Les promesses de l'intelligence artificielle

[Bean]

Petit énoncé mathématique simple à la portée de tous:

Si la puissance de l'informatique double tous les 18 mois (selon la loi empirique dite "de Moore") et qu'en 2024 des neuroscientifiques seront capables de reconstruire par ordinateur un réseau de 10 000 neurones, à quelle date des neuroscientifiques seront-ils capables de reconstruire par ordinateur un réseau de 100 000 000 000 neurones ?

Pour rappel, la complexité d'un réseau croit exponentiellement en fonction du nombre de ses nœuds (ici un neurone joue le rôle d'un nœud dans un réseau).

Réponse:

[Bulle]

Comme quoi un cerveau n'a pas besoin de quelque surnaturel que ce soit pour créer de la différence...

[Bean]

Petit énoncé mathématique simple à la portée de tous:
Les équations utiles à la résolution.

Réponse(suite):

A n'en pas douter, sauf un bond informatique sans précédant défiant la loi de Moore (qui jusqu'à maintenant est relativement fiable), ce n'est pas demain qu'on pourra analyser la complexité d'un cerveau humain dans sa globalité.

[Bean]

Je vous donne maintenant la solution du problème:
(vous n'êtes pas obligés de regarder tout de suite et vous pouvez calculer de votre coté)

Résultat final:

Nous pourrons donc  analyser la complexité par informatique d'un cerveau humain vers l'an 216 404 236 517

A moins que la loi empirique de Moore se révèle défaillante et qu'un bond informatique sans précédent se fasse, ou que les hypothèses posées soient inexactes ou fausses ou que j'ai fait une erreur quelque part dans mes calculs (je compte sur vous pour me corriger dans ce cas ).
Toujours est-il que c'est un travail de longue haleine ...  qui pourra occuper les générations futures et amener des réponses surprenantes car:
Il n’est pas nécessaire d’espérer pour entreprendre, ni de réussir pour persévérer (Guillaume d’ORANGE-NASSAU)

[Jipé]

Je reste baba !

[Bean]

Il n'est donc pas étonnant que la question de la conscience nous échappe même avec une approche purement déterministe.

[Bulle]

Et oui ! Mais ce n'est pas parce que cela nous échappe qu'il faille inventer un personnage surnaturel ou quelque surnature que ce soit...

[Bean]

En toutes circonstances, le mieux c'est de rester naturel.

[Nailsmith]

Et oui ! Mais ce n'est pas parce que cela nous échappe qu'il faille inventer un personnage surnaturel ou quelque surnature que ce soit...

"L'objet de la recherche ne doit pas être le surnaturel, mais le monde. Le surnaturel est la lumière;  si on en fait un objet, on l'abaisse."
Simone Weil

[Jipé]

En quoi le surnaturel serait la lumière ?

[Bulle]

Pour cette homonyme très mystique Simone Adolphine Weil si mes souvenirs sont bons c'est l'amour de Dieu.

[mirage]

Si en 2024 l’analyse informatique permet d’analyser un réseau de 10 000 neurones [...]

Nous pourrons donc  analyser la complexité par informatique d'un cerveau humain vers l'an 216 404 236 517

A moins que la loi empirique de Moore se révèle défaillante et qu'un bond informatique sans précédent se fasse, ou que les hypothèses posées soient inexactes ou fausses ou que j'ai fait une erreur quelque part dans mes calculs (je compte sur vous pour me corriger dans ce cas ).

oui 2 petites choses:

- Ne pas oublier l'interface matérielle/logicielle. Peut être que la limite de 10 000 neurones analysés dépend plus de l'élaboration logicielle que de la puissance de calcul brute d'un microprocesseur.
- L’accès à de nouvelles méthodes de montée en puissance de calcul, comme par exemple la mise en réseau de millions d'ordinateurs (vive WWW) au lieu de faire travailler un seul Supercalculateur. Ou des instructions spécifiques gravées dans les puces comme celles qui sont présentes dans certaines cartes graphiques professionnelles qui surpassent largement les CPU traditionnels sur certains types de calculs....

Parce que je vais pas attendre 216 404 236 517 ans !

[dedale]

Nous pourrons donc analyser la complexité par informatique d'un cerveau humain vers l'an 216 404 236 517 lol!

A moins que la loi empirique de Moore se révèle défaillante et qu'un bond informatique sans précédent se fasse, ou que les hypothèses posées soient inexactes ou fausses ou que j'ai fait une erreur quelque part dans mes calculs (je compte sur vous pour me corriger dans ce cas sourire ).
Toujours est-il que c'est un travail de longue haleine ... qui pourra occuper les générations futures et amener des réponses surprenantes car:
Il n’est pas nécessaire d’espérer pour entreprendre, ni de réussir pour persévérer (Guillaume d’ORANGE-NASSAU)

Il y a un problème.
- Le nombre d'années trouvé (216 404 236 517 ) est supérieur au nombre de neurones recherché (100 000 000 000). Ce n'est pas logique
- Quelque chose s"est glissé dan tes équations que je n'arrive pas à trouver.
J'ai donc analysé d'une autre façon : Méthode algorithmique.

L'analyse est super-simple :
- Primo, je pars d'un nombre 'n' = 10000. Sachant que sa valeur double tous les 1,5 ans, donc n = n * 2 (10 000, 20 000, 40 000, 80 000,160 000, 320 000....), et ceci tant que la valeur de n <= 100 000 000 000. Je sais également que quand 'n' double, allors je rajoute 1,5 ans.
- La formule algo serait donc : Tant que n < =100 000 000 000 alors n = n * 2 et année = année + 1,5

Les résultats sont très différents des tiens :

Année : 2025.5 - Nombre neurones : 20,000
Année : 2027 - Nombre neurones : 40,000
Année : 2028.5 - Nombre neurones : 80,000
Année : 2030 - Nombre neurones : 160,000
Année : 2031.5 - Nombre neurones : 320,000
Année : 2033 - Nombre neurones : 640,000
Année : 2034.5 - Nombre neurones : 1,280,000
Année : 2036 - Nombre neurones : 2,560,000
Année : 2037.5 - Nombre neurones : 5,120,000
Année : 2039 - Nombre neurones : 10,240,000
Année : 2040.5 - Nombre neurones : 20,480,000
Année : 2042 - Nombre neurones : 40,960,000
Année : 2043.5 - Nombre neurones : 81,920,000
Année : 2045 - Nombre neurones : 163,840,000
Année : 2046.5 - Nombre neurones : 327,680,000
Année : 2048 - Nombre neurones : 655,360,000
Année : 2049.5 - Nombre neurones : 1,310,720,000
Année : 2051 - Nombre neurones : 2,621,440,000
Année : 2052.5 - Nombre neurones : 5,242,880,000
Année : 2054 - Nombre neurones : 10,485,760,000
Année : 2055.5 - Nombre neurones : 20,971,520,000
Année : 2057 - Nombre neurones : 41,943,040,000
Année : 2058.5 - Nombre neurones : 83,886,080,000
Année : 2060 - Nombre neurones : 167,772,160,000

- Les 100 milliards sont atteint en 35 ans, vers 2060.
On remarque les énorme accélérations qui forment des paliers : 2050 par ex où malgré la progressivité de la boucle, le nombre de neurones explose.
-

[Bean]

Primo, je pars d'un nombre 'n' = 10000. Sachant que sa valeur double tous les 1,5 ans ...

Tu considères donc que la complexité d'un réseau de neurones est une fonction linéaire proportionnelle au nombre de neurones, comme si chaque neurone était indépendant dans le réseau.
Mais ce n'est pas le cas, chaque neurone est interconnecté à nombre de ses semblables et cette complexité croit à mesure que croit le nombre des neurones du réseau.
Donc la complexité d'un réseau de neurones n'est pas proportionnel au nombre n mais à eⁿ

On remarque les énorme accélérations qui forment des paliers : 2050 par ex où malgré la progressivité de la boucle, le nombre de neurones explose.

Non, le nombre de neurones n'explose pas dans le cas de ton hypothèse de complexité linéaire, il se contente de doubler tous les 1,5 ans tel que décrit dans la loi "dite de Moore" et de fait, cette loi est exponentielle pour un réseau dont l'accroissement de la complexité serait, selon toi, linéaire.

[dedale]

Primo, je pars d'un nombre 'n' = 10000. Sachant que sa valeur double tous les 1,5 ans ...

Tu considères donc que la complexité d'un réseau de neurones est une fonction linéaire proportionnelle au nombre de neurones

La question ne porte pas sur les neurones mais sur un système équivalent à 10 000 neurones en 2024, qui double ses capacités tous les 18 mois (loi de Moore).
- Donc combien de temps pour atteindre l'équivalent de 100 milliards de neurones en appliquant la loi de Moore?

Donc si j'applique la loi de Moore à ce système (équivalent à n = 10 000 en 2024), j'obtiens un graphe avec une ligne de croissance dont la valeur double tous les 18 mois.
- ex : [Vous devez être inscrit et connecté pour voir ce lien]

comme si chaque neurone était indépendant dans le réseau.

Tu dis toi-même que les neurones sont des noeuds, ça implique donc qu'elles forment des connexions avec les autres et que le système équivalent à 10 000 neurones en 2024 forme lui aussi les mêmes noeuds.
Il est bien dit que le système proposé aura la capacité d'un cerveau de 10 000 neurones en 2024.
Si le système double ses capacités donc, cela comprend également les connexions neuronales. Ne nous compliquons pas.
Et cela n'interfère pas dans le calcul de la croissance de Moore qui se rapporte à l'évolution d'un système qui vaudrait, dans notre exemple,  x neurones à un instant donné.

Non?

Non, le nombre de neurones n'explose pas dans le cas de ton hypothèse de complexité linéaire

Si il explose. Entre 2050 et 2060, il passe de 1 milliards à 100 milliards.
J'applique rigoureusement la loi de Moore

Donc la complexité d'un réseau de neurones n'est pas proportionnel au nombre n mais à eⁿ

Non mais attend. Tu conclues : Nous pourrons donc  analyser la complexité par informatique d'un cerveau humain vers l'an 216 404 236 517
- Je te rappelle que l'univers  a à peu près 14 milliards d'années.

Autant dire que c'est peine perdue, irréalisable, fantasmagorique.... Mais ça je n'en suis pas sûr.

Pour le moment concrètement et depuis quelques années seulement, il y a une vraie révolution de l'intelligence artificielle sous 2 aspects :
- Celui des modèles informatiques simulant l'activité cérébrale.
- Les composants, la technologie : par exemple synapses artificielles composées de commutateurs supraconducteurs donnant lieu à des réactions semblables au cerveau humain. Mais faut-il préciser que c'est inspiré du cerveau humain, la finalité n'est pas forcément de recréer en tous points un cerveau humain. Ces commutateurs travaillent comme les nôtres : Ils reçoivent des signaux électriques et les traduisent en signaux appropriés. A cela vient s'ajouter la révolution nanotechnologique, indispensable à la réalisation d'un cerveau autonome de dimensions raisonnables. La technologie "quantique" donnant la possibilité de traiter simultanément x informations. Et j'en oublie...
Appliquer la loi de Moore à l'évolution des systèmes cybernétiques, j'ai pris ça pour un jeu. Le monde des informaticiens et affiliés pensent que très vite, dans quelques décennie peut être, le cerveau humains sera dépassé, totalement dépassé, au vu des évolutions de ce domaine. Et ça ne sera pas dans 200 milliards d'années. Ca se calcule en dizaines d'années.

[Bean]

La loi de Moore est exponentielle mais la complexité neuronale l'est aussi, un réseau de 10 001 neurone est deux fois plus complexe qu'un réseau de 10 000 neurones.
Dans ton raisonnement, tu prends en compte la loi de Moore qui est capable d'analyser une complexité qui double tous les 1,5 ans mais tu ne prends pas en compte le fait que la complexité d'un réseau n'est pas linéaire mais exponentielle.

Autrement dit, si en 2024 on peut analyser un réseau de 10 000 neurones, en 2025,5 on pourra analyser un réseau deux fois plus complexe de 10 001 neurones et non pas un réseau de 20 000 neurones qui lui est plus que 2¹⁰⁰⁰⁰ fois plus complexe.

Si il explose. Entre 2050 et 2060, il passe de 1 milliards à 100 milliards.
J'applique rigoureusement la loi de Moore

La progression de la loi de Moore suit simplement une loi exponentielle, doubler tout les 1,5 ans revient à presque centupler tous les dix ans, il ne se passe donc rien d'exceptionnel entre 2050 et 2060.

Appliquer la loi de Moore à l'évolution des systèmes cybernétiques, j'ai pris ça pour un jeu. Le monde des informaticiens et affiliés pensent que très vite, dans quelques décennie peut être, le cerveau humains sera dépassé, totalement dépassé, au vu des évolutions de ce domaine. Et ça ne sera pas dans 200 milliards d'années. Ca se calcule en dizaines d'années.

Bien sûr que c'est un jeu mais un jeu sérieux tout de même, il s'agissait là d'évaluer la capacité à reproduire à l'identique le cerveau humain d'une personne avec toutes ses connaissances ce qui implique de l'analyser dans tous ses détails.

Bien avisé qui pourra dire quand le cerveau humain sera dépassé, la cybernétique fera-t-elle preuve un jour de créativité ...
Au commencement de l'IA, de grands espoirs étaient forgés sur cette discipline, beaucoup d'optimisme régnait à l'époque, des résultats ont été vite obtenus (calculs, combinatoire, profondeur de raisonnements simples) mais l'essentiel de la compréhension du mécanisme neuronal restait hors de portée et le restera probablement longtemps, peut-être pas pendant 200 milliards d'années car un bond technologique (ordinateur quantique, nanorobots, etc. ) pourrait mettre en défaut la loi de Moore.

Et puis, rien ne dit que le cerveau humain est optimisé, rien n'est vraiment optimisé dans la nature, l'évolution n'optimise que si c'est nécessaire. Donc il est probablement possible de réaliser des réseaux cybernétiques plus simples que le réseau neuronal du cerveau et donc d'arriver à un résultat plus rapide, peut-être dans quelques siècles ou millénaires.

Alors, oui, sur des compétences spécifiques, l'humain est d'ors et déjà dépassé et le sera de plus en plus par les robots mais dans sa globalité, j'en suis moins certain, du moins à court terme.

[dedale]

La loi de Moore est exponentielle

La loi de Moore est en fait une règle de croissance exponentielle (ou géométrique), c'est à dire qui permet de calculer un taux de croissance intrinsèque, constant et positif.
Donc pour n'importe quel graphe, on verra l'image d'une courbe exponentielle. C'est le cas avec mes résultats.

Dans ton raisonnement, tu prends en compte la loi de Moore qui est capable d'analyser une complexité qui double tous les 1,5 ans mais tu ne prends pas en compte le fait que la complexité d'un réseau n'est pas linéaire mais exponentielle.

Je n'ai pas du tout pris le problème comme cela : Il est question dans ce débat d'un système informatique "Nectome" capable de traiter 10 000 neurones en 2024 (à des fins survivalistes). Il était question de savoir quand ce même système pouvait en traiter 100 milliards en appliquant la loi de Moore.
- Si la fonction de Moore s'applique à quelque chose, ce n'est pas aux neurones mais au système Nectome. C'est le système en question qui, peut être un jour, traitera 100 milliards de neurones avec toute leur complexité.
- Si les capacités de ce système doublent tous les 1,5 ans, tu dois obligatoirement trouver des chiffres qui doublent en fonction de la condition posé par cette règle : Si année = année + 1.5 alors résultat = résultat * 2.

La progression de la loi de Moore suit simplement une loi exponentielle, doubler tout les 1,5 ans revient à presque centupler tous les dix ans, il ne se passe donc rien d'exceptionnel entre 2050 et 2060.

Je parlais des résultats, pas des principes.
L'exponentialité de la croissance fait que le nombre de neurones traités par Nectome est soudainement démultiplié en termes de dizaines milliards.
Donc la décennie suivante, ce sont des billiards de neurones qui sont traitées.
Ce n'est pas que c'est exceptionnel, simplement cette croissance montre que dans 50 ans, il existera un système sur terre capable de quitter la galaxie. (façon de dire)

[Bulle]

@Bean et dedale:

[Bean]

Spoiler:

[Bean]

Je n'ai pas du tout pris le problème comme cela : Il est question dans ce débat d'un système informatique "Nectome" capable de traiter 10 000 neurones en 2024 (à des fins survivalistes). Il était question de savoir quand ce même système pouvait en traiter 100 milliards en appliquant la loi de Moore.
- Si la fonction de Moore s'applique à quelque chose, ce n'est pas aux neurones mais au système Nectome. C'est le système en question qui, peut être un jour, traitera 100 milliards de neurones avec toute leur complexité.
- Si les capacités de ce système doublent tous les 1,5 ans, tu dois obligatoirement trouver des chiffres qui doublent en fonction de la condition posé par cette règle : Si année = année + 1.5 alors résultat = résultat * 2.

1) Si la fonction de Moore s'applique à quelque chose, ce n'est pas aux neurones mais au système Nectome.
Tout à fait d'accord avec toi sur ce point.
2) C'est le système en question qui, peut être un jour, traitera 100 milliards de neurones avec toute leur complexité.
Ou du moins sa version future avec une technologie du futur.
3) Si les capacités de ce système doublent tous les 1,5 ans, tu dois obligatoirement trouver des chiffres qui doublent en fonction de la condition posé par cette règle : Si année = année + 1.5 alors résultat = résultat * 2.
Bien évidemment, mais quels sont ces chiffres qui doublent tous les 1,5 ans ?
Il s'agit de la performance du système Nectome en terme de mémoire, de vitesse d’exécution, d'opérations par seconde, etc.
En supposant qu'il traite X teraFlops en 2024, il en traitera 2X teraFlop en 2025,5, etc.
Mais tu dis qu'un réseau de 2n neurones est 2 fois plus complexe qu'un réseau de n neurones donc si les X teraFlops de 2024 permettent de traiter un réseau de 10000 neurones, alors en 2025,5 les 2X teraFlops permettront de traiter un réseau de 20000 neurones.
Et sur ce point, je ne suis pas d'accord avec toi car je considère que la complexité d'un réseau (neuronal ou pas) croit exponentiellement et non pas linéairement. Et donc, il me semble que le nombre de teraFlops du système ne sera pas suffisant en 2025,5 pour traiter un réseau de 20000 neurones.

Voir par exemple le cas élémentaire du problème du voyageur de commerce:
[Vous devez être inscrit et connecté pour voir ce lien]
De complexité à croissance factorielle en  (n - 1)! / 2

[dedale]

1) Si la fonction de Moore s'applique à quelque chose, ce n'est pas aux neurones mais au système Nectome.
Tout à fait d'accord avec toi sur ce point. sourire
2) C'est le système en question qui, peut être un jour, traitera 100 milliards de neurones avec toute leur complexité.
Ou du moins sa version future avec une technologie du futur.
3) Si les capacités de ce système doublent tous les 1,5 ans, tu dois obligatoirement trouver des chiffres qui doublent en fonction de la condition posé par cette règle : Si année = année + 1.5 alors résultat = résultat * 2.
Bien évidemment, mais quels sont ces chiffres qui doublent tous les 1,5 ans ?
Il s'agit de la performance du système Nectome en terme de mémoire, de vitesse d’exécution, d'opérations par seconde, etc.
En supposant qu'il traite X teraFlops en 2024, il en traitera 2X teraFlop en 2025,5, etc.
Mais tu dis qu'un réseau de 2n neurones est 2 fois plus complexe qu'un réseau de n neurones donc si les X teraFlops de 2024 permettent de traiter un réseau de 10000 neurones, alors en 2025,5 les 2X teraFlops permettront de traiter un réseau de 20000 neurones.
Et sur ce point, je ne suis pas d'accord avec toi car je considère que la complexité d'un réseau (neuronal ou pas) croit exponentiellement et non pas linéairement. Et donc, il me semble que le nombre de teraFlops du système ne sera pas suffisant en 2025,5 pour traiter un réseau de 20000 neurones.

Je n'ai pas de précision sur la technologie utilisée par Nectome mais une chose est certaine, on n'évalue pas la puissance d'un processeur classique en terme de neurones. Comme tu le dis, on l'évalue  en terme de xHtz (mégahertz, gigahertz). Puis cette comparaison que l'on fait souvent entre un système informatique et le cerveau est très superficielle : Ce qu'un processeur classique traite, c'est la logique. C'est à dire, on a une puissance de traitement qui est programmée pour accomplir des tâches logiques, analogiques, algorithmiques....
A cette unité de traitement s'ajoutent des extensions (vidéo, audio...) qui possèdent leur propre puissance de  et exécutent des tâches asynchrones. et spécialisées

- Je pense que Nectome utilise un processeur neuromorphique qui, lui, est composé de neurones et synapses artificielles (en silicium pour l'heure), tel que le Myriad X développé par Intel-Movidius. Ce genre de processeur est également développé par Nvidia. Il y en a d'autres, car la tendance en matière de recherche est à l'I.A et non plus, comme avant, à la "puissance de traitement" qui est aujourd'hui devenue globalement satisfaisante. Si on veut de la puissance, il suffit de connecter des processeurs en série.

- En informatique, la loi de Moore ne s'applique pas au-delà de 2030, pour 2 raisons : La nanotechnologie et les I.A.
2030 voit la fin programmée de la technologie classique. Notre internet, nos ordinateurs, vont peu à peu disparaître pour laisser place à la nouvelle génération.

Un processeur classique est en fait une machine généraliste, elle traite indifféremment toute information encodée pour elle. Un processeur neuromorphique encode lui-même les informations (qui peuvent être optiques, sonores, etc). C'est un processeur spécialisé.
- Par exemple, la lignée des Myriad qui équipent les sondes et les drones militaires est spécialisée dans  la reconnaissance visuelle-optique. Donc il apprend, reconnaît, des formes, des dimensions, des couleurs, l'intensité lumineuse, etc. Tout ce qui passera par ses terminaisons optiques sera encodé (interprété en code-machine). Cette information peut dès lors être comparée à ce qui existe sur le réseau généraliste (le web). Mais ce processeur possède également un "deep-web", c'est à dire un réseau propre d'apprentissage : Ca lui permet d'apprendre même s'il est coupé du réseau généraliste et ça lu permet également de se forger sa propre "expérience" du fait que, s'il équipe des robots par exemple, il peut être mis dans des situations particulières. C'est ce qu'on appelle les UA (unités autonomes).

A ce jour, un  neuroprcesseur tel que le Myriad X vaut 130 000 neurones. Mais on ne peut pas encore appliquer la loi de Moore à ce type de technologie expérimentale qui peut encore subir des transformations avant le stade final. Donc équivalent à un "cerveau" de 130 000 neurones, mais comme c'est une machine, évidemment, c'est au moins 1000 fois plus rapide.
2030 est la date estimée pour la démocratisation de ces technologies qui doivent, selon ce que j'ai pu apprendre de ci de là, jouer un rôle domestique auprès des personnes âgées ou dans certains secteurs professionnels, par exemple. Il existe également des domaines qui comportent de gros risques, dans lesquels les humains devraient être remplacés.
Mais c'est surtout les domaines touchant aux sciences de pointe, par exemple, l'exploration spatiale ou océanique, où les I.A pourraient jouer un rôle crucial.

[Bean]

En informatique, la loi de Moore ne s'applique pas au-delà de 2030, pour 2 raisons : La nanotechnologie et les I.A.
2030 voit la fin programmée de la technologie classique. Notre internet, nos ordinateurs, vont peu à peu disparaître pour laisser place à la nouvelle génération.

Nombre de fois la loi de Moore a été mise au pilori, parfois en annonçant un ralentissement des performances à venir, l'impossibilité de réduire la limite de taille de gravure ou en annonçant au contraire une rupture technologique qui rendrait la loi obsolète. Force est de constater qu'elle résiste bien et que la puissance de calcul respecte cette loi jusqu'à maintenant.
Attendons donc 2030 pour en juger, l'ordinateur quantique tarde à tenir ses promesses, des retards sont constamment annoncés, l'I.A. a toujours eu un développement plus lent que prévu malgré quelques bonds spectaculaires et la nanotechnologie risque de mettre également du temps avant de s'imposer mais sait-on jamais, cependant ne vendons pas trop vite la peau de l'ours ...

A ce jour, un  neuroprcesseur tel que le Myriad X vaut 130 000 neurones.

Dans ce cas, il est étonnant que Nectome promette 13 fois moins pour 2024.

Il existe également des domaines qui comportent de gros risques, dans lesquels les humains devraient être remplacés.

Cela existe déjà avec les robots démineurs ou les drones de guerre.

[dedale]

Nombre de fois la loi de Moore a été mise au pilori, parfois en annonçant un ralentissement des performances à venir, l'impossibilité de réduire la limite de taille de gravure ou en annonçant au contraire une rupture technologique qui rendrait la loi obsolète. Force est de constater qu'elle résiste bien et que la puissance de calcul respecte cette loi jusqu'à maintenant.
Attendons donc 2030 pour en juger, l'ordinateur quantique tarde à tenir ses promesses, des retards sont constamment annoncés, l'I.A. a toujours eu un développement plus lent que prévu malgré quelques bonds spectaculaires et la nanotechnologie risque de mettre également du temps avant de s'imposer mais sait-on jamais, cependant ne vendons pas trop vite la peau de l'ours ...

En réalité, il y a des ordinateurs, des super-ordinateurs, des super-calculateurs. Il y a aussi des calculateurs quantiques. Puis parallèlement à cela, il y a les I.A

Chacune de ces technologies suit sa propre loi de Moore dans le domaine qui lui est spécifique.

Un calculateur quantique par exemple est un outil (de calcul en superprécision) spécialisé dans les systèmes chaotiques. Plus sa puissance en qubit est grande, plus sa marge d'erreur s'accentue en proportion. Bien entendu, il y a des solutions à cela. Mais tester un processeur quantique met plus de temps que le test d'un processeur classique que l'on connaît bien et dont on maîtrise la technologie depuis un certain temps déjà. D'autre part, les processeurs du marché doublent très régulièrement de puissance parce que c'est le marché qui le demande (les jeux, les applications...). Il y a une très forte compétition du fait que le numérique inonde presque tous les domaines (de l'art, de la science et des loisirs, de la culture...). C'est à dire, pour donner une image, un gosse de 8 ans réfléchit devant sa tablette graphique comment il va faire son animation. Et si les têtards sont preneurs, alors toute la société abdique et c'est la ruée numérique. Un téléphone n'est plus un téléphone, c'est plein de choses à la fois (un outil, un jeu, voire un copain...).

Je veux dire : Le processeur classique est une technologie démocratisée, lancée depuis plusieurs décennies.
Ce qui n'est pas du tout le cas des processeurs quantiques et neuromorphiques dont la technologie reste encore assez secrète, couverte par des brevets militaires ou industriels.
- Est-ce que les processeurs quantiques doublent de puissance, de capacité selon la loi de Moore?
Ce que je sais : Entre 2010 et aujourd'hui, 2 processeurs quantiques font le buzz. Le premier est un Penthium de 49 qubits. Le second très récent est le Bristlecone de Google de 77 qubits. Normalement, la loi de Moore s'appliquent à des technologies finalisées. Quoi qu'il en soit, si le Bristlecone s'avère fonctionnel, et il a été déjà présenté à l'académie de physique, ce sera LE supercalculateur le plus puissant et le plus précis jamais créé, dépassant de très loin tout ce qui existe.
Mais bon, qui sera aux anges? Ben surtout les physiciens car les autres ne pigeront rien.

En réalité, quad il s'agir de processeurs, il ne faut pas toujours le voie en termes de puissance, de capacités, de calculs, etc. Il faut aussi le voir en termes d'énergie et de ressources.
UN neuromorphique ou un quantique est beaucoup plus performant, économique, en énergie et ressource. Pour égaliser en capacité ces 2 dernières technologie, il faudrait employer des ressource aberrantes, chères, polluantes, énergivores, des serveurs à gogo, de la ram à n'en plus finir.... C'est à dire que si on prend un processeur classique et un processeur quantique de même taille, fonction calculatoire, etc, alors dans ces cas là oui, on voit que la capacité a été multipliée par 1000 dans les dernières années. Et la loi de Moore s'applique très exactement, à l'origine, à la miniaturisation des transistors : Pour un même microcircuit, 2 fois plus de puissance tous le 18 mois.

Donc a priori, tout semble se rejoindre.

Mais en ce qui concerne d'atteindre les capacités du cerveau et pas autre chose, c'est la technologie neuromorphique qui est concernée. Le cerveau ne travaille pas comme une machine quantique, ne traite pas les mêmes informations selon le modèle de la MQ. Et il n'a aucune nécessité de faire des supercalculs à une vélocité que les êtres vivants sont incapables d'appréhender. A mon avis, les physiciens se tamponnent de pomper le cerveau, ils lorgnent des trucs comme l'ère de Planck.

Dans ce cas, il est étonnant que Nectome promette 13 fois moins pour 2024.

Moi ça ne m'étonne pas du tout.
Il peut y avoir diverses raisons. Ne serait-ce que la fiabilité des informations, qui ne sont pas toujours exactes-exactes dans les articles.

Cela existe déjà avec les robots démineurs ou les drones de guerre.

C'est vrai. Et vu que ça fonctionne, aucun raison de ne pas l'améliorer.
Le problème, c'est dans le domaine militaire par exemple, cela pose des questions éthiques. Est-ce que l'Armement doit s'emparer librement de ces technologies?

C'est un autre genre de problème, mais il existe à mon point de vue une sinistrose qui fait voir l'être humain comme l'esclave des futures machines, vu qu'aujourd'hui même, cela prend plus ou moins un tel tournant. La dépendance aux machines.

[Bean]

Est-ce que les processeurs quantiques doublent de puissance, de capacité selon la loi de Moore?

C'est trop tôt pour le dire, ils sont encore au stade de la recherche et du prototype spécifique mais pas encore au stade de la production de masse.

Mais bon, qui sera aux anges? Ben surtout les physiciens car les autres ne pigeront rien.

C'était vrai aussi, au début de l'ère informatique quand des super-calculateurs immenses ne faisaient pas mieux que nos calculettes, seuls les spécialistes y comprenaient quelque chose puis l'ordinateur est devenu plus petit, il est passé de la taille d'un immeuble à la taille d'un PC puis d'un smartphone et s'est finalement démocratisé.
L'ordinateur quantique, s'il voit le jour et tient ses promesses en fera autant car nul besoin d'en comprendre les principes pour le commun des mortels, il faut seulement savoir s'en servir et les interfaces hommes machines qui permettront de s'en servir sont des questions de programmations dont l'utilisateur se sert sans avoir conscience de leur complexité.

[Bean]

Loi de Rose:
« La puissance de l’ordinateur quantique (le nombre de qubits disponibles) double tous les ans. À la différence près, et contrairement à la loi de Moore, que le doublement des qubits entraîne également une multiplication de la puissance de calcul des machines. »
Le nom vient du créateur de la société : Geordie Rose. Contrairement à la loi de Moore, qui est empiriquement vérifiée pendant des décennies, la loi de Rose est largement spéculative étant donné l'aspect encore embryonnaire et spéculatif du développement des ordinateurs quantiques, qui en 2014 ne sont pas réellement utilisés et qui existent à l'état de prototype de seulement quelques qubits, ce qui les rend inutiles en pratique.

Ajouter un qubit à un ordinateur quantique revient à doubler sa puissance de calcul. Dans ce cas, si la loi de Rose se vérifiait, l’accroissement de la puissance d'un ordinateur quantique serait doublement exponentiel en exp(exp(x)).

2011 D-Wave One 128 Qubits
2013 D-Wave Two 256 Qubits
2015 D-Wave 2X 1152 Qubits
2017 D-Wave2017 2000 Qubits

La société D-Wave semble faire encore mieux que la loi de Rose en doublant le nombre de Qubits tous les deux ans ... l'accroissement de puissance de calcul serait alors triplement exponentiel.

Seulement un article conteste les performances annoncées et conclut qu'un ordinateur quantique D-Wave n'est pas plus performant qu'un ordinateur classique:
L'ordinateur quantique D Wave de Google serait inférieur à un ordinateur classique