Финансовый материализм

В случе создания постоянного мигания 1 и 0 (чем больше скорсоть мигания, тем в теории будет больше производительность), как это по заявленным данным создаётся в современном квантовом компьютере, можно добиться формального роста производительности систем, когда у вас при считывании информации происходит не выбивание процессором воспроизводимой линейной последовательности при каждом переключении или воспроизведении чего бы то ни было, которую вы переключаете, как каналы на телевизоре при каждом действии на экране монитора или гаджета, а происходит более быстрый и более производительный подбор нужной последовательности за счёт постоянного мигания 1 и 0 в процессе считывания и вывода образа, на этом можно добиться роста производительности, если создать быстрое мигание нужного количества условных транзисторов (ведь это будет уже и вовсе не транзистор). А при достижении роста вариативности образов на базовом уровне (не от 0 до 1, а от 0 до 10, а после с использованием алфавита и далее более сложные вариативные трёхмерные значения), сложно сказать о возможностях производительности в таком случае при неимении этой вариативности, поскольку рост вариативности уменьшает скорость формирования совпадения считываемого и выводимого процессором образа, хотя в случае 1 и 0 потребуется тоже время для совпадения комбинаций отражающих символы и большие последовательности, но за счёт постоянного совпадения из-за низкой вариативности базовых значений мигающей информации (1,0) несовпадение минимально и скорость формирования совпадения максимальна. Концепции разные и могут вкладываться в совершенно разные разработки, а в перспективе эти разработки могут комбинироваться для достижения определённых технологических результатов, в общем здесь вопрос становится в плоскость возможностей наращивания производительности и создания сложных систем в целом, в том числе искусственного интеллекта (ИИ), который невозможен в рамках существующих цифровых систем, поскольку они не способны формировать решения непрограммного типа в ситуациях возникающих впервые, то есть воспринимать эти ситуации, анализировать их и адекватно адаптироваться к ним не имея их в памяти. Любое решение современных цифровых систем, это програмное линейное воспроизведение памяти или реакция без адаптационной выработки решений, и даже теоритически если попытаться срастить интеллект из этих систем, нужно огромное количество памяти для формирования не просто алгоритмов поведения в огромном вариативном диапазоне при формировании нечто похожего на интеллектуальную адекватность поведения, нужна возможность изменить эти алгоритмы самостоятельно и адекватно ситуации программным образом, где сама суть программности исключает это, поскольку система выстраивается сугубо по заданным алгоритмам, в ней нет произвольности, но эту произвольность предстоит разработать на физическом уровне, а ни на виртуальном уровне современных систем, где она невозможна, иначе сам поиск решений для их принятия должен иметь это решение в опыте и памяти системы, а это значит, что такая система не сможет создать то, чего не существует или не сможет отреагировать на то, чего ещё не существовало, то есть для выработки несуществующих решений и результатов в системе должен быть заложен алгоритм комбинирования решений (их деформации, диссоциации и ассоциации, разрыва и сращивания) для выработки/создания формы несуществующего, но подходящего решения в наиболее оптимальном соотношении существующих вариаций решений при возможности запомнить результат, отбраковать его в случе последующей неудачи и в процессе событий попытаться подобрать другой вариант, создавая его, то есть адаптировться наиболее эффективным образом и постоянно корректиуря процесс адаптации наиболее оптимальным образом, для этого нужно огромное количество памяти для запечатления существующих вариаций событий и поведения относительно них при программном изменении этих вариаций относительно изменений ситуации, то есть программа должна себя менять и перестраивать, что достаточно сложно и будет выглядеть нелепо при использовании современной электроники, поскольку это будет линейным повторением того, что условно хорошо или приносит успех без способности осмысления и творческого принятия решений за рамками линейной привычки к успеху при обхождении неудачии, такая система не сможет создавать, как создаёт человеческий интеллект, хотя она сможет бесконечно копировать своё подобие в автоматизированном и весьма гибком режиме, но вот при создании действительно ИИ способного осмыслять сложные вещи и создавать небывалое с ориентацией на достижения и увеличение результатов (при рекомбинации памяти на физическом уровне системы для адаптационного создания решений и творчества), тогда при возможности воспроизвести себя такая система сможет нам существенно помочь в сложных задачах и трудной работе, нам не придётся заниматься опасной и тяжолой работой, это будет делать искусственный интеллект без какой-либо усталости и обременения, а мы будем заниматься контролем, расчётами, настройкой ИИ и мыслями о других достижениях в науке и технике.