Была и другая попытка замотивировать ИИ к принятию более правильных решений путем наделения систем эмоциями. Например, если автономный робот несколько раз безрезультатно пытается выполнить одно и то же действие, то реакция «разочарования» должна эффективно побудить его к поиску других вариантов.

Создание машин, имитирующих эмоции, – непростая задача. Марвин Минский, один из создателей ИИ, считает, что эмоции возникают не как следствие одной лишь реакции мозга, а как взаимодействие, включающее в себя множество областей мозга и связующее мозг с телом. Эмоции побуждают нас выбирать те или иные решения. Поэтому идея эмоционально мотивировать части программы, вероятно, подготовит почву для создания человекоподобного интеллекта.

– Люди редко застревают в какой-то проблеме надолго, потому что мы знаем множество способов, как справиться с каждой ситуацией или задачей, – говорит Минский. – Каждый раз, когда ваш излюбленный метод терпит неудачу, вы ищите другой подход. Например, если вам скучно выполнять какую-то работу, то вы можете либо поискать кого-то, кто выполнит ее за вас, либо разозлиться на того, кто поручил вам эту задачу. Мы можем назвать такие реакции эмоциональными, однако они помогают нам справляться с появляющимися проблемами.

Кришна Палем, ученый из Университета Райса в Хьюстоне (штат Техас), является одним из немногих исследователей, которые создают энергосберегающие «мозгоподобные» компьютеры. Его устройства не удостоятся наград за точность – большинство приборов не смогут даже правильно сосчитать сумму элементов. Для них 2 + 2 может с легкостью оказаться 5. Но не позволяйте запутать себя погрешностью в вычислениях. Палем создает машины, которые смогут стать новым рассветом для компьютерных вычислений.

Неточность слабо ассоциируется с компьютерами. С тех пор, как в 1930-х годах Тьюринг установил основополагающие принципы компьютерных вычислений, машины стали приверженцами точности. Их создавали по принципу следования пошаговым инструкциям с точным и повторяемым воспроизведением последовательности. Они не должны были допускать ошибок.

Но, возможно, нам следует разрешить компьютерам ошибаться. Это может оказаться лучшим способом для раскрытия новой волны умных устройств и вывести из тупика высокопроизводительные вычисления. Так мы сможем выполнять сложное моделирование, выходящее за рамки возможностей современных суперкомпьютеров, – модели, которые лучше предсказывают изменение климата, помогают проектировать эффективные автомобили и самолеты, а также раскрывают тайны образования галактик. Такие модели смогут даже раскрыть самую главную загадку всего сущего. Для этого им нужно позволить нам смоделировать человеческий мозг.

До сих пор нам приходилось соглашаться на компромисс между производительностью и энергоэффективностью: компьютер может быть либо быстрым, либо маломощным, но не все сразу. Это означает не только потребность более мощных смартфонов в улучшенных батареях, но и то, что суперкомпьютеры сами станут источником энергии. Экзафлопс-машинам следующего поколения, способным выполнять 1018 операций в секунду, нужно будет потреблять до 100 МВт – это мощность небольшой электростанции. Итак, гонка компьютеров по достижению большего с меньшими затратами началась.

Один из способов – сократить время, которое компьютер тратит на выполнение кода. Чем меньше времени затрачено, тем меньше энергии потреблено. Программистам нужно найти способ получения желаемых результатов быстрее. Возьмем классическую задачу коммивояжера: найти кратчайший маршрут, проходящий через несколько городов. Известно, что решить данную задачу довольно трудно, учитывая тот факт, что количество маршрутов при увеличении количества городов возрастает в геометрической прогрессии. Палем утверждает, что зачастую программисты довольствуются маршрутом, который и наполовину не дотягивает до «лучшего», поскольку дальнейшее улучшение маршрута отнимает слишком много компьютерного времени. В последней версии этого метода предлагается с помощью машинного обучения получать приблизительный результат выполнения отдельных кусков кода. Тогда в процессе работы с программой этот результат будет использоваться каждый раз вместо фактического выполнения исходного фрагмента кода.

Но экономия энергии за счет урезания приложений совсем незначительна. Для настоящей экономии энергии потребуется изменить принципы работы оборудования. Компьютеры могут сэкономить огромное количество энергии, просто перестав эксплуатировать свои транзисторы на полную мощность. Однако в данном случае придется пожертвовать точностью. Команда Палема пытается создать компьютеры, которые смогут ошибаться в расчетах в допустимых пределах. Возьмите любой кажущийся вам хорошим алгоритм, и он решит ту же задачу иначе, поскольку обладает другой физической системой под капотом.

Стандартные компьютерные микросхемы используют кремниевые включения, которые называются «каналами». Они выступают в роли переключателя между включенным (1) и выключенным (0) состоянием. Переключение контролируется вентилем, который останавливает прохождение тока через канал до подачи напряжения. Затем вентиль открывается, как шлюз на дамбе, пропуская ток. Но эта технология комплементарных элементов «металл-оксид-полупроводник» (КМОП-структура) хорошо работает только в том случае, если имеет надежный пятивольтовый источник питания. Начните понижать напряжение, и канал потеряет стабильность – будет иногда переключаться, а иногда – нет.