Молох (сборник)

Лем Станислав

3

Есть еще одна особая трудность, висящая над всей этой до сих пор девственной территорией «квантовых компьютерных операций», а именно: если появляются квантовые компьютеры, то неизбежно сразу же появятся и размножатся «квантовые хакеры». Как можно будет с ними справиться, пока никто не имеет ни малейшего понятия. Их движущим фактором не является особенная злая воля или извращенные намерения, а просто человеческая природа. Уж такие неприятные мы для ближних, что если можно вламываться — мы вламываемся, если можно фальсифицировать — фальсифицируем, воруем, уничтожаем, даже если уничтожающему никакой выгоды это не приносит.

4

Следовательно, отсутствие или нескорое появление на информационном рынке квантовых компьютеров может нас заинтересовать лишь как отдаленная перспектива прогресса технологий в этой области, прогресса, основанного непосредственно на квантовой механике, но до этого времени из этой перспективы для нас даже более приемлемо «ЛУЧШЕ НЕТ», чем «ЭТО ОТЛИЧНО», потому что достаточное количество самых различных проблем мы УЖЕ имеем с традиционными компьютерами и с их сетевыми соединениями. Другое дело, что квантовая революция, без сомнения, повлечет за собой действия, направленные на совершенствование как устойчивости памяти на этом уровне, так и на уменьшение чувствительности к пертурбациям. Лично я являюсь достаточно умеренным оптимистом, что на практике означает: квантовые компьютеры могут особо пригодиться в точных

науках (разложение на множители в математике или моделирование абсолютно неизвестных нам состояний, которые может принимать материя), а глобальные же сети вместе с биржами, банками и т. п. будут по-прежнему обслуживаться такими компьютерами, которые мы микроминиатюризируем и повысим их быстродействие, НО при этом не изменится общий принцип. По-прежнему это будут различные электрические заряды в логических вентилях, как это было в колоссально огромном компьютере ENIAC, как в компьютере CRAY(который уже также не является рекордсменом). Но, естественно, здесь я могу ошибаться, потому что мы с физиками во главе еще не познали все премудрости в области квантовой механики. Космос так создан, что таит в себе собрание бездонных тайн, мы же постепенно докапываемся до все более глубоких их пластов. Уже известно, что если две квантовые волны в суперпозиции ведут себя как одна волна (а это сопряжение мы называем когерентностью), то, если наступит декогерентность, мы опять будем иметь дело с двумя волнами. Альберт Эйнштейн не хотел согласиться со всей областью квантовой неопределенности. Типичные для нее состояния рушат любые классические взгляды на причинное влияние. Если себя измерит один БИТ (представленный электроном в суперпозиции), то второй «как-то сам» ТОЖЕ установит свою ценность (физическую и логическую). При этом измерение первого не оказывает ПРИЧИННОГО влияния на второй. Мы уже знаем, что электроны могут быть один здесь, а второй — на Юпитере. Сколько времени мы не измеряем, столько господствует «неясность» или неопределенность, а если измерим один, то второй «должен» так себя вести, чтобы его неопределенность ТОЖЕ исчезла (обычно это происходит в ходе подтверждающих данное явление экспериментах, проводимых на поляризованных фотонах, так как они, как электроны, тоже являются и не являются ВОЛНАМИ). Одним словом, мы на пути в страну, как бы это сказать, не совместимую с правилами каузализма, а следовательно, нашего мышления, сформированного тем простым фактом, что мы живем в макромире, в котором волновые эффекты больших «кусков» материи неуловимы для глаза. Если электронно локализованных квантовых битов мы имеем больше, то появляются такие кошмарные и такие антиинтуитивно возникающие состояния, что я не знаю, как вообще можно было бы сказать о них что-либо толковое без математики. Однако из-за этих неясностей видно по крайней мере то, что в области квантов еще многое нужно сделать и открыть. Никто сейчас не ошибается так, как те, кто думает, что точные науки приближаются к своему «финишу», к концу, и следующим поколениям ученых уже нечего будет делать. Наверное, следует отметить, что об ученых, а особенно о физиках двадцатого века, беспокоились в конце девятнадцатого ученые того времени точно так же, потому что они были уверены, что «уже почти все, что можно было познать, познано». Оказалось же, ясное дело, все совсем иначе, и не следует идеи логических квантовых операций помещать в область никогда неосуществимых сказок — неизвестно, как будет дальше с этими последними компьютерами и даже неизвестно, является ли уровень квантовых операций уже «окончательным пределом»…

5

В конце мне хотелось бы обратить внимание на то, что этот прогресс в скорости и универсальности, в том числе в моделировании, который можно было бы ожидать от квантовых вычислителей, никак не соотносится с вопросами сознания, и идя в этом направлении, мы ничего (естественно, по моему мнению) о сознании не узнаем. Как мне кажется, эта проблема никак не связана с квантовым строением материи. Здесь большего можно ожидать от AL( Artificial Life), от «искусственной жизни», а также от биохимии. Сказанное, впрочем, никак не отменяет возможность того, что я ошибаюсь.

Генетические алгоритмы [139]

1

Существует ряд проблем, которые практически при помощи обычного компьютера, хотя бы даже и наибольшей вычислительной мощности, решить невозможно. К простейшим, таким, с которых обычно начинается и для сравнения объясняется суть применения генетических алгоритмов, относится так называемая проблема путешествующего коммивояжера, который должен поочередно посетить определенное количество городов, причем кратчайшим путем. При количестве десяти городов для решения задачи компьютеру требуется около пяти секунд, но для двадцати городов требуется уже около 100 тысяч лет, так как мы имеем дело с так называемой NP– проблемой (неполиномиальной, по-английски nonpolynomial), и решение требует N! шагов. Время, необходимое для решения проблем типа « P», растет вместе с размерами проблем приблизительно в том же самом темпе (10 единиц времени для 10 элементов проблемы и т. д.). А решения проблем типа « NP» растут по времени, как сказано выше, быстро, и вскоре уже возможно ожидание у компьютера МИЛЛИОНОВ лет для их решения. Наихудшие NP– проблемы математики называют «твердыми», так как даже при наибольшей вычислительной мощности проблема компьютером практически не берется, ибо здесь любая brute force, [140] особенно как в давних алгоритмах игры в шахматы, ничем не поможет. На сцену выходят новые алгоритмы, называемые генетическими потому, что подобные использует Мать Природа в сфере биологии и биологической эволюции. Sensu stricto atque proprio [141] они не являются такими же, как классические алгоритмы, так как не заключают в себе рецепт на единственное оптимальное решение, такое, лучше которого уже быть не может. Оно скорее не тождественно оптимальному, а является хорошей аппроксимацией оптимального решения. Как такие алгоритмы функционируют, не очень просто представить, и особенно для действительно «твердых» NP– проблем, так как принципиально представление этого процесса выходит за пределы человеческого воображения. Но можно осуществить своего рода упрощение такого представления, причем разными способами. Что-то подобное происходит, когда для получения какого-либо наглядного представления формы многомерного пространства проецируем в пространство с меньшим количеством измерений. Манфред Эйген изобразил это элементарное эволюционное движение генетических систем на модели, в качестве которой выступает так называемый «эпигенетический ландшафт» (« Wertlandschaft» — «Stufen zum Leben», Piper,1987). «Ландшафт» выглядит как заполненная холмистыми возвышенностями равнина, при этом «псевдоорганизмы», которые борются за выживание по правилам естественного отбора, окружая вершины возвышенностей, могут с низких участков перескакивать на более высокие. В этом также заключен их «биологический прогресс» как survival of the fittest.

Те, которые так перемещаться не могут, погибают, так как процесс осуществляется во время их репликации, а если репликация происходит плохо, то наступает нечто, что очень напоминает фазовый переход (как, например, вода превращается в лед или НАОБОРОТ: происходит изменение состояния).

139

Algorytmy genowe, 1996. © Перевод. Язневич В.И., 2004

140

грубая сила (здесь: перебор) (англ.).

141

в строгом смысле и собственно (лат.).

Здесь нить рассказа, позаимствованного у Манфреда Эйгена, прерываю, а вспомнил о нем я прежде всего затем, чтобы показать, какой в наше время дорогой идет и движется вперед мысль исследователя, чтобы как-то жизненные процессы выбора и отбора смоделировать, так как в слишком сложном «оригинале» представлять их пока не умеем («организмы», кружащие в эпигенетическом ландшафте Эйгена, даже в сравнении с бактериями или простейшими вирусами являются примитивными моделями, НО ОСНОВЫ ИХ ДИНАМИКИ можно уже распознать и на модели).

2

Для решения проблем « NP», или тех, которые полиномиально попробовать или разгрызть не удается, эксперты организовали другой «ландшафт». «Ландшафт» ( landscape) по сути как бы взят у Эйгена, но перевернут, ибо там, где у Эйгена возвышенности, здесь — долины. Он строится аналогично, хотя ценности, которые приписываются глубине этих «долин», радикально отличаются от величин Эйгена. Зато для решения таких проблем, как уже упоминавшееся путешествие коммивояжера по кратчайшему пути между городами (или для установления того, сколько самолетов на заданном количестве аэродромов нужно держать в готовности для минимизации затрат, вызванных произвольным действием, которое какое-то число самолетов, готовых к старту, задержит на земле; количество таких заданий может быть разнообразно большим), глубина «долины» устанавливается ценой (затратами), которую нужно заплатить для покрытия затрат, связанных с путешествиями (или поддержанием самолётов в стартовой готовности: как видно, эти «генетические ландшафты» при своей стереометрической тождественности могут служить для решения абсолютно различных задач). Чем глубже долина, тем МЕНЬШЕ затраты (внимание: между затратами и «глубиной» обратная зависимость!). Ищется тогда долина поглубже, потому что она обозначает минимум затрат, и именно это является результатом реализации квазигенетического алгоритма для решения проблемы поиска, который, проводимый вслепую, или непосредственными («человеческими») действиями, или при помощи brute forceкомпьютера, может продолжаться миллионы лет. В отношениях какого рода находится то, что здесь кратко представлено, с реальными «алгоритмически генетическими проблемами» в биологии (в биологической эволюции), точно не известно, что видно хотя бы из того, что позиции «истинных» генетиков, то есть действующих в области биологии, принципиально взаимно различаются. Нужно сказать, что на этом поле скрыты огромные загадки. Применяя методики, основанные на эволюционной мысли Дарвина и других, Д. Апплгейт из лаборатории « Bell» в прошлом году поставил рекорд в поиске оптимальной дороги для коммивояжера между 7397 городами: этот вдохновленный генетикой поиск продолжался 3,5 года, но действие вслепую (brute force)требовало бы анализа 10 ²⁵⁴⁷дорог, что продолжалось бы дольше, чем СУЩЕСТВОВАНИЕ ВСЕЛЕННОЙ!

3

Таким образом, первоначально и в общих чертах представленная концепция «генетических алгоритмов» способна скрывать в себе парадокс, который мы до сих пор раскусить не могли. Во-первых, начну с наиболее простого, оказывается, что эти алгоритмы по самой своей сути (и уже именно поэтому подобны работающим в живой материи) «абсолютных» или же «окончательных» результатов дать не способны. В экономической практике это не является каким-нибудь несчастьем, так как получение решения, аппроксимирующего оптимум или минимум в границах 95 %, — это уже весьма полезно. Рассматривая проблему с биологической стороны, видим, что такие алгоритмы наверняка наполняют эволюционную жизнь, так как и в ней «абсолютно совершенных» эволюционных решений никогда, как правило, нет. Есть только быстрые успехи и еще более быстрые неудачи.

Во-вторых, недавно открыты группы, «командующие» генетическим багажом каждого вида. Назвали их « HOX», и насчитывается этих HOX’ов от одного до пяти, а может быть, и до восьми. Это они дирижируют развитием так, что определяют, где у оплодотворенной яйцеклетки должна развиться голова, где туловище, где конечности и КАКИЕ. Некоторые биологи говорят даже о том, что будто бы можно энергично воздействовать на HOX’ы — возвращать эволюционное развитие современных нам видов в прошлое на 200 и даже 400 миллионов лет. Пока практические достижения были скромными, но подождем с выводами о скромности еще какое-нибудь десятилетие.

Удивительным же является то, что представления, которые появляются для NP– проблем благодаря созданию «эпигенетических ландшафтов», кажутся спорными и противоречащими представлениям, возникающим благодаря HOX’ам. Действительно, каждый HOXпостоянно устанавливает архитектонику строения в соответствии с видовой нормой, а отклонения внутри HOX’а (это не ген, а как бы малый локальный генеральный штаб) вызывают тяжелейшие, летальные дефекты (двухголовость и другие уродства у людей, и не только у людей). Похоже на то, что совершенство в быстроте решений наверняка НЕ было чрезвычайно большой эволюционной ценностью и каким-то образом было сдержано в пользу «больших симфонических концертов» под управлением серии HOX’ов, благодаря чему после примерно 800 миллионов лет эволюции многоклеточных (после так называемого кембрийского взрыва) и мы смогли возникнуть и заселить Землю, а для пользы или нет — это скажется в XXI веке.

4

Действенность генетических алгоритмов является новшеством, удивляющим меня (того, кто несколько десятков лет призывал глухой мир учиться у Госпожи Эволюции), может быть, меньше, чем математиков и программистов с биологами во главе.

Удовлетворительность экономических результатов, радующую Великий Капитал, я считаю микроскопическим явлением на фоне нового, только появляющегося взгляда на эволюционные процессы, благодаря которому они начинают раскрывать сейчас свой удивительный потенциал и не менее примечательный строгий порядок. Гены являются своеобразным алфавитом, а из них строящиеся организмы создают конструкции, по-разному архитектонично функционирующие, пожалуй, лишь с одним постоянным параметром — смертью, без которой развитие вообще не было бы возможно как прогресс (по крайней мере тот прогресс, который мы способны увидеть в размахе, отделяющем одноклеточных типа PARAMECIUM CAUDATUM [142] EHRENBERGот HOMO SAPIENS SAPIENS).

142

инфузория туфелька (лат.).