- Что дальше?
- Razer Project Christine
- Asus Transformer Book Duet TD300
- Sony Life Space UX
- Биокомпьютеры
- Вычисления с помощью ии и квантовых компьютеров
- Гонка за кубитами: какая страна станет лидером в разработке квантовых компьютеров — сша, китай или, может быть, россия?
- Код для кубитов
- Компьютер будущего: взгляд из (недавнего) прошлого | компьютерра
- Компьютеры будущего
- Молекулярные компьютеры
- Обучение проходит быстрее без данных, полученных от человека
- Один бит за все цифры
- Оптические компьютеры
- Самооптимизирующийся код
Что дальше?
Термин «квантовый скачок» означает, что в квантовом мире
изменения происходят скачками. Похоже, что где-то около 2020 года,
если не раньше, подобный скачок произойдет и в вычислительной
технике: к тому времени мы перейдем от традиционных кремниевых
полупроводников к более совершенным технологиям.
Результатом станут намного более компактные, быстродействующие и
дешевые компьютеры. Появится возможность наделять любые промышленные
продукты определенными интеллектуальными и коммуникационными
способностями.
Банка кока-колы помещенная в холодильник, на самом
деле будет саморегистрироваться в его сети; предметы — автоматически
упорядочиваться. Каждый человек ежесекундно будет пользоваться
Сетью, хотя за большинством обращений к нему будут следить
специальные устройства, автоматически отвечая на вызовы или
переадресовывая их в службу передачи сообщений.
К 2030 году может начаться распространение вживленных устройств с
прямым доступом к нейронам. Ближе к середине столетия в мире
киберпространства будут царить микро- и наноустройства
(интеллектуальная пыль).
К тому времени Интернет будет представлять
собой отображение всего реального мира. Представьте себе мир,
окутанный беспроводной сетью данных, по которой путешествуют
огромные объемы информации. Тогда такие фантастические и мистические
явления, как телепатия и телекинез, станут самым простым проявлением
Всемирной сети.
Грубо говоря, телепатия будет выглядеть как
сгенерированная вашими нейронами информация, путешествуя в пакетах к
другим нейронам для расшифровки. Почти как протокол TCP/IP сегодня.
А телекинез (передвижение мыслью физических объектов) будут
производить наноустройства, активированные вашей мысленной командой.
Простейшие устройства, реагирующие на мысленные команды, существуют
уже и сегодня.
Хотя к тому времени вам вряд ли захочется передвигать
реальные объекты, если возможно будет просто переместить их цифровые
копии. Без шлемов виртуальной реальности можно будет совершить
полноценный круиз в любой уголок земного шара, не покидая своей
квартиры.
Мысленно можно будет вызвать цифровую проекцию любого
места, причем события в нем будут отображаться в реальном времени.
Или наоборот, спроецировать себя, в любую точку нашей планеты. Таким
образом, грань между кибер- и реальным пространством исчезнет.
На биологическом фронте исследования в области клетки приближают
возможность замены тканей или органов, включая нейроны, которые
раньше считались незаменимыми. Более того, клетки и ткани можно
будет наделять способностями обработки и передачи данных.
К концу 21-го века, благодаря достижениям генной инженерии в
сочетании с биоинженерными тканями и имплантантами, люди станут
совсем не похожими на современных. Пока не ясно, какой процент
населения пожелает принять участие в подобных усовершенствованиях,
но отказавшиеся рискуют остаться сторонними наблюдателями, следя с
обочины за тем, как люди, развитые биоинженерными методами,
гигантскими шагами устремляются вперед рука об руку с разумными
машинами.
Могу себе представить, как в какой-то момент человечество
разделится на два лагеря, будут социальные волнения, но прогресс не
остановить. Если все это будет происходить, как прогнозируется,
годах в 2050-х, то, как вы думаете, кто будет самой консервативной
частью общества?
Правильно — нынешняя молодежь, правда, к тому
времени немного постаревшая. Примерно, как сейчас бабушки и дедушки
недоверчиво косятся на коробчатые компьютеры, так же будущее старшее
поколение будет недоверчиво смотреть на своих детей, получающих
биологические имплантанты при рождении и общающихся не открывая
рта.
Конечно, заглянуть вперед более чем на несколько лет можно лишь
чисто умозрительно, хотя в том что ко второй половине этого века
обрабатывающая мощность компьютеров превысит интеллектуальные
способности человека, можно не сомневаться.
Вполне вероятно, что к
тому времени начнется и колонизация Солнечной системы. А к 22-му
веку и люди, и компьютеры широко распространятся по ее планетам и
начнут готовиться к освоению ближайших звездных систем.
Пока здравый смысл не приспособился к переменчивому миру
квантовой механики, это будущее кажется чуждым такому знакомому
современному миру. Путешествие во времени может завести и в рай, и в
ад, но во всяком случае скучным его не назовешь.
Razer Project Christine
«Проект Кристина» — разработка известнейшего производителя игровых компьютерных манипуляторов и самих игровых компьютеров американской компании Razer. Это одна из тех фирм, которые дают нам почувствовать настоящий «вкус будущего» — или, говоря сухим языком, настоящую инновационность.
Доказательством тому могут служить практически любые изделия под маркой Razer. Достаточно вспомнить концептуальный контроллер Artemis для авиасимуляторов, игровой ноутбук Blade Pro или игровой планшет Edge Pro под управлением Windows 8. Всё это передовые разработки, совмещающие привычные формы с непривычной функциональностью или, наоборот, наполняющие обычными функциями необычные формы. Project Christine как раз из числа последних.
«Кристина» представляет собой модульный персональный компьютер, который собирается из отдельных блоков, устанавливаемых в специальную раму. Начинка такой машины может быть любой, то есть нет никаких ограничений по выбору процессоров, памяти, графических ускорителей, накопителей, блоков питания и прочих комплектующих. При этом сами модули могут устанавливаться и заменяться за считаные секунды.
В середине рамы Project Christine устанавливается блок управления с сенсорным экраном, на который выводятся сведения о каждом из модулей — от температуры и тактовой частоты процессора до настроек RAID-массива и выбора операционной системы. И, конечно же, через этот блок доступны самые широкие возможности разгона системы.
Отдельного внимания заслуживает реализованная в Project Christine система охлаждения: в модулях применяется жидкостная система на основе минерального масла, которая при установке блоков в раму работает во взаимодействии со встроенной в неё центральной водяной системой охлаждения.
Одно из принципиальных свойств проекта «Кристина» заключается в том, что пользователь, по крайней мере теоретически, может мгновенно изменять конфигурацию своего компьютера в зависимости от возникающих задач. Пара движений — и перед нами рабочий компьютер под управлением Linux с пакетом офисных программ.
Ещё пара манипуляций — и в нашем распоряжении терминал, настроенный для безопасного интернет-сёрфинга. Меняем ещё несколько блоков — и получаем мощную игровую машину с парой видеокарт и последней версией Windows. И всё это великолепие эффективно охлаждается профессионально сконструированной и бесшумной жидкостной системой.
Project Christine стал настоящим хитом CES 2022: как саму идею, так и элегантность её реализации оценили все, ком довелось увидеть эту машину. Но насколько коммерчески успешным будет такой продукт сегодня — большой вопрос: для значительной части пользователей компьютеры превратились просто в ещё один бытовой прибор с заведомо избыточной производительностью.
По сравнению с началом двухтысячных сегодня очень немногих интересует обладание самым-самым мощным процессором и лучшей в мире видеокартой, большинство же вряд ли даже сможет назвать хотя бы примерную конфигурацию своего нынешнего компьютера. Впрочем, продукция Razer изначально ориентирована на специфический контингент, для которого всё это до сих пор имеет принципиальное значение и который не пожалеет трудовой копейки за самое навороченное железо.
Точной даты начала серийного производства Project Christine объявлено не было: на сайте Razer предлагается подписаться на получение дополнительной информации. Но, судя по интересу, проявленному к этому проекту на CES 2022, у него есть все шансы не только появиться на свет, но и сделать это в ближайшем будущем.
Asus Transformer Book Duet TD300
Тайваньская компания Asus — не только один из крупнейших мировых производителей ноутбуков, но и ведущий разработчик планшетов-трансформеров на платформе Android. Показанный на CES 2022 концепт — полноценный гибрид этих двух совершенно разных продуктов. Впрочем, по внешнему виду его вполне можно спутать с MacBook Air, но это лишь на первый взгляд.
Transformer Book Duet — это одновременно и ноутбук под управлением «полноценной» Windows 8.1 Standart, и планшет со съёмной клавиатурой на базе Android 4.2.2, причём переключение между этими ОС занимает считаные секунды, и для этого достаточно нажатия одной кнопки.
Фирменная технология Instant Switch обеспечивает полный доступ каждой системы ко всем аппаратным ресурсам, причём при переключении делается «снимок» состояния предыдущей ОС — и при повторном переключении вы возвращаетесь к тому же самому месту, на котором закончили свою работу.
Начинка Transformer Book Duet совсем не планшетная, а совершенно ноутбучная: это процессор Intel Core i3, i5 или i7 и 4 Гбайта оперативной памяти DDR3. В планшетной «половинке» прячется SSD-накопитель ёмкостью до 128 Гбайт, в клавиатурной — винчестер объёмом до 1 Тбайта. 13,3-дюймовый сенсорный дисплей работает с разрешением 1366×768 точек или Full HD (1920×1080).
Собственно говоря, Transformer Book Duet уже не концепт, а официально представленный продукт, который в ближайшее время появится в магазинах. При этом базовые цены должны быть весьма разумными: за версию с экраном низкого разрешения будут просить от $600, за модификацию с дисплеем Full HD — от $700.
Sony Life Space UX
Строго говоря, Sony Life Space UX — это не персональный компьютер, хотя, безусловно, компьютер. Life Space UX — это, прежде всего, ультракороткофокусный видеопроектор с разрешением 4K, способный выводить картинку с диагональю до 147 дюймов с минимального расстояния до стены.
Да, речь идёт не об экране, а именно о стене дома или квартиры, и здесь мы приходим ко второму значению названия Life Space UX, под которым в Sony понимают принципиально новый пользовательский интерфейс, объединяющий проекционно-сенсорные технологии и физические стены помещения.
Проектор Life Space UX — лишь одна из множества возможных реализаций этого интерфейса. Он способен не только демонстрировать огромные изображения на стенах обычной комнаты, но и обеспечивать обратную связь: за счёт применения датчика глубины эти изображения становятся интерактивными.
То есть любая стена, стол или другая ровная поверхность тем самым превращается в проекционный экран или в гигантский планшет: совсем недавно что-то подобное можно было увидеть только в научно-фантастических фильмах. При этом для формирования изображения с большой диагональю вам не понадобится самолётный ангар: проектор можно устанавливать практически вплотную к стене, и это само по себе уже весьма впечатляет.
Концепция Life Space UX предполагает создание выполненных в едином дизайне устройств, замаскированных под модную мебель с использованием алюминия, среди которых проектор, громкоговорители и специальные тумбы для прочей аппаратуры.
Видеопроектор Life Space UX предназначен для работы с игровой приставкой PlayStation 4, а также с фирменным облачным сервисом Gaikai, перезапуск которого ожидается в ближайшем будущем. Сам проектор появится в продаже уже летом этого года и будет стоить примерно $30-40 тыс.
Биокомпьютеры
Применение в вычислительной технике биологических материалов
позволит со временем уменьшить компьютеры до размеров живой клетки.
Пока эта чашка Петри, наполненная спиралями ДНК, или нейроны, взятые
у пиявки и подсоединенные к электрическим проводам.
Ихуд Шапиро (Ehud Shapiro) из Вейцманоского института
естественных наук соорудил пластмассовую модель биологического
компьютера высотой 30 см. Если бы это устройство состояло из
настоящих биологических молекул, его размер был бы равен размеру
одного из компонентов клетки — 0,000025 мм.
Более традиционные ДНК-компьютеры в настоящее время используются
для расшифровки генома живых существ. Пробы ДНК применяются для
определения характеристик другого генетического материала: благодаря
правилам спаривания спиралей ДНК, можно определить возможное
расположение четырех базовых аминокислот (A, C, T и G).
Чтобы давать полезную информацию, цепочки ДНК должны содержать по
одному базовому элементу. Это достигается при помощи луча света и
маски. Для получения ответа на тот или иной вопрос, относящийся к
геному, может потребоваться до 80 масок, при помощи которых
создается специальный чип стоимостью более 12 тыс. дол.
Билл Дитто (Bill Ditto) из Технологического института штата
Джорджия провел интересный эксперимент, подсоединив микродатчики к
нескольким нейронам пиявки. Он обнаружил, что в зависимости от
входного сигнала нейроны образуют новые взаимосвязи.
Вероятно,
биологические компьютеры, состоящие из нейроподобных элементов, в
отличие от кремниевых устройств, смогут искать нужные решения
посредством самопрограммирования. Дитто намерен использовать
результаты своей работы для создания мозга роботов будущего.
Вычисления с помощью ии и квантовых компьютеров

Что именно должна вычислять сеть и как подготовить данные для ввода, по-прежнему определяется человеком. Если эта предварительная работа будет проведена, нейросети существенным образом ускорят развитие научных исследований. Уже сегодня они используются для исследований биологических и химических процессов.
Нейронная сеть, разработанная Уэном Торнгом и Рассом Альтманом в Стэндфордском университете, — всего лишь один пример из многих. Эта сеть анализирует роль отдельных аминокислот в структуре белка (см. справа). Ученые выразили мысль, что их нейронная сеть затмила существующие до этого экспериментальные методы анализа.
Хассабис видит будущее AlphaGo Zero в разработке сверхпроводника, работающего при комнатной температуре, что могло бы стать стимулом не только для перехода на другие виды энергии. Однако молекулярный мир намного сложнее, чем доска для го, о чем напоминают не разделяющие оптимизма Хассабиса специалисты по материаловедению.
Гонка за кубитами: какая страна станет лидером в разработке квантовых компьютеров — сша, китай или, может быть, россия?
На этот вопрос я могу ответить так: квантовые вычисления и квантовые компьютеры в целом – это слишком научная сфера разработок. И история высоких технологий говорит, что США в таких задачах всегда оказывались впереди. Но именно в области квантовых компьютеров существует высокий уровень негомогенности, и отдельные задачи оказываются гораздо ближе к практическому решению существующими средствами, чем многие другие.
Напомню, что квантовый компьютер – это пока не полностью универсальная вычислительная машина, а специализированный вычислитель. И если выбрать такую задачу, где решение определяется достижением некоторого количественного технологического показателя, то Китай вполне может выиграть гонку.
Все будет решать ситуация с общим уровнем поддержки научных исследований и образования в этой специфической области. Если говорить об образовании, то в прошлом году российские студенты проявили желание участвовать в процессе сертификации IBM по квантовым вычислениям.
Большинство предложенных задач представлялись нашим студентам преодолимыми по уровню полученных умений на семинаре. В рамках регистрации мы узнали имена тех, кто подал заявки. Так вот, кроме ожидаемых представителей из США, КНР и Европы подавляющее число заявителей было из африканских стран.
Из России имен мы практически не увидели. Поэтому у меня вызывает глубокое сомнение успех российской “дорожной карты” по квантовым вычислениям. Хотя если понимать поставленную в ней задачу, как появление к 2025 году первых квантовых компьютеров от 30 до 100 кубитов, то как физическая установка такой квантовый компьютер вполне воспроизводим. Но кто и для чего сможет его использовать – это вопрос.
Код для кубитов

Писать код для квантового компьютера — дело далеко не обычное. Этапы вычислений разбиваются на квантовые вентили, моделирующие классические операторы AND, OR и NOT. Для этого кубиты получают входное состояние и затем в несколько этапов объединяются друг с другом.
До сих пор существует всего несколько алгоритмов, оптимизированных под квантовые компьютеры. Например, на алгоритм Шора для разложения натурального числа на простые множители классическому компьютеру требуется чрезвычайно много времени, даже если он задействует тысячи процессоров.

Однако такой квантовый компьютер, по словам Мартиниса, должен содержать некоторое количество дополнительных кубитов для исправления ошибок. Дело в том, что базовые единицы квантовой информации чрезвычайно восприимчивы к внешним воздействиям, что приводит к искажению результата — отсюда и возникает необходимость в тщательной проверке.
Поэтому открытым остается вопрос масштабируемости квантового компьютера: не исключено, что система коррекции ошибок потребует столько вычислительных ресурсов, что разработка больших квантовых компьютеров не будет иметь смысла — такой вот пессимистичный прогноз.
Но если масштабирование удастся, квантовые компьютеры смогут в будущем быстрее решать все задачи, сводящиеся к правильному выбору одной вероятности из очень многих. Сегодня мы используем суперкомпьютеры, которые, однако
Компьютер будущего: взгляд из (недавнего) прошлого | компьютерра
(Этот текст был найден на старом жёстком диске, извлечённом вместе с прочим хламом с чердака. Мне подумалось, что он может быть интересен даже в эпоху гига-, тера-, крипто-. Е.З., 2022-й).
Я редко обновляю свой компьютер, но раз примерно в каждые пять лет наступает момент, когда от апгрейда уже не отвертеться. И вот, усевшись за благоухающий свежим пластиком Pentium 100 — сто мегагерц тактовой частоты, встроенный математический сопроцессор, 16 мегабайт оперативной памяти, фантастические 800х600 точек при 64 тысячах цветов! — подумал, а почему бы и не помечтать? Так многое меняется в айтишной сфере всего-то за пятилетку, и сегодня — великолепным солнечным апрельским утром 1996 года, отчего бы и не позабавиться, продлить очевидные тенденции лет, скажем, на десять, да что там, даже двадцать вперёд?
А начну прямо со скоростей. Кто-то скажет — ничего особенного, но меня и по сей день поражает способность коробки на столе производить сто миллионов операций в секунду над числами в четыре байта длиной, и сотни тысяч — сложной математики. Конечно, персоналка не чета суперкомпьютерам, вроде обсчитывающему двести миллионов (уже не операций: шахматных комбинаций!) Deep Blue, только что обставившему Гарри Каспарова в матче века. Но и того, что есть, достаточно, чтобы творить чудеса.
Ведь всего только несколько лет назад PC стала достаточно мощной, чтобы синтезировать звук подобно профессиональным синтезаторам и обрабатывать его так, что разницу на слух и не заметишь. Вы слышали про трекеры? Это такие программы для музицирования: записываешь («оцифровываешь») короткие отрывки звука, а потом воспроизводишь их, накладывая любые эффекты — вроде эха, смены тональности, одновременного проигрывания нескольких нот и т.п. Лично я верю, что пусть не каждый, но многие из тех, кто сейчас трекерит, однажды станут настоящими музыкантами и будут собирать полные залы на своих концертах: среди таких Deadmau5, Infected Mushroom, Boom Jinx.
А ещё оказалось, что любой звук возможно разложить на простые составляющие, после чего некоторые из них ещё и выбросить без вреда для звучания (это называется психоакустикой) — и тогда минута музыки с CD-качеством уместится в одном мегабайте! Такой аудиоформат называется MP3 и процессоры, начиная с 486DX, уже способны его воспроизводить (правда, напрягшись, желательно, отключив все остальные приложения). Выходит, что на жёстком диске средней персоналки теперь может уместиться целая фонотека из сотен и даже тысяч записей! И не нужно больше никакой магнитной ленты, никаких дискет. Это ли не чудо?
Конечно, производительности хотелось бы побольше, но история показывает, что её всегда не хватает — а в ближайшем будущем, можно полагать, дефицит проявится ещё острее. Ведь мир ПК сжался до архитектуры x86. Apple, пользующаяся RISC-процессорами и долгое время бывшая соперником Intel на рынке персоналок, теперь на грани разорения и вряд ли даже покупка NeXT и возврат гордеца Джобса (о чём ходят слухи) ей помогут. У x86 же запас по тактовой частоте невелик. Вспомните, что первые микропроцессоры работали на частотах в сотни раз меньше сегодняшних! Но теперь уж увеличить стократно не получится: не позволит закон Мура, упрёмся в предел возможностей полупроводников. Запас так мал, что даже кнопка «Turbo», всего лишь удваивающая частоту, делает это ценой опасного перегрева процессора. Да и запас по оптимизации исполнения, кажется, исчерпан: Pentium — суперскаляр, то есть выполняет операции не по порядку и несколько штук одновременно, но ведь бесконечно много таким образом тоже не сделаешь.
Поэтому скорее всего львиную долю труда в ближайшем будущем возьмут на себя сопроцессоры нестандартных архитектур: графические, вроде выпущенного недавно 3dfx Voodoo Graphics. Их конструкторы не зажаты узкими рамками обратной совместимости, почему кажется вероятным, что со временем графические акселераторы вырастут в полноценные «числодробилки», на которые будут разгружать тяжёлую математику — и не только графическую!
Но самые масштабные перемены происходят вне системного блока. Начиная с этого года официально самым крупным «электронным» сообществом на Земле — уже почти 40 миллионов человек по всему миру! — стало сообщество пользователей WWW. Покупаете коробочку-модем, устанавливаете программу-браузер (Netscape или, что проще, Internet Explorer, распространяемый вместе с Windows 95), звоните провайдеру, и — границы буквально стираются! Уже сейчас в интернете больше ста тысяч сайтов и число их растёт экспоненциально: библиотеки, поисковые машины, виртуальные штаб-квартиры и домашние странички простых пользователей, службы электронной почты, магазины, и порнография, конечно, куда же без неё. Производители порно, эти первопроходцы высоких технологий, поспели и здесь, и уже экспериментируют с видеовещанием через интернет!
Скорость связи на самых быстрых модемных соединениях не превосходит 5 килобайт в секунду. Этого уже сейчас недостаточно для комфортной работы (сетяне оказались неожиданно жадными до изображений; наибольший трафик порождают не цифровые библиотеки, а коллекции фотографий — ну кто мог такое предвидеть?!), но и представить страшно, что начнётся, когда люди станут пересылать друг другу музыкальные записи, массово смотреть в интернете кино. Сеть вообще может остановиться! К сожалению, если пропускную способность крупных цифровых магистралей увеличить реально, то возможности телефонного провода ограничены. Скорость модемов вряд ли удастся поднять радикально, придётся переходить на специальные («выделенные») типы линий, тянуть в квартиры компьютерный кабель. Пока это слишком дорого и надежда лишь на то, что публика не разочаруется в Веб так же быстро, как её полюбила: тогда миллиарды пользователей сформируют достаточный спрос.
Впрочем, связывая компьютерное будущее с компьютером на столе, мы поступаем как те провидцы из эпохи пара, что видели во всём и везде паровой двигатель. Очень может быть, что в отдалённом будущем акцент сместится на цифровые устройства нового класса, свидетелями рождения которого мы являемся: класс наладонных компьютеров. Лучший его представитель — семейство U.S.Robotics/Palm Pilot. Компьютер, умещающийся в кармане рубашки, хранящий всю важную информацию, распознающий рукописный текст, даже умеющий ходить в интернет через подключаемый внешний модем!
Если предположить, что мобильные технологии будут развиваться такими же темпами, как у настольных машин, логично представить уже в следующем десятилетии «наладонники» с цветным экраном, воспроизводящие фотографии и музыку (прощай, Walkman!), работающие диктофоном и записной книжкой, а может быть даже заменой пейджеру и телефону, если удастся сбить цену пока ещё слишком дорогой сотовой связи.
Вообще, главная преграда на пути к этому светлому будущему — не цены, а малая ёмкость аккумуляторов. Наиболее популярные сегодня аккумуляторы NiMH слишком «слабы», чтобы удовлетворить потребность в энергии многофункциональных цифровых устройств ближайшего будущего. Главная надежда теперь на литий-ионную технологию: она обещает резкое увеличение ёмкости, долговечность, удобство эксплуатации, меньший вес. Правда, литиевые батареи пожароопасны, но, думается, лет за пять-десять инженеры и исследователи эту проблему решат.
Что по-настоящему сомнительно, так это способность ИТ-индустрии решить проблему проводов. Цифровая техника эволюционирует быстро, провода на столе множатся. И совершенно непонятно, как и чем этот рост ограничить! Из отлаженных механизмов беспроводной связи мы пока имеем только инфракрасный порт, но он медленный и капризный, тогда как необходимо что-то, сравнимое в скорости с персональными компьютерами и не требующее прицеливания. Кое-кто прочит большое будущее цифровым беспроводным радиопротоколам, в частности, Bluetooth, но смогут ли вендоры стандартизовать их достаточно, чтобы использовать без проблем в разнообразных устройствах? Не станет ли «голубой зуб» «главным глюкалом» эпохи, головной болью для пользователей?
Но пора подвести итог. По каждому направлению ИТ у нас есть некоторый запас хода и свои опасности. Сможем ли мы обойти их, сможем ли не замедлить бег? Сегодня утром я смотрю в будущее с оптимизмом. Кто-то скажет, что я не объективен, что на оценку влияет скорость новенького компьютера — которая совсем скоро будет съедена выросшими потребностями, моими и программ. Что ж, в чём-то он прав.
Но — давайте начистоту: если бы восьми бит хватало для всего, если бы CP/M хватало для всего, если бы для всего хватало 640 килобайт — стоял бы сейчас на моём столе «Пентиум»?
Компьютеры будущего
Молекулярные компьютеры
Недавно компания Hewlett-Packard объявила о первых успехах в
изготовлении компонентов, из которых могут быть построены мощные
молекулярные компьютеры. Ученые из HP и Калифорнийского университета
в Лос-Анджелесе (UCLA) объявили о том, что им удалось заставить
молекулы ротаксана переходить из одного состояния в другое — по
существу, это означает создание молекулярного элемента памяти.
Следующим шагом должно стать изготовление логических ключей,
способных выполнять функции И, ИЛИ и НЕ. Весь такой компьютер может
состоять из слоя проводников, проложенных в одном направлении, слоя
молекул ротаксана и слоя проводников, направленных в обратную
сторону.
Конфигурация компонентов, состоящих из необходимого числа
ячеек памяти и логических ключей, создается электронным способом. По
оценкам ученых HP, подобный компьютер будет в 100 млрд. раз
экономичнее современных микропроцессоров, занимая во много раз
меньше места.
Сама идея этих логических элементов не является революционной:
кремниевые микросхемы содержат миллиарды таких же. Но преимущества в
потребляемой энергии и размерах способны сделать компьютеры
вездесущими.
Молекулярный компьютер размером с песчинку может
содержать миллиарды молекул. А если научиться делать компьютеры не
трехслойными, а трехмерными, преодолев ограничения процесса плоской
литографии, применяемого для изготовления микропроцессоров сегодня,
преимущества станут еще больше.
Кроме того, молекулярные технологии сулят появление микромашин,
способных перемещаться и прилагать усилие. Причем для создания таких
устройств можно применять даже традиционные технологии травления.
Когда-нибудь эти микромашины будут самостоятельно заниматься сборкой
компонентов молекулярного или атомного размера.
Первые опыты с молекулярными устройствами еще не гарантируют
появления таких компьютеров, однако это именно тот путь, который
предначертан всей историей предыдущих достижений. Массовое
производство действующего молекулярного компьютера вполне может
начаться где-нибудь между 2005 и 2022 годами.
Обучение проходит быстрее без данных, полученных от человека

Идея выражается формулировкой «искусственный интеллект». Интеллектуальная система, специально обучаемая выполнять определенную задачу, превосходит любую обычную программу и нередко даже специалиста-человека, что недавно было продемонстрировано прямо-таки разгромными результатами новой версии алгоритма AlphaGo Zero.

Го можно сравнить с шахматами, но в этой игре значительно больше вариантов положений камней на доске. Больше, чем игровых раскладов, с учетом которых обычная программа могла бы выдержать конкуренцию с гроссмейстером-человеком. За три дня Zero научился обыгрывать сильнейших профессиональных игроков, а через три недели стал сильнее собственной предыдущей версии, опыт которой — миллионы профессиональных игр — он изучил.
В конце концов Демис Хассабис, руководитель DeepMind, пришел к выводу, что обучение ИИ на человеческом опыте в форме множества профессиональных игр менее эффективно, чем его самообучение в процессе поиска выигрышных ходов в игре против себя же. К настоящему времени AlphaGo Zero научился играть в шахматы и сеги (японская настольная игра наподобие шахмат) с той же эффективностью и скоростью.
Вывод о том, что ИИ без контроля человека в принципе достигает лучших результатов, можно применить и к другим задачам. Проект Google AutoML показывает, насколько хороши могут быть нейронные сети без данных, получаемых от человека, которые им могут помешать.
Перед системой AutoML была поставлена цель самостоятельно спроектировать ИИ и обучить ее выполнять некую задачу. Так появилась «дочь» AutoML — NASNet, сеть, вскоре побившая все рекорды в распознавании объектов из базы ImageNet, содержащей 15 млн изображений.
Один бит за все цифры
В основе работ над квантовым компьютером лежит идея, известная в массовой культуре как «кот Шредингера». Этот мысленный эксперимент объясняет одно из понятий квантовой физики — суперпозицию. Если классическая физика однозначно определяет состояние элементарной частицы через ее положение и скорость, то открытия квантовой физики позволяют описывать состояние частицы только через функцию вероятности.
Кубит — квантовый бит.
Из смешения всех возможных состояний только в момент наблюдения — измерения — частица выбирает одно конкретное: электрон, например — состояние спина («спин вверх» или «спин вниз»). Квантовые компьютеры при вычислениях используют как раз явление суперпозиции.
В основе гигантских вычислительных мощностей кубитов лежат два квантомеханических эффекта: суперпозиция и запутанность.
Суперпозиция: классический компьютер производит вычисления с битами (значение 0 или 1). Квантовый компьютер производит вычисления с помощью кубитов, которые представляют определенную вероятность получения двух состояний: 0 и 1.
Запутанность: несколько кубитов можно объединить в одно общее состояние. Три кубита представляют разные вероятности получить восемь комбинаций из трех битов. Это значит, что N кубитов могут одновременно обрабатывать 2 в степени N значения. Для системы из 50 кубитов это число составляет более квадриллиона значений.
Наименьшим элементом для хранения информации в квантовом компьютере является квантовый бит — кубит. Если бит принимает строго одно из двух значений — 0 или 1, то кубит представляет все вероятности получить значение 0 или 1. Огромная разница в вычислительных ресурсах между квантовым компьютером и классическим обусловлена использованием еще одного квантомеханического явления — квантовой запутанности: если два кубита оказываются взаимосвязаны, сливается их функция вероятности, которая описывает, в какие состояния они могут перейти.
То есть два кубита при считывании могут получить четыре значения (00, 01, 10, 11). Чем больше совокупность запутанных между собой кубитов, тем сильнее этот эффект; он выражается формулой 2 в степени N, где N — количество запутанных кубитов. То есть 10 кубитов содержат 1024 вероятных значения, а 50 кубитов представляют более квадриллиона различных состояний.
Оптические компьютеры
По сравнению с тем, что обещают молекулярные или биологические
компьютеры, оптические ПК могут показаться не очень впечатляющими.
Однако ввиду того, что оптоволокно стало предпочтительным материалом
для широкополосной связи, всем традиционным кремниевым устройствам,
чтобы передать информацию на расстояние нескольких миль, приходится
каждый раз преобразовывать электрические сигналы в световые и
обратно.
Эти операции можно упростить, если заменить электронные
компоненты чисто оптическими. Первыми станут оптические повторители
и усилители оптоволоконных линий дальней связи, которые позволят
сохранять сигнал в световой форме при передаче через все океаны и
континенты.
Со временем и сами компьютеры перейдут на оптическую
основу, хотя первые модели, по-видимому, будут представлять собой
гибриды с применением света и электричества. Оптический компьютер
может быть меньше электрического, так как оптоволокно значительно
тоньше (и быстрее) по сравнению с сопоставимыми по ширине полосы
пропускания электрическими проводниками.
По существу, применение
электронных коммутаторов ограничивает быстродействие сетей примерно
50 Гбит/с. Чтобы достичь терабитных скоростей потребуются оптические
коммутаторы (уже есть опытные образцы).
Это объясняет, почему в
телекоммуникациях побеждает оптоволокно: оно дает тысячекратное
увеличение пропускной способности, причем мультиплексирование
позволяет повысить ее еще больше. Инженеры пропускают по оптоволокну
все больше и больше коротковолновых световых лучей.
В последнее
время для управления ими применяются чипы типа TI DMD с сотнями
тысяч микрозеркал. Если первые трансатлантические медные кабели
позволяли передавать всего 2500 Кбит/с, то первое поколение
оптоволоконных кабелей — уже 280 Мбит/с.
Недавно компания Quest Communications проложила оптический кабель
с 96 волокнами (48 из них она зарезервировала для собственных нужд),
причем по каждому волокну может пропускаться до восьми световых
лучей с разной длиной волны.
Целиком оптические компьютеры появятся через десятилетия, но
работа в этом направлении идет сразу на нескольких фронтах.
Например, ученые из университета Торонто создали молекулы жидких
кристаллов, управляющие светом в фотонном кристалле на базе кремния.
Они считают возможным создание оптических ключей и проводников,
способных выполнять все функции электронных компьютеров.
Однако прежде чем оптические компьютеры станут массовым
продуктом, на оптические компоненты, вероятно, перейдет вся система
связи — вплоть до «последней мили» на участке до дома или офиса. В
ближайшие 15 лет оптические коммутаторы, повторители, усилители и
кабели заменят электрические компоненты.
Самооптимизирующийся код
Пятьдесят лет назад идея воспроизвести мыслительные процессы, происходящие в головном мозге человека, подтолкнула ученых на создание нейронных сетей. Искусственные нейронные сети обрабатывают сложные введенные данные, например изображения или тексты, более эффективно, чем любые, даже самые умные алгоритмы.
Вместо того чтобы обрабатывать введенные данные строка за строкой или пиксель за пикселем, нейросети разбивают, к примеру, изображение на небольшие фрагменты, чтобы нейроны могли их анализировать параллельно. Нейроны — это по сути маленькие программы, образующие слои. Они выявляют типичные признаки фрагмента, накладывая на него фильтр, и передают их следующему слою нейронов.
Нейросети обучаются, исправляя ошибки
Сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks) — это настоящий прорыв в глубинном обучении: они идентифицируют объекты на снимках так же верно, как и человек. Решающую роль в выявлении признаков играет взаимодействие двух слоев нейронов — свертки и выборки (Convolution and Pooling Layers). В процессе обучения совершается обратный проход сигнала ошибки.
Свертка. Нейроны используют различные фильтры для выявления и выделения характерных признаков фрагмента изображения.
Выборка. Все лишние данные игнорируются, результат отправляется с несколькими слоями выборки, что дает возможность увеличивать размер анализируемого фрагмента.
Классификация. Все выявленные признаки собираются: для каждого варианта вывода нейрон указывает его вероятность.
Коррекция ошибок. Обратный проход сигнала ошибки позволяет нейронам подрегулировать веса: все веса настраиваются пропорционально участию нейрона в распознавании объекта.
Сигнал передачи усиливается или ослабляется в зависимости от веса соединения от нейрона к нейрону. Чтобы определять вес соединения от нейрона, сеть проходит обучение на основе миллионов образцов изображений. Для успешного обучения после каждого прямого прохода по всем слоям сети совершается передача сигнала в обратном направлении с учетом ошибки, чтобы скорректировать вес соединений.
Следующий слой нейронов получает данные от нейронов предыдущего слоя, анализирует фрагмент большего размера и передает результаты на третий слой. И так, слой за слоем, сеть из нейронов прорабатывает фрагмент до завершения анализа целого изображения. В конце специальные нейроны относят содержание рисунка к какому-либо классу и делают выводы о том, что на нем изображено.