[520]. По сравнению с цифровыми, механические аналоговые компьютеры также были энергоемкими, медленными и ограниченными в точности, с которой мы можем измерять аналоговые величины.
Преобразование входных данных из аналоговой формы в строку из единиц и нулей позволило перепрограммировать цифровые компьютеры для выполнения нескольких типов вычислений. Достижения в области интегральных электронных схем позволили цифровым компьютерам быстро сократить размеры и повысить мощность и скорость. Но аналоговые вычисления возвращаются, не в последнюю очередь потому, что этот подход может снизить энергопотребление, что становится все более серьезной проблемой для компьютерных гигантов. Аналоговая обработка также предлагает способ уловить хаотическое богатство реального мира[521]. Между тем развитие квантовых вычислений открывает необычайные новые возможности для виртуального человека.
Метаматериалы
Существует множество способов создания аналоговых компьютеров. Одним из многообещающих подходов являются технологии материалов следующего поколения: метаматериалы (meta от греческого «после»). В 2006 г. Роджер оказался в Имперском колледже Лондона, где изучал метаматериал, который сэр Джон Пендри разработал вместе с коллегами из Дюкского университета в Северной Каролине, чтобы скрывать объекты от радаров. Соединение медных проволок и петель на чем-то похожем на основу для пиццы реализовало идею, выдвинутую Пендри в 1999 г. (название «метаматериал» появилось позже)[522][523][524].
Метаматериалы открывают возможности, столь же необычайные, как и их способность манипулировать светом. Одним из интригующих применений является маскировка. Метаматериалы с градиентом положительных показателей преломления могут заставить свет обтекать объект, как в «пицце» Пендри. Тот же феномен искажения света можно наблюдать в мираже в пустыне, когда синий свет неба искривляется градиентами нагретого воздуха, создавая иллюзию пруда посреди песка[525]. Плащ из метаматериала скрывает произвольный объект из поля зрения, делая его невидимым. Другие же используют метаматериалы для выполнения аналоговых вычислений с использованием света.
Одна из таких работ ведется на факультете электротехники и системотехники Пенсильванского университета, там же родился и ЭНИАК – новаторский цифровой компьютер общего назначения. Надер Энгета, который работает над метаматериалами вместе с коллегами из Техаса и Италии, считает, что аналоговая оптическая обработка не только эффективна, но и может быть полезна для решения проблем, которые неразрешимы на цифровых машинах[526].
Роджер впервые столкнулся с Энгетой в 2005 г., когда обсуждал маскировку с помощью метаматериалов, которую он тогда называл «прозрачностью»[527]. Десять лет спустя Энгета показал, как вместо использования громоздких линз и оптики метаматериал толщиной в одну длину волны света может выполнять набор математических функций[528]. Входной сигнал кодируется в виде сложной формы световой волны. Некоторые свойства метаматериала – в частности, профиль показателя преломления, магнитные и электрические свойства – определяют то, как эта волна распространяется, и когда она проходила через метаматериал, Энгета мог заставить ее делать что-то математически полезное, например, решать интегральные уравнения со скоростью на несколько порядков выше, чем у цифровых компьютеров, потребляя при этом меньше энергии.
Его команда продемонстрировала эксперимент с использованием микроволн, длина которых намного больше, чем у видимого света (диапазон микроволн составляет от 30 см до 1 мм). Микроволнами управляли с помощью устройства, которое Энгета называл «швейцарским сыром»: блока полистирольного пластика площадью 2 квадратных фута с распределением воздушных отверстий, разработанного для решения интегрального уравнения с заданным «ядром», ключевой частью уравнения, описывающей связь между двумя переменными. После прохождения микроволнового излучения решение представлено формой, интенсивностью и фазой выходящей волны. В 2021 г. он показал, как «швейцарский сыр» может обрабатывать два разных интегральных уравнения одновременно, используя две микроволновые частоты[529].
Поскольку они манипулируют микроволнами, эти устройства измеряют примерно четыре длины волны на восемь длин волн, то есть имеют размер 30×60 см, что упрощает поиск ошибок[530]. На момент написания Энгета и его коллеги работали над фотонным чипом диаметром в несколько микрон[531]. Используя метаматериалы, которые могут изменять свои свойства, можно будет программировать устройства, подобно тому, как лазерный свет записывает информацию на старомодные компакт-диски. Параллелизм также возможен за счет одновременного использования разных длин волн (цветов).
Есть и другие возможности для оптических компьютеров. Например, Наталья Берлофф из Кембриджского университета показала, как умножать волновые функции, описывающие световые волны (вместо того, чтобы складывать их), открывая новые возможности для решения сложных вычислительных задач[532]. В четвертой главе мы также столкнулись с физическими нейронными сетями, где свет, проходящий через любой физический объект (например, стеклянное пресс-папье), можно использовать в качестве центрального процессора в быстрой и эффективной глубокой нейронной сети. Каким бы ни был подход к оптическим вычислениям, вполне вероятно, что экзафлопсные машины следующего поколения будут иметь аналоговые подсистемы для выполнения того, что Энгета называет «фотонным исчислением».
Рисунок 44. Структура полых областей в «швейцарском сыре» предназначена для решения интегрального уравнения с заданным «ядром», частью уравнения, которая описывает взаимосвязь между двумя переменными (воспроизведено с разрешения Надера Энгеты)
Цифровые мозги
Человеческое тело само по себе может способствовать развитию виртуального человека благодаря появлению аналоговых компьютеров, вдохновленных его аналоговой работой. Основываясь на новаторской работе американского ученого и инженера Карвера Мида в конце 1980-х гг., область под названием «нейроморфные вычисления» привлекла мозг как источник вдохновения для разработки вычислительного оборудования[533]. В рамках одного многообещающего подхода к нейроморфной инженерии Стэн Уильямс из Техасского университета A&M, Сухас Кумар из Hewlett-Packard Labs и Цзывень Ванг из Стэнфордского университета создали наноразмерное устройство, состоящее из слоев различных неорганических материалов, в частности диоксида ниобия[534], которое могло воспроизводить реальное поведение нейронов[535].
Их работа началась в 2004 г., когда Уильямс вдохновился работой Леона Чуа из Калифорнийского университета в Беркли, инженера-электрика, который первым придумал мемристор. Этот электронный компонент можно представить как «резистор с памятью», поскольку он запоминает количество прошедшего через него электрического заряда даже после выключения. Как и в вашей голове, обработка данных и память состоят из одних и тех же адаптивных строительных блоков, поэтому энергия не тратится зря на перетасовку данных.
Постулированный Чуа в 1971 г. как «недостающее звено» в схемах, в которых традиционно использовались только конденсатор, катушка индуктивности и резистор[536], затем, наконец, обнаруженный Уильямсом и его коллегами в 2008 г.[537], этот четвертый «атом» всех электрических цепей по крайней мере в 1000 раз более энергоэффективен, чем обычное оборудование на основе транзисторов, используемое, например, в искусственном интеллекте[538].
Чуа проводит параллели между поведением мемристоров и нейронов. В частности, он утверждает, что ионные каналы натрия и калия можно рассматривать как мемристоры, которые являются ключом к генерации потенциала действия, наблюдаемого в уравнениях Ходжкина – Хаксли[539]. Чуа переформулировал их, используя четыре дифференциальных уравнения или переменные состояния, каждое из которых представляет собой динамическую и нелинейную систему, отсюда и способность генерировать импульсы или потенциалы действия. Исследуя поведение Ходжкина – Хаксли, он обнаружил переходную зону между порядком и хаосом, получившую название «грань хаоса» (Чуа описывает ее «между мертвым и живым»[540]), которая, по его мнению, является ключом к возникновению сложных явлений, включая творчество и интеллект. (Мы обсуждаем грань хаоса в нашей книге Frontiers of Complexity.)
Уильямс, вдохновленный работами Чуа, начал создавать устройства для исследования этого нелинейного режима. Сначала, в 2006 г., он создал экспериментальный мемристор. Затем ему захотелось создать устройство, имитирующее уравнения Ходжкина – Хаксли. К 2020 г. Уильямс, Кумар и Ван создали синтетический нейрон – переключатель на основе мемристора третьего порядка на слое диоксида ниобия. При приложении небольшого напряжения с