Компьютерра PDA N150 (17.12.2011-23.12.2011)

А как в таком случае можно управлять движением космических кораблей? Решая ограниченную задачу трёх тел, вычисляют движение тела малой массы (космического корабля) и поле притяжения двух крупных тел (например, Земли и Луны), на движение которых малое тело не влияет. А кроме того, управление космическими кораблями включает в себя постоянное внесение корректив в их движение.

Постойте-постойте. Ведь реальные небесные тела (кстати, представляющие из себя не материальные точки, а сплошь и рядом сложные комплексы из многих частей с разной плотностью) не производят никаких вычислений, решая, куда им двигаться! Как им это удаётся?

Другой пример. Почти в каждой клетке нашего тела непрерывно работает множество рибосом - молекулярных роботов, соединяющих аминокислотные остатки в соответствии с программой, отражённой в структуре РНК. В секунду к цепочке присоединяются десятки аминокислот, несколько секунд - и сложный белок готов. Синтезированный полимер представляет собой гибкую цепочку, на которой регулярно расположены разнообразные радикалы - заряжённые и нет, полярные и неполярные, способные к взаимодействию друг с другом и индифферентные. Белковая цепь начинает сворачиваться определённым образом ещё по мере своего роста; иногда на характер такого сворачивания влияют белки-шапероны (их название происходит от "шафера", в нашей традиции называемого "свидетелем"), в некоторых случаях уже синтезированная цепь подвергается химической модификации, влияющей на взаиморасположение её частей.

Задача моделирования конформации (пространственного расположения) молекулы белка - одна из сложнейших расчётных задач, решаемых на современных компьютерах. Почему это так сложно для современных компьютеров и так просто для молекул белка, сворачивающихся безо всяких раздумий?

Потому что алгоритмы наших вычислений не соответствуют характеру взаимодействия в нашей физической действительности. Мы просчитываем линейные цепочки причинно-следственных отношений. Эти цепочки - ветвящиеся, и количество вариантов в них нарастает, как число зёрен в легенде о награде для изобретателя шахмат. Просчёт всех - астрономическая задача; приходится просчитывать лишь некоторые, которые определённый алгоритм выбирает как наиболее перспективные, но всё равно такая задача оказывается необычайно сложна. Может, ситуацию исправят квантовые компьютеры?

Сама идея построения квантового компьютера связана с попыткой уйти от использования последовательных алгоритмов. Как было бы хорошо, если бы мы не решали операции шаг за шагом, а запустили бы запутанные частицы в состоянии суперпозиции. Они сразу испытают все возможные варианты решения проблемы, а потом из них лишь надо будет выбрать тот, который нас устроит.

Вас удивляет, что развитие квантовых компьютеров отстает от эволюции традиционных, алгоритмических? Тут дело не только в том, что они основаны на более сложной физике (при построении традиционных компьютеров тоже приходится вовсю использовать квантовую механику). Проблема в том, что их логика принципиально отлична от нашей.

А как могло получиться, что наша логика, с помощью которой мы познаем физическую действительность, работает иначе, чем сама эта действительность? Если бы мы были созданы по образу и подобию Творца этого мира, можно было бы ожидать, что мы обладали бы в чём-то подобным Ему мышлением (ну, пусть более слабым, но всё же...). Если бы наша способность к логическим рассуждениям была основана исключительно на культуре, можно было бы научить человека думать и решать не так, как большинство людей, а так, как "думает" и "решает" физический мир вокруг нас. Но это всё - фантазии. Мы ограничены нашей природой, и наше мышление развивается на совершенно определённой биологической основе. А развивалась эта основа для решения вполне определённых задач.

Вам понятно, что специализированная микросхема, "заточенная" под определённые операции, может выполнять их эффективнее неспециализированного процессора, на котором можно запускать множество различных процессов? Наш нынешний мозг - относительно неспециализированный процессор, но развился он путём разнообразных апгрейдов достаточно специализированного устройства.

Вспомните видео из предыдущей колонки. Вы думаете, чтение следов - простая задача? Читатели упрекали меня, что я-де высокомерно считаю человеческое умение ориентироваться по следам более совершенным, чем таковое, например, волка. Конечно, в умении поймать запах добычи низовым чутьём (или почувствовать её приближение верховым) мы волку не конкуренты.