Группа разработчиков, работающих над системами искусственного интеллекта, заявила, что программирует ИИ на языке ассемблера. По их словам, текущая ситуация напоминает интернет в 1991 году — до того, как был изобретён веб. Метафора указывает на то, что технология находится на ранней, экспериментальной стадии, когда базовые инструменты только начинают формироваться, а потенциал ещё не раскрыт.
Ассемблер — это низкоуровневый язык программирования, который даёт прямой доступ к аппаратному обеспечению. Обычно его используют для написания драйверов, прошивок или критически важных участков кода, где важна каждая тактовая частота процессора. Применение ассемблера для ИИ — нестандартный ход. Большинство современных моделей машинного обучения пишут на высокоуровневых языках вроде Python с использованием фреймворков TensorFlow или PyTorch. Эти инструменты абстрагируют разработчика от деталей работы железа, ускоряя создание прототипов, но иногда ценой производительности.
Разработчики, выбравшие ассемблер, идут другим путём. Они вручную оптимизируют каждую инструкцию, чтобы добиться максимальной эффективности вычислений. Такой подход может дать серьёзное преимущество в задачах, где критична скорость обработки — например, в реальном времени для робототехники, автопилотов или портативных устройств с ограниченными ресурсами. Однако это требует глубокого понимания архитектуры процессора и огромных временных затрат. Ошибка на уровне ассемблера может привести к трудноуловимым багам, которые сложно отладить.
Сравнение с интернетом 1991 года подчёркивает, что сейчас — момент зарождения. Тогда уже существовали протоколы TCP/IP, электронная почта и файлообмен, но не было веба, который сделал интернет массовым. Аналогично, программирование ИИ на ассемблере может показаться архаичным, но, возможно, именно оно откроет путь к новым архитектурам, которые сегодня невозможно реализовать на высокоуровневых фреймворках. Речь идёт не о замене Python, а о поиске фундаментально иных решений.
Пока неизвестно, кто именно стоит за этим заявлением — частная лаборатория, университетская группа или энтузиасты. Но сам факт, что разработчики готовы тратить ресурсы на столь трудоёмкий метод, говорит о серьёзности намерений. Если им удастся создать работающую модель, это может изменить подход к оптимизации нейросетей. Впрочем, до коммерческого применения ещё далеко — как и интернету в 1991 году до появления браузеров и веб-страниц.
Эксперты отмечают, что ассемблер не является панацеей. Для большинства прикладных задач выигрыш в скорости не оправдывает сложности разработки. Однако в нишевых областях — например, для встраиваемых систем или высокочастотного трейдинга — такой подход может стать прорывным. Пока же сообщество наблюдает за экспериментом, который напоминает первые шаги в неизведанном направлении.
