Ученым пока не очень понятны механизмы «вывода результатов» вычислений черных дыр. И уж совершенно неясно, каким образом программировать вычисления столь экзотического «компьютера». Теоретически известно, что черная дыра способна осуществить любое вычисление, но как приготовить исходное состояние (структуру? последовательность? пространственное или временное распределение?) падающего в черную дыру вещества, чтобы в результате излучение Хокинга «выдало» искомый результат, не знает никто.

Высокая плотность и сложность строения твердых тел порождают огромное количество физических явлений, одновременно «сосуществующих» в объеме материала. Если же добавить сюда ярко выраженные нелинейные свойства твердых сред, приводящие к возникновению взаимовлияний физических явлений, эффектов усиления, генерации, «перекачки» энергии от одних физических процессов к другим, становится понятно, почему внимание исследователей приковано к проблеме создания монолитных твердотельных устройств обработки информации. Большинство ученых и инженеров считают, что именно твердое тело будет основой вычислительных устройств (или сред?) будущего, хотя на пути их создания стоят невероятные трудности математического моделирования физических процессов, протекающих в нем.

Можно выделить два принципиально разных подхода к решению этой задачи: интегральный и функциональный. Реализацией интегрального подхода стали полупроводниковые микросхемы всех современных типов. Функциональный подход породил множество удивительных устройств, нашедших применение в СВЧ-технике, связи и автоматике. Тем не менее теории синтеза твердотельных систем обработки данных до сих пор не существует.

Еще в 60-х годах прошлого столетия в работах исследователей была поставлена задача создания так называемых управляемых континуальных сред, то есть твердых сред, способных непосредственно принимать сигналы извне, обрабатывать содержащуюся в них информацию и выдавать результат. Задача эта оказалась чрезвычайно сложной, и решить ее в общем виде пока не удалось.

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.

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.

Архитектура стохастических вычислителей в общем-то повторяла решения, разработанные для аналоговых вычислительных машин: программирование сводилось к набору структурной схемы из решающих блоков, которые в отличие от АВМ были построены не на операционных усилителях, а на логических элементах. Подкупала простота технической реализации вычислителя: замена операций над числами операциями над вероятностями позволила воспользоваться глубокими аналогиями, существующими между аппаратом событийной теории вероятности и принципами математической логики; так, например, операция умножения вероятностей независимых событий формально полностью совпадает с логической операцией конъюнкции, а суммированию вероятностей соответствует операция дизъюнкции. Эти аналогии позволяют считать логические переменные некоторыми случайными событиями, имеющими определенные вероятности появления. С инженерной точки зрения это означает, например, что один логический элемент ИЛИ (дизъюнкция) становится сумматором, а единственный элемент И (конъюнкция) превращается в умножитель!

Этот подход оказался особенно хорош для создания специализированных процессоров, рассчитанных на непрерывное вычисление, предположим, управляющего воздействия в системах управления. Будучи «по природе» аналоговым, такой вычислитель мог решать задачи в реальном времени независимо от объемов вычислений; а будучи цифровым (по элементной базе), он был лишен таких принципиальных недостатков обычных АВМ, как дрейф нуля и шумы операционных усилителей, а также наводок в сигнальных цепях.