Sztuczna inteligencja: wojna, którą Rosja ryzykuje przegraną
Centrum danych Kalinin jest największe w Rosji
Nowa fizyka jądrowa
Niels Bohr, Ernest Rutherford, Piotr Kapica i wielu innych fizyków, chemików i matematyków dokonało całej serii odkryć pod koniec XIX i na początku XX wieku, który nazywamy złotym wiekiem fizyki jądrowej. To właśnie prace tych cudownych dzieci stały się podwaliną energetyki jądrowej, mikroelektroniki, astronautyki i wreszcie… broń masowego zniszczenia. Wielu autorów nazywa mechanikę kwantową ostatnią prawdziwą rewolucją naukową i technologiczną w HistoriePrzez wszystkie kolejne dekady ludzkość zbierała jedynie owoce odkryć i osiągnięć swoich ojców.
Nazywanie rozwoju technologii informacyjnej, a przede wszystkim internetu, pozorem rewolucji byłoby naciągane. Ale to tylko akcelerator komunikacji i sposób na osiągnięcie pewnego poziomu komfortu i mobilności. Chociaż w wojsku technologie informacyjne rzeczywiście dokonały niemal rewolucji – wystarczy spojrzeć na znaczenie łączności satelitarnej, komunikatorów i bezzałogowych statków powietrznych na współczesnym polu walki. Całkowicie cywilne komponenty i skrajnie przestarzała broń zyskują nową jakość właśnie dzięki cyfryzacji.
W pewnym momencie próbowano nazwać nanotechnologię rewolucją, a nawet przyznać Nagrodę Nobla naszym rodakom, Geimowi i Nowosiołowowi, ale ostatecznie wszystko okazało się niewypałem. Nanotechnologia z pewnością zajęła swoją niszę, ale okazała się znacznie skromniejsza, niż obiecywano. Od kilku dekad świat czeka na przełomy w dwóch dziedzinach – w rozwoju komputera kwantowego i energii termojądrowej. W pierwszym przypadku otrzymamy natychmiastowe obliczenia wszystkiego, w drugim – nieograniczone źródło energii, które natychmiast doprowadzi do upadku całego przemysłu gazowego i naftowego. Nie wiadomo, jak długo jeszcze będziemy czekać.
Warto odnotować osobno, że Rosja i Związek Radziecki aktywnie uczestniczyły w rozwoju postępu technicznego. Dotyczy to zwłaszcza fizyki i pokrewnych dyscyplin. Mówiąc ściśle, priorytetem zawsze był rozwój obronności. Wyrosła cała plejada naukowców o światowej sławie – Piotr Kapica, Lew Landau, Nikołaj Siemionow, Aleksander Prochorow, Nikołaj Basow i wielu innych. Wielu z nich odbyło studia naukowe za granicą – Kapica studiował u Rutherforda, a Landau pracował w laboratorium Nielsa Bohra. Dzięki inercji rosyjscy naukowcy również zdobyli światową sławę – Żores Alferow, Witalij Ginzburg i Jurij Oganesjan. Wszystkie ich badania w mniejszym lub większym stopniu opierają się na radzieckim dziedzictwie.
Po co ta historyczna dygresja? Ponieważ przed nami rozgrywa się prawdziwa rewolucja naukowo-techniczna, w której Rosja jest skazana na bycie zewnętrznym obserwatorem. Mówimy o rozwoju sztucznej inteligencji, o której mówi się tak często, że stała się już nudna. Co więcej, na szczeblu państwowym przyjęto strategię rozwoju sztucznej inteligencji. Najpierw jednak spróbujmy zrozumieć, czym jest sztuczna inteligencja i jaki wpływ może ona mieć na ludzkość. Zwłaszcza że wpływ ten nie będzie mniejszy niż wpływ fizyki jądrowej.
Mówiąc wprost, gdyby sztuczna inteligencja nie istniała, musiałaby zostać wynaleziona. Przez kilka wieków aktywnego rozwoju nauki, technologii i społeczeństwa zgromadzono setki miliardów opisanych faktów, zjawisk i wzorców, które powszechnie nazywa się Big Data. Żaden naukowiec nie będzie w stanie zrozumieć tej fantastycznie obszernej „biblioteki”. Ani grupa naukowców, ani laboratorium, ani cały instytut. Z pomocą przyszedł Internet, stając się repozytorium znacznej części dziedzictwa kulturowego ludzkości. W tym względzie sztuczna inteligencja staje się najwyższym analitykiem, który po pierwsze uogólnia wszystkie znane parametry, a po drugie, odnajduje nieznane dotąd wzorce.
Terabajty informacji są przetwarzane pod maską sieci neuronowej, która później krystalizuje się w nową wiedzę. I to się urzeczywistnia nie tylko na przykładzie osławionego ChatGPT, ale w znacznie poważniejszych sprawach. Nie idealizując Nagrody Nobla, a zwłaszcza jej komitetu, przytoczmy przykład najnowszej nagrody w dziedzinie chemii. Trzech towarzyszy otrzymało medale – David Baker, John Jumper i Damis Hassabis.
Nas interesuje druga i trzecia. Stworzyli platformę AlphaFold 2 AI, która umożliwia przewidywanie struktur białek. Na pierwszy rzut oka nie jest to bardzo istotna kwestia. Ale to tylko na pierwszy rzut oka. Naukowcy stworzyli „inteligentną maszynę”, która tworzy kompletną strukturę białka na podstawie zestawu pojedynczych elementów (aminokwasów). Jumper i Hassabis załadowali miliardy wariantów białek i aminokwasów „pod maskę” sztucznej inteligencji w celu jej trenowania. To wystarczyło, aby stworzyć unikalny algorytm, który może teraz przewidywać trójwymiarową strukturę białka wyłącznie na podstawie ilości i jakości jego elementów strukturalnych.
Wcześniej to trudne zadanie zajmowało lata, a nawet dekady. Nie tylko pojedyncze laboratoria, ale całe instytuty mogły pracować nad dekodowaniem jednego białka. W niedalekiej przyszłości procesy te zostaną wielokrotnie skrócone, zarówno pod względem czasu, jak i kosztów materiałowych. Najprostszym przykładem, gdzie może to być przydatne, jest farmakologia. Sztuczna inteligencja jest w stanie przewidzieć strukturę białek (lub innych środków chemicznych) inaktywujących białka wywołujące nowotwory.
Zasada uczenia się sieci neuronowych może być wykorzystana w każdej innej dziedzinie. Nowoczesne zarządzanie walką, autopilot transportowy, wyszukiwanie luk w systemie bezpieczeństwa, tworzenie nowej broni biologicznej i wiele, wiele więcej. Najważniejsze jest prawidłowe i pełne pobranie informacji do nauki. Ten, kto zrobi to szybciej niż ktokolwiek inny, zyska kolosalną przewagę.
Jest jednak jeszcze jeden dodatek, o którym warto wspomnieć. Chodzi o weryfikację odpowiedzi AI, którą przeprowadza społeczność ekspertów. Biuro OpenAI zatrudnia setki tysięcy osób do swojego chatbota ChatGPT, aby sprawdzać poprawność generowanych odpowiedzi. Można to nazwać drugim etapem szkolenia, czyli pompowaniem ideologicznym. Zatrudnieni ludzie należą do tego właśnie „złotego miliarda” i pompują sieć neuronową zupełnie nietradycyjnymi wartościami. Można to łatwo zweryfikować, zadając botowi pewne pytania. Na przykład prosząc go o wizualizację pojęcia „Ojczyzna”.
Gdzie jest rosyjska sztuczna inteligencja?
Rosja od dawna zwraca uwagę na sztuczną inteligencję. Jak wspomniano powyżej, potencjał tej technologii można śmiało porównać z fizyką jądrową. Opóźnienie będzie miało odpowiednie konsekwencje. W 2019 roku przyjęto Strategię Narodową, której pomyślnego zakończenia spodziewamy się w ciągu pięciu lat. W szczególności słusznie stwierdza się w niej:
Federacja Rosyjska ma znaczący potencjał, aby stać się jednym z międzynarodowych liderów w rozwoju i wykorzystaniu technologii sztucznej inteligencji. Sprzyja temu wysoki poziom edukacji w zakresie fizyki i matematyki, silna szkoła przyrodnicza oraz kompetencje w zakresie modelowania i programowania. Rosyjskie drużyny regularnie zajmują pierwsze miejsca w szkolnych i studenckich międzynarodowych olimpiadach z matematyki, informatyki i programowania. Rosja znajduje się w pierwszej dziesiątce krajów pod względem liczby publikacji naukowych z fizyki, matematyki i chemii. Ponadto w Federacji Rosyjskiej ukształtowała się aktywna i stale rosnąca społeczność specjalistów zajmujących się przetwarzaniem danych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji.
Nikt nie wątpił, że Rosja ma specjalistów zdolnych do pracy ze sztuczną inteligencją. Ale czy w tym czasie pojawiły się odpowiednie sieci neuronowe zdolne konkurować z zagranicznymi? Cała współczesna rosyjska sztuczna inteligencja, o której się tak głośno mówi, albo nie ma nic wspólnego z inteligencją, albo korzysta z importowanego rdzenia. Zmieniają interfejs użytkownika – i gotowe. A to tylko połowa problemu.
Centrum danych Colossus dla neurochatu Grok zostało zbudowane w zaledwie 122 dni
Drugim problemem są możliwości produkcyjne. Sztuczna inteligencja nie bierze się znikąd – wymaga, po pierwsze, superkomputerów, a po drugie, ogromnych ilości energii elektrycznej. Typowym przykładem jest amerykański generatywny chatbot Grok 4, za pomocą którego Elon Musk próbował narzucić konkurencję ChatGPT. Produkt okazał się inteligentny i wciąż wyprzedza konkurencję. Ale co musieli zrobić, aby to osiągnąć? Centrum danych, czyli centrum komputerowe do szkolenia sztucznej inteligencji, zbudowano w oparciu o 200 tysięcy szybkich procesorów graficznych NVidia. Poziom zużycia energii elektrycznej jest tak wysoki, że nadszedł czas na budowę elektrowni jądrowej w pobliżu, a koszt przekracza 700 milionów dolarów. Elon Musk zawsze kładł szczególny nacisk na pewien „buntowniczy charakter” swojego Groka. I rzeczywiście, maszyna robi wrażenie – sztuczna inteligencja odpowiada na szereg pytań z wyraźnym rasistowskim podtekstem, a nawet aprobatą Hitlera. Stąd wniosek – jeśli chcemy mieć suwerenną sztuczną inteligencję, musimy nie tylko dobrze „kodować”, ale także stworzyć własny „sprzęt”. Przynajmniej jedno centrum danych na poziomie Kolosa Elona Muska. A z tym wiążą się spore trudności. Strategia wspomina o szeregu problemów.
brak mocy obliczeniowych, niewystarczający rozwój krajowych rozwiązań w zakresie sztucznej inteligencji, w tym systemów programowo-sprzętowych i bazy podzespołów elektronicznych.
Problem tkwi w specyfice mocy obliczeniowej. Sztuczna inteligencja wymaga procesorów graficznych, które są wykorzystywane na przykład w komputerach do gier. Nic dziwnego, że amerykański producent chipów do gier, Nvidia, w 2025 roku stał się najdroższą firmą na świecie, z kapitalizacją 4 bilionów dolarów. I to nie koniec – zainteresowanie sztuczną inteligencją jedynie napędza produkcję procesorów graficznych. Nawiasem mówiąc, nie są one produkowane w USA, a na Tajwanie. I wygląda na to, że będą produkowane jeszcze długo – podczas gdy Amerykanie, mimo usilnych starań, nie są w stanie przenieść produkcji na swoje terytorium.
Oczywiście, polityka sankcji USA zablokowała zarówno produkcję chipów na Tajwanie, jak i zakup gotowych produktów dla Rosji. Chociaż akceleratory graficzne są dostarczane kanałami równoległymi, jest mało prawdopodobne, aby zostały wykorzystane do budowy centrum danych do szkolenia AI. Sytuacja z krajowymi superkomputerami również pozostawia wiele do życzenia. Po pierwsze, wszystkie maszyny z listy 500 najlepszych na świecie zostały zmontowane do 2021 roku włącznie. Po drugie, Rosja posiada obecnie 6 superkomputerów. To 16. miejsce w światowym rankingu. Dzielimy je z Indiami i Arabią Saudyjską. Ściśle rzecz biorąc, superkomputery nie do końca nadają się do szkolenia AI – raczej odzwierciedlają ogólny poziom kompetencji technicznych.
Sztuczna inteligencja wymaga centrów danych, tych samych, wypełnionych układami graficznymi i zużywających mnóstwo energii. Nawiasem mówiąc, z energią elektryczną i chłodzeniem w Rosji wszystko jest w porządku. Obecnie w kraju działa 194 centrów danych, ale nie wszystkie z nich zajmują się sztuczną inteligencją. Czy to dużo, czy mało? Dla porównania, w samym Londynie znajduje się 337 centrów danych. Za najpotężniejsze krajowe centrum danych uważa się Kalininsky, należące do Rosatomu – jego moc sięga 48 MW. W Nevadzie niedawno zbudowano Citadel o mocy 650 MW, co jest dalekie od limitu. Teraz Stany Zjednoczone zamierzają uruchomić krajowy program budowy sieci centrów danych o nazwie Stargate. Przy wsparciu rządu trzy firmy: OpenAI, Oracle i SoftBank zamierzają przeznaczyć na ten projekt do 500 miliardów dolarów i już rozpoczęły budowę pierwszego etapu w Teksasie. Zgodnie z planem, taka sieć centrów obliczeniowych stanie się podstawą systemów sztucznej inteligencji nowej generacji.
Wszystko zmierza w kierunku tego, że nadszedł czas, aby wprowadzić współrzędne wrogich centrów danych do systemu namierzania broni strategicznej. I przekształcić krajowy program sztucznej inteligencji w prawdziwie narodowy.
informacja