Мозг экономичный (СИ)

Почему? Задача распознавания зрительных образов неизмеримо древнее; вполне можно говорить о сотнях миллионов (до полумиллиарда!) лет практики в этом сложном деле. Соответствующие специализированные структуры отточились и отшлифовались до блеска, они работают быстро и экономично. Дар речи человек обрёл неизмеримо позже; это - максимум сотни тысяч лет, когда анатомически человек уже не очень сильно отличался от современного, и с тех пор не успел очень сильно проэволюционировать. Специализированных речевых центров в мозге мало, они ещё не успели как следует оптимизироваться, поэтому работают, скажем так, с меньшим блеском.

Письменность же появилась у человечества буквально только что, специализированных структур по обработке письменной речи в мозгу нет (хотя есть участки, преимущественно нагруженные при этом), их работу берут на себя отчасти зрительные, отчасли речевые центры, привлекаются и другие стурктуры (именно это мы имели в виду под "авральными работами"), поэтому несмотря на объективную простоту этой задачи, она получается хуже, чем распознавание пиктограмм.

Система распознавания зрительных образов, бесспорно, высокосовершенна. Используя весьма низкоскоростные элементы (нейроны), она, за счёт высокоэффективного и отточенного распараллеливания подзадач (вот где нейронные сети блистают в полной мере!), строит картины окружающего мира почти мгновенно, и почти безошибочно. Интересно, что рукотворные обработчики трёхмерных изображений в составе цифровых компьютеров (видеоадаптеры) тоже широко используют параллельные вычисления и алгоритмическую специализацию - они содержат отдельные блоки обработки текстур, контуров, вершин, и т.п., в количествах по нескольку десятков или даже сотен каждый! Принципы нейронных сетей, впрочем, не используются; возможно - пока... Практически столь же высокосовершенна система распознавания звуковых картин, да и многие другие системы мозга до сих пор являются предметом зависти специалистов по обработке информации. По отдельности! Полагать же высокосовершенным, а тем более безупречным обработчиком информации мозг в целом, мозг - как инструмент построения стратегии, как инструмент предсказания будущего - неоправданная самонадеянность, если не сказать - антропоцентризм. Слишком уж часто он оказывается жертвой всевозможных иллюзий и манипулятивного воздействия извне. См, например, [3]; впрочем, рассматривать такие ошибки лишь в свете принятия экономических решений - неоправданное сужение темы. Человек - существо, в принципе обладающее интеллектом огромной мощности, однако в силу многих причин, частично здесь описанных, "включающее" эти полные мощности крайне редко и неохотно. Одна из не последних причин такого рода - склонность к экономии энергии.

Обработка информации крайне энергозатратна!

Даже для компьютеров. Энергетическая эффективность рукотворных компьютеров стремительно улучшается. Современные компьютеры, в расчётё на одну операцию, потребляют в миллиарды раз меньше энергии, чем первые ламповые. Но этих первенцев были единицы! Современный же компьютерный парк соперничает по численности с численностью населения Земли. И потребляет энергии соответственно. Крупные дата-центры, принадлежащие, например, Google, потребляют примерно столько же энергии, сколько небольшой город - и только лишь затем, чтобы обрабатывать поисковые и подобные им запросы пользователей интернета данного региона. И то, что поисковый запрос для пользователя выглядит энергетически "невесомым" не должно вводить в заблуждение. За информацию приходится платить энергией - не вам, так кому-то другому.

С нервными клетками энергетическая ситуация даже хуже. Если домашний компьютер, по сравнению с другими бытовыми электропотребителями выглядит довольно скромно (как одна-две лампочки средней мощности), то аппетит нервных клеток находится в числе лидеров клеток организма. И по кислороду, и по глюкозе, и в смысле эффективности удаления отходов нервные клетки очень привередливы. Поэтому у мозговитых существ расходы на питание и обслуживание нервной системы могут составлять немалую долю их общих энергозатрат. У одного из самых мозговитых существ - человека, при работе на "полную вычислительную мощность" нервная система может потреблять до четверти всей потребляемой им энергии, что по абсолютной величине может быть уже сопоставимо с затратами на двигательную активность. Поскольку вопросы экономии всегда были чрезвычайно животрепещущи для живых организмов, то стремление оных к сокращению издержек не удивительно.

Современные компьютеры тоже "научились" экономить энергию. Ведь компьютеров стало очень много, используются они очень активно, и их суммарное энергопотребление стало весьма заметным. Да и глобальное потепление тоже заставляет о себе задумываться. Особое значение экономия энергии приобрела в переносных компьютерах - ноутбуках, смартфонах, и т.п., где экономичность сильно сказывается на длительности работы от аккумуляторов, что для таких систем весьма важно.

Не должно быть слишком удивительным то, что подходы к экономичности цифровых компьютеров и нервных систем живых существ, при всех их различиях, определённо схожи - ведь всё это определяется универсальными законами физики.

Как можно снизить энергопотребление рукотворного компьютера?

Ну, очевидно, нужно отключить неиспользуемые модули, модули, без которых можно как-то обойтись. Например, в многоядерных процессорах могут отключаться все ядра, кроме одного; могут отключаться имеющиеся в наличии высокопроизводительные специализированные модули, и даже часть памяти.

Что ещё можно сделать для снижения мощности?

Можно замедлить работу компьютера. В энергетическом смысле компьютер напоминает автомобиль: чем быстрее мы двигаемся, тем больше потребляем топлива на единицу пройденного пути. Так и здесь. Если мы снижаем частоты, задающие темп работы узлов компьютера, то можем снизить и питающие его напряжения. Тем самым квадратично снижая потребляемую мощность. Действительность, конечно, несколько сложнее этой упрощённой картины, но нам нет смысла сюда глубоко вдаваться.

Если необходимо, компьютер в экономичном режиме может не снижать качество и точность выполнения требуемых задач - ведь он работает строго по программе! Ждать результата придётся дольше, но этот экономный результат ничем не будет отличаться от решения неэкономного. В решение могут вовлекаться решительно те же исходные данные, а результат будет содержать тот же объём тех же данных той же точности.

Но возможны и другие варианты. Например, программы упаковки данных могут предлагать пользователю несколько вариантов настроек, отличающихся скоростью работы и плотностью упаковки - чем плотнее упаковка, тем, как правило, дольше работает программа, и соответственно - компьютер потребляет больше энергии. Ещё интереснее для нас могут обстоять дела в задачах упаковки "с потерями", к каковым относится, например, формирование JPEG-изображений, MPEG-звука, и им подобных. В этих программах пользователю предоставляется возможность разменивать скорость и экономичность на качество! Быстро сформированная JPEG-картинка отличается более низким качеством (нерезкостью и другими искажениями), чем сформированная медленно. То же относится и к звуковым файлам, но что для нас сейчас интересно, что при высокой скорости упаковки (и низком качестве) файл получается более компактным, и для его хранения требуется память меньшего объёма - т.е. упрощённый, неточный вариант экономичнее не только в смысле потребления электричества, но и в смысле сугубо вычислительных ресурсов.

Нобелевский лауреат Даниэл Канеман: "люди склонны экономить на мышлении"

В живых организмах - всё, как в программах упаковки с потерями. В условиях цейтнота, а также при необходимости (как объективной, так и субъективной) экономии энергии, мозг живого существа снижает объём вовлекаемой в обработку информации, снижает качество этой обработки, а на выходе выдаёт более простые и схематичные результаты. Однако, сама обработка производится при это быстрее и экономичнее, что субъективно воспринимается, как меньшее "умственное усилие".