В истории вычислительной техники, на каждом этапе ее развития, возникали проблемы, которые не всегда ставились во главу угла научно-технического прогресса. Причиной тому явилось даже не сложность и трудоемкость их разрешения, а не достаточный к ним интерес со стороны пользователей. К семидесятым и восьмидесятым годам прошлого столетия в вычислительной технике уже стало ясным, что для дальнейшего существенного повышения производительности вычислительных машин, снижению объема и сложности, а в конечном итоге, и стоимости программного обеспечения следует использовать новые информационные машинные технологии. Уже тогда, закон развития этой отрасли предлагал переходить от мелких операндов-чисел к более крупным единицам обрабатываемой информации, от четырех арифметических действий в формировании машинных команд к макро командам, соответствующим операциям алгебр сложных структур данных. Для оптимизации перспективных средств вычислительной техники, в этом случае, можно не только согласовать возможности микроэлектронных технологий с особенностями новой машинной технологии обработки информации, но и существенно упростить общение пользователя c новым изделием, т.е. упростить программное (пользовательское) обеспечение. Однако, в построении и освоении таких автоматических средств обработки информации, в то время, возникла ситуация, когда требования к новым машинам стали существенно отставать от возможностей, которые в них можно достичь. В результате, на повестку дня устремились потребности в широком тиражировании уже полученных достижений в Computer science, нежели поиски принципиально новых средств вычислительной техники. Так, в ее машиностроении стали преобладать изделия, предназначенные для широкого персонального использования, а, с ориентацией на возможности микроэлектроники, развернулись работы по технической реализации алгоритмов искусственного интеллекта, которые к этому времени уже были прилично наработаны, но не находили своей реализации в технических возможностях элементной базы, предшествующих поколений. Таким образом, развитие компьютеростроения пошло по пути широкого внедрения уже полученных достижений и ориентированных на машинную арифметику.
Указанное выше ослабление интересов к новым средствам обработки информации можно объяснить снижением темпов развития, которое во второй половине 20-о века стало ощущаться в теоретических познаниях природы. Ведь любой эксперимент, позволяющий проверить ту, либо иную гипотезу, высказанную на теоретическом уровне, весьма часто, связан с расчетами, моделями, которые естественно могут быть реализованы на вычислительной машине. В теоретической физике эти темпы настолько снизились, что уместно даже указывать на застой в этой фундаментальной науке. Многие понятия в современной физике остались в том виде, в котором они употреблялись сто, а то и двести лет назад. Например, такие понятия как масса тела, инерция, электрический заряд, магнетизм, теплота, электромагнитная волна и т.п., которые отражают свойства природы, и связаны с определенными теоретическими моделями ее представления, дальнейшего продвижения в их изучении не получили. В этом случае мы имеем дело с кривой развития любой идеи, любого нового предложения в науке, когда количественное их уточнение уже не приводит к существенным качественным результатам. И мы находимся на так называемой кривой развития в зоне ее насыщения, т.е., уже прошли ее линейный участок. Пользователь средствами вычислительной техники привык к тому, что если увеличивать рассчитываемую модель природы в объеме (количество материальных точек, описывающих их распределение, или увеличить количество точек отсчета ее поведения), то можно, более точно, приблизится к пониманию истины изучаемой природы. Вот откуда у него «рождается» желание иметь средство, на котором можно было бы проводить вычислительные эксперименты адекватные выбранной увеличенной модели природы. И тогда требования к машине непомерно увеличиваются. Так, появились целые классы задач, решение которых возможно, лишь, на вычислительных средствах будущего. Но поскольку, эти средства в аппаратурных затратах становятся громоздкими (их обычно относят к суперкомпьютерам), и стоимость их весьма велика, особенно это относится к программному обеспечению. В результате, в условиях рыночной экономики, стало выгодней решать задачу насыщения потребителей так называемым вычислительным ширпотребом, и тогда развитие вычислительной техники пошло по пути широкой в обществе компьютеризации, а путь дальнейшего развития структур машин и технологий обработки информации затормозился.
Чтобы продолжить получать нужный эффект от средств обработки информации, а в конечном итоге и в развитии науки, целесообразно перейти к новым гипотезам и моделям природы, в кривой развития которых линейный участок был бы впереди исследовательского процесса. Например, при проектировании сверхзвукового самолета расчетные методы, ориентируемые на цифровую модель его обдува в аэродинамической трубе, включая и решение уравнений Навье-Стокса, истинную картину разрушения его формы не показывают. Оказывается, если взять на вооружение новую модель, новое понимание волны в материальной среде, то приходим и к новому пониманию эффекта Черенкова-Вавилова не как эффекта, а как закона природы, и тогда появляются новые знания. Ведь, при превышении скорости звука, впереди летательного аппарата происходит генерация разрушительных звуковых волн. Эти новые знания о сверхзвуковом движении требуют и новых математических моделей, которые требуют новых методов расчета, новых формул, которые отражают уже линейный участок в исследовательском процессе, и тогда количественное накопление приводит к новому качеству – существенному упрощению цифрового машинного эксперимента в проектировании летательных аппаратов.
Аналогичная ситуация имеет место и в других методах использования математического аппарата для машинного моделирования состояния природы. Можно показать, что увеличение количества метеорологических данных в современных моделях предсказания погоды к существенным сдвигам уточнения прогноза не приводят (тот же участок насыщения в развитии метода). Наоборот, рост данных увеличивает размер матрицы системы уравнений, решение которой стоит в основе предсказания погоды. При этом, точность решения этой системы уменьшается за счет соответствующего роста погрешности машинных вычислений, а это вносит отрицательный эффект в предсказание.
На современном этапе развития вычислительной техники, в области ее элементной базы ощущается прогресс. Если до недавнего прошлого размеры элементов этой базы измерялись микронами, то сегодня вопрос стоит о реализации средств обработки информации на уровне молекул и атомов, т.е. речь идет об элементной базе нано уровня существования материи. На этом уровне, по-видимому, реализация обработки информации не должна повторять, то, как это имело место в начале развития вычислительной техники, т.е. в качестве операндов не должны выступать числа, а командами действия над ними. Ведь вычислительный процесс в машине, в информационных элементах этого уровня, с одной стороны, позволит несравненно увеличить его в объеме, и с другой стороны, сложность управления им соответственно существенно возрастет. Более того, поскольку информационный процесс в этом случае будет представлен в самых мелких единицах информации, то для его аппаратурной поддержки потребуются и минимальные по величине сгустки материальной субстанции, передача, хранение и обработка которых потребует минимальных энергетических затрат. Это, конечно, неплохо, но вот выделение полезных (рабочих) сигналов в этом случае будет чрезвычайно проблематичным – ведь они будут соизмеримыми с естественными шумами существования материи на нано уровне. Несмотря на это, анализ научной литературы показывает, что исследования сегодня, в основном, ведутся на использование в новых компьютерных средствах, именно, отмеченной выше машинной арифметики прошлого. Во всяком случае, в будущих квантовых компьютерах в качестве минимальной обрабатываемой единицы информации используется вероятностный аналог бита – q-бит, а в проектах ориентированных на химические элементы ведется поиск структуры, напоминающей триггер, т.е. снова речь идет, о битовом представлении информации в средстве обработки.
Таким образом, на современном этапе развития стоят проблемы поиска такой технологии автоматической обработки информации, которая удовлетворяла бы особенностям поведения материи на рассматриваемом измельченном вещественном (нано) уровне. Для обеспечения универсальности эта технология должна опираться на операторы универсальной алгоритмической системы, поиски которой и составляют проблему. Не менее сложной, а как оказалось, очень сложной является проблема поиска материальных образований на нано уровне (на языке вычислительной техники) для аппаратурной поддержки операндов и операций над ними. Эта чрезвычайная сложность проблемы, кроме всего, объясняется недостаточными знаниями о существовании материи на интересующем нас уровне, которые сегодня нам предоставляет физика.
Прежде чем решать эти, отмеченные выше, проблемы, следует обратить внимание исследователя на то, что материальная среда, в которой предстоит помещать свои разработки уже «освоена». Здесь следует напомнить, что природа в живых организмах «организовала» на уровне существования материи в молекулах и атомах переработку информации с помощью мыслительного процесса. В кибернетике известен закон развития кибернетических систем, согласно которому их качество зависит от внешних условий. Одинаковые условия, в которых существуют системы, дают, в своем развитии, одинаковые их экземпляры. Поэтому, следует помнить, что правильное направление в поисках решения отмеченных выше проблемы, может привести нас к пониманию, каким образом природа организует мыслительный процесс в живых организмах.
Итак, решение сформулированных выше проблем позволит выполнить существенный шаг в развития средств обработки информации.