Rafael Lahoz-Beltra - Размышления о думающих машинах. Тьюринг. Компьютерное исчисление

При применении ее к кубиту произойдет вращение сферы Блоха по оси Х и изменение |0> на |1> и |1> на |0>. Это эквивалентно оператору НЕ на обычном компьютере. Вентиль Адамара представляет особый случай: вращение вектора происходит одновременно по осям X и Z:

Другие операторы, такие как контролируемое отрицание (CNOT), swap, вентиль Тоффоли, позволяют выполнять контролируемые операции с двумя или тремя кубитами.

РИС. 4

Сфера Блоха. Кубит представлен вектором |ψ>. Состояния |0> и |1> находятся на севере и юге сферы, в остальных частях сферы — состояния суперпозиции.

РИС. 5

Еще одной особенностью квантового компьютера является то, что операции выполняются параллельно, то есть одновременно по разным линиям, например по линиям L1 и L2, комплектующие квантового компьютера предусматривают соединение одного за другим квантовых вентилей (U; рисунок 5).

В 2011 году канадская фирма D-Wave Systems объявила о старте продаж первого коммерческого квантового компьютера под названием D-Wave One. По заверениям фирмы, компьютер обладал микропроцессором на 128 кубит. В том же году команда исследователей из США, Китая и Японии объявила, что такой класс компьютеров может быть построен в соответствии с моделью архитектуры фон Неймана. В 2012 году IBM также сообщила, что сделаны значительные успехи в создании машины с такими характеристиками. Больше чем через полвека повторяется сценарий, имевший место с ENI АС, Colossus и другими компьютерами. Однако это не совсем верно, так как строительство квантового компьютера является настолько сложным проектом, что разные страны объединили усилия, создав многонациональные команды и оставив в прошлом межнациональное соперничество. Ожидается, что квантовый компьютер найдет применение не только в криптографии: с его помощью станет возможным более реалистическое моделирование, например воздействия медикаментов на человека, а также выполнение расчетов в физике, химии, астрономии и решение масштабных математических задач, таких как факторизация больших чисел.

Скорее из любопытства ученые уже создали квантовые версии игры «Жизнь» Конвея. Также в последнее время были предложены различные модели искусственных нейронных цепей, в которых нейроны симулируются квантовыми операторами, что открывает путь для дальнейших исследований в области квантового искусственного интеллекта. Еще одним применением квантового компьютера может стать генерация истинно случайных чисел, которые будут не псевдослучайными, а будто бы вытащенными из лотерейного барабана. Уже сегодня интернет дает возможность получить случайные числа с помощью квантовых феноменов (см. www.randomnumbers. info).

Сегодня мы можем создать только крайне усеченную версию квантового компьютера — с помощью обычного. Одним из таких примеров является jQuantum — программа, с помощью которой можно разработать элементарные цепи, используя стандартные квантовые операторы. Она позволяет разработать реестр данных, может хранить до 15 кубит, создать цепь и выполнить алгоритм.

Внезапно оборвавшаяся в 1954 году жизнь Алана Тьюринга не позволила ему закончить исследования в Манчестерском университете. Он как раз приступил к разработке моделей нейронных цепей, с помощью которых можно изучать так называемые «умные» машины, учитывая особенности работы человеческого мозга. В год смерти Тьюринга двое исследователей из Массачусетского технологического института, Бельмонт Фарли (1920-2008) и Уэсли Кларк (р. 1927), успешно смоделировали на компьютере сеть из 128 нейронов, которые могли распознавать простые модели после фазы обучения. Ученые отметили, что при уменьшении количества нейронов на 10% сеть не теряла способностей к распознаванию. Конечно, модель была элементарной, она состояла из нейронов, соединенных друг с другом случайным образом, каждое соединение было связано с определенным весом, и нейронная цепь вела себя подобно сети Маккалока — Питтса. Ее обучение происходило в соответствии с правилом Хебба, то есть когда один нейрон постоянно стимулировал другой, их синаптическая пластичность возрастала, и вес соединения между обоими нейронами увеличивался. В 1956 году, через два года после смерти Тьюринга, Джон Маккарти использовал термин искусственный интеллект на конференции по компьютерной симуляции поведения человека. Через год, в 1957 году, психолог Фрэнк Розенблатт (1928-1971) разработал перцептрон — первую искусственную нейронную сеть, имеющую практическое применение.

На основе этих моделей возникли другие модели искусственных нейронных сетей, например сети обратного распространения, с помощью которых можно более эффективно распознавать буквы, числа, фотографии и так далее. Сегодня как простые сети, так и сети обратного распространения широко используются, например, при классификации электронной почты для удаления нежелательных писем — спама, для распознавания речи и изображений, анализа электроэнцефалограммы (ЭЭГ) человека, распознавания сердечного ритма плода и отделения его от материнского — этот список можно продолжать очень долго. В течение нескольких лет искусственные нейронные сети применяются в интегрированных цепях — так называемых нейрочипах, которые вставляются в компьютер или другое оборудование с целью разработки приложений или интеллектуальных систем для решения самых разных проблем, в том числе и указанных выше. Потребовалось более полувека для того, чтобы идеи Тьюринга об умных машинах воплотились в жизнь.

В конце жизни Алан Тьюринг ставил передовые эксперименты по симуляции морфогенеза, то есть биологических процессов, протекающих при развитии организма. Для этой цели ученый использовал компьютеры Манчестерского университета. Тьюринг утверждал, что некоторые химические вещества (морфогены), физико-химические процессы (допустим, диффузия, то есть движение таких молекул, как морфогены), а также другие феномены, например активация или ингибиция (подавление), ответственны за процессы клеточной дифференциации, состоящей из этапов, которые проходит клетка от эмбриона до взрослого индивидуума. Центральной идеей была мысль о том, что положения, которые занимают недифференцированные, или неспециализированные клетки эмбриона, содержат записанную в морфогенах информацию, согласно которой морфогены контролируют развитие эмбриона. Этот процесс приводит к специализации клеток и превращению зародыша во взрослую особь. Так еще раз проявилась гениальность Тьюринга, предсказавшего существование морфогенов задолго до того, как они были открыты.