我们大多数人都熟悉摩尔定律,这条著名的定律认为:计算能力的发展遵循指数曲线,每18个月性价比就会翻一番。然而,当涉及将摩尔定律应用于不同的商业策略时,即使是有远见的战略家也经常遭受“人工智能盲点”的困扰。
捕捉指数曲线
  人们不理解人工智能发展速度的原因很简单:当我们试图在纸上展现它们时,指数曲线的表现并不好。出于实际原因考虑,在图表或幻灯片这样的狭小空间里,几乎不可能完全描述出指数曲线的陡峭轨迹。直观地描绘指数曲线的早期阶段是很容易的。然而,随着曲线的陡峭部分开始出现,数字迅速变大,事情就变得更具挑战性。
  为了解决视觉空间不足的问题,我们使用了一个简单的数学技巧,称为对数。使用所谓的“对数标度”,我们学会了对指数曲线进行压缩。不幸的是,广泛使用对数标度也会产生误会。
  对数标度的工作原理是,垂直y轴上的每一个刻度对应的不是常数增量(如典型的线性标度),而是倍数,例如100倍。下面的经典摩尔定律图(图1)使用对数标度描述了过去120年里计算能力(以“计算/秒/美元”计算)成本的指数增长,从1900年的机械设备到今天强大的硅基GPU。

1对数标度显示计算成本的指数增长

  现在,对于那些意识到视觉失真的人来说,对数图已经成为一种非常有价值的速记形式。事实上,对数标度是一种简便和紧凑的方式,可以用来描述随着时间推移迅速上升的任何曲线。然而,对数图隐藏着巨大的代价:它们愚弄了人类的眼睛。
  通过数学上的大数字坍缩,对数图使得指数增长呈现线性。由于它们将不规则的指数增长曲线压缩成线性形状,对数图使人们很容易对计算能力的指数增长速度和幅度感到满意,甚至有些自满。因我们的大脑通过逻辑理解对数图,但我们的潜意识却只看到一条线性曲线,进而忽略了它的缺陷。那么,怎样才能有效消除由对数图引起的误解呢?部分解决方案是回到原来的线性尺度。
  在下面的图2中,我使用数据来拟合指数曲线,然后在纵轴上用线性刻度绘制它。同样地,纵轴代表一美元可以购买的处理速度(单位是gigaFLOPS),横轴代表时间。然而,在图2中,纵轴上每个刻度都对应于一个简单的线性增加趋势(相当于1gigaFLOPS,而不是图表1那样增加100倍)。“FLOP”这个词是测量计算速度的标准方法,表示每秒的浮点运算次数,FLOPS、megaFLOPS、gigaFLOPS、teraFLOPS这些都是。

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2:以线性标度描述的摩尔定律。该图显示了摩尔定律的真实指数曲线。这张图表的绘制方式,让我们肉眼很容易就能看出过去十年中计算性价比增长速度有多快

  然而,图2也有一些非常糟糕的地方。对于一些知识背景空白的读者来说,看到这张图,似乎会认为20世纪过程中,计算机的性价比根本没有提高。很明显,这是错误的。图2显示了使用线性标度来证明摩尔定律随时间推移而变化时,也存在很大的误导:它使过去显得平淡无奇,仿佛直到最近才取得进展。此外,这样线性图也会导致人们错误地认为,他们目前处于一段独特的“近乎垂直”的技术进步时期。
  这一点让我想到了导致人工智能盲点图表出现的另一个主要原因:线性标度的图表可以欺骗人们,让他们相信自己生活在变化的高峰期。
活在当下的短视
  回看图2。从2018年的情况来看,20世纪大部分时间里,每10年就会出现的性价比翻倍,似乎已经平淡无奇。看了图2的人可能会对自己说:“孩子,我活在今天真是幸运。我记得2009年,我以为我的新iPhone很快!但实际上我不知道它有多慢,现在我们终于到达了令人兴奋的高速发展期!”
  我曾听人说过,我们刚刚经过了“曲棍球棒的肘部”,但实证并没有这样的转折点。
  任何指数曲线都是自相似的――也就是说,未来曲线的形状看起来和过去没什么两样。下面的图3再次显示了摩尔定律的线性指数曲线,但这次是从2028年的角度来看。该曲线假设我们在过去100年里经历的增长至少还会持续10年。这张图表显示,在2028年,一美元可以购买大约200gigaFLOPS的计算能力。然而,图3也代表了一个潜在的分析困境。

3:线性标度图上的摩尔定律。仔细看看今天的计算能力(2018年)在图3所示曲线上的位置。从一个在2028年生活和工作的人的角度来看,即使在21世纪初期,计算能力也几乎没有改善。2018年使用的计算设备似乎只比1950年使用的强一点点。观察者也可以得出这样的结论:2028年是摩尔定律的鼎盛时期,计算能力的进步终于起飞了

  每年,我都能重新创建图3,只改变所描述的时间跨度,曲线的形状是一样的,只有垂直刻度上的刻度会改变。请注意,除了垂直标度以外,图2和图3的形状看起来是一样的。在这样的图表中,从未来的角度来看,过去的每一个点都处在扁平区,而未来的每一个点似乎都与过去截然不同。遗憾的是,这种错误的认识正被引入有缺陷的商业战略中,至少在人工智能领域是这样。
这代表什么?
  指数级的变化速度对于人类大脑和眼睛来说都是难以理解的。指数曲线是独特的,因为它们在数学上每一点都是自相似的。这意味着,一条不断翻倍的曲线没有平坦的部分,没有上升的部分,也没有许多商界人士习惯谈论的“肘”和“曲棍球棒”弯曲。如果你放大过去或未来的任何部分,它的形状看起来都是一样的。
  就在此时此刻,人工智能(或任何依赖于摩尔定律的其他技术)的发展正处于一个独特的巨大变革时期。然而,只要处理能力继续遵循指数级的性价比曲线,每一代人都可能把过去看作是一个相对进步不大的时代。反过来也是如此。
  因此,对于任何一个计划以计算指数增长驱动未来的人来说,挑战在于与他们大脑中的错误解释做斗争。听起来很难,但你需要同时记住这三个图表――对数图表的视觉一致性、戏剧性和线性图表的欺骗性尺度――才能真正领会到指数增长的力量。因为过去总是平淡无奇,未来永远充满巨变。

资料来源SingularityHub

责任编辑游溪