रिटर्न में तेजी लाने का नियम (भाग 1)

नमस्कार, हेब्र! मैं आपको रेमंड कुर्ज़वील द्वारा त्वरित कानून के अनुवाद का अनुवाद प्रस्तुत करता हूं।

7 मार्च, 2001

प्रौद्योगिकी के इतिहास के विश्लेषण से पता चलता है कि तकनीकी परिवर्तनों की संख्या तेजी से बढ़ रही है, हालांकि सहजता से, "सामान्य ज्ञान" के दृष्टिकोण से, ऐसा लगता है कि विकास रैखिक है। यही है, 21 वीं सदी के 100 से अधिक कैलेंडर वर्षों में विकास लगभग 20,000 वर्षों के विकास के अनुरूप होगा। क्षमता, या प्रगति के परिणाम, जैसे चिप गति या मूल्य-प्रदर्शन अनुपात, भी तेजी से बढ़ते हैं। कभी-कभी, घातीय वृद्धि की दर भी तेजी से बढ़ती है। कई दशकों के लिए, मशीन इंटेलिजेंस मानव बुद्धि को पार कर जाएगी, जो विलक्षणता के लिए अग्रणी है - तकनीकी परिवर्तन इतनी जल्दी और गहरा है कि वे मानव इतिहास के बहुत कपड़े को फाड़ देंगे। परिणामों के बीच में जैविक और गैर-जैविक बुद्धि का संलयन होगा, जो लोग सॉफ्टवेयर के रूप में मौजूद हैं, और अत्यंत उच्च-स्तरीय खुफिया हैं जो प्रकाश की गति से ब्रह्मांड में यात्रा करते हैं।

आपको इस निबंध को पढ़कर और समझ में आएगा कि यह सब क्या है। पूरी जानकारी के लिए नीचे देखें। (हां, अक्सर लेखक आपका ध्यान खींचने के लिए किसी भी तरकीब पर जाते हैं, लेकिन मैं इस कथन के बारे में पूरी तरह से गंभीर हूं। हालांकि, इससे पहले कि मैं आगे के कथन पर लौटूं, ध्यान से इस पैराग्राफ के पहले वाक्य को पढ़ें)।

अब भविष्य में वापस आते हैं: हम में से अधिकांश इसे गलत मानते हैं। हमारे पूर्वजों का मानना ​​था कि भविष्य उनके वर्तमान के समान होगा, जो बदले में, उनके अतीत के समान था। हालाँकि हजारों साल पहले घातीय प्रवृत्तियाँ मौजूद थीं, लेकिन वे बहुत प्रारंभिक अवस्था में थीं जब घातीय प्रवृत्ति इतनी सपाट थी कि यह रुझानों की कमी की तरह दिखती थी। इस प्रकार, उनकी मान्यताओं, अधिकांश भाग के लिए, उचित थे। और आज, सांसारिक ज्ञान द्वारा निर्देशित, हर कोई क्रमिक तकनीकी प्रगति और इसी सामाजिक परिणामों की अपेक्षा करता है। लेकिन अधिकांश पर्यवेक्षकों को एहसास होने से भविष्य बहुत अधिक आश्चर्यचकित करेगा: उनमें से केवल कुछ ने वास्तव में इस तथ्य को महसूस किया कि परिवर्तन की गति बहुत तेज है।

ऐतिहासिक रेखीय दृश्य बनाम सहज रैखिक दृश्य

भविष्य में आने वाले समय में तकनीकी व्यवहार्यता की दीर्घकालिक भविष्यवाणियों में से अधिकांश भविष्य की प्रौद्योगिकियों की शक्ति को नाटकीय रूप से कम करते हैं, क्योंकि वे "ऐतिहासिक-घातीय" दृष्टिकोण के बजाय तकनीकी प्रगति के "सहज रूप से रैखिक" दृष्टिकोण को कहते हैं। दूसरे शब्दों में, यह मामला नहीं है जब किसी को इक्कीसवीं सदी से सौ साल की प्रगति की उम्मीद करनी चाहिए, बल्कि, हम बीस हजार साल की प्रगति (यदि हम इसकी वर्तमान गति से प्रगति का मतलब है) को देखेंगे।

परिप्रेक्ष्य में यह विसंगति अक्सर विभिन्न स्थितियों में होती है, उदाहरण के लिए, जब बिल जॉय ने अपने विवादास्पद WIRED लेख में उठाए गए नैतिक मुद्दों पर चर्चा की, "हम क्यों भविष्य की आवश्यकता नहीं है । " बिल और मैं अक्सर अलग-अलग बैठकों में एक आशावादी और निराशावादी की भूमिका निभाते हैं। और जबकि बिल की स्थिति के आलोचकों से मेरी आलोचना की जाती है, और मुझे वास्तव में उसके द्वारा प्रस्तावित "इनकार" की अवधारणा में खामियां दिखाई देती हैं, फिर भी, एक नियम के रूप में, अंत में, मैं जॉय की व्यवहार्यता के प्रमुख मुद्दे पर बचाव करता हूं। हाल ही में, एक नोबेल पुरस्कार विजेता, वक्ताओं में से एक ने बिल की आशंकाओं को खारिज करते हुए कहा कि "हम एक और सौ साल की स्व-प्रतिकृति नैनो-वस्तु वस्तुओं को देखने की उम्मीद नहीं करते हैं।" मैंने देखा कि 100 साल वास्तव में इस विशिष्ट लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए तकनीकी प्रगति के लिए आवश्यक समय का एक उचित अनुमान है, इसके विकास की आज की गति के साथ। लेकिन चूंकि हर दस साल में प्रगति की गति दोगुनी हो जाती है, इसलिए हम सिर्फ 25 कैलेंडर वर्षों में आज की गति से प्रगति की सदी देखेंगे।

जब लोग भविष्य के तनाव के बारे में सोचते हैं, तो वे सहज रूप से मान लेते हैं कि भविष्य में प्रगति की वर्तमान गति जारी रहेगी। हालांकि, प्रौद्योगिकी विकास की गति की सावधानीपूर्वक परीक्षा से पता चलता है कि प्रगति की गति स्थिर नहीं है, और यह एक परिवर्तनशील गति के अनुकूल मानव स्वभाव है कि यह सहज रूप से लगता है कि गति स्थिर रहेगी। यहां तक ​​कि हम में से जो लंबे समय से महसूस कर रहे हैं कि समय के साथ गति कैसे तेज हो रही है, हमारी प्राकृतिक अंतर्ज्ञान, हालांकि, यह धारणा देता है कि प्रगति उसी गति से आगे बढ़ रही है जैसा हमने हाल ही में महसूस किया है। एक गणितज्ञ के दृष्टिकोण से, इसका मुख्य कारण यह है कि छोटे खंडों में घातांक को एक सीधी रेखा द्वारा अनुमानित किया जाता है। इसलिए, भले ही सबसे हाल के अतीत (उदाहरण के लिए, पिछले साल) में प्रगति की गति दस साल पहले की तुलना में बहुत अधिक थी (सौ या एक हजार साल पहले उल्लेख नहीं करना), हमारा हालिया अनुभव यादों पर हावी है। इसलिए, यह बहुत आम बात है जब परिष्कृत टीकाकार भी, भविष्य की चर्चा करते हुए, उनकी अपेक्षाओं के आधार पर, अगले 10 या 100 वर्षों के लिए परिवर्तन की वर्तमान दर को हटाते हैं। यही कारण है कि मैं भविष्य के इस तरह के दृष्टिकोण को "सहज ज्ञान युक्त रैखिक" दृश्य कहता हूं।

प्रौद्योगिकी के इतिहास का एक गंभीर मूल्यांकन दिखाता है कि तकनीकी परिवर्तन घातीय है। घातीय वृद्धि के साथ, हम पाते हैं कि एक प्रमुख संकेतक, जैसे कि कंप्यूटिंग शक्ति, समय की प्रत्येक इकाई के लिए एक निरंतर गुणांक से गुणा किया जाता है (उदाहरण के लिए, हर साल दोगुना), और न केवल एक निश्चित राशि से बढ़ता है। घातीय वृद्धि किसी भी विकासवादी प्रक्रिया की एक विशेषता है, और तकनीकी विकास एक अच्छे उदाहरण के रूप में काम कर सकता है।

विभिन्न तरीकों से, अलग-अलग समय के पैमाने पर और इलेक्ट्रॉनिक से जैविक तक, प्रगति की त्वरण और इसकी वृद्धि दर का अवलोकन किया जाता है। वास्तव में, हम न केवल घातीय वृद्धि पाते हैं, बल्कि "दोहरे" घातीय वृद्धि, यानी घातीय वृद्धि की दर तेजी से बढ़ती है। ये अवलोकन केवल मूर के कानून की निरंतरता (यानी, एक एकीकृत सर्किट में ट्रांजिस्टर के आकार में एक घातीय कमी) की धारणा पर लागू नहीं होते हैं, लेकिन विभिन्न तकनीकी प्रक्रियाओं के प्रतिनिधि मॉडल पर आधारित हैं। यह स्पष्ट रूप से उस तकनीक को दिखाता है, और, विशेष रूप से, तकनीकी परिवर्तन की गति, (कम से कम) ज्यामितीय प्रगति में तेजी लाती है, और रैखिक रूप से नहीं, और यह प्रौद्योगिकी और प्रौद्योगिकी के उद्भव के बहुत ही क्षण से होता है, लेकिन वास्तव में, विकास के क्षण से पृथ्वी पर।

मैं इस बिंदु पर जोर देता हूं, क्योंकि यहां भविष्य के रुझानों पर विचार करने वाले और संभावित भविष्य के बारे में बात करने वाले पूर्वानुमान अपनी सबसे भव्य गलती करते हैं। अधिकांश तकनीकी पूर्वानुमान आमतौर पर "ऐतिहासिक-घातीय" प्रकार की तकनीकी प्रगति की उपेक्षा करते हैं। इसीलिए लोग छोटी अवधि में जो हासिल किया जा सकता है उसे अधिक करना चाहते हैं (क्योंकि हम आवश्यक विवरणों को छोड़ देते हैं), लेकिन लंबी अवधि में जो हासिल किया जा सकता है उसे कम आंकें (क्योंकि घातीय वृद्धि की अनदेखी की जाती है)।

त्वरित रिटर्न का कानून

हम इन टिप्पणियों को इस प्रकार व्यवस्थित कर सकते हैं कि मैं रिटर्न को तेज करने के कानून को निम्नानुसार क्या कह सकता हूं:

• विकास इस तरह से सकारात्मक प्रतिक्रिया का उपयोग करता है कि अगले चरण बनाने के लिए विकासवादी प्रगति के एक चरण के परिणामस्वरूप अधिक कुशल तरीके का उपयोग किया जाता है। परिणामस्वरूप
• एक विकासवादी प्रक्रिया के विकास की दर समय के साथ तेजी से बढ़ती है। समय के साथ, विकास प्रक्रिया में शामिल जानकारी का "क्रम" (अर्थात, यह जानकारी कितनी अच्छी तरह से लक्ष्य को फिट करती है, जो उत्तरजीविता की प्रक्रिया में है) बढ़ जाती है।
• तदनुसार, विकासवादी प्रक्रिया की "वापसी" (उदाहरण के लिए, गति, लागत-प्रभावशीलता या प्रक्रिया की समग्र "शक्ति") समय के साथ तेजी से बढ़ती है।
• सकारात्मक प्रतिक्रिया की एक और श्रृंखला में, एक विशेष विकासवादी प्रक्रिया के रूप में (उदाहरण के लिए, संगणना) अधिक कुशल हो जाती है (उदाहरण के लिए, लागत प्रभावी), इस प्रक्रिया के आगे के विकास के लिए अधिक से अधिक संसाधन आवंटित किए जाते हैं। इससे दूसरे स्तर पर घातीय वृद्धि होती है (यानी घातीय वृद्धि की दर तेजी से बढ़ती है)।
• जैविक विकास एक ऐसी विकासवादी प्रक्रिया है।
• तकनीकी विकास एक और ऐसी विकासवादी प्रक्रिया है। वास्तव में, प्रौद्योगिकी बनाने वाले पहले प्रकार के उद्भव ने प्रौद्योगिकी की एक नई विकास प्रक्रिया को जन्म दिया है। इस प्रकार, तकनीकी विकास जैविक विकास का एक उत्पाद और निरंतरता है।
• एक विशिष्ट प्रतिमान (एक समस्या को हल करने के लिए एक विधि या दृष्टिकोण, उदाहरण के लिए, एक एकीकृत सर्किट पर एक ट्रांजिस्टर के क्षेत्र को कम करना, अधिक शक्तिशाली कंप्यूटर बनाने के लिए एक दृष्टिकोण के रूप में) घातीय वृद्धि प्रदान करता है जब तक कि विधि अपनी पूरी क्षमता तक नहीं पहुंचती। जब ऐसा होता है, तो एक प्रतिमान बदलाव (जो कि दृष्टिकोण में एक मौलिक परिवर्तन होता है) होता है, जिससे घातीय वृद्धि जारी रहती है।

यदि हम इन सिद्धांतों को पृथ्वी पर उच्चतम स्तर के विकास में लागू करते हैं, तो पहला कदम, कोशिकाओं के निर्माण ने जीव विज्ञान के प्रतिमान को पेश किया। डीएनए के बाद के उद्भव ने विकासवादी प्रयोगों के परिणामों को रिकॉर्ड करने के लिए एक डिजिटल तरीका प्रदान किया। फिर, एक प्रजाति के विकास ने एक विपरीत (यानी अंगूठे) उंगली के साथ तर्कसंगत सोच को जोड़ा, जीव विज्ञान से प्रौद्योगिकी के लिए एक मौलिक प्रतिमान बदलाव का कारण बना। मुख्य प्रतिमान में आगामी परिवर्तन जैविक सोच से संकर तक, जैविक और गैर-जैविक सोच के संयोजन से होगा। इस हाइब्रिड में जैविक मस्तिष्क के सिद्धांतों के पुनर्निर्माण और नकल से उत्पन्न चयापचय प्रक्रियाएं शामिल होंगी।

इन चरणों के समय का अध्ययन करते हुए, हम देखते हैं कि प्रक्रिया लगातार तेज हो रही है। पहले चरणों के लिए जीवन के रूपों के विकास में अरबों साल लगे (उदाहरण के लिए, सरल कोशिकाओं के लिए); आगे की प्रगति में तेजी आई। कैम्ब्रियन विस्फोट के दौरान, मूल प्रतिमानों में बदलावों ने केवल कई दसियों वर्षों का समय लिया। बाद में, Humanoids कई मिलियन वर्षों में विकसित हुआ, और होमो सेपियंस केवल कुछ सौ हजार।

तकनीक बनाने वाली प्रजातियों के आगमन के साथ, डीएनए-चालित प्रोटीन संश्लेषण के माध्यम से विकास के लिए घातीय गति बहुत तेज हो गई और मानव निर्मित प्रौद्योगिकियों पर स्विच हो गई। प्रौद्योगिकी सरल उपकरण बनाने से परे जाती है; यह नवाचार के पिछले दौर के औजारों का उपयोग करके कभी भी अधिक शक्तिशाली प्रौद्योगिकियां बनाने की एक प्रक्रिया है। इस अर्थ में, मानव प्रौद्योगिकी अन्य प्रजातियों में उपकरणों के उत्पादन से अलग है। प्रौद्योगिकी विकास के प्रत्येक चरण को तय किया जाता है, और अगले चरण के लिए आधार के रूप में कार्य करता है।

पहले तकनीकी कदम (पत्थर के औजार, आग, पहिया) ने हजारों साल का समय लिया। उस युग में रहने वाले लोगों के लिए, तकनीकी परिवर्तन, यहां तक ​​कि हजारों वर्षों में, मुश्किल से ध्यान देने योग्य थे। 1000 ईस्वी तक, प्रगति बहुत तेज हो गई थी, और सिर्फ एक या दो शताब्दियों में एक प्रतिमान बदलाव हुआ। उन्नीसवीं शताब्दी में, हमने नौ शताब्दियों की तुलना में अधिक तकनीकी परिवर्तन देखा जो इससे पहले हुआ था। फिर, बीसवीं शताब्दी के पहले बीस वर्षों में, हमने पूरे उन्नीसवीं शताब्दी की तुलना में अधिक महत्वपूर्ण विकास देखा। अब प्रतिमान बदलाव कुछ ही वर्षों में हो रहा है। वर्ल्ड वाइड वेब, अपने मौजूदा रूप में, कुछ साल पहले ही मौजूद नहीं था, और दस साल पहले यह बिल्कुल भी मौजूद नहीं था।

प्रतिमान बदलाव की दर (यानी, तकनीकी प्रगति की समग्र दर) वर्तमान में हर दशक में दोगुनी (लगभग) है; यह है कि, प्रतिमान बदलाव का समय हर दस साल में आधा हो जाता है (और विकास दर तेजी से बढ़ रही है)। इस प्रकार, इक्कीसवीं सदी में तकनीकी प्रगति लगभग 200 शताब्दियों में (एक रेखीय प्रतिनिधित्व में) की आवश्यकता के बराबर होगी। इसके विपरीत, बीसवीं शताब्दी केवल प्रगति के लगभग 25 वर्षों (फिर से, इसकी वर्तमान गति के संदर्भ में) से गुजरी, इसकी गति में वर्तमान एक की वृद्धि के कारण। इस प्रकार, इक्कीसवीं सदी अपने पूर्ववर्ती की तुलना में लगभग एक हजार गुना अधिक तकनीकी परिवर्तनों का गवाह बनेगी।

विलक्षणता करीब

आगामी "विलक्षणता" की प्रकृति और महत्व की सराहना करने के लिए, घातीय वृद्धि की प्रकृति को समझना महत्वपूर्ण है। यह अंत करने के लिए, मैं शतरंज के आविष्कारक और इसके संरक्षक, चीन के सम्राट के बारे में एक कहानी बताना पसंद करता हूं। सम्राट ने अपने नए पसंदीदा खेल के लिए इनाम की पेशकश करने के सम्राट के प्रस्ताव के जवाब में, चावल के एक दाने को शतरंज की बिसात के पहले वर्ग पर, दो को दूसरे वर्ग पर, चार को तीसरे और इसी तरह से रखने के लिए कहा। सम्राट जल्दी से इस सरल और मामूली अनुरोध के साथ सहमत हुए। इस कहानी के एक संस्करण के अनुसार, सम्राट दिवालिया हो गया, क्योंकि 63 डोलिंग, अंततः, 18 मिलियन ट्रिलियन अनाज चावल बनाते हैं। यह देखते हुए कि चावल के दस दाने एक वर्ग इंच को कवर करते हैं, चावल की इस मात्रा में चावल के खेतों की आवश्यकता होती है जो महासागरों सहित पृथ्वी की पूरी सतह पर दो बार कवर करते हैं। इस कहानी के एक अन्य संस्करण में, आविष्कारक ने अपना सिर खो दिया।

यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि, जैसा कि सम्राट और आविष्कारक ने शतरंज की पहली छमाही को भर दिया, सब कुछ काफी ठीक हो गया। आविष्कारक को चावल के चम्मच डाले गए, फिर एक कटोरी चावल, फिर बैरल। चेसबोर्ड की पहली छमाही के अंत तक, आविष्कारक के पास पहले से ही एक बड़ा चावल का मैदान (4 बिलियन अनाज) था, और सम्राट ने देखा कि कुछ गड़बड़ थी। जब वे शतरंज की दूसरी छमाही में चले गए, तो स्थिति तेजी से बिगड़ने लगी। वैसे, गणनाओं के दोहरीकरण के संबंध में, द्वितीय विश्व युद्ध के अंत में पहले प्रोग्राम योग्य कंप्यूटरों के आविष्कार के बाद से, फिलहाल हम उनकी उत्पादकता के बत्तीस से अधिक दोहरीकरण से गुजर चुके हैं।

यह घातीय वृद्धि की प्रकृति है। यद्यपि तकनीक तेजी से बढ़ रही है, हम मनुष्य एक रैखिक दुनिया में रहते हैं। इस वजह से, तकनीकी रुझान हमें लगातार तकनीकी शक्ति को दोगुना करने की प्रक्रिया में शुरुआती चरणों की तरह नहीं लगते हैं। फिर, प्रतीत होता है कि कहीं से भी बाहर, प्रौद्योगिकी विस्फोटक वृद्धि दिखाती है। उदाहरण के लिए, जब 1980 के दशक में इंटरनेट दो वर्षों में 20,000 से 80,000 नोड्स पर चला गया, तो यह प्रगति आम जनता से छिपी रही। दस साल बाद, जब यह समान अवधि में 20 मिलियन से 80 मिलियन नोड तक बढ़ गया, तो प्रभाव पहले से ही काफी ध्यान देने योग्य था।

चूंकि इक्कीसवीं सदी की पहली छमाही में घातीय वृद्धि में तेजी जारी है, हम एक रैखिक परिप्रेक्ष्य द्वारा सीमित आधुनिक लोगों के दृष्टिकोण से, कम से कम अनंत के विस्फोट की भावना रखेंगे। प्रगति, अंततः, इतनी जल्दी होने लगेगी कि इससे हमारे साथ बने रहने की क्षमता नष्ट हो जाएगी। वह सचमुच हमारे नियंत्रण से बाहर हो जाएगा। भ्रम है कि हम "स्विच खींच सकते हैं" दूर हो जाएगा।

क्या विज्ञापन प्रगति में तकनीकी प्रगति जारी रह सकती है? क्या कोई ऐसा क्षण है जब लोग इतनी तेजी से सोचने में सक्षम नहीं होते हैं कि इसके साथ बने रहें? सामान्य लोगों के लिए, यह स्पष्ट रूप से ऐसा है। हालांकि, एक हजार वैज्ञानिक क्या प्राप्त कर सकते हैं, जिनमें से प्रत्येक आज के वैज्ञानिक की तुलना में एक हजार गुना अधिक स्मार्ट है, और जिनमें से प्रत्येक आधुनिक लोगों की तुलना में एक हजार गुना तेजी से कार्य करता है (क्योंकि उनके मुख्य रूप से गैर-जैविक दिमाग में सूचना का प्रसंस्करण तेजी से होता है)? एक वर्ष सहस्राब्दी के बराबर हो सकता है। वे क्या लेकर आएंगे?

खैर, सबसे पहले, वे और अधिक बुद्धिमान बनने के लिए एक तकनीक के साथ आएंगे (क्योंकि उनकी बुद्धि अब शक्ति में सीमित नहीं है)। वे तेजी से सोचने के लिए अपनी स्वयं की सोच प्रक्रियाओं को बदलना शुरू कर देंगे। जब वैज्ञानिक एक लाख गुना अधिक होशियार हो जाते हैं और एक लाख गुना तेजी से काम करते हैं, तो उनका समय प्रगति की पूरी शताब्दी (उनके मानकों के अनुसार) के बराबर होगा।

यह विलक्षणता होगी। एक विलक्षणता तकनीकी परिवर्तन है जो इतनी जल्दी और इतनी गहरी है कि यह मानव इतिहास के बहुत कपड़े को तोड़ देती है। कुछ लोग कहेंगे कि कम से कम हमारी समझ के मौजूदा स्तर के साथ, विलक्षणता को समझना असंभव है, और इसलिए, इसके "घटना क्षितिज" से परे देखना और समझना असंभव है कि इसके बाद क्या होगा।

मेरी राय यह है कि, हमारे जैविक मस्तिष्क द्वारा लगाई गई सोच की गंभीर सीमाओं के बावजूद, जिसमें केवल एक सौ ट्रिलियन के इंटरनलोरोनल कनेक्शन हैं, हम फिर भी विलक्षणता के बाद जीवन की प्रकृति के बारे में महत्वपूर्ण निष्कर्ष निकालने के लिए पर्याप्त सार सोच शक्ति रखते हैं। सबसे महत्वपूर्ण बात, मेरे दृष्टिकोण से, यह है कि उभरती हुई बुद्धि मानव सभ्यता का प्रतिनिधित्व करती रहेगी, जो पहले से ही मानव-मशीन है। यह विकास में अगला कदम होगा, अगली उच्च-स्तरीय प्रतिमान बदलाव।

परिप्रेक्ष्य में विलक्षणता की अवधारणा का मूल्यांकन करने के लिए, आइए इस शब्द के इतिहास को देखें।विलक्षणता एक प्रसिद्ध शब्द है जिसका अर्थ है गंभीर परिणामों के साथ एक अनोखी घटना। गणित में, इस शब्द का अर्थ है अनंतता, मूल्य में एक विस्फोटक वृद्धि जो तब होती है जब किसी संख्या को शून्य से जोड़कर एक स्थिर विभाजित किया जाता है। इसी तरह, भौतिकी में, विलक्षणता एक घटना या अनंत शक्ति के स्थान को दर्शाती है। ब्लैक होल के केंद्र में, पदार्थ इतना घना है कि इसका गुरुत्वाकर्षण अनंत है। पास के पदार्थ और ऊर्जा को एक ब्लैक होल में खींचा जाता है, और घटना क्षितिज बाकी ब्रह्मांड को इस क्षेत्र से अलग करता है, जो संक्षेप में, अंतरिक्ष और समय के कपड़े में एक अंतर है। यह माना जाता है कि इस तरह की विलक्षणता के साथ ही ब्रह्मांड की शुरुआत हुई थी।

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जाहिर है, इस सदी के दूसरे दशक में मूर का कानून समाप्त होने के बाद छठा प्रतिमान क्या होगा। चिप्स आज सपाट हैं (हालांकि सर्किट की एक परत का निर्माण करने के लिए सामग्री की 20 परतों तक का समय लगता है)। इसके विपरीत, हमारा मस्तिष्क तीन आयामों में व्यवस्थित होता है। हम तीन आयामी दुनिया में रहते हैं, तीसरे आयाम का उपयोग क्यों नहीं करते हैं? मानव मस्तिष्क वास्तव में एक बहुत ही अकुशल, डिजिटल नियंत्रित विद्युत रासायनिक अनुरूप कंप्यूटिंग प्रक्रिया का उपयोग करता है। अधिकांश गणना इंटर्नयूरॉन कनेक्शन में केवल 200 ऑपरेशन प्रति सेकंड (प्रत्येक कनेक्शन पर) की गति से की जाती है, जो आधुनिक इलेक्ट्रॉनिक सर्किट की तुलना में लगभग दस मिलियन गुना धीमी है। लेकिन मस्तिष्क तीन आयामों में अपने अत्यधिक समानांतर संगठन से अपनी लुभावनी शक्ति प्राप्त करता है । रास्ते में पहले से ही कई प्रौद्योगिकियां हैं जो तीन आयामों में काम करती हैं। उदाहरण के लिए, नैनोट्यूब जो पहले से ही प्रयोगशालाओं में काम कर रहे हैं, कार्बन परमाणुओं के पंचकोणीय सरणियों से सर्किट बनाते हैं। नैनोट्यूब के पंद्रह घन सेंटीमीटर का एक सर्किट मानव मस्तिष्क की तुलना में एक लाख गुना अधिक शक्तिशाली होगा। कंप्यूटर प्रौद्योगिकी पर लागू किए गए त्वरित रिटर्न के कानून के प्रभाव को संरक्षित करने के लिए, तीन आयामी सिलिकॉन चिप्स, ऑप्टिकल गणना, क्रिस्टलीय गणना, डीएनए-आधारित गणना और क्वांटम गणना सहित पर्याप्त नई कंप्यूटर प्रौद्योगिकियों की जांच की जा रही है।

इस प्रकार, कंप्यूटिंग की (डबल) घातीय वृद्धि मूर के कानून से अधिक व्यापक है, जो इस विकास के प्रतिमानों में से केवल एक को संदर्भित करता है। और कंप्यूटर प्रौद्योगिकी के विकास का यह त्वरण, बदले में, किसी भी विकासवादी प्रक्रिया की गति के त्वरण की एक व्यापक घटना का हिस्सा है। आलोचकों को यह इंगित करने की जल्दी है कि एक घातीय प्रवृत्ति को एक्सट्रपलेशन करना "संसाधनों" से बाहर निकलने तक सीमित है। एक क्लासिक उदाहरण निम्नलिखित स्थिति है: जब एक प्रजाति एक नए निवास स्थान में दिखाई देती है (उदाहरण के लिए, ऑस्ट्रेलिया में खरगोश), एक प्रजाति की संख्या कुछ समय के लिए तेजी से बढ़ती है, लेकिन तब जब एक जगह और भोजन जैसे संसाधन चल रहे होते हैं, तो संख्या वृद्धि की सीमा को समाप्त कर देती है। ।

लेकिन विकासवादी प्रक्रिया के घातीय विकास के अंतर्निहित संसाधन अपेक्षाकृत असीमित हैं:

1. क्रमिक विकास का क्रम (लगातार बढ़ रहा है)। विकास का प्रत्येक चरण अगले के लिए अधिक शक्तिशाली उपकरण प्रदान करता है। जैविक विकास में, डीएनए के आगमन ने अधिक शक्तिशाली और तेजी से विकासवादी "प्रयोगों" के लिए आधार प्रदान किया। बाद में, कैम्ब्रियन विस्फोट के दौरान जीवों के विभिन्न "संरचनाओं" के उद्भव ने शरीर के अन्य अंगों, जैसे कि मस्तिष्क के तेजी से विकासवादी विकास का रास्ता खोल दिया। या अधिक हालिया उदाहरण लेने के लिए, कंप्यूटर एडेड डिजाइन टूल्स के आगमन से कंप्यूटर की अगली पीढ़ी के निर्माण में तेजी आ सकती है।
2. पर्यावरण की "अराजकता" जिसमें विकासवादी प्रक्रिया होती है और जो अधिक विविधता के लिए विकल्प प्रदान करती है। जैविक विकास में, विविधता उत्परिवर्तन के रूप में प्रक्रिया में प्रवेश करती है और लगातार पर्यावरण की स्थिति बदलती रहती है। तकनीकी विकास में, नवाचार प्रक्रिया का समर्थन लगातार बदलते बाजार की स्थितियों के साथ संयोजन में मानव सरलता की कीमत पर आता है।

वास्तविक समस्या पदार्थ और ऊर्जा की अधिकतम क्षमता है, जिसमें बौद्धिक प्रक्रियाएं काम करती हैं। लेकिन, मेरे मॉडलों के अनुसार, हम वर्तमान शताब्दी के दौरान उनकी सीमाओं पर नहीं जाएंगे (लेकिन यह, हालांकि, अगले कुछ शताब्दियों में एक समस्या बन जाएगा)।

हमें "S- आकार के वक्र" ("S" के दाईं ओर फैला हुआ, जिसमें बहुत धीमी, लगभग अगोचर वृद्धि होती है, उसके बाद बहुत तेज़ वृद्धि होती है, और फिर उसे समतल करना होता है, क्योंकि यह प्रक्रिया एक स्पर्शोन्मुख है), जो कि विशेषता है किसी भी विशेष तकनीकी प्रतिमान के लिए, और चल रहे विकास की तेजी से विकास की विशेषता प्रौद्योगिकी के विकास के विकास। मूर के नियम जैसे विशिष्ट प्रतिमान, अंततः उन स्तरों तक पहुँचते हैं जहाँ घातीय वृद्धि संभव नहीं है। इस प्रकार, मूर का नियम एक एस-आकार का वक्र है। हालांकि, कंप्यूटिंग पावर की वृद्धि एक निरंतर घातीय प्रक्रिया है (कम से कम जब तक हम ब्रह्मांड को हमारी मानव-मशीन सभ्यता की बुद्धि के साथ "संतृप्त" नहीं करते हैं, लेकिन यह आने वाली शताब्दी में एक सीमा नहीं बनेगा)। रिटर्न में तेजी लाने के कानून के अनुसार, एक बदलाव, जिसे नवाचार भी कहा जाता है, एक विशेष प्रतिमान के एस-वक्र को घातीय वृद्धि की निरंतरता में बदल देता है। एक नया प्रतिमान (उदाहरण के लिए, त्रि-आयामी योजनाएं) प्रबल होना शुरू हो जाता है जब पुराना प्रतिमान अपनी प्राकृतिक सीमा के करीब पहुंच जाता है। कंप्यूटिंग के इतिहास में, यह कम से कम चार बार पहले ही हो चुका है। यह विशेषता जानवरों की अन्य प्रजातियों के लिए औजारों के निर्माण को भी अलग करती है जिसमें प्रत्येक व्यक्ति के लिए औजारों को बनाने (या उपयोग करने) के कौशल की विशेषता होती है, जो मनुष्यों द्वारा बनाई गई प्रौद्योगिकियों से तेजी से समाप्त होने वाले एस-आकार के सीखने की अवस्था की विशेषता होती है, जिसमें घातीय वृद्धि दर होती है निर्माण।

डीएनए अनुक्रमण, स्मृति, संचार, इंटरनेट और लघुकरण

"त्वरित रिटर्न का कानून" किसी भी तकनीक पर लागू होता है, वास्तव में विकासवादी प्रक्रिया के लिए, और सूचना प्रौद्योगिकी के लिए अद्भुत सटीकता के साथ मापा जा सकता है। तेजी से घटते तकनीकी विकास, जैसे कि डीएनए अनुक्रमण, संचार की गति, सभी प्रकार के इलेक्ट्रॉनिक्स, और यहां तक ​​कि तेजी से घटते हुए तकनीकी आकार के रूप में ऐसे विविध तकनीकी क्षेत्रों में लॉ ऑफ एक्सेलरेटिंग ग्रोथ के कई उदाहरण हैं। विलक्षणता कम्प्यूटेशनल गति के एक भी घातीय विस्फोट से उत्पन्न नहीं होती है, बल्कि विभिन्न तकनीकी क्रांतियों के विविध अंतर्संबंध के परिणामस्वरूप होने वाली बातचीत और तालमेल से होती है। आपको यह भी ध्यान रखने की आवश्यकता है कि घातीय वृद्धि पर प्रत्येक बिंदु जो प्रौद्योगिकियों के इस शस्त्रागार को रेखांकित करता है (नीचे दिए गए ग्राफ़ देखें) नवाचार और प्रतियोगिता के एक गंभीर मानव नाटक का प्रतिनिधित्व करता है। हैरानी की बात है कि इन अराजक प्रक्रियाओं से इस तरह की सहज और पूर्वानुमानित घातीय निर्भरता पैदा होती है।

उदाहरण के लिए, जब चौदह साल पहले मानव जीनोम की सीक्वेंसिंग शुरू हुई थी, तो आलोचकों का मानना ​​था कि तब जो सीक्वेंसिंग की गति उपलब्ध थी, उसे देखते हुए इस प्रोजेक्ट को पूरा करने में कई हजार साल लग सकते थे। फिर भी, पंद्रहवें वर्ष के लिए, परियोजना पूरी हो गई थी, अनुसूची से थोड़ा आगे।

बेशक, हम इलेक्ट्रॉनिक स्टोरेज डिवाइसों जैसे रैम (रैंडम एक्सेस मेमोरी) की तकनीक में घातीय वृद्धि देखने की उम्मीद करते हैं।

ध्यान दें कि वैक्यूम ट्यूबों से ट्रांजिस्टर और परे असतत सर्किटों में प्रतिमान बदलाव के साथ प्रतिमान वृद्धि कैसे जारी रही।

चुंबकीय स्मृति प्रौद्योगिकी का विकास मूर अधिनियम से सीधे संबंधित नहीं है, लेकिन यांत्रिक और विद्युत चुम्बकीय प्रणालियों के क्षेत्र में प्रगति पर आधारित है।

संचार प्रौद्योगिकियों के क्षेत्र में घातीय वृद्धि कंप्यूटिंग के क्षेत्र की तुलना में और भी अधिक विस्फोटक थी, और इसके परिणामों में कोई कम महत्वपूर्ण नहीं है। फिर से, इस त्वरण का एक चिप पर ट्रांजिस्टर के आकार को कम करने की तुलना में बहुत व्यापक आधार है, और इसमें फाइबर ऑप्टिक्स, ऑप्टिकल स्विचिंग, इलेक्ट्रोमैग्नेटिक तकनीक, और बहुत कुछ में तेजी से प्रगति शामिल है।

छोटे "एस-आकार" घटता के झरना पर ध्यान दें

ध्यान दें कि इन दो ग्राफ़ों में हम वास्तव में "S- आकार के" घटता की प्रगति देख सकते हैं: नए प्रतिमान के कारण त्वरण, फिर प्रतिमान के रूप में स्थिरीकरण बाहर निकलता है, और प्रतिमान बदलाव के बाद तेजी से विकास के बाद फिर से शुरू होता है।

निम्नलिखित दो चार्ट इंटरनेट की समग्र वृद्धि दर्शाते हैं, जो साइटों की संख्या में व्यक्त की गई हैं। ये दो ग्राफ एक ही डेटा पर बनाए गए हैं, लेकिन उनमें से एक एक घातीय पैमाने पर है, और दूसरा रैखिक है। जैसा कि मैंने पहले उल्लेख किया है, एक घातीय गति से प्रगति करने वाली प्रौद्योगिकी रैखिक रूप से विकसित हो रही है। इस प्रकार, यह अधिकांश पर्यवेक्षकों को प्रतीत होगा कि 1990 के दशक के मध्य तक, जब, यह प्रतीत होता है, कहीं से भी, वर्ल्ड वाइड वेब और ई-मेल तुरंत उत्पन्न हुई, कुछ भी नहीं हुआ। लेकिन एक घातीय प्रवृत्ति के आंकड़ों के आधार पर इंटरनेट का वैश्विक घटना में रूपांतरण बहुत पहले आसानी से अनुमानित था।

ध्यान दें कि इंटरनेट का विस्फोटक विकास एक लाइन चार्ट पर कैसा दिखता है, और यह एक घातीय चार्ट पर कैसे अनुमानित है।

अंत में, हम अपने शहरों में और हमारे वायरलेस संचार के लिए तारों के झंझट से दूर हो जाएंगे, जिसकी उत्पादकता हर 10-11 महीनों में दोगुनी हो जाती है।

दूसरी तकनीक जिसमें इक्कीसवीं सदी के लिए दूरगामी परिणाम होंगे, चीजों को छोटा करने की व्यापक प्रवृत्ति है, यानी लघुकरण। इलेक्ट्रॉनिक और मैकेनिकल दोनों तरह की तकनीकों की एक विस्तृत श्रृंखला के तत्वों की विशेषता आयाम कम हो जाते हैं, और एक डबल घातीय दर पर भी। वर्तमान में, प्रत्येक आयाम के लिए रैखिक आयामों में कमी प्रत्येक दशक के लिए लगभग 5.6 के गुणांक के साथ होती है।

कंप्यूटिंग की घातीय वृद्धि पर वापस

यदि हम सही परिप्रेक्ष्य में कंप्यूटिंग की घातीय वृद्धि पर विचार करते हैं, तो सूचना प्रौद्योगिकी के आधार पर घातीय वृद्धि की व्यापक घटना का एक उदाहरण है, जो कि रिटर्न में तेजी लाने के कानून के कई उदाहरणों में से एक है, तो हम आत्मविश्वास से उनकी निरंतरता का अनुमान लगा सकते हैं।

साथ वाले बॉक्स में, मैं त्वरित रिटर्न के कानून का एक सरलीकृत गणितीय मॉडल देता हूं, क्योंकि यह कंप्यूटिंग शक्ति में (डबल) घातीय वृद्धि से संबंधित है। नीचे दिए गए सूत्रों से, उपरोक्त ग्राफ गणना की गति में निरंतर वृद्धि दर्शाता है। यह ग्राफ बीसवीं सदी के लिए उपलब्ध आंकड़ों से मेल खाता है, सभी पांच प्रतिमान पारियों के माध्यम से जाता है, और इक्कीसवीं सदी के लिए एक पूर्वानुमान देता है। कृपया ध्यान दें कि विकास दर धीरे-धीरे बढ़ती है, लेकिन फिर भी तेजी से।

कंप्यूटिंग के विकास के संबंध में त्वरित रिटर्न का कानून

निम्नलिखित कम्प्यूटेशनल गति में दोहरे घातीय वृद्धि के उदाहरण पर त्वरित रिटर्न के कानून का एक संक्षिप्त अवलोकन है। यह मॉडल अपनी अगली पीढ़ी के विकास के लिए प्रौद्योगिकी की बढ़ती शक्ति के प्रभाव को एक प्रोत्साहन के रूप में मानता है। उदाहरण के लिए, अधिक शक्तिशाली कंप्यूटर और संबंधित तकनीकों के साथ, हम और भी शक्तिशाली कंप्यूटर विकसित करने के लिए उपकरण और ज्ञान प्राप्त करते हैं, और इसे और भी तेज बनाते हैं।

कृपया ध्यान दें कि 2000 और उसके बाद की अवधि के डेटा तंत्रिका नेटवर्क में गणना का प्रतिनिधित्व करते हैं, क्योंकि यह उम्मीद की जाती है कि इस प्रकार की गणना अंततः हावी होगी, खासकर जब मानव मस्तिष्क के कार्यों का अनुकरण करते हुए। इस प्रकार की गणना पारंपरिक की तुलना में कम खर्चीली है (उदाहरण के लिए, पेंटियम III / IV के लिए) गणना, कम से कम 100 के गुणांक के साथ (विशेषकर यदि वे डिजिटल-से-एनालॉग इलेक्ट्रॉनिक्स का उपयोग करके कार्यान्वित की जाती हैं, जो मस्तिष्क के डिजिटल-से-एनालॉग विद्युत रासायनिक प्रक्रियाओं के अनुरूप होगा )। 100 का गुणांक आज से लगभग छह साल पहले, और इक्कीसवीं सदी में छह साल से भी कम समय के लिए है।

मस्तिष्क के प्रदर्शन का मेरा अनुमान 100 बिलियन न्यूरॉन्स है, औसतन 1000 कनेक्शन प्रति न्यूरॉन से गुणा किया जाता है (गणना मुख्य रूप से कनेक्शन में होती है), और 200 ऑपरेशन प्रति सेकंड से गुणा किया जाता है। बेशक, ये स्कोर रूढ़िवादी रूप से उच्च हैं, उच्च और निम्न स्कोर पाए जा सकते हैं। हालांकि, बहुत अधिक (या कम) उच्च-क्रम मूल्यांकन केवल कुछ वर्षों की अपेक्षाकृत कम संख्या के पूर्वानुमान को स्थानांतरित करते हैं।

इस विश्लेषण के लिए सबसे महत्वपूर्ण तिथियां हैं:

• हम 2023 के आसपास $ 1000 के लिए एक मानव मस्तिष्क (2 × 10 ¹⁶ सीपीएस (प्रति सेकंड की गणना)) की क्षमताओं को प्राप्त करते हैं।
• हम 2037 के आसपास एक प्रतिशत में एक मानव मस्तिष्क (2 × 10 ¹⁶ सीपीएस) की क्षमताओं को प्राप्त करते हैं।
• हम 2049 के आसपास $ 1000 के लिए पूरी मानव जाति (2 × 10 ²⁶ सीपीएस) की क्षमताओं को प्राप्त करते हैं।
• हम 2059 के आसपास एक प्रतिशत में पूरी मानव जाति (2 × 10 ²⁶ सीपीएस) की क्षमता प्राप्त करते हैं।

मॉडल में निम्नलिखित चर हैं:

• वी: गणना की गति (यानी उत्पादकता) (उनके मूल्य से संबंधित प्रति सेकंड गणना में मापा जाता है)
• डब्ल्यू: कंप्यूटिंग उपकरणों के डिजाइन और निर्माण में विश्वव्यापी ज्ञान
• t: समय

मॉडल मानता है कि:

• $$$V = C_1 \ cdot W$

दूसरे शब्दों में, कंप्यूटर की शक्ति उन्हें बनाने का तरीका जानने का एक रैखिक कार्य है। वास्तव में, यह एक रूढ़िवादी धारणा है। आमतौर पर, नवाचार एक निश्चित राशि के बजाय कई बार वी (कंप्यूटर प्रदर्शन) में सुधार करते हैं। स्वतंत्र नवाचार एक-दूसरे के प्रभाव को गुणा करते हैं। उदाहरण के लिए, नई सेमीकंडक्टर तकनीक, जैसे कि सीएमओएस, एक अधिक कुशल एकीकृत सर्किट लेआउट तकनीक, और बेहतर प्रोसेसर वास्तुकला, जैसे कि पाइपलाइनिंग, स्वतंत्र रूप से और गुणा वी।

• $$$W = C_2 \ cdot \ int_0 ^ t V$

दूसरे शब्दों में, डब्ल्यू (ज्ञान) संचयी है, और ज्ञान का तात्कालिक वृद्धि वी के लिए आनुपातिक है।

यह हमें देता है:

• $$$W = C_1 \ cdot C_2 \ cdot \ int_0 ^ t W$
• $$$W = C_1 \ cdot C_2 \ cdot _3 ^ {_4 \ cdot t}$
• $$$V = _1 ^ 2 \ cdot _2 \ cdot _3 ^ {_4 \ cdot t}$

हमारे द्वारा प्राप्त स्थिरांक को सरल बनाना:

• $$$V = C_a \ cdot C_b ^ {C_c \ cdot t}$

इस प्रकार, यह "तेजी" (यानी, तेजी से बढ़ रहा है) के लिए सूत्र है, परिणाम, वास्तव में, "साधारण मूर का नियम"।

जैसा कि मैंने ऊपर उल्लेख किया है, डेटा घातीय वृद्धि की दर में एक घातीय वृद्धि दिखाता है। (हमने बीसवीं शताब्दी की शुरुआत में हर तीन साल में कंप्यूटिंग शक्ति दोगुनी कर दी, सदी के मध्य में हर दो साल और 1990 के दशक के दौरान लगभग हर साल।)

आइए एक और घातीय घटना को देखें, जो कंप्यूटिंग संसाधनों की वृद्धि है। न केवल प्रत्येक कंप्यूटिंग डिवाइस (एक ही लागत के) डब्ल्यू के एक फ़ंक्शन के रूप में अधिक से अधिक शक्तिशाली हो जाते हैं, लेकिन गणना के लिए उपयोग की जाने वाली उनकी संख्या भी तेजी से बढ़ती है।

इस प्रकार, हमारे पास:

• N: गणना लागत
• $$$V = C_1 \ cdot W$ (पहले की तरह)
• $$$N = _4 ^ {_5 \ cdot t}$ (कम्प्यूटेशनल लागत अपने स्वयं के घातीय दर पर बढ़ती है)
• $$$W = C_2 \ cdot \ int_0 ^ t (N \ cdot V)$

पहले की तरह, विश्व ज्ञान जमा हो रहा है, और तात्कालिक वृद्धि गणना की संख्या के लिए आनुपातिक है जो गणना के लिए उपयोग किए जाने वाले संसाधनों के बराबर है (एन) प्रत्येक डिवाइस की शक्ति से गुणा (इसकी निरंतर लागत पर)।

यह हमें देता है:

• $$$W = C_1 \ cdot C_2 \ cdot \ int_0 ^ t (C_4 ^ {_5 \ cdot t} \ cdot W)$
• $$$W = C_1 \ cdot C_2 \ cdot (_3 ^ {_6 \ cdot t}) ^ ^ _7 \ cdot t}$
• $$$V = _1 ^ 2 \ cdot _2 \ cdot (_3 ^ {_6 \ cdot t}) ^ {_7 \ cdot t}$

स्थिरांक को सरल बनाना, हम प्राप्त करते हैं:

• $$$V = C_a \ cdot (C_b ^ {_ \ cdot t}) ^ ^ C_d \ cdot t}$

यह एक डबल घातीय वक्र है, इसमें घातीय वृद्धि की दर इसकी घातीय गति के साथ बढ़ती है।

अब हम वास्तविक डेटा को देखते हैं। बीसवीं सदी में वास्तविक कंप्यूटिंग उपकरणों और कंप्यूटरों के मापदंडों को लें:

• CPS / \ $ 1K: गणना प्रति सेकंड \ $ 1000 के लिए

बीसवीं सदी के कंप्यूटिंग उपकरणों पर डेटा इसके अनुरूप है:

• CPS / \ $ 1K = $$$10 ^ {6,00 \ cdot \ frac {20,40} {6,00} ^ {\ frac {वर्ष-1900} {100}} - 11,00}$

हम समय की अवधि में विकास दर निर्धारित कर सकते हैं:

• विकास दर =$$ $ इनलाइन $ 10 ^ {\ frac {\ log (CPS / \ $ 1K for \ hspace 5mu वर्तमान \ hspace 5mu वर्ष) - \ लॉग (CPS / \ $ 1K for \ hspace 5mu पिछले hspace 5mu वर्ष}} {वर्तमान \ hspace 5mu वर्ष - पिछला \ hspace 5mu वर्ष}} $ इनलाइन $
• मानव मस्तिष्क = 100 बिलियन (10 ¹¹ ) न्यूरॉन्स × 1000 (10 ³ ) कनेक्शन प्रति न्यूरॉन × 200 (2 × 10 ² ) प्रति सेकंड प्रति गणना = 2 × 10 ¹⁶ प्रति सेकंड की गणना।
• मानव जाति = 10 बिलियन (10 ¹⁰ ) लोग = 2 × 10 ²⁶ प्रति सेकंड की गणना

ये सूत्र उपरोक्त रेखांकन देते हैं।

पहले से ही, यह उम्मीद की जाती है कि आईबीएम ब्लू जीन सुपरकंप्यूटर, जो 2005 तक पूरा होने वाला है, प्रति सेकंड 1 मिलियन बिलियन ऑपरेशन (यानी, एक बिलियन मेगाफ़्लॉप्स या एक पेटाफ्लॉप्स) करने में सक्षम होने का अनुमान है। यह पहले से ही मानव मस्तिष्क की उत्पादकता का एक बीसवां हिस्सा है, जिसका मैं रूढ़िवादी रूप से प्रति सेकंड 20 मिलियन बिलियन ऑपरेशन (100 बिलियन न्यूरॉन प्रति 1000 कनेक्शन प्रति न्यूरॉन 200 गणना प्रति सेकंड प्रति कनेक्शन) पर अनुमान लगाता हूं। , 2010 , 2020 . 2030 ( ), , $1000. 2050 , $1000 , . , , . , , , ( ) . , . , . , . , , , , 200 - .

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