Файл: История развития средств вычислительной техники (Периоды истории вычислительной техники).pdf

Классические компьютерные архитектуры требуют множества вычислений с опробованием каждого варианта.

Метод ДНК позволяет сразу сгенерировать все возможные варианты решений с помощью известных биохимических реакций. Затем возможно быстро отфильтровать именно ту молекулу-нить, в которой закодирован нужный ответ.

Компьютер Л. Адлемана отыскивал оптимальный маршрут обхода для семи вершин графа. Но чем больше вершин графа, тем больше требуется компьютеру ДНК-материала. Было подсчитано, что для решения задачи обхода не 7 пунктов, а около 200, масса количества ДНК, необходимого для представления всех возможных решений, превысит массу нашей планеты [1,с.124]

Ученые Колумбийского университета и университета Нью-Мексико сообщили о создании ДНК-компьютера, способного проводить самую точную и быструю диагностику таких вирусов, как вирус западного Нила, куриного гриппа и т.д. Они представили первую интегральную ДНК-схему со средней степенью интеграции, которая на данный момент является самым быстрым устройством такого типа Изобретению дали название MAYA-II (Molecular Array of YES and AND logic gates), MAYA-II может играть в сложные крестики-нолики. Над ходом он может думать до тридцати минут, но зато никогда не проигрывает. MAYA-I, созданный ранее, умеет играть только в простые крестики-нолики [1,с.176]

В 2003 г. сотрудники лаборатории биомолекулярных компьютеров Вейцмановского научного института (Израиль) во главе с профессором Э. Шапиро объявили о создании новой модели биомолекулярной машины, которая не требует наружного источника энергии и работает в 50 раз быстрее, чем ее предшественники[1,с.205]. Более ранние системы зависели от молекул АТФ, которые являются главным источником энергии клеточных реакций. В последней модели молекула ДНК обеспечивает и обработку данных, и достаточное количество энергии для выполнения операций. Новый ДНК-компьютер, способный производить 330 трлн. вычислительных операций в секунду, был внесен в Книгу рекордов Гиннеса как «самое маленькое биологическое вычислительное устройство, когда-либо построенное человеком»

2.2 Биокомпьютеры (нейрокомпьютеры), квантовые компьютеры

Нейрокомпьютеры - это компьютеры, которые состоят из большого количества простых вычислительных элементов (нейронов), работающих параллельно. Элементы связаны друг с другом, образуя нейронную сеть. Они выполняют единообразные вычислительные действия и не требуют внешнего управления. Большое количество параллельных вычислительных элементов обеспечивает высокую производительность[7,с.64].

---

Архитектура нейрокомпьютеров отличается от архитектуры обычных вычислительных машин. Микрочипы похожи по структуре на нейронные сети человеческого мозга. Отсюда и произошло название.

Идея создания таких компьютеров основана на теории перцептрона - искусственной нейронной сети, способной к обучению. Первые перцептроны смогли распознать некоторые буквы латинского алфавита. Впоследствии модель персептрона была значительно улучшена[7,с.69].

Автором этих идей был американский нейрофизиолог Ф. Розенблатт. В 1958 году он предложил свою модель нейронной сети. Он указал, что структуры, обладающие свойствами мозга и нервной системы, могут дать ряд преимуществ, а именно[7,с.72-73]:

- более высокая надежность;

-параллельная параллельная обработка информационных потоков;

- способность учиться и настраивать;

- возможность автоматической классификации;

-ассоциативность.

Отсюда и особенности нейрокомпьютера. Он способен к обучению, а это значит, что он может справиться с задачами, которые не может выполнить обычный компьютер. Его главная особенность - возможность решать задачи без четкого алгоритма или с огромными потоками информации. Поэтому даже сегодня нейрокомпьютеры используются на финансовых биржах, где они помогают прогнозировать колебания обменных курсов валют и акций.

Нейрокомпьютеры, распознавая образы, корректируют полет ракет по заданному маршруту. Типичными представителями таких систем являются компьютеры семейства Mark фирмы «TRW» (первая реализация перцептрона, разработанная Ф. Розенблатом, называлась «Mark-I»)[10,с.143].

Рисунок 4 - Фрэнк Розенблатт и «Mark-1» (слева) [10,с.114].

Первый нейрокомпьютер – «Mark-I» – был продемонстрирован 23 июня 1960 г. Он был способен распознавать некоторые буквы английского алфавита. Модель «Mark III» фирмы «TRW» представляла собой рабочую станцию, содержащую до 15 процессоров семейства Motorola 68 000 с математическими сопроцессорами[10,с.208].

Система поддерживала до 65 тыс. виртуальных процессорных элементов с более чем 1 млн. настраиваемых соединений, позволяла обрабатывать до 450 тыс. межсоединений в секунду. «Mark IV» – это однопроцессорный суперкомпьютер с конвейерной архитектурой. Он поддерживает до 236 тыс. виртуальных процессорных элементов, что позволяет обрабатывать до 5 млн. межсоединений в секунду.

Компьютеры семейства Mark имеют общую программную оболочку ANSE (Artificial Neural System Environment), обеспечивающую программную совместимость моделей. Другой интересной моделью является нейрокомпьютер NETSIM, созданный фирмой Texas Instruments на базе разработок Кембриджского университета. Его производительность достигает 450 млн. межсоединений в секунду. Компьютеры, состоящие из нейроподобных элементов, могут искать нужные решения посредством самопрограммирования, на основе соответствия множеств входных и выходных данных[12].

---

В настоящее время уже созданы и используются программные нейропакеты, которые доказывают возможность построения подобных машин на СБИС. Нейронные сети могут быть реализованы двумя путями: первый – это программная модель нейронной сети, второй – аппаратная. Основными коммерческими аппаратными изделиями на основе нейросети являются и, вероятно, в ближайшее время будут оставаться нейроБИС[12].

Среди разрабатываемых в настоящее время нейроБИС выделяются модели фирмы Adaptive Solutions (США) и Hitachi (Япония). НейроБИС фирмы Adaptive Solutions, вероятно, станет одной из самых быстродействующих: объявленная скорость обработки составляет 1,2 млрд. соединений в секунду и содержит 64 нейрона. НейроБИС фирмы Hitachi позволяет реализовать схему, содержащую до 576 нейронов[12].

Эти нейроБИС, несомненно, станут основой новых нейрокомпьютеров и специализированных многопроцессорных изделий. Большинство сегодняшних нейрокомпьютеров представляют собой просто персональный компьютер или рабочую станцию, в состав которых входит дополнительная нейроплата.

К их числу относятся, например, компьютеры серии FMR фирмы Fujitsu. Возможностей таких систем вполне достаточно для разработки новых алгоритмов и решения большого числа прикладных задач методами нейроматематики. Однако наибольший интерес представляют специализированные нейрокомпьютеры, непосредственно реализующие принципы нейронной сети.

Квантовый компьютер - это вычислительное устройство, которое использует квантово-механические эффекты путем выполнения квантовых алгоритмов. Основоположником теории квантовых вычислений считается лауреат Нобелевской премии, один из основоположников квантовой электродинамики Ричард Фейнман из Калифорнийского технологического института[3,с.156].

В 1958 году, моделируя квантовые процессы на компьютере, он понял, что объем памяти классического компьютера совершенно недостаточен для решения квантовых задач. Р. Фейнман предложил решать квантовые задачи с помощью квантового компьютера: природа проблемы должна соответствовать способу ее решения. И предложил один из вариантов квантового компьютера[3,с.27].

В 1995 году американский математик Шор разработал алгоритм вычисления простых множителей больших чисел для квантового компьютера, который используется в популярных системах шифрования RSA.

Шор показал, что если классический компьютер должен выполнить 21 000 операций, чтобы найти множители числа из 1000 двоичных цифр, то квантовому компьютеру для этого потребуется всего 10003 операции. В основе квантовых вычислений лежит атом - мельчайшая единица материи.

---

Квантовые вычисления фундаментально отличаются от традиционных вычислений, поскольку законы квантовой физики действуют на атомарном уровне. Один из них - закон суперпозиции: квант может находиться в двух состояниях одновременно[3,с.96].

Обычно бит может иметь значение либо единицу, либо нуль, а квантовый бит (qubit) может быть единицей и нулем одновременно. Атом – «удобное» хранилище информационных битов: его электроны могут занимать лишь ограниченное число дискретных энергетических уровней.

Так, атом высокого энергетического уровня мог бы служить логической единицей, а низкого – логическим нулем. Очевидным недостатком здесь является нестабильность атома, поскольку он легко меняет энергетический уровень в зависимости от внешних условий [4,с.216].

Переход электрона с нижнего энергетического уровня на более высокий связан с поглощением кванта электромагнитной энергии – фотона. При излучении фотона осуществляется обратный переход. Всеми подобными переходами можно управлять, используя действие электромагнитного поля от атомного или молекулярного генератора. Этим исключаются спонтанные переходы с одного уровня на другой[4,с.258].

Наименьшей единицей информации в таком компьютере является, по аналогии с обычным компьютером, бит, только квантовый, сокращенно называемый «кубит» – qubit (q-bit) – Quantum Bit, который может иметь большое число состояний. «Кусочек» сохраненной в кубите «единицы», или «истины», описывается комплексным числом, квадрат абсолютной величины которого трактуется как вероятность пребывания в соответствующем состоянии. Количество информации здесь составляет 1 кубит [4,с.259].

Причем таких состояний у каждого кубита может быть множество, и все они могут быть различными – все в полном согласии с законами квантовой физики. Важнейшей основой квантовых вычислений является так называемое «запутанное» (entangled, т.е. взаимосвязанное, взаимозависимое, «переплетенное») состояние нескольких частиц: если несколько частиц составляют единую квантовую систему, то они вполне могут разлететься на (теоретически) произвольное расстояние, не теряя своего квантового единства. А это означает, что любое воздействие на одну из них автоматически меняет состояние другой точно так же, как если бы она была совсем рядом

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Таким образом, в ходе написания данной курсовой работы, было определено, что изучение истории компьютерных технологий необходимо для формирования мировоззрения и воспитания патриотизма у студентов на примерах выдающихся разработок отечественных ученых и инженеров, сохранения культурного наследия. Современный специалист должен знать историю своей отрасли, место и роль вычислительной техники в истории развития цивилизации. Кроме того, он должен иметь представление об основных этапах развития компьютерных технологий и языков программирования. С древних времен человечество сталкивалось с проблемами, которые требовали все большего количества вычислений. Со временем большинство из них нашли решения. Еще в древности некоторые области математики были настолько развиты, что образованный человек тех лет по уровню знаний едва ли уступал нынешнему выпускнику школы. Возникновение земельной собственности потребовало определения способов расчета площади земельных участков, что привело к рождению геометрии. Достижения Евклида, Пифагора и других греческих ученых в этом направлении хорошо известны. Основным тормозом был механический принцип счета, который доминировал в технике счета более 300 лет, и десятичная система счисления. Очевидно, такая ситуация не могла длиться долго.

---

Достижения в области электроники и электротехники привели к созданию быстродействующих счетных элементов. Но с переходом на электрические схемы счета появился новый фактор - нестабильность десятипозиционных счетных элементов. Если зубчатое колесо должно было быть абсолютно надежно закреплено в каждом из его 10 рабочих положений, то электрические элементы требовали фиксации десяти очень близких значений тока или напряжения в цепи. Это было непросто, потому что из-за случайных колебаний напряжения не всегда можно было различить эти значения.

Оказалось, что если уменьшить количество самих состояний, устойчивость каждого из них повышается. Одно состояние идеально - оно абсолютно стабильное, хотя абсолютная стабильность не имеет смысла, так как такой элемент не сможет ничего посчитать. Поэтому наиболее стабильным элементом для ведения счета является элемент с двумя рабочими состояниями - двухпозиционное устройство. Самая распространенная система счисления - десятичная, так как у нас на обеих руках по десять пальцев.

Некоторые европейские мыслители эпохи Просвещения проявили большой интерес к простой и элегантной двоичной системе счисления. Постепенно эта система проникала из одной научной дисциплины в другую, из логики и философии в математику, а затем и в вычисления. Двоичная система счисления Г. Лейбница. И. Лейбниц изучал свойства двоичной системы счисления. Он считал, что на основе бинарной системы можно создать универсальный язык для объяснения явлений мира и использовать его во всех науках, включая философию. В 1666 г. Г. Лейбниц написал произведение «Искусство составления комбинаций». В этой работе были заложены основы общего метода, который позволяет свести мысли человека - любого рода и по любой теме - к совершенно точным формальным утверждениям. Таким образом, появилась возможность перевести логику (или, как ее называл Г. Лейбниц, законы мышления) «из вербальной области, полной неопределенностей, в область математики», где отношения между объектами или высказываниями определяются точно.

И в заключении следует отметить, что широкое использование компьютеров привело к тому, что все больше людей стали осваивать азы компьютерных технологий, а программирование постепенно превратилось из рабочего инструмента специалиста в элемент культуры. В то же время история развития средств инструментального счета известна в гораздо меньшей степени. Всего за шестьдесят пять лет компьютеры превратились из диковинных электронных монстров в мощные, гибкие, удобные и доступные инструменты. Компьютеры стали символом прогресса.

---