Мыслящие машины Дженсена Хуанга: История Nvidia и мировой ИИ-революции - Стивен Витт

Nvidia никогда напрямую не рекламировала возможности параллельных вычислений, но потребителям сложные объяснения и не были нужны. Вместо этого компания использовала рекламный образ существования мира внутри компьютера. Эта фантазия оказалась крайне притягательной. Концепция «Матрицы» – общей виртуальной реальности – впервые появилась не в фильме 1999 года, а в романе Уильяма Гибсона «Нейромант», вышедшем в 1984-м. В интервью журналу Paris Review в 2011-м Гибсон рассказал, как к нему пришло вдохновение:

Помню, как я проходил мимо зала игровых автоматов, которые тогда только начали появляться, и увидел детей, играющих в старомодные «фанерные» видеоигры. Графическое представление пространства в них было крайне примитивным. В некоторых даже не было перспективы, и они просто молили о добавлении объема. Но даже при такой примитивной графике дети играли столь увлеченно, что я подумал, что им хотелось бы оказаться внутри этих игр.

У Nvidia не было официально провозглашенной «миссии» (Хуанг не считал это нужным), но идея Гибсона вполне могла бы послужить ею. Компания стремилась добиться полного погружения, создания виртуальных миров с настолько детализированной графикой, что окружающая реальность отступила бы на второй план. То, что Гибсон почувствовал интуитивно, глядя на играющих детей, Хуанг осмыслил при помощи логики. Миссия Nvidia не могла быть выполненной, пока геймеры не оказались бы внутри игры.

Однако разделяя потоки данных, инженеры Nvidia затеяли более опасную игру, чем могли представить. В самой глубине архитектура TNT таила дьявольский секрет, о существовании которого еще не подозревали ни Хуанг, ни Кирк, ни Кармак, ни Виволи, ни кто-либо еще в мире. Даже сняв крышку с акселератора и изучив его под микроскопом, вы бы обнаружили разве что изменения в расположении транзисторов, но на самом деле там дремало нечто, способное повлиять на все компьютеры на свете и, возможно, на само человечество. Внутри крохотного чипа скрывалась тайна, которой было суждено изменить мир.

Глава 6

«Медуза»

В 1997 году в фешенебельном номере гостиницы Bristol Suites в Далласе, штат Техас, группа людей собралась вокруг играющих в нарды. У них на глазах разыгрывался беспрецедентный матч, каких раньше не было. Человек играл против машины. Честь человечества защищали два лучших на тот момент игрока: Нэк Баллард и Майк Сенкевич. Машину представлял Малкольм Дэвис, делавший ходы по подсказке компьютера.

Несколькими месяцами ранее Гарри Каспаров[8] потерпел поражение от шахматного компьютера IBM Deep Blue в матче, к которому было приковано внимание всего мира («Быстро и сокрушительно компьютер побеждает Каспарова», – сообщала статья The New York Times с фотографией российского гроссмейстера, прячущего лицо в ладонях). Соревнование в Далласе не вызвало столь широкого резонанса, но на нем тоже делались немалые ставки. Собравшиеся здесь люди посвятили свою жизнь абстрактным стратегическим играм. Это были любители го, покера, скрэбла, бриджа и шахмат, многие из них – игроки мирового уровня. Наблюдая за ходами, они обменивались шутками и пачками денег. Не все были одеты элегантно и могли похвастать здоровым цветом лица, и имена их мало кто знал за пределами узкого круга. Однако не поражение Каспарова в Нью-Йорке, а именно это соревнование в Далласе, прошедшее без особого шума и помпы, ознаменовало начало новой эпохи.

Баллард был лучшим из лучших. Это был добродушный полноватый мужчина с бакенбардами на широком лице. Ежедневно он уделял нардам шесть часов и неоднократно возглавлял мировой рейтинг нардистов. С легким шуршанием он тряс кости в кожаном стакане и бросал их на доску. Каспаров во время матча с Deep Blue заметно волновался, но Баллард сохранял дзенское спокойствие, сосредоточившись на игре. Он молча обдумывал каждый ход, потом неторопливо двигал фишки.

Дэвис, бросив кости, обращался за инструкциями к компьютеру. Он тоже был мастером в нардах, но к 1997 году пришел к убеждению, что программа способна играть лучше человека. Чтобы доказать это, он предложил всем желающим поставить по 200 долларов против компьютера. Победа в нардах нередко обусловлена везением, и если бы Дэвис с компьютером проиграл, это обошлось бы ему в сотню тысяч долларов, а то и больше. Однако он полагался на программное обеспечение своей машины – принципиально новый вид искусственного интеллекта.

Программа называлась Jellyfish – «Медуза». Это была нейронная сеть, уникальность которой заключалась в том, что ее структура имитировала мозг. Вместо выполнения программного кода, написанного людьми, Jellyfish принимала решения, передавая информацию через сеть искусственных нейронов, синапсами которой была огромная матрица чисел, или «весов». Нейросеть анализировала ситуацию и выдавала следующий ход. На экране появлялось диалоговое окно с решением Jellyfish, и Дэвис двигал фишки. Иногда программа рекомендовала противоречивые ходы, что вызывало возбуждение у зрителей и провоцировало волну новых ставок. А Баллард молча бросал кубики и обдумывал ходы.

Сообщество исследователей и разработчиков ИИ уделило далласскому матчу по нардам не больше внимания, чем пресса. В 1997 году ведущие компьютерщики относились к нейронным сетям лишь как к забавной игрушке. Первые подобные сети появились еще в 1940-х годах, когда первопроходцы в этой области пытались физически воспроизвести структуру мозга с помощью сложных электромеханических устройств. Эти огромные механизмы потребляли массу электроэнергии и обходились очень дорого, практически не принося пользы, пока в 1969 году исследователь из Массачусетского технологического института (MIT) Марвин Минский не доказал, что один слой нейронов не способен выполнять даже самые простые логические операции. Финансирование прекратилось, и большинство этих устройств было разобрано.

В следующие годы предпринималось множество неудачных попыток создания искусственного интеллекта, так что эту область науки стали называть «кладбище карьер». Развитие «символического» ИИ остановилось в так называемую первую зиму ИИ в 1974 году. В 1980-х годах увеличение интереса к «экспертным системам» привело к кратковременному ажиотажу на фондовых рынках, но и он быстро сошел на нет после кризиса 1987 года. Правительства Японии, Великобритании и США выделяли миллиарды на амбициозные исследовательские проекты в области ИИ, но в каждом случае независимые аналитики приходили к выводу, что бо́льшая часть этих средств потрачена впустую.

Тем не менее в 1970– 1980-е годы небольшая группа энтузиастов продолжала разработку нейронных сетей, полагая, что старые громоздкие механизмы можно воссоздать программно, а ограничения обойти, создавая многослойные нейронные сети. Большинство исследователей ИИ считали этих «отщепенцев» наивными и даже безумными, но в 1986 году когнитивный психолог Дэвид Румельхарт вместе с компьютерщиками Джеффри Хинтоном и Рональдом Уильямсом из Калифорнийского университета в Сан-Диего опубликовал алгоритм для многослойных нейронных сетей, получивший название «обратное распространение ошибки» (backpropagation)[9]. Этот метод позволял осуществлять тонкую настройку виртуальных нейронов в компьютерах в ответ на получение новой информации