«Анти-Закон Мура» и его безумное следствие
Закон Мура знают все — число транзисторов на чипе удваивается примерно каждые два года (растет на 35% в год). Обычно это преподносится как удивительный пример торжества прогресса современной науки и технологий. Ведь это позволило перейти от нескольких тысяч транзисторов на чипе в 1971 г. до многих миллионов сегодня при соответствующем увеличении.
Про «Анти-Закон Мура» не знает почти никто — скорость прогресса постоянна на фоне экспоненциально растущего числа исследователей.
В примере с числом транзисторов на чипе это означает следующее. Производительность труда разработчиков транзисторов (transistor scientist) за 50 лет упала примерно в 18 раз.
Т.е. если в 1971 году для увеличения плотности транзисторов на 35% в год требовалось 1000 ученых, то в 2014 году для выполнения той же задачи
Аналогичный «Анти-Закону Мура» экспоненциальный рост числа специалистов — ученых, исследователей, разработчиков техно-прорывов — наблюдается практически во всех областях.
Сами же прорывы либо становятся нанопрорывами (по уровню своей прорывности), либо вообще отсутствуют, что прячется за новым дизайном и камуфлируется маркетингом.
Есть такой показатель — общая факторная производительность (Total Factor Productivity — TFP). Он отображает собой всю совокупность факторов, влияющих на выпуск продукции, за исключением затрат труда и капитала, и потому может рассматриваться как мерило долгосрочных технологических изменений или технологической динамики.
В масштабах национальной экономики США, если сопоставить ее общую производительность (US TFP Growth) с ростом общего числа исследователей получается тот же «Анти-Закон Мура».
За последние девяносто лет каждый исследователь стал примерно в 25 раз менее продуктивным в создании открытий, которые приводят к экономическому росту.
В чем же причина столь колоссального торможения науки?
Каждое новое открытие, каждый новый технологический прорыв становятся все сложнее и сложнее. Вследствие этого в научное сотрудничество должно вовлекаться все больше и больше людей.
Скорость нарастает - и, возможно, нас ждет столкновение с сингулярностью роста сложности решаемых человечеством задач. И тогда экстенсивная подпитка все большим числом ученых, исследователей и инженеров уже не поможет.
Нарастающий переизбыток «обычных людей», вследствие ИИ-автоматизации, нарастающий дефицит «умных людей», вследствие приближения к сингулярности сложности.
В таком сценарии возможны два решения:
- либо человечество найдет способ массовой трансформации «обычных людей» в «умных».
- либо «обычные люди» станут просто не нужны, а нехватка «умных людей» будет преодолеваться с помощью ИИ.
Какой из двух вариантов получится у человечества — неизвестно.
Но точно известно, что в любом из вариантов будет выполняться «Закон Мура для Безумия науки» Элизера Юдковски, — следствие безумного нарастания сложности науки.
Каждые восемнадцать месяцев минимальный IQ, необходимый для уничтожения человечества, снижается на один балл.
