Rozhovor: John Cohn a technologické pokroky, ktoré zmenia svet

John Cohn je dr­ži­te­ľom viac ako 50 pa­ten­tov, je ab­sol­ven­tom MIT a pat­rí do pres­tíž­nej sku­pi­ny IBM Fellows. Ces­tu­je po sve­te a mo­ti­vu­je mla­dých ľu­dí, aby štu­do­va­li tech­nic­ké sme­ry. V Bra­tis­la­ve sme sa s ním roz­prá­va­li po­čas je­ho náv­šte­vy STU.

RK: Mys­lí­te si, že zá­ujem o štu­do­va­nie tech­no­ló­gii upa­dá? Pre­čo?

JC: Mo­jou sna­hou je mo­ti­vo­vať kaž­dé­ho, nie­len mla­dých ľu­dí. Sve­to­vé prob­lé­my - či už ide o ener­giu, ale­bo ži­vot­né pros­tre­die - pre­sa­hu­jú hra­ni­ce ur­či­té­ho ve­ku a tý­ka­jú sa nás všet­kých. Ľudia si za­čí­na­jú uve­do­mo­vať, že tech­no­ló­gie nám ve­dia po­má­hať. Dô­vod, pre­čo mám rád de­ti, je ten, že mno­hok­rát eš­te nie sú roz­hod­nu­té, čo chcú ro­biť. S dos­pe­lým člo­ve­kom, kto­rý sa chce stať biz­nis­me­nom, sa ko­mu­ni­ku­je ťaž­šie. U de­tí som si vši­mol, že ich zá­ujem za­čne väč­ši­nou po ur­či­tom ča­se rásť. V pos­led­ných de­ká­dach sa však stá­va, že de­ti so zá­uj­mom o ma­te­ma­ti­ku a tech­no­ló­gie na­ko­niec skon­čia v úpl­ne inom od­vet­ví. Prob­lé­mom in­ži­nier­stva a ve­dy je fakt, že tie­to od­vet­via sa po­va­žu­jú za ná­roč­né. Mys­lím si však, že po­ve­do­mie o uži­toč­nos­ti tých­to od­vet­ví pos­tup­ne ras­tie - je to zá­le­ži­tosť ge­ne­rá­cie. V ur­či­tom zmys­le slo­va sám se­ba po­va­žu­jem za „roz­tlies­ka­va­ča" nie­čo­ho, čo sa už sa­mo­voľ­ne de­je. Jed­na z vý­bor­ných vlas­tnos­tí, kto­ré sú­vi­sia s ras­tom inter­ne­tu, je sku­toč­nosť, že ľu­dia nav­zá­jom zdie­ľa­jú svo­je my­šlien­ky a ná­pa­dy. Daj­te de­ťom po­cit, že do­ká­žu tvo­riť ve­ci, „za­pni­te" ich a zra­zu sú z nich ved­ci. V dneš­nej do­be so­ciál­nych sie­tí sa mô­že za­po­jiť do ko­mu­ni­ty kaž­dý.

RK: Aké tech­no­lo­gic­ké pok­ro­ky pod­ľa vás zme­nia svet?

JC: Jed­ným z pok­ro­kov bu­de pre­chod z mik­roelek­tro­ni­ky na na­no­tech­no­ló­gie. Ve­ci bu­dú sku­toč­ne ma­lé. Zme­ní sa aj návrh po­čí­ta­čov, tie bu­dú op­ti­ma­li­zo­va­né na kon­krét­nu pra­cov­nú zá­ťaž. Ďal­ší trend bu­de ob­rov­ský ná­rast dát, kto­ré do­ká­že­me spra­co­vať. V ne­pos­led­nom ra­de je to evo­lú­cia zo stro­jov, kto­ré iba spra­cú­va­jú prog­ra­mo­vý kód, na stro­je, kto­ré do­ká­žu roz­mýš­ľať.

RK: Kam sme­ru­je evo­lú­cia po­čí­ta­čo­vých či­pov?

JC: Za pos­led­né 4 de­ká­dy sa po­čí­ta­čo­vé a iné či­py neus­tá­le zrý­chľo­va­li. Ľudia to na­zý­va­jú Moo­ro­vý­mi zá­kon­mi, v IBM to­mu ho­vo­rí­me Den­nar­do­ve zá­ko­ny, pre­to­že Bob Den­nard de­fi­no­val fy­zi­kál­ne po­za­die tej­to evo­lú­cie. Gor­don Moo­re po­ve­dal, že po­kiaľ do­ká­že­te rov­no­mer­ne zmen­šo­vať roz­me­ry a na­pä­tie, kaž­dé tri ro­ky do­siah­ne­te dvoj­ná­sob­ný ná­rast vý­ko­nu a v rám­ci či­pu pou­ži­je­te štvor­ná­so­bok tran­zis­to­rov. Od 60. ro­kov sa či­py zrý­chľo­va­li, ten­to pro­ces sa však za­sta­vil, pre­to­že ne­vie­me zmen­šo­vať ve­ci bez príl­iš­né­ho ná­ras­tu vý­ko­nu a spot­re­by. Či­py by sa po­čas pre­vádz­ky roz­ta­vi­li. Skú­ma­me te­da mož­nos­ti, ako po­ko­riť hra­ni­cu 22 nm, čo je mo­men­tál­ne naj­men­šia štruk­tú­ra tran­zis­to­ra. Zva­žu­je­me, aký iný ma­te­riál ok­rem kre­mí­ka by sa dal po­ten­ciál­ne vy­užiť, a uh­lík je je­den z kan­di­dá­tov. Skú­ša­me vy­rá­bať tran­zis­to­ry z uh­lí­ka, kto­ré ma­jú niek­to­ré vý­bor­né vlas­tnos­ti. Má­me však pred se­bou eš­te dl­hú ces­tu, ti­pu­jem 10 - 15 ro­kov, keď bu­de­me ve­dieť do jed­né­ho či­pu dať po­vedz­me tri­lió­ny tran­zis­to­rov, čo bu­de úžas­ný ús­pech aj z fy­zi­kál­ne­ho hľa­dis­ka.

RK: V čom spo­čí­va pod­sta­ta op­ti­ma­li­zo­va­ných PC?

JC: Mi­nu­lý rok sme pos­ta­vi­li po­čí­tač Wat­son, kto­rý bol navr­hnu­tý, aby po­ra­zil člo­ve­ka v kví­zo­vej hre Jeo­par­dy. Dô­vod, pre­čo bol ten­to stroj schop­ný hrať efek­tív­ne, je ten, že bol na ten­to účel navr­hnu­tý, do­ká­zal pa­ra­lel­ne spra­co­vať množ­stvo ve­cí. Keď sle­du­je­te, ako po­čí­tač pra­cu­je v kon­krét­nej si­tuá­cii, vie­te niek­to­ré ve­ci pre­su­núť zo sof­tvé­ro­vej čas­ti do har­dvé­ru. Nap­rík­lad po­mo­cou zme­ny hie­rar­chie pa­mä­te sme bo­li schop­ní zís­kať nie­koľ­ko­ná­sob­né zlep­še­nie pri pou­ží­va­ní špe­cia­li­zo­va­né­ho sof­tvé­ru na iden­ti­fi­ká­ciu vzťa­hov me­dzi ľuď­mi. Vďa­ka tej­to zme­ne do­ká­že­me te­raz ove­riť pa­sa­žie­rov pri vstu­pe do lie­tad­la za 20 se­kúnd na­mies­to nie­koľ­kých ho­dín. Poin­ta je iden­ti­fi­ko­vať kľú­čo­vé pro­ce­sy a in­teg­ro­vať ich pria­mo do har­dvé­ru.

RK: Už dnes sa mô­že­me stret­núť s in­te­li­gen­tný­mi plat­for­ma­mi, ako je spo­me­nu­tý Wat­son ale­bo Si­ri. V čom bu­dú sku­toč­ne in­te­li­gen­tné po­čí­ta­če špe­ci­fic­ké?

JC: Wat­son ne­roz­mýš­ľa. Si­ri tiež ne­roz­mýš­ľa. V oboch prí­pa­doch ide o imi­tá­ciu mys­le­nia. Obe plat­for­my ro­zoz­na­jú ja­zyk, uro­bia roz­bor a pod­ľa ur­či­tých schém pos­kyt­nú od­po­veď. Neučia sa však v po­dob­nom zmys­le ako my ale­bo de­ti. De­ti za­čí­na­jú od nu­ly a skú­se­nos­ťa­mi sa učia. Po­čí­ta­če to nik­dy ne­do­ká­za­li. Na sve­te neexis­tu­je po­čí­tač, kto­rý by bol in­te­li­gen­tnej­ší ako 6-roč­né di­eťa... ale­bo mož­no 3-roč­né. V tom­to sme­re je ume­lá in­te­li­gen­cia, kto­rá sa do­ká­že učiť, stá­le scien­ce-fic­tion. Mo­men­tál­ne sa však na­chá­dza­me na hra­ni­ci, keď už pos­tup­ne za­čí­na­me mať k dis­po­zí­cii dos­ta­tok vý­poč­to­vej si­ly, aby sme za­ča­li navr­ho­vať sys­té­my, kto­ré sa do­ká­žu sku­toč­ne učiť. Wat­son sa v ur­či­tom zmys­le slo­va učí, ale v pod­sta­te ide iba o vstre­bá­va­nie dát. Mu­sí­te mu po­ve­dať, čo sa má „učiť". Sof­tvé­ro­vo aj har­dvé­ro­vo sa však sna­ží­me vy­tvo­riť sys­tém, kto­rý sa bu­de viac sprá­vať, ako náš mo­zog. Mo­zog po­zos­tá­va z neu­ró­nov a my mo­men­tál­ne skú­ša­me, či by sa po­dob­ný mo­del dal emu­lo­vať po­mo­cou kre­mí­ka ale­bo nie­čo­ho iné­ho. Má­me k dis­po­zí­cii sys­tém, kto­rý je kom­plex­ný ako mo­zog my­ši, o rok by mo­hol byť už na úrov­ni moz­gu mač­ky. Ne­bu­de my­slieť, ale bu­de mať zá­klad­nú pred­sta­vu o tom, ako sa učiť zá­klad­né ve­ci. Od­ha­du­jem, že o 10 - 15 ro­kov by sme moh­li mať k dis­po­zí­cii nie­čo, čo pri­po­mí­na in­te­li­gen­ciu. Po­tom vám vir­tuál­ny osob­ný asis­tent, ako je Si­ri, do­ká­že sku­toč­ne po­ro­zu­mieť. Ur­či­te to bu­de veľ­mi za­ují­ma­vé ob­do­bie, pri­ne­sie však ve­ľa psy­cho­lo­gic­kých otá­zok.

RK: V IBM vy­ví­ja­te čip Syn­ap­se, kto­rý by sa mal sám zdo­ko­na­ľo­vať. Ke­dy sa pod­ľa vás za­čnú pro­ce­so­ry s ta­kou­to AI ma­sív­ne vy­uží­vať?

JC: Ke­dy? Na to nie som veľ­ký expert. Ale po­ve­dal by som, že do 10 ro­kov by sme sa s tým už moh­li stret­núť. Pr­vé náz­na­ky by sa moh­li ob­ja­viť do 5 ro­kov. Mys­lím si, že zo za­čiat­ku bu­dú všet­ky vý­poč­ty rie­še­né v clou­de a pro­ces uče­nia sa za­čne na sof­tvé­ro­vej úrov­ni. Sys­tém si bu­de vší­mať a ana­ly­zo­vať jed­not­li­vých pou­ží­va­te­ľov, resp. hrá­čov v prí­pa­de hier. Ne­pôj­de však eš­te o všeo­bec­nú in­te­li­gen­ciu, ale o in­te­li­gen­ciu za­me­ra­nú na kon­krét­nu čin­nosť ale­bo pot­re­bu. Wat­son pred­sta­vu­je pr­vý krok. Keď mu za­de­fi­nu­je­me dô­le­ži­té ve­ci, nau­čí sa ich. Ďal­ší krok bu­de, aby si do­ká­zal sám ur­čiť, kto­ré dá­ta sú dô­le­ži­té.

RK: Ďaku­je­me za roz­ho­vor.