Радость познания
Радость познания читать книгу онлайн
Ричард Фейнман (1918–1988) — выдающийся американский физик, удостоенный Нобелевской премии по квантовой электродинамике, один из создателей атомной бомбы, автор знаменитого курса лекций, который стал настольной книгой для каждого, кто открывает для себя потрясающий мир физики.
Великолепная коллекция коротких работ гениального ученого, талантливого педагога, великолепного оратора и просто интересного человека Ричарда Фейнмана — блестящие, остроумные интервью и речи, лекции и статьи. Вошедшие в этот сборник работы не просто дают читателю представление об энциклопедическом интеллекте прославленного физика, но и равно позволяют заглянуть в его повседневную жизнь и внутренний мир.
Книга мнений и идей — о перспективах науки, об ответственности ученых за судьбы мира, о главных проблемах бытия — познавательно, остроумно и необыкновенно интересно.
Внимание! Книга может содержать контент только для совершеннолетних. Для несовершеннолетних чтение данного контента СТРОГО ЗАПРЕЩЕНО! Если в книге присутствует наличие пропаганды ЛГБТ и другого, запрещенного контента - просьба написать на почту [email protected] для удаления материала
У меня есть одно свойство — я совершенно спокойно уживаюсь со своими сомнениями, и колебаниями, и незнанием. Думаю, гораздо интереснее жить, не зная чего-то, чем иметь ответы, которые могут оказаться неправильными. У меня есть приблизительные ответы, и сносные убеждения, и различная степень уверенности относительно различных вещей, но у меня нет абсолютной уверенности относительно всего сущего, я многого не знаю, например, имеет ли смысл вопрос, почему мы здесь, и что такой вопрос мог бы означать. Я мог бы немного подумать об этом, но, если чувствую бесперспективность этих размышлений, переключаюсь на что-нибудь другое. Ведь я и не должен знать ответ на любой вопрос. Я не чувствую страха, не зная, например, таких вещей, почему мы затерялись в загадочной Вселенной, не имея какой-либо цели, кроме пути, нам уготованного. Все это далеко от понимания — и это совершенно меня не пугает.
2. Компьютеры будущего
Через сорок лет после атомной бомбардировки Нагасаки ветеран Манхэттенского проекта Ричард Фейнман выступил с докладом в Японии. Тема доклада была мирной, тема, которая занимает многие проницательные умы: будущее компьютеров, в том числе вопросы компьютерной науки, которые сделали Фейнмана провидцем, современным Нострадамусом — нижний предел размера компьютера. Может быть, эта глава вызовет вопросы у некоторых читателей; однако это такая важная часть вклада Фейнмана в науку, что, я надеюсь, они выберут время для ее чтения, даже если пропустят некоторые сугубо технические детали. Глава заканчивается кратким обсуждением одной из любимых идей Фейнмана, которая инициировала современную революцию в нанотехнологиях.
Введение
Для меня большая честь и удовольствие присутствовать здесь в качестве докладчика в память об ученом, которого я исключительно уважал и восхищался — профессора Нишины. Приехать в Японию и рассказывать о компьютерах — это все равно что читать проповедь Будде. Но я много размышлял о компьютерах — и это единственное, о чем я мог думать, когда меня пригласили сделать доклад.
Первое, что я хотел бы сказать, — я не собирался говорить о компьютерах. Я хочу рассказать об их будущем. Однако наиболее важные разработки будущего составляют предмет, о котором я не буду говорить. Например, существует великое множество работ, посвященных разработке более интеллектуальных машин — машин, умеющих лучше взаимодействовать с людьми, так чтобы ввод и вывод данных осуществлялся с меньшими усилиями по сравнению с тем сложным программированием, которое мы имеем сегодня. Это часто называют искусственным интеллектом, но мне этот термин не нравится. Возможно, неинтеллектуальные машины могут работать даже лучше, чем интеллектуальные.
Другая проблема состоит в стандартизации языков программирования. Сегодня их существует слишком много, и мне кажется разумной идея просто выбрать один из них. (Я не решаюсь упомянуть, что в Японии должно существовать больше стандартных языков — поскольку у вас имеется четыре способа письма, я думаю, что попытки стандартизации чего-либо здесь, очевидно, приведут к еще большему числу стандартов, а не к меньшему!)
Другая интересная проблема будущего состоит в том, что лучше выполнять работу на автоматически отлаженных программах, но об этом я тоже не буду говорить. Отладка означает поиск ошибок в программе или в машине; но на редкость трудно отлаживать программы, когда они становятся все более сложными.
Еще одно направление усовершенствования — сделать машины трехмерными вместо построенных на чипах, расположенных на плоскости. Это должно быть сделано поэтапно, а не сразу — вы можете создать несколько слоев, а затем добавлять постепенно все большее их число. Другое важнейшее устройство — прибор, автоматически обнаруживающий дефектные элементы на чипе; тогда чип будет автоматически перезаписывать сам себя так, чтобы избежать дефектных элементов. В настоящее время, когда мы пытаемся делать большие чипы, в них часто образуются трещины или дефектные участки, и мы выбрасываем целиком весь чип. Если мы сможем использовать действующую часть чипа, эффективность станет намного выше. Я упоминал, что попытаюсь рассказать вам об известных мне реальных проблемах машин будущего. Однако то, о чем я хочу говорить, — простые, небольшие, технически и физически добротные вещи, которые можно в принципе сделать в соответствии с физическими законами. Иначе говоря, я хотел бы обсудить механизм, а не способ, которым мы используем машины.
Я буду рассказывать о некоторых технических возможностях для создания машин. Будут затронуты три темы. Одна — это машины с параллельной обработкой, представляющие устройства очень близкого будущего, почти настоящего, которые разрабатываются в настоящее время. Более отдаленное будущее — это вопрос о потреблении энергии машинами, который на первый взгляд кажется ограниченным, но в действительности это не так. И в заключение я буду говорить о размерах.
Всегда лучше иметь машины поменьше, и вопрос заключается в том, насколько малым может стать допустимый размер, чтобы в принципе машины согласовывались с законами природы? Я не буду обсуждать, какова и в чем состоит актуальность каждой из перечисленных проблем в будущем. Это зависит от экономических и социальных условий, и я не собираюсь ломать над ними голову.
Параллельные компьютеры
Первая тема касается параллельных компьютеров. Почти все современные компьютеры, обычные компьютеры, работают на компоновке или архитектуре, придуманной фон Нейманом [6], в которой существуют очень большая память, где хранится вся информация, и одна центральная область, в которой проводятся простые вычисления.
Мы берем одно число из одного отдела памяти, а другое — из другого отдела памяти, посылаем их в центральное арифметическое устройство для их сложения, а затем отсылаем ответ обратно в некоторое место памяти. Существует, по сути, один центральный процессор, который работает очень-очень быстро и очень напряженно, в то время как память в целом не участвует в процессе и представляет быстрый картотечный ящик с файловой структурой, который очень редко используется. Совершенно очевидно, что чем больше процессоров работают одновременно, тем быстрее мы должны выполнять вычисления. Но здесь возникает затруднение: допустим, кому-то, работающему на одном процессоре, понадобится та же самая информация из памяти, что и другому, пользующемуся другим процессором, — и тогда все перепутывается. В связи со сказанным очень трудно разместить параллельно для работы много процессоров.
Некоторые шаги в этом направлении были предприняты на так называемых векторных процессорах. Если иногда вам необходимо выполнить одинаковые действия на многих различных элементах, вы, возможно, выполняете их одновременно. В принципе можно написать правильные программы стандартным способом, и тогда интерпретирующая программа автоматически поймет, когда полезно использовать эту векторную возможность. Такая идея применяется в компьютерах американской фирмы «Cray» и в японских «суперкомпьютерах». Другой проект состоит в том, чтобы взять большое число эффективно работающих относительно простых (но не слишком упрощенных) компьютеров и соединить их вместе в некоторую структуру. Тогда все они могут работать, составляя часть схемы. Каждый компьютер является совершенно независимым, причем они будут передавать информацию от одного к другому, когда один или другой в ней нуждается. Такого рода схема реализована, например, в Калтехе (Калифорнийском технологическом институте), в гиперкубе «Cosmic Cube», и представляет только одну из многочисленных возможностей. Сегодня многие конструируют такие машины. Другая возможность — распределить очень большое число очень малых центральных процессоров вокруг памяти. Каждый процессор общается только с малой частью памяти, и существует детально разработанная система взаимосвязей между ними. Примером такой машины является the Connection Machine (машина с переменной структурой связей с параллельными процессорами), созданная в MIT (Массачусетсом технологическом институте). Она имеет 64 000 процессоров и систему маршрутизации, в которой каждые 16 могут переговариваться с другими 16, и, таким образом, получается 4000 возможностей маршрутного соединения.