Математическое моделирование процессов в твердых телах дало важные сведения касательно того, каким образом «группировать» протекающие там процессы с целью их совместного использования. Стало понятно, что континуальные вычислители легче строить на базе явлений, параметры которых сильно взаимосвязаны, - например, магнитоэлектрических, термомеханических, электронно-механических процессов, фотонно-фононных взаимодействий и т. д. Для формализации синтеза континуальных систем обработки данных предпринимались попытки использовать аппарат теории автоматов и строить графы взаимодействия физических процессов, где каждый элементарный автомат представляет то или иное физическое явление в твердом теле, а ребра графа описывают взаимовлияния.
Отдельно стоит упомянуть проекты использования квантовых процессов в твердых телах. Чтобы не связываться с техническими трудностями получения и поддержания экстремально низких температур, многие исследователи занялись разработкой приложений квантовой оптики твердых сред, большинство явлений которой протекают при обычных температурах. Вероятно, самым поразительным результатом этих работ можно считать фотонные кристаллы - искусственно синтезированные твердотельные структуры, обладающие рядом необъяснимых с позиций классической оптики свойств, а также способностью воспринимать и обрабатывать информацию, «закодированную» в параметрах когерентного оптического сигнала. Однако инженерные методики конструирования вычислительных сред на базе фотонных кристаллов еще предстоит создать. - Ю.Р.
Меж нулем и единицей
Впрочем, грех жаловаться - этот принцип оказался столь гибким в приложениях, что даже принципиально новые идеи вычислительных устройств (например, нейроподобные сети или системы с нечеткой логикой) вначале реализуются в виде программ для «обычных» компьютеров. Зачастую они в этом виде так и остаются навсегда… Все это наводит на мысль, что, возможно, «компьютеры послезавтрашнего дня» с точки зрения «железа» не будут чем-то особенным отличаться от нынешних, но вот процессы, протекающие в их недрах, скорее всего, будут совсем другими.
Вот об этих «других процессах» мы и поговорим.
Аналоговые вычислительные машины (АВМ), как известно, устроены не по принципу арифмометра. Обрабатываемая информация в них представляется теми или иными физическими величинами - чаще всего электрическими: напряжением, током, сопротивлением, реже - частотой или интервалами времени. Однако во всех случаях это измеряемые величины, которые доступны непосредственному измерению при помощи прибора.
Кроме измеряемых величин, физические процессы характеризуются также вычисляемыми параметрами, которые недоступны непосредственному измерению прибором и в то же время не всегда сводимы к простым процедурам арифметических манипуляций с измеряемыми величинами. Вычисляемые параметры тоже являются аналоговыми величинами, так как могут непрерывно приобретать любые, сколь угодно мало отличающиеся друг от друга значения. Принципиально важно, что эти величины тоже могут быть носителями информации, подлежащей обработке или запоминанию.
Обратим внимание на одну из богатейших по своим информационным возможностям аналоговую вычисляемую величину - вероятность. Именно то, что вероятность всегда вычисляется и предстает перед нами в виде цифры, маскирует ее аналоговую «сущность».
Отметим также, что вероятность наступления какого-то события (например, переключения триггера) как величина или параметр, характеризующий какой-либо физический процесс, объективно существует даже тогда, когда мы ее не знаем или не можем вычислить. Это очень важное замечание! Постепенное осознание этого обстоятельства позволило в течение тридцатилетней истории работ над вероятностными вычислителями прийти к принципиально новым идеям в этой области; впрочем, об этом поговорим чуть позже.
В 1970-х годах начались активные теоретические исследования и разработки так называемых стохастических вычислительных машин, основанных на вероятностном представлении информации. Переменные и константы в этих аналоговых машинах представлялись вероятностями переключения цифровых логических элементов. Другими словами, информация кодировалась вероятностью, которая в силу своих фундаментальных свойств может принимать непрерывный ряд значений в интервале от 0 до 1.