суперкомпьютеров, которые обрабатывают огромные объемы данных. А в рейтинге Топ-500 самых мощных компьютеров мира мы занимаем скромное 16-е место. У нас таких систем 6, для сравнения у США – 172, а у Китая - 62. Как выиграть гонку суперкомпьютеров с таким соотношением сил? Об этом журналист “Комсомолки” поговорил с академиком РАН Игорем Каляевым. Он сопредседатель двух направлений в Национальном центре физики и математики (НЦФМ): «Национальный центр исследования архитектур суперкомпьютеров» и «Искусственный интеллект и большие данные в технических, промышленных, природных и социальных системах».

Академик РАН Игорь Каляев, доктор технических наук, научный руководитель направления Южного федерального университета.

НАC ПЫТАЮТСЯ ВТЯНУТЬ В НОВЫЕ “ЗВЕЗДНЫЕ ВОЙНЫ”

- В этой гонке нам не нужно следовать в фарватере у американцев, - считает академик Каляев. - Недавно Трамп объявил, что он вкладывает 500 млрд долларов в развитие инфраструктуры искусственного интеллекта. А сегодня ставки еще сильнее повышаются - речь идет уже о триллионе долларов. А, между прочим, триллион долларов — это примерно половина ВВП России. То есть наша страна такие расходы просто не потянет.

- И что же делать?

- Для начала ответить на вопрос, а какова наша цель в этой гонке ИИ? А иначе может получиться, как это было в 80-е годы прошлого века, когда мы пытались «догнать и перегнать Америку» в программе Стратегической оборонной инициативы. Тогда нас втянули в совершенно бессмысленную, но очень затратную авантюру, что в какой-то мере ускорило развал СССР. А потом выяснилось, что эта программа «Звездных войн» на 90 процентов была блефом. И поэтому на этот раз, прежде чем тратить триллионы государственных денег, надо задуматься - а что нам это даст?

- Например, грядет революция в программировании: говорят через пару лет 90 процентов программного кода будут писать не люди, а машины.

- Да, так и есть - все, что можно автоматизировать, будет сделано с помощью компьютеров и искусственного интеллекта. Но никакой ИИ не придумает вам ничего нового и не совершит открытий. Компьютер - это просто автомат, который реализует тот алгоритм, который в него заложил человек. И поскольку он не обладает собственной волей, то изменить этот алгоритм самостоятельно не способен.

ЧЕЛОВЕЧЕСТВО ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНО ДЕГРАДИРУЕТ

- Но ведь нейросети - тот же ChatGPT или YandexGPT - выдают совершенно осмысленные ответы на запросы пользователей.

- Машина просто использует интеллект человека-программиста, формализованный в виде алгоритма. Приведу пример. Допустим, вы сидите в закрытой комнате, а снаружи другой человек передает вам в окошечко бумагу с вопросом на китайском языке, который вы совсем не понимаете. Но у вас есть инструкции, согласно которым этому набору иероглифов в вопросе должен соответствовать другой набор иероглифов в ответ. И вы пишите этот набор ответных иероглифов, абсолютно не понимая их смысл. Затем передаете этот текст через окошечко обратно. Человеку, находящемуся снаружи, будет казаться, что вы знаете китайский язык. Хотя это не так. Точно также работает и компьютер – он просто преобразует набор входных данных в набор выходных данных по алгоритму - инструкции, написанной в виде программы. Естественно, машина не понимает смысла ни входных, ни выходных данных. Многих просто сбивает с толку неудачное, с моей точки зрения, название - “искусственный интеллект”.

- Почему оно неудачное?

- Потому что, компьютер никаким собственным интеллектом, а тем более сознанием не обладает. А неправильное название ведет к неверным оценкам и ожиданиям. Вот, например, сегодня широкое распространение получили голосовые помощники типа Алисы, созданные на основе ИИ . Потребителю объясняют: вау, это так классно! А давайте задумаемся, а что в конечном итоге дает их повсеместное использование? Раньше для того, чтобы включить телевизор, человек должен был хотя бы встать с дивана и немного размяться. А теперь вы лежите на диване и голосом включаете телевизор. В результате люди все сильнее начинают страдать от гиподинамии. Но что еще хуже - повсеместное внедрение ИИ ведет к деградации умственных способностей людей.

- Как же они деградируют, когда сейчас у каждого второго - высшее образование?

- Диплом о высшем образование – это просто бумажка, которая, ни коим образом не отражает умственные способности его обладателя. Приведу вам еще один пример. В Третьяковской галерее выставляется картина художника Богданова-Бельского «Устный счет в народной школе Рачинского», написанная в далеком 1895 году. Так вот на этой картине изображен сельский класс, дети в порванных лаптях и косоворотках, а на классной доске, если приглядеться, арифметическое выражение. В своих лекциях я предлагаю современным студентам попытаться в уме без калькулятора решить это выражение. Так вот сегодня справиться с этим могут единицы.

Есть еще один интересный факт. У предков человека объем мозга постоянно увеличивался. И вдруг где-то на рубеже 3, 5 тысяч лет назад началось резкое снижение объёма человеческого мозга. Например, мозг неандертальцев был объемом 1800 кубических сантиметров, а у современного человека всего 1350 кубиков - то есть снижение почти на 25 процентов. На мой взгляд, этот процесс был запущен, когда у человечества появилась письменность. А письменность - это первый эффективный способ хранения, передачи и обработки информации, т.е. корни современного искусственного интеллекта - они там! Появилась письменность - человек стал меньше думать «своим умом» - зачем что-то придумывать, когда это можно найти в книгах? А сейчас думать и размышлять вообще не надо, потому что есть Википедия, ChatGPT или DeepSeek, которые ответят на любой вопрос. Соответственно, человеческий мозг начал постепенно атрофироваться и уменьшаться в объеме.

ПОЧЕМУ КИТАЙСКИЙ DeepSeek ОБОГНАЛ ЗНАМЕНИТЫЙ ChatGPT

- Игорь Анатольевич, вы говорили, нам не надо гнаться за Западом и бездумно выбрасывать огромные деньги. А как же тогда этот Запад догнать?

- Да, пытаться повторить их достижения совершенно бесполезно. Мы это уже проходили, в начале 70-х годов прошлого века, когда вместо развития отечественной линейки суперкомпьютеров типа БЭСМ, начали копировать американскую линейку суперкомпьютеров IBM 360/370. И в результате отстали окончательно. А «догнать и перегнать Америку» мы сможем только за счет новых научных подходов и оригинальных технических решений. Вы, наверное, слышали, про китайскую большую языковую модель DeepSeek, которая заставила подвинуться знаменитый ChatGPT? За счет чего китайцы совершили такой рывок? Они использовали более простой и дешевый механизм обучения. В результате, если стоимость обучения моделей типа GPT-4 уже приближается к миллиарду долларов, то китайцы сделали это гораздо дешевле. И нам следует действовать таким же образом.

- А мы какие-то ноу-хау подобного рода уже используем?

- Да, безусловно. Сейчас в конкурентной борьбе побеждает тот, кто быстрее сможет обучить нейронную сеть или большую языковую модель. Во всем мире для машинного обучения используются, как правило, графические ускорители американской фирмы NVIDIA. Эта компания ушла с нашего рынка и каналы поставок перекрыли. Мы в Таганроге создали достаточно компактный суперкомпьютер АРКТУР на основе оригинальной отечественной технологии. Он позволяет заменить около 35 графических ускорителей NVIDIA. При этом производительность - выше, расход электричества - ниже, а стоимость - гораздо дешевле, чем суперкомпьютер с аналогичным количеством плат NVIDIA. Еще одно перспективное направление, которое сегодня развивается у нас в Национальном центре физики и математики связано с созданием нейроморфных вычислительных систем. Это системы, реализующих принципы обработки информации, присущие мозгу человека. Такая технология может стать основой для создания эффективных алгоритмов, как машинного обучения, так и обработки данных на основе импульсных нейронных сетей.

ЗАЧЕМ НУЖНО ОБЪЕДИНЯТЬ РОССИЙСКИЕ СУПЕРКОМПЬЮТЕРЫ?

- А в области суперкомпьютеров, каким может быть наш ответ? Это фотонный компьютер, который разрабатывается в Национальном центре физики и математики?

- Фотонный компьютер безусловно очень перспективная вещь, именно поэтому его разработке посвящено целое направления исследований в НЦФМ. Но фотонные компьютеры — это не близкое будущее, сейчас они находят реальное применение только для решения достаточно узкого класса специальных задач. Но есть другие перспективные подходы. Основная проблема суперкомпьютеров в том, что они показывают высокую производительность на специальных тестах типа LINPACK, но при решении реальных прикладных задач их производительность, как правило, резко снижается. Более того, зачастую увеличение числа процессоров не только не приводит к увеличению его производительности – напротив, она начинает падать. Это вызвано тем, что современные классические суперкомпьютеры кластерного типа имеют очень сложную жесткую архитектуру. Изменить ее в процессе работы невозможно. И когда вы пытаетесь на ней отобразить реальную задачу, то значительная часть ресурсов тратится не на полезные операции, а на организацию вычислительного процесса. Наша же команда создает суперкомпьютеры с реконфигурируемой архитектурой, которая может адаптироваться пользователем под структуру его прикладной задачи - это минимизирует непродуктивные затраты. Конечно, 100 процентов пиковой (теоретически достижимой) производительности реконфигурируемые суперкомпьютеры тоже не обеспечивают, но их реальная производительности может на порядок и даже больше превышать производительность аналогичных классических суперкомпьютеров.

- Вы предлагали объединить российские суперкомпьютеры. Что это даст?

- Такие идеи рождаются не от хорошей жизни. Это в Америке могут взять и вложить полтриллиона долларов на создание очередного суперкомпьютера. В списке Топ-500 наиболее производительных суперкомпьютеров мира у США - 172 машины, у Китая - 62, а у нас - всего 6. Да и российскими их можно назвать с большой натяжкой, наверное, процентов на 90 они собраны из зарубежных комплектующих. Даже у Саудовской Аравии и у Бразилии в списке Топ-500 больше суперкомпьютеров, чем у России. Что же делать, чтобы хоть как-то сократить это отставание? Поэтому и возникла идея объединить все суперкомпьютеры, находящиеся на территории России, в общий вычислительный ресурс. Во-первых, это обеспечит более широкий доступ суперкомпьютерной техники для ученых и инженеров, работающих в разных уголках нашей стран. Во-вторых, мы сможем использовать все суперкомпьютерные мощности страны для реализации крупных задач, в том числе и для создания больших языковых моделей ИИ.

Кстати, эффективное управление такой распределенной сетью суперкомпьютеров невозможно без использования технологий ИИ. Решением этих проблем также занимаются ученые Национального центра физики и математики. Это еще раз подчеркивает, что ИИ и суперкомпьютеры являются «двумя сторонами одной медали» и их дальнейшее развитие неразрывно связано друг с другом.

Источник: www.kp.ru

Комментарии: