(стоит, впрочем, заметить, что задачу с двумя сотнями узлов современные

суперкомпьютеры будут решать тысячи лет). В целом же не только способность

живых «счетных машин» выполнять огромное число операций параллельно пока не

находит применения, но и сам принцип использования ДНК для вычислений, как

признают ученые, его разрабатывающие, еще предстоит как следует проверить.

Преимущество у ДНК-компьютера такое же, как и у квантового: параллелизм

вычислений. То есть многие из не решаемых современными вычислительными

устройствами проблем (по причине экспоненциальной сложности) будут для него

полиномиально сложными, а значит, вполне доступными. В будущем проектировать

и создавать ДНК-компьютеры начнут непосредственно в живых клетках, что

позволит выполнять в них цифровые программы, взаимодействующие с

естественными биохимическими процессами.

Конечно, относительно реализации полноценного ДНК-компьютера вопросов пока

больше, чем ответов, но стоит прислушаться к миллиардолетнему опыту природы и

попытаться воспользоваться подаренным ею невероятным по возможностям

инструментом.

Хотя все сказанное похоже на отрывок из фантастического романа, многое из

этого уже почти реальность. Первые молекулярные схемы уже существуют, и в

текущем десятилетии должно начаться их серийное производство. Первый же

полноценный молекулярный компьютер появится, по прогнозам экспертов, в

2015—2020 гг.

Искусственный интеллект

В далеких 40-х Джон фон Нейман[4],

создатель концепции современного компьютера, был абсолютно уверен, что

повышение тактовой частоты до мегагерц позволит машинам мыслить не хуже

человека. Однако шли годы, мощности ЭВМ все возрастали, над проблемой

искусственного интеллекта билось все больше народу, создавались специальные

языки (Lisp и Prolog) и машинные архитектуры, соответствующие специальности

появились во всех университетах, — но научить компьютеры думать так и не

удалось.

Правда ИИ нашел свои области применения, став важным повседневным

инструментом для решения некоторых типов задач. Что же нужно, чтобы научить

компьютер думать?

Во-первых, необходимо отказаться от булевой алгебры, описывающей состояние

системы только двумя возможными вариантами — или 0, или 1. Ведь, согласитесь,

наше сознание не формирует мысли исключительно по принципу tertium non datur

(третьего не дано): так, дерево может быть не только высоким или низким, но и

средним, существуют переходные оттенки между черным и белым и т. д. В связи с

этим вводится представление о так называемой нечеткой логике (fuzzy logic —

англ. «нечеткая, размытая логика»). Нечеткая логика является многозначной

логикой, что позволяет определить промежуточные значения для указанных выше

примеров. Сейчас математический аппарат нечеткой логики удобен для

использования в системах управления метрополитенами и сложными

технологическими процессами, при распознавании рукописных символов, в

системах прогнозирования землетрясений, наведения телекамер, при трансляции

спортивных событий, для повышения безопасности в ядерных реакторах и других

целей. Однако для логических методов характерна большая трудоемкость,

поскольку во время поиска доказательства не исключен полный перебор возможных

вариантов. Исходя из этого, данный подход может быть реализован только в

случае небольшого объема базы данных.

Во-вторых, очень перспективным является построение системы ИИ на основе

моделирования принципов работы человеческого мозга. Здесь следует говорить о

так называемых нейросетях (НС)— искусственных аналогах биологической сети, по

своей топологии максимально приближающихся к оригиналу. Сферы применения НС

чрезвычайно обширны: распознавание образов, анализ и синтез речи, машинный

перевод, прогнозирование, системы управления несложными объектами в реальном

масштабе времени. Можно предполагать появление НС, нацеленных на создание

информационных копий человека, виртуальных личностей, средой обитания которых

является Интернет. Однако прогресс в данном направлении сдерживается пока

тем, что мы слишком мало знаем о том, как работает мозг. Следовательно,

развитие нейробиологии напрямую определяет и решение проблемы деятельности

«полноценного» ИИ.

В-третьих, интересным представляется подход к созданию ИИ на основе

эволюционирующих систем. Построенные по начальной модели и развивающиеся по

определенным правилам, такие системы способны генерировать копии самих себя с

несколько модифицированными и наиболее приемлемыми для текущей ситуации

свойствами. Необходимо заметить, что первоначальная модель может быть любой:

НС, набор логических правил, деревьев, а критерии отбора появляющихся

модификаций зависят от установленных изначально эволюционных алгоритмов.

Примером простейшей эволюционной модели может служить алгоритм игры «Жизнь»

[5]В-четвертых, можно создать систему, только имитирующую поведение

человека, его разум и интеллект, со степенью достоверности, близкой к единице,

воспользовавшись для этого принципом «черного ящика», основной смысл которого

сводится к следующему. Допустим, некий объект, обладая определенными

свойствами, однозначно влияющими на входящую информацию, анализирует и

перерабатывает ее. Причем нам совершенно неважно, каким образом будет

происходить обработка поступающих данных. Главное, что необходимо четко

уяснить, — это система правил: некая конфигурация A всегда будет преобразована

в состояние B. В итоге мы можем создать клон этого объекта, даже не зная его

внутренней структуры, точно таким же образом реагирующий на изменения внешней

среды, как исходный. Данная модель построения ИИ основывается на способности

человека копировать то, что делают другие, не вдаваясь в подробности, как это

делать и зачем это нужно. Основной недостаток имитационного подхода — низкая

информативность моделей.

Построение «настоящего» ИИ требует значительно больших затрат и усилий, чем

можно было бы предполагать, поскольку до сих пор мы не в состоянии четко

определить, пользуясь каким-либо формализованным языком, как все-таки нам

удается мыслить. Однако, помня принцип «все, что не запрещено, — разрешено»,

давайте верить, что данная задача разрешима и рано или поздно у нас появятся

думающие машины. Другой вопрос — когда это произойдет...

Оптимистичный вывод

Человечество — это не просто сумма людей. Это живой организм, со своим

характером, опытом, чувствами и надеждами. Появившись на нашей планете

миллионы лет назад, человечество было наивным, энергичным и жестоким в

детстве, ищущим, самонадеянным и неопытным в юности... И хочется верить, что

в новом веке наша цивилизация вступит в эпоху зрелости, обретя наконец

мудрость. Новые технологии избавят человека от голода и болезней, тяжелого

физического труда и бедности, оставив ему область творчества, гипотез,

фантазии, вдохновения — душу жизни. И душа эта никогда не станет уделом умных

машин. Не стоит бояться, что компьютеры, захватывая все новые и новые сферы

нашей жизни, смогут, в конце концов, обойтись и без нас. Никакая машина,

являясь в конечном счете продуктом коллективной деятельности людей, не может

быть «умнее» человечества в целом, ибо при таком сравнении на одну чашу весов

кладется машина, а на другую — все человечество вместе с созданной им

техникой, включающей, разумеется, и рассматриваемую машину. Не следует

полагать, что мы, доверив почти всю работу техническим устройствам,

деградируем — нет, мы просто будем избавлены от рутины. Не верьте мрачным

фантастам, рисующим картины страшного будущего. Вспомните, что и конец XX в.

они обещали не самый приятный... Так или иначе, на протяжении всей истории

благодаря прогрессу мы жили все лучше и лучше. Так оно будет и дальше.

Старея, человечество неизбежно умнеет. Давайте же верить, что новое столетие

станет столетием разума, а не войны и раздора. Будем оптимистами!

Список литературы

1.В.В. Белокуров, О.Д. Тимофеевская, О.А. Хрусталев “Квантовая телепортация –

обыкновенное чудо”, Ижевск, 2000

2.П.А.М.Дирак “Принципы квантовой механики”, Москва, 1979

Фейнман “Моделирование физики на компьютерах” // Квантовый компьютер и

квантовые вычисления, т. II, Ижевск, 1999, с. 96.

3.Авдеев Р.Ф. Философия информационной цивилизации. - М- ,1994.

4.Винер Н. Кибернетика. - М-, 1968.

5.Петрушенко Л.А. Самодвижение материи в свете кибернетики. -М.,1971.

6.Пригожий И., Стенгерс И. Порядок из хаоса. - М., 1986.

[1] АЛФЕРОВ, ЖОРЕС ИВАНОВИЧ Родился 15

марта 1930 в Витебске. С 1953 работает в С.- Петербургском Физико-техническом

институте, с 1987 – в качестве директора. В 1959 защитил кандидатскую

диссертацию, посвященную исследованию германиевых и кремниевых силовых

выпрямителей. Первый непрерывный лазер на гетеропереходах был создан в

лаборатории Алферова. Эта же лаборатория по праву гордится разработкой и

созданием солнечных батарей, успешно примененных в 1986 на космической станции

«Мир»: батареи проработали весь срок эксплуатации до 2001 без заметного

снижения мощности.

Технология конструирования полупроводниковых систем достигла такого уровня,

что стало возможным задавать кристаллу практически любые параметры: в

частности, если расположить запрещенные зоны определенным образом, то

электроны проводимости в полупроводниках смогут перемещаться лишь в одной

плоскости – получится так называемая «квантовая плоскость». Если расположить

запрещенные зоны иначе, то электроны проводимости смогут перемещаться лишь в

одном направлении – это «квантовая проволока»; можно и вовсе перекрыть

возможности перемещения свободных электронов – получится «квантовая точка».

Именно получением и исследованием свойств наноструктур пониженной размерности

– квантовых проволок и квантовых точек – занимается сегодня Алферов.

В 2000 Алферов получил Нобелевскую премию по физике «за достижения в

электронике» совместно с американцами Дж.Килби и Г.Крёмером. Крёмер, как и

Алферов, получил награду за разработку полупроводниковых гетероструктур и

создание быстрых опто- и микроэлектронных компонентов (Алферов и Крёмер

получили половину денежной премии), а Килби– за разработку идеологии и

технологии создания микрочипов

[2] МАЙКЕЛЬСОН, АЛЬБЕРТ АБРАХАМ (Michelson,

Albert Abraham) (1852–1931), американский физик, удостоенный в 1907 Нобелевской

премии по физике за создание прецизионных инструментов и выполненные с их

помощью спектроскопические и метрологические исследования. В 1880–1882 он

стажировался в университетах Берлина, Гейдельберга, Парижа. Работая в Берлине у

Гельмгольца, заинтересовался проблемой обнаружения «эфирного ветра». Совместно

с Э.Морли создал новый интерферометр, позволявший достичь необходимой точности,

и в 1887 получил результат, который английский ученый Дж.Бернал назвал

«величайшим из всех отрицательных опытов в истории науки». Этот опыт стал

фундаментальным подтверждением специальной теории относительности. В 1890-е

годы он решил важную метрологическую задачу: провел измерение эталона метра в

единицах длины волны излучения кадмия. В эти же годы, заинтересовавшись

звездной спектроскопией, изобрел спектральный прибор высокой разрешающей

способности – «эшелон Майкельсона».

[3] ФЕЙНМАН, РИЧАРД ФИЛЛИПС (Feynman,

Richard Phillips) (1918–1988), американский физик, удостоенный в 1965

Нобелевской премии по физике (совместно с японским ученым С.Томонагой и

американским ученым Дж.Швингером) за работы по квантовой электродинамике.

Основные работы Фейнмана посвящены квантовой электродинамике, квантовой

механике, статистической физике. С помощью созданной Фейнманом в 1948

(независимо от Томонаги и Швингера) современной квантовой электродинамики

удалось преодолеть трудности, которые возникли при применении квантовой

механики в теории взаимодействия электромагнитного поля с электронами и другими

заряженными частицами. В 1949 Фейнман разработал способ объяснения возможных

превращений частиц – т.н. диаграммы Фейнмана (при этом позитроны

рассматривались как электроны, движущиеся вспять во времени). В квантовой

механике разработал метод интегрирования по траекториям. Создал теорию

квантованных вихрей в сверхтекучем гелии (1988), предложил применять методы

теории возмущений к проблеме квантования гравитационного поля. Фейнман – один

из авторов широко известного университетского курса лекций по физике.

[4] НЕЙМАН, ДЖОН ФОН (Neumann, John von)

(1903–1957), американский математик. Нейман внес значительный вклад в развитие

многих областей математики. Первые его работы посвящены основаниям математики.

Занимался функциональным анализом и его применением к квантовой механике.

Нейману принадлежит строгая математическая формулировка принципов квантовой

механики, в частности ее вероятностная интерпретация. В 1932 Нейман доказал

эквивалентность волновой и матричной механики. Исследование оснований квантовой

механики побудило его к более глубокому изучению теории операторов и созданию

теории неограниченных операторов. Труды Неймана оказали влияние на

экономическую науку. Третья область науки, на которую оказало влияние

творчество Неймана, стала теория вычислительных машин и аксиоматическая теория

автоматов. Настоящим памятником его достижениям являются сами компьютеры,

принципы действия которых были разработаны именно Нейманом.

[5] Изобретенная американским математиком

Дж. Конвеем «Жизнь» описывает популяцию условных живых клеток, развивающуюся во

времени под действием противоборствующих тенденций размножения и вымирания.

Действие игры моделируется на некой плоскости, разделенной на ячейки, каждая из

которых окружена восемью такими же ячейками (окрестность Мура). Основная идея

игры состоит в том, чтобы, начав с какого-нибудь расположения живых клеток (по

одной в ячейке), проследить за эволюцией их колонии под действием следующих

законов. Если живая клетка имеет в своей окрестности меньше двух или больше

трех соседей, то в следующем поколении она умирает, в противном случае —

выживает. Живая клетка появляется в пустой ячейке, если вокруг нее имеется

ровно три соседа.

Страницы: 1, 2, 3