Процессоры и будущее железяк
Сегодня хочу обсудить очень непростую тему. С одной стороны, хочу подтолкнуть всех к размышлению о том, что нас может ждать в будущем в плане развития электронных устройств, а с другой стороны, хочу рассказать, как работают эти самые электронные устройства, а точнее говоря, как работает их главный мозг — процессор. И рассказать таким образом, чтобы стало понятно всем и каждому, даже тем, кто раньше о начинке девайсов и не задумывался. Ведь кишки компьютера — это вполне понятная и логичная штука, а не нечто необъяснимо сложное. Но не стоит бояться, а давайте просто попробуем разобраться с этим хозяйством по порядку!
Как известно, любую тему надо начинать с самых азов, чтобы потом развернуть до полного понимания. Начинаешь c 1+1, а заканчиваешь высшей алгеброй. Поэтому мы начнем с транзисторов, чтобы закончить квантовыми компьютерами. И, поверьте, всё не так страшно, как кажется.
Я считаю, что одна из самых важных дат для современного человечества — это 23 декабря 1947 года. В этот день на свет появилось важнейшее изобретение ХХ века — биполярный транзистор. Именно это устройство позволило уменьшить размеры компьютеров, в которых прежде использовались электронные лампы. Компьютеры, прежде занимавшие целые этажи, стали уменьшаться и уменьшаться, пока не нырнули к вам в карман в виде смартфонов.
Для многих людей слово транзистор — это уже загадка, одним своим звучанием вызывающая сонливость. Но, как обычно, всё не так уж и сложно. Транзистор — это радиоэлемент, который обладает одним чрезвычайно важным свойством — это электронный переключатель, который позволяет включать и выключать электрический сигнал. При этом у него нет механических элементов, это твердотельное устройство с тремя ножками, так называемый триод. У каждой ножки есть свой функционал и свое название: эмиттер, коллектор и база.
Один из самых понятных образов транзистора — это водопроводная труба, на которой расположен ручной клапан. Если клапан открывать и закрывать, то можно управлять потоком внутри трубы: либо пропускать его, либо же полностью перекрыть его течение. Точно также и ток по проводникам поступает в транзистор, как в трубу с клапаном. Та сторона проводника, где ток поступает — это коллектор. Клапан на трубе — это база. А та часть откуда ток выходит (или не выходит, в зависимости от положения клапана) — это и есть эмиттер.
Итак, у нас есть транзистор, основная функция которого либо пропускать входящий в него электрический сигнал, либо не пропускать. По сути с эмиттера (это наша труба после клапана) мы можем получать сигнал, который можно записать двоичным кодом: есть сигнал, как бы течет вода, — это единица; нет сигнала, то есть вода не течет — это ноль. Управляя базой транзистора, то есть нашим клапаном, можно при помощи электрических сигналов единицами и нулями сообщить любые данные в двоичном коде. Почти как азбука Морзе, только со скоростью света, поскольку скорость движения электрического тока равна скорости света.
Теперь представьте, что транзисторы расположены в некой последовательности, в электрической цепи. В цепь поступает электрический ток, а в зависимости от порядка соединения транзисторов и настроек клапанов у каждого из них, цепь дает некий общий выходной сигнал — всё те же единичку или нолик, логическое да/нет, наличие или отсутствие воды в трубе. Таким образом при помощи определенного расположения транзисторов в цепи можно выполнять простейшие битовые операции. Это уже называется — логический вентиль.
Всего простейших битовых операций или логических вентилей — семь. Самый простой — это вентиль NOT или НЕ: когда поступающий сигнал не совпадает с выходным сигналом. Его логика следующая: либо на входе в цепь транзисторов поступает электрический сигнал, а на выходе сигнала нет, либо же, наоборот, на входе в цепь сигнала нет, а на выходе есть. Похожим образом организованы и другие простейшие битовые операции: И, ИЛИ, НЕ И, НЕ ИЛИ, исключающее ИЛИ, исключающее ИЛИ с инверсией.
Объединение подобных логических вентилей в группы, то есть когда они последовательно влияют на результат друг друга, — это уже блоки, которые используется для проведения простейших математических вычислений. Например, подобный блок может выполнять такие действия как: сложение, вычитание, а также обслуживать все элементарные логические функции. Подобные математические или логические действия называются операндами, а вот уже их объединение в группы — это комбинационные логические схемы или так называемые арифметико-логические устройства. Поэтому именно из таких блоков логических вентилей, состоящих из последовательных цепей транзисторов состоит процессор, который выполняет арифметические и логические действия. Все ни раз видели, что у процессора много ножек: туда поступают сигналы для передачи транзисторам, находящимся внутри, и ножки же служат для получения ответных сигналов, которые потом идут на плату. Опять же в виде нулей и единиц: то есть есть сигнал и нет сигнала.
Но для того, чтобы начать производить любые арифметические или логические вычисления, необходимо некое процедурное решение, чтобы управлять подаваемыми электрическими сигналами, которые поступают в процессор. Этим занимается машинный код, то есть инструкция-программа, которая сообщает когда и в какую цепь процессора надо подавать электрический сигнал. Для создания машинного кода, понятного электрической плате, на которой расположен процессор, используется специальный язык — ассемблер. Команды этого языка полностью соответствуют командам процессора. Дальше есть языки более высокого уровня, которые всё больше и больше упрощают человеку общение с компьютером. Чем выше уровень языка программирования, тем он понятнее простому человеку, а не только узкому специалисту.
Резюмируем: твердотельные транзисторы при заданных параметрах базы могут выдавать 1 или 0. Если объединить каскады транзисторов в определенных последовательностях, то при помощи клапанов можно выполнять простые логические действия. Если эти логические действия объединить в группы, то можно уже выполнять арифметические вычисления. Если полученные группы объединить уже в группы таких групп, то можно производить сложные математические вычисления. А вот чтобы отправлять на транзисторы электрические сигналы для выполнения подобных вычислений, придуман комплекс команд, так называемый машинный код. Он очень трудоемкий, чтобы работать с ним вручную, поэтому были придуманы интерпретаторы — то есть низкоуровневые языки программирования. Но они тоже очень сложны и имеют громоздкий код, поэтому для них тоже придуманы интерпретаторы — более высокоуровневые языки программирования.
С тем, как работать с транзисторами разобрались. Теперь вопрос: сколько же транзисторов помещается в современных процессорах? Тех, кто не в курсе, ответ обескуражит. Их там миллиард и более! Размер каждого электронного компонента внутри процессора всего лишь несколько нанометров. Нанометр, если что, — это 0,000000001 метра, а размер современного транзистора — всего лишь 14 нанометров. Считается, что пределом для компонентов является 5 нм, потому что при меньших размерах начинают возникать квантовые эффекты, из-за которых электроны соседних ячеек начинают влиять друг на друга, создают помехи, ведущие к ошибкам.
В 1965 году один из основателей компании Интел — Гордон Мур, сделал эмпирическое наблюдение, которое впоследствии назвали Законом Мура. Оно звучит так: количество транзисторов, размещаемых на кристалле интегральной схемы, удваивается каждые 24 месяца. Учитывая, что размер транзисторов уже сейчас 14 нм, а минимальным значением является 5 нм, ждать этих предельных значений осталось недолго — ориентировочно в 2026 году. Можно сказать, что современная полупроводниковая промышленность приблизилась к своим физическим пределам, и дальнейшее соблюдение закона Мура становится невозможным. Это связано не только атомарной природой вещества, но и принципом Ландауэра, согласно которому с ростом вычислительной мощи логической схемы пропорционально увеличивается количество выделяемого тепла. Дальнейшее уменьшение транзисторов приведет, помимо квантовых помех, еще и к разрушительным перегревам кристаллической решетки кремния.
Сейчас дополнительные вычислительные мощности получают за счет распараллеливания процессов, создавая многоядерные архитектуры, где есть несколько процессоров и одно адресное пространство, собирающее сигналы. Но в любом случае, дальнейшее развитие, после получения предельных физических значений, возможно только путем увеличения количества ядер, однако далеко не все процессы можно распараллелить. Возникает логический вопрос: как же будет развиваться процессорная архитектура дальше, после 2026 года?
Паша — ты опоздал! Сюся! Пока делал съемку (24 октября 2020), потом монтаж, потом всё остальное, — Apple уже успело объявить (новость от 11 ноября 2020) о процессорах c 5нм транзисторами — M1 от Apple… Вот и всё!
На секунду вернемся к нашим транзисторам. Они, как мы уже обсуждали, передают информацию в двоичном коде, где есть всего два значения: один и ноль — это значение называется бит. Именно при помощи двоичного кода производятся все вычисления на наших электронных устройствах. Но есть на свете решения, которые позволяют работать не в двоичной системе, а в более широком спектре или же создавать параллельные миры значений. Сложно? Ничего, сейчас разжуем на примитивах.
Самое грандиозное решение на сегодня — это квантовые компьютеры. В них вместо транзисторных процессоров используются квантовые процессоры. Вся обслуживающая инфраструктура таких компьютеров аналогична той, к которой мы привыкли, никаких квантовых мониторов и мышей. Мало того, когда речь идет о квантовых компьютерах — это совсем не означает, что внутри них находятся исключительно квантовые процессоры, которые полностью заменяют транзисторные. Можно уверенно сказать, что компьютеры будущего будут обслуживать одновременно и квантовый процессор, и привычный кремниевый процессор на максимально маленьких транзисторах, а еще и процессор видеокарты, который уже сегодня на себя забрал основную часть задач вычислений, касающихся графики. Вычисления, по сути, останутся теми же, но логика несколько изменится. А чтобы понять, как это всё вместе будет работать, необходимо разобраться, что же это такое — квантовый процессор.
Для начала необходимо отметить, что квантовые процессоры не используют биты, они используют квантовые биты, или так называемые кубиты. Если вы попробуете найти в сети понятное объяснение кубита, то в 99% случаев услышите, что квантовый кубит одновременно может быть и нулем, и единицей. В отрыве от понятного объяснения — это какая-то непонятная абстракция. Короче, без поллитра не разобраться. Да и внятного объяснения, что такое квантовый процессор вы тоже не найдете. Но мне просто необходимо как-то переложить всё это на человеческий язык, чтобы перейти к следующей теме.
Итак, поехали! Для тех, кто забыл физику или не проходил этого вовсе, напоминаю, что квант — это неделимая часть какой-либо величины. Например, фотон — это квант электромагнитного поля. Но порой квантами являются гипотетические части величин. Гравитон, например, — это гипотетическая элементарная частица гравитационного взаимодействия. А хронон — это гипотетический квант времени. Поэтому когда говорят квантовый процессор, то подразумевают, что это процессор, который работает на самых минимальных носителях информации, которые являются неделимыми, то есть на элементарных частицах. В квантовом компьютеростроении они называются квантовые объекты.
Чтобы вообще объяснить принципы и логику работы с такими объектами, обычно используется очень простой и понятный пример с монеткой. Представьте, что вы подбросили монетку, и она вращается в воздухе, но еще не успела упасть к вам на ладонь. Если вспомнить про стандартные биты и представить, например, что у монетки “орел” — это “единица”, а “решка” — это “ноль”, то квантовый кубит — это вот та самая летящая и вращающаяся монетка, которая то ноль, то единица, то снова ноль, то снова единица, — и так бесконечно и со скоростью света.
Несмотря на сумасшедшую скорость, у любой элементарной частицы есть спин вращения, а также ее магнитная направленность, как у стрелки компаса, по которой можно определить ее состояние, то есть в каком положении находится монетка во время вращения. Можно определить ее положение и дать этому положению определенное значение от 0 до 1.
Теперь вернемся к терминологии физики. Пока наша монетка вращается, она находится в суперпозиции, потому что не является ни нулем, ни единицей, при этом одновременно является и тем, и другим. Если сразу подкинуть горсть монет, то они будут не просто вращаться, а еще и ударяться друг об друга, создавая квантовую запутанность. Этих двух образов достаточно, чтобы перечислить четыре важнейшие функции квантовых объектов в квантовом процессоре:
- Квантовый объект должен находиться в суперпозиции до момента измерения. То есть монетка должна всё время вращаться.
- Квантовый объект должен выполнять теорему о запрете клонирования. Это утверждение квантовой теории о невозможности создания идеальной копии произвольного неизвестного квантового состояния.
- Квантовый объект должен иметь два пограничных состояния. Это состояние в начале спина вращения и в момент разворота направления энергии на 180° от начального.
- Квантовые объекты должны запутываться между собой, чтобы таким образом образовывать квантовые системы для вычислений. То есть монетки должны сталкиваться и влиять друг на друга. Это и есть квантовая система, которая находится в суперпозиции всех возможных состояний объектов, из которых она состоит.
Выдыхаем!
И есть еще последнее, что надо отметить, прежде, чем мы перейдем к более простым и понятным, но более важным вещам. Учитывая, что вращение элементарных частиц происходит со скоростью света, то фактически утверждение, что они одновременно и ноль, и единица — можно считать верным.
Теперь мы двигаемся дальше, но уже в область вычислений. Как мы подробно обсуждали выше, для логическо-арифметических вычислений в транзисторных процессорах используются логические вентили. Однако для реализации вычислений при помощи кубитов были созданы квантовые вентили. Не сложно догадаться, что вентили, созданные для транзисторных вычислений, совершенно не подходят для квантовых вычислений. Ведь квантовые вентили одномоментно выдают колоссальную массу разных значений, которые надо сравнить и проанализировать, используя какую-то специальную логику.
Подробно останавливаться на принципах их работы не буду, также как не буду углубляться в детали, как считывается состояние кубита, чтобы определить его значение. Тот, кто хочет копать настолько глубоко, вряд ли нуждается в моем повествовании. Давайте пока что просто примем тот факт, что мы можем прочитать значение квантового вентиля и можем выполнить при помощи него простую логическую операцию. Предлагаю рассмотреть головоломку IX века про козу, капусту и волка, которую я переделал в квантовую логику. Если кто не знает эту логическую задачу, то оригинал звучит следующим образом:
Однажды крестьянину понадобилось перевезти через реку волка, козу и капусту. У крестьянина есть лодка, в которой может поместиться, кроме самого крестьянина, только один объект — или волк, или коза, или капуста. Если крестьянин оставит без присмотра волка с козой на берегу, а повезет капусту, то волк съест козу; если крестьянин оставит без присмотра козу с капустой, коза съест капусту. Как крестьянину перевезти на другой берег всё своё имущество в целости и сохранности?
Теперь давайте квантово переделаем эту головоломку. Представьте, что у вас есть две лодки и вам надо переправить на другой берег козу, капусту и волка, правильно рассадив их по лодкам. Каждая лодка делает только одну ходку с одного берега на другой. Задача заключается в том, чтобы на другую сторону приплыли все три объекта. При этом в нашем случае лодка не имеет ограничений по количеству мест.
Если посадить в одну лодку козу и капусту, то в этой лодке на другую сторону приплывет только коза, потому что капусту она по дороге сожрет. Если козу посадить с волком, то приплывет, соответственно, только волк, а коза будет сожрана. И так далее. Давайте рассмотрим эту задачу в виде матрицы. Итак, предположим, что одна лодка имеет номер — 0, а вторая — 1. Каждый объект может быть помещен либо в одну лодку, либо в другую и таких вариантов у нас получается 8:
В столбце с результатами я решил указать количество объектов, которое приедет на другую сторону при указанном размещении по лодкам. Из полученных результатов видно, что капуста и волк должны плыть в одной лодке, а коза должна плыть отдельно, тогда все втроем будут живы и здоровы. В первом и последнем случае всё зависит от последовательности посадки в лодку: если коза успевает съесть капусту, то приплывает только волк, который съест сытую козу. Либо же он успевает съесть козу и приплывает на другой берег вместе с капустой. В любом случае, оба эти варианта не лучшее решение, потому что, как минимум одного предмета мы не досчитаемся.
Чтобы решить эту задачу простым транзисторным процессором, необходимо произвести перебор вариантов. Сейчас у нас две лодки и три предмета — это 2³ = 8 вариантов. Если же у нас всё те же две лодки, но уже 25 предметов — то получается 2²⁵ или 33 554 432 варианта. А если у нас 100 предметов, то это уже 1.2⨉10³⁰. Чтобы посчитать такое количество комбинаций современными машинами, нужно порядка 3⨉10³⁷ лет. Даже если распараллелить процессы, вся солнечная система успеет погибнуть прежде, чем будет получен результат. Обратите внимание, что это всего лишь 100 предметов!..
“А что же будет в случае с квантовым процессором?” — спросит любопытный суслик. Так вот, кубит как квантовый объект непрерывно реализует одно из двух своих состояний, — он находится в суперпозиции состояний, то есть находится в обоих своих граничных состояниях одновременно. Если представить местонахождение одного объекта (козы, капусты или волка), как кубит, тогда возникает два параллельных мира, где каждый из объектов находится одновременно и в одной лодке, и в другой. Чтобы сделать связанную систему, все три кубита надо запутать и получить 8 параллельных миров.
Суть квантовых вычислений при помощи квантовых вентилей заключается в том, что вычисление происходит во всех параллельных мирах одновременно. Для простоты понимания объясняю: квантовый компьютер запускает 2^N параллельных процессов решения, каждый из них работает лишь над одним возможным вариантом, а итоговый результат собирается в виде суперпозиции решения или вероятностного распределения ответов. То есть при повторных пересчетах все результаты соединяются в одно значение. Сейчас объясню!
Представьте, что вы пришли на завод черных и белых шариков для игры в Го. Все шарики, не сортируя по цвету, в конце дня сложили в один мешок. В этом мешке 500 000 белых шариков и 500 000 черных. Вам надо определить, сколько шариков какого цвета в мешке. Логика транзисторного процессора заключается в том, чтобы достать каждый шарик и идентифицировать по цвету. Сделать миллион итераций и посчитать результат.
Логика квантового процессора другая. Вы запускаете одновременно 2^N экспериментов, в каждом из которых вы хаотично достаете из мешка шарик, потом записываете его цвет. Если вы проведете подобную манипуляцию, допустим, 8 ил 16 раз, то есть вероятность, что в рамках этих попыток выпадут шарики только одного цвета. Однако, если вы проведете подобный эксперимент одновременно в 33 миллионах параллельных миров, то вы получите некое среднее значение, которое будет составлять что-то вроде 49,9998% черных и 50,0002% белых. То есть для получения результата работы квантового компьютера надо многократно запустить квантовый алгоритм на одном и том же входном наборе данных и усреднить результат. Но, как вы видите из эксперимента с шариками, квантовый компьютер предполагает ошибку, небольшую погрешность, неточность, даже если параллельных миров будет миллиард. Именно поэтому я и сказал, что транзисторный процессор никуда не денется, потому что квантовое вычисление надо будет по-быстрому проверить.
Казалось бы: блин, какая офигенная штука! Почему же ее не внедряют повсеместно уже сейчас? Ответ немного вас обескуражит. Во-первых, очень мало времени, чтобы произвести вычисления… Буквально 150 миллионных долей секунды. Всё. Дальше возникает декогеренция — процесс, вызываемый взаимодействием квантовомеханической системы с окружающей средой. Во время протекания этого процесса у самой системы появляются классические черты, которые соответствуют информации, имеющейся в окружающей среде. Например, происходят температурные перепады, изменение давления или мимо пролетает какой-нибудь случайный фотон. Причем речь идет о супер-микро изменениях для человека, но катастрофических изменениях для системы. Поэтому сегодня квантовые системы полностью изолируют, используя крайне низкие температуры и высокий вакуум. Однако прогресс в развитии этого рода вычислений идет постоянно, пусть и не семимильными шагами, но идет. И, кстати, за эти 150 микросекунд квантовые процессоры успевают произвести не так уж и мало вычислений!
Но, как вы видите, предел развития транзисторных процессоров наступит уже буквально завтра (UPD: уже наступила), а эффективную реализацию квантовых процессоров ждать не скоро. Так что же нам делать сейчас? Мне лично кажется, что между этими двумя берегами обязательно должен быть перекинут мост. И задумки на этот счет — существуют, несмотря на то, что они не так популярны и известны, как транзисторные или квантовые процессоры. На одном из таких решений я бы хотел сегодня более подробно остановиться. И речь пойдет о гипотетическом спектрально-вычислительном процессоре.
Изначально идею подобного решения мне принес замечательный человек по имени Марк Изотов. Какое-то время назад мы начали с ним прорабатывать эту тему и даже строить экспериментальный стенд, несмотря на географическое отдаление друг от друга. Сегодня актуальность концепции Марка у меня лично не оставляет никаких сомнений. Поэтому давайте вместе разберемся, что она из себя представляет…
В конце XVII века великий ученый Исаак Ньютон обнаружил, что простой «белый» свет, пройдя через призму, распадается на непрерывный спектр, состоящий из семи составных цветов. При этом если все цвета полученного спектра замешать обратно, то они образуют обратно «белый» свет. В своей работе «Оптика или трактат об отражениях, преломлениях, изгибаниях и цветах света», он опубликовал результаты своих опытов и объяснил их природу, показав, что цвет — это собственное свойство света, а не вносимое призмой.
Так вот, в основе спектрально-вычислительного процессора, как вы должно быть уже догадались, лежит не электрический сигнал, а свет и его спектральное преломление. Основными операционными элементами являются: источник света, спектр-генерирующий элемент и проекционный приёмно-преобразующий элемент.
С источником света всё понятно — это узконаправленный белый лазер с температурным фактором. Со спектро-генерирующим элементом, который фактически выступает в роли базы транзистора, тоже всё более-менее просто — это призма или дифракционная решетка, плюс светофильтры. А принимающие сигнал элементы — это фото-ячейки, чувствительные к цветовому спектру, соединенные между собой проводниками, образуя маршруты по аналогии архитектуры процессора. Вот, в общем-то, и всё.
Основная задача, которую необходимо решить, — это фотоячейки, то есть возможность явно различать весь спектр по длинам волн и преобразовывать в определенный цифровой сигнал. При этом в одной фото-ячейке должно быть восемь фоточувствительных органов, каждый из которых должен воспринимать только свою длину волны и игнорировать другие. Одним из гипотетических вариантов существования такого органа может быть многоуровневый кристалл, своего рода матричная сетка, с нанесенным на каждом уровне элементом, который преобразовывал бы полученный спектр в сигнал. Сам кристалл играл бы роль фильтра, который отсеивал бы или поглощал волны ненужной длины.
Такт двух и более независимых световых цепей могут давать эффект диффузии спектра. При точной калибровке позиционирования фото-ячеек, подобные диффузии дадут возможность создать новые матрицы решений для логических вентилей. На выходе логический вентиль дает не бинарное значение (1 и 0), а спектральное — назовем его “спектробит”, состоящий из всей длины цветовой шкалы.
Увы, до завершения проекта нам еще далеко, поэтому если есть желающие подключиться к процессу, понимающие в оптике, физике и математике, — добро пожаловать! Давайте попробуем сделать такую хреновину вместе!
Но мы двигаемся дальше.
Помимо спектрально-вычислительного процессора, есть и другие решения, которые могут выступить мостом между квантовым и транзисторным процессором. Например, графеновые транзисторы, а также процессоры с их использованием. Потенциально они могут функционировать на невероятной тактовой частоте — 427 ГГц. Всё бы хорошо, вот только графен чрезвычайно хрупкий и обладает большим током утечки, то есть пока что не получается задать два состояния, пригодных для двоичной логики: проводящее и непроводящее. Говоря понятным языком, затруднение вызвано тем, что транзисторы на его основе, однажды подав электрический ток — нельзя выключить. Но! Учитывая, что графеновыми транзисторами занимаются всего лишь 10 лет, а получить его впервые получилось лишь в 2005 году, у них есть большой потенциал. И всё же между транзисторными процессорами и графеновыми — тоже придется строить мост.
Есть еще одно решение, которое уже сейчас существует и в которое я лично очень верю — это нейронные процессоры. К ним относятся, например, — тензорные процессоры Google или NVidia, нейроморфные процессоры, а также процессоры машинного зрения. Если помните, в телеге “Просто о нейронных сетях” я рассказывал о том, как устроены нейронные сети. Так вот, представьте, что все арифметические задачи решаются транзисторным процессором, а все логические задачи осуществляются при помощи нейронных сетей, которые обслуживаются при помощи специальных программных библиотек. Таким образом транзисторная часть разгружается просто в разы! Простой пример: сейчас любую маску внутри мобильного приложения обслуживает нейронная сеть, которую считает транзисторный процессор. А теперь представьте, что это всё не касается несчастных транзисторов, а для работы с нейронными сетями есть специальные сопроцессоры или исполнительные ядра, которые заняты всей творческо-логической требухой. А между тем она сегодня съедает добрую половину всей мощности наших любимых железяк.
Я лично очень верю в нейронные сети, как в инструмент, который уже полностью поменял нашу жизнь, а поменяет ее еще в тысячи и тысячи раз сильнее. Поэтому сделаю небольшое лирическое отступление…
В 90-е был такой анекдот про нувориша, который пришел в бюро путешествий и попросил чего-нибудь эдакого. Ему одно предлагают — он там был, другое — тоже был, в океане всякое-разное — тоже был, в космосе — снова был, на Луне — и там был. Везде был и всё видел: страны, горы, виды транспорта, животных, девочек всех мастей, — всё видел, всё водил, всё трогал, всё трахал, ничем не удивишь! Тогда ему сотрудница бюро говорит: “Единственное, что остается мне Вам предложить — это далекий пешеходный трекинг с эротическим маскулинным уклоном!” Он обрадовался: “Хочу-хочу-хочу! Что это такое? Мне точно надо!” А она ему: “Отправляйтесь нах@й!”
Так вот. Не знаю, как вам, а мне лично интернет за последние четверть века помог посмотреть уже, наверное, в 10.000 раз больше, чем видели все самые активные путешественники Древнего Мира вместе взятые! Я видел такое, что мое воображение никогда бы даже и не нарисовало! И видел не просто гравюры-рисунки-фоточки, а полномасштабные видео, а последнее время еще и в супер-качестве!
Я видел, как богомол отгрызает нижнюю челюсть у ящерицы, а потом жрет ее. Видел нелепых жирных медведей Аляски, которые от переизбытка лосося во время мировой пандемии, еле передвигаются и не способны нырнуть. Как енот в лапках крадет собачий корм. Как грибы управляют муравьями. Как случаются катастрофы с тысячами жертв и корабли десятками выбрасываются на землю. Как покоряют невероятные высоты и глубины. Видел, как орел врезается в дрон. И как заяц бежит по языку движущейся лавины. Как делают татуировки на белках глаз. Как собирается и движется ураган. Как из леса выходит зомби-олень, разрезанный пополам, но живой. Как происходят испытания атомных взрывов. Как растут грибы. Как устроен муравейник изнутри. Как формируется снег. Как заледеневает мыльный пузырь. Как петух и собака играют друг с другом в прятки. Как в замедленной съемке пуля пробивает арбуз или воздушный шар. Как отрывают палец. Видел, что происходит на дне Марианской Впадины и на поверхности Марса. Как с огромных высот насмерть падают люди. Однажды долго и завороженно смотрел в иллюминатор международной космической станции, облетая вместе с ней вокруг Земли. Видел, как взлетают на Солнце протуберанцы. Наблюдал, как тень от Ио движется по Юпитеру. Видел такое порно, что лучше промолчу. Видел прекрасные макросъемки сотен различных материалов. Видел, как с замедлением в 1000 раз отталкивается и взмывает вверх блоха. Как танцуют птицы Амазонии. Как падает метеорит на Луну. Как пингвины на Южном Полюсе высиживают яйца. Как тают ледники. Как высыхает Арал. Я видел РОЖДЕНИЕ во всей его красе, СМЕРТЬ во всей ее загадочности, ЖИЗНЬ в ее бесконечном пульсирующем разнообразии.
Столько, сколько может всего увидеть современный человек, никогда в истории не видел НИКТО прежде! Мы, как тот нувориш: видели всё, ничем таким особенным уже не удивишь. Как говорил Mr. Freeman: “Дайте мне что-нибудь новенькое, чтобы я поржал!” Короче, единственное, что нам остается — это, казалось бы, пойти, простите, на три, потому что мы всё уже видели. Даже порно-тыкву!
Поэтому, чем дальше живу, тем больше удивляют всего лишь две вещи:
- творческая работа цифровых нейронных сетей — то есть эволюционное развитие искусственного интеллекта;
- и разнообразие происходящего в природе — то есть эволюционное развития биологических нейронных сетей.
Как бы всё… Усредняем: интересно только эволюционное развитие различных нейронных сетей. Такие дела. И именно поэтому я верю, что будущие процессоры, в том числе те, которые будут помещены в наши мобильные телефоны, — это будет некое объединение квантового процессора, транзисторного процессора и нейронных сетей. И именно нейронные сети и станут тем самым мостом, перекинутым между квантовыми решениями и транзисторными решениями.
А теперь для тех, кто не любит читать, а любит слушать или смотреть:
Если вам понравился материал, не забудьте поделиться с теми, кому он также может понравится. А я буду делиться с вами и впредь всяким разным забористым и не очень! 😈
Ну, и ключевое: “Всем добра!”
Мой Telegram-канал: https://t.me/PavelMuntyanPosts