Журнал «Компьютерра» №25-26 от 12 июля 2005 года

Во-первых, быстродействие. Производительность цифровых процессоров зависит от частоты, разрядности и распараллеливания вычислительных процессов. У аналоговых вычислителей таких ограничений нет, но есть много своих специфических «минусов» и существует упоминавшийся выше критерий реализуемости (поскольку аналоговый процессор - это, собственно, физическая обрабатывающая среда «в чистом виде»). А что, если окружить цифровой процессор виртуальной аналоговой «оболочкой»? Из чего ее сделать? Вариант ответа: эта «оболочка» может представлять собой стохастический вычислительный процесс, оперирующий вероятностями, и тогда отпадают ограничения по быстродействию!

Во-вторых, отсутствие необходимости в программировании. Раз нет программирования, следовательно - самообучение? Да. Нейроподобные сетевые структуры. Об их свойствах написаны горы книг, однако сейчас имеет смысл отметить следующее: нейросети - аналоговые обрабатывающие среды, которые мы давным-давно научились реализовывать в качестве «оболочек» над цифровыми процессорами, но… Но при этом нейросети, реализованные в форме программ, оперирующих цифровыми входными сигналами, сами становятся цифровыми, теряя в быстродействии и в качественных показателях. Один из перспективных вариантов разрешения этого противоречия заключается в создании стохастических нейроалгоритмов, позволяющих сохранять аналоговые принципы функционирования нейросетей при цифровом моделировании(Большая работа в этом направлении проводилась в Киевском институте кибернетики им. В. М. Глушкова под руководством академика Н. М. Амосова, в частности, Э. М. Куссулем, А. М. Касаткиным, Л. М. Касаткиной, Т. В. Федосеевой).

В-третьих, отсутствие жестких алгоритмов функционирования - свойство, открывающее возможности адаптивного поведения и динамического целеполагания. Исследования в этом направлении, проводившиеся у нас и за рубежом, показали, что глубинная суть этих процессов с достаточной степенью адекватности описывается лишь аппаратом теории динамического хаоса. Иными словами, чтобы воссоздать «на практике» обрабатывающую среду, обладающую требуемым «поведением», необходимо либо каким-то образом синтезировать ее «в железе», либо смоделировать нужный тип нелинейной динамики. Во втором случае для этого легче всего использовать все те же стохастические нейросети или матрицы вероятностных клеточных автоматов.

По существу, создавая нейросетевую модель нелинейной динамической системы с нужным нам поведением (не детерминированным, а в среднем!), мы тем самым создаем еще одну «оболочку» - уже вторую! - над исходной физической обрабатывающей средой - цифровым процессором.

Портрет героя

Впечатляющей футуристической картины под названием «Процессор будущего» не получилось. Жаль, если я кого-то разочаровал. Но мне действительно представляется маловероятным резкий (с чего бы вдруг?! И у кого?) рост интереса к созданию каких-то принципиально новых обрабатывающих сред физического уровня - электронных, биологических и даже квантовых.

Гигантский прогресс технических характеристик обычных микропроцессоров и, что особенно важно, накопление огромного арсенала средств разработки - как самих микросхем, так и программного обеспечения всех уровней, - как мне кажется, породили своеобразную «потенциальную яму», «выпрыгнуть» из которой чрезвычайно трудно - нужно много энергии, аналогом которой в данном случае выступают деньги.

Впрочем, всегда есть ненулевая вероятность «туннельного просачивания» сквозь стенки любых потенциальных ям. И для этого, как известно, не нужно много той самой «энергии»!

Практичная теория: день открытых дверей в творческой лаборатории изобретателя

«Физические эффекты и явления - костяк той самой физики, которую современный изобретатель годами изучает в школе и в институте. К сожалению, изобретательскому применению физики там не учат… Изобретателям надо присматриваться к давно знакомым эффектам и явлениям, приучаясь видеть в них рабочие инструменты для творческого решения изобретательских задач».

Генрих Альтшуллер, «Алгоритм изобретения»

Начну с главного тезиса. Все технические системы, устройства и приборы были кем-то изобретены.