Мартин Форд - Роботы наступают

Экономисты, верящие в то, что мы вступили в стадию стабилизации без прогресса, обычно не сомневаются в наличии связи между темпами внедрения инноваций и всеобщим процветанием; тем самым подразумевается, что, если мы сможем придать новый импульс развитию по широкому кругу направлений, медианный доход снова начнет расти в реальном исчислении. Мне кажется, есть достаточно причин задуматься о том, что все может сложиться совсем иначе. Чтобы понять, почему это так, давайте выясним, что придает уникальность информационным технологиям и как они взаимосвязаны с инновациями в других областях.

Непрерывный рост производительности аппаратной начинки компьютеров на протяжении нескольких десятилетий указывает на то, что каким-то чудом нам удается оставаться на крутом участке S-образной кривой значительно дольше, чем в случае с любой другой технологией. Однако в реальности развитие компьютеров по закону Мура можно представить в виде лестницы с S-образными кривыми в качестве ступеней, каждая из которых отражает определенный этап в эволюции технологий производства полупроводников. Например, литографический процесс получения элементов интегральных микросхем изначально был основан на методах фотолитографии. Когда размер отдельных элементов уменьшился до такой степени, что длина волны видимого света уже была слишком велика, чтобы обеспечить дальнейшее развитие, полупроводниковая промышленность перешла к рентгеновской литографии {104}. График на рис. 3.2 дает схематичное представление об эволюции технологии как последовательности переходов от одной S-образной кривой к другой.

Одной из определяющих характеристик развития информационных технологий является относительная простота перехода к последующим S-образным кривым. Ключ к устойчивому росту не в том, что плоды висят низко, а в том, что до них можно добраться, взобравшись на дерево. Взбираться по дереву не так уж и просто — это сложный процесс, сопровождающийся яростной конкуренцией и требующий огромных инвестиций. Без масштабного сотрудничества и планирования также не обходится. С целью координации усилий отраслевые организации публикуют объемный документ под названием «Международный план по развитию полупроводниковой технологии» (International Technology Roadmap for Semiconductors, ITRS), в котором составители, по сути дела, подробно излагают свое видение эволюции отрасли согласно закону Мура в ближайшие 15 лет.

При нынешнем положении вещей производители аппаратных средств могут столкнуться с трудностями того же рода, что и разработчики других видов технологий. Иными словами, для перехода к той самой следующей S-образной кривой может потребоваться гигантский — и, скорее всего, недостижимый — скачок вперед. Историческая траектория закона Мура заключается в уменьшении размера транзисторов, с тем чтобы на одном чипе помещалось все больше и больше элементов. К началу 2020-х гг. размер отдельного структурного элемента компьютерного чипа уменьшится приблизительно до пяти нанометров (миллиардных частей метра), и, скорее всего, это очень близко к фундаментальному ограничению, за пределами которого дальнейшая миниатюризация невозможна. Однако существует ряд альтернативных стратегий, которые могут обеспечить продолжение роста, включая построение чипа по трехмерной модели и использование экзотических материалов на основе углерода {105} [21].

Даже если развитие аппаратных средств компьютеров застопорится, останется целый ряд возможностей для продолжения прогресса. Информационные технологии существуют на пересечении двух различных реальностей. Закон Мура правит бал в мире атомов, где все новое рождается в борьбе за создание более быстрых устройств, сопровождающейся шагами по минимизации вырабатываемого ими тепла или поиску способов его отведения. Напротив, мир битов — это абстракция, мир без трения, где темпы роста определяются качеством алгоритмов, архитектурой (концепцией построения вычислительных систем) и методами прикладной математики. В некоторых областях алгоритмы уже намного обогнали аппаратные средства по темпам развития. Как недавно показал в своей работе Мартин Гретшель из Института Цузе в Берлине, при использовании компьютеров и ПО, существовавших в 1982 г., для решения одной особенно сложной проблемы в области планирования производства потребовалось бы полных 82 года. В 2003 г. на решение той же самой проблемы ушло бы около минуты — эффективность выросла приблизительно в 43 млн раз. Аппаратные средства за тот же период стали быстрее приблизительно в 1000 раз. Таким образом, использование более совершенных алгоритмов обеспечило рост производительности примерно в 43 000 раз {106}.