Скорость внутренних коммуникаций. Аксоны передают потенциал действия со скоростью 120 м/с или даже меньше, в то время как электронные центры обработки информации используют оптику, в которой информация передается со скоростью света (300 000 000 м/с)21. Медлительность нейронных сигналов ограничивает размеры биологического мозга, который может функционировать как единый вычислительный блок. Например, чтобы задержка в передаче сигналов от одного элемента к другому и обратно между двумя произвольными элементами системы не превышала 10 мс, объем биологического мозга не должен быть больше 0,11 м3. А размер аналогичной электронной системы может равняться 6,1 × 1017 м3 (это размер карликовой звезды), то есть на восемнадцать порядков больше22.
Количество вычислительных элементов. В человеческом мозгу чуть меньше 100 миллиардов нейронов23. Он примерно в три с половиной раза больше мозга шимпанзе (правда, при этом в пять раз меньше мозга кашалота)24. Очевидно, что количество нейронов в биологическом существе ограничено объемом черепа и особенностями метаболизма, но в случае крупного мозга вступают в действие и другие ограничения (охлаждение, время созревания, задержки в передаче сигнала — см. предыдущий пункт). В отличие от биологического мозга, компьютерное оборудование масштабируется до гигантских физических размеров25. Суперкомпьютеры могут быть размером со склад или даже больше, причем с помощью высокоскоростных кабелей к ним можно подключать дополнительные удаленные вычислительные мощности26.
Емкость памяти. Человек способен удерживать в кратковременной памяти не более четырех-пяти блоков информации одновременно27. Хотя сравнивать напрямую кратковременную память с оперативной памятью компьютера не совсем корректно, ясно, что конструктивные преимущества цифрового интеллекта позволяют ему иметь рабочую память гораздо большего размера. Это значит, что такой интеллект способен интуитивно схватывать суть сложных взаимоотношений, которые люди могут нащупать лишь при помощи кропотливого труда28. Долгосрочная человеческая память также ограниченна, хотя пока и не ясно, способны ли мы исчерпать ее возможности по хранению информации в течение обычной человеческой жизни, ведь скорость накопления нами информации так мала. (По одной из оценок, мозг взрослого человека может хранить примерно миллиард бит, что на пару порядков величины меньше, чем самый простой смартфон29.) В случае машинного мозга больше и объем хранимой информации, и скорость доступа к ней.
Надежность, продолжительность жизни, сенсоры и другое. Машинный интеллект может иметь и другие преимущества на уровне оборудования. Например, биологические нейроны менее надежны, чем транзисторы30. Поскольку зашумленные вычисления требуют дополнительных схем декодирования, в которых для обработки единственного бита информации требуется множество элементов, цифровой интеллект получает некоторое преимущество благодаря использованию надежных высокоточных вычислительных элементов. Мозг устает уже после нескольких часов работы и начинает сдавать через несколько десятков лет субъективного времени, у микропроцессоров таких ограничений нет. Поток данных в машинном мозгу можно увеличить за счет добавления миллионов сенсоров. В зависимости от используемой технологии машина может иметь изменчивую архитектуру, способную к оптимизации при изменении требований к выполняемым задачам, в то время как большая часть архитектуры мозга человека фиксирована с рождения, если она и меняется, то незначительно (хотя связи между синапсами могут меняться в течение таких коротких промежутков времени, как несколько дней)31.
В настоящее время вычислительная мощность биологического мозга все еще превосходит мощность компьютеров, хотя самые современные сверхмощные компьютеры уже достигают уровня производительности, соответствующей оценкам производительности человеческого мозга32. Но компьютерное оборудование очень быстро совершенствуется, и предельные возможности его вычислительной мощности намного превышают возможности вычислительных систем биологических компьютеров.
Цифровой мозг имеет крупные преимущества также с точки зрения программного обеспечения.
Редактируемость. С параметрами ПО можно экспериментировать, что практически нельзя делать с нейронной системой биологического головного мозга. Например, в компьютерной модели мозга можно легко посмотреть, что будет, если добавить больше нейронов в ту или иную область коры головного мозга, если повысить или понизить их возбудимость. Проведение таких экспериментов на живом биологическом мозгу было бы гораздо более трудным делом.
Дублируемость. Можно быстро сделать сколько угодно точных копий ПО для установки на имеющееся оборудование. Напротив, чтобы воспроизвести биологический мозг, потребуется очень много времени, поскольку каждый «новорожденный» совершенно беспомощен и не помнит ничего, чему научились его «родители» в течение своей жизни.
Координация целей. Коллективы людей страдают от неэффективности, связанной с тем, что практически невозможно достичь полного единства целей их членов, — и так будет по крайней мере до тех пор, пока не получится добиться покорности при помощи лекарственных препаратов или генетической селекции. У клана копий (группы идентичных или почти идентичных программ, разделяющих общие цели) таких проблем с координацией нет.
Использование общей памяти. Биологический мозг нуждается в длительном обучении и наставничестве, в то время как цифровой может получать воспоминания и навыки, обмениваясь файлами с другими программами. Популяция из миллиарда копий программ искусственного интеллекта могла бы периодически синхронизировать свои базы данных, чтобы каждая из них знала все, чему остальные научились за прошедший час. (Прямая передача данных требует стандартизированных форматов представления информации. Поэтому простой обмен когнитивным контентом высокого уровня между любой парой программ искусственного интеллекта невозможен. В частности, это не получится сделать для компьютерных моделей мозга первого поколения.)
Новые модули, модели поведения и алгоритмы. Восприятие зрительных образов кажется нам простым и не требующим усилий делом, в отличие от решения геометрических задач из школьного учебника, несмотря на то что для этого требуется огромный объем вычислений, чтобы создать реконструкцию трехмерного мира, населенного знакомыми нам объектами, из возникающих на нашей сетчатке двумерных моделей. А простым нам это кажется потому, что в нашем мозгу имеется специальный низкоуровневый нейронный механизм для обработки визуальной информации. Эта низкоуровневая обработка происходит неосознанно и автоматически, без расходования психической энергии и без отвлечения внимания. Восприятие музыки, использование языка, социальное познание и другие формы обработки информации, «естественной» для нас, людей, похоже, также поддерживается специализированными нейровычислительными модулями. Искусственный интеллект, в котором имелись бы такие же модули поддержки в важных для современного мира предметных областях, таких как, например, программирование и разработка проектов и бизнес-стратегий, имел бы большое преимущество перед нами, поскольку человеку, чтобы думать о таких вещах, приходится полагаться на неуклюжий универсальный механизм познания. Кроме того, для использования преимуществ, специфических для компьютеров, — скажем, быстрых последовательных вычислений — могут быть созданы специальные новые алгоритмы.