CC BY
65Ограничения в современных компьютерных технологиях и пути их преодоления
Холкин И.И. (ihol1h31@mtu-net.ru)
Московский Государственный институт Радиотехники, Электроники и Автоматики (технический университет)
Введение
Под современными компьютерными технологиями мы будем понимать технологии использования в настоящее время и ближайшем будущем современного программно-аппаратного компьютерного инструментария для решения различных классов задач.
Ограничения применения современных компьютерных технологий можно разбить на две группы.
Первая группа - это ограничения принципиального, методологического характера, стратегического плана.
Вторая группа - это ограничения технологического характера, связанные с использованием конкретных компьютерных технологий в данное время.
1. Принципиальные методологические ограничения компьютерных технологий и пути их преодоления
Основное из этих ограничений обусловлено жестким детерминизмом, лежащим в основе компьютерных технологий и принципиально индетерминированным характером многих явлений, задач и процессов, которые пытаются моделировать и исследовать с помощью этих технологий.
1.1. Детерминизм Лапласа и классические компьютерные технологии
Крайняя точка зрения на детерминизм в природе и обществе наиболее полно и четко была сформулирована в начале XIX века Лапласом. Подобно формуле изобретения она выражена в виде одного предложения, содержащегося в его "Опыте философии теории вероятностей" [1].
"Ум, которому были бы известны для какого-либо данного момента все силы, одушевляющие природу, и относительное положение всех ее составных частей, если бы вдобавок он оказался достаточно обширным, чтобы подчинить эти данные анализу, обнял бы в одной формуле движения величайших тел Вселенной наравне с движениями легчайших атомов: не осталось бы ничего, что было бы для него недостоверно, и будущее также, как и прошедшее предстало бы перед его взором ".
В этом предложении выражена идея абсолютного детерминизма, т. е. уверенность в том, что нет ничего случайного во Вселенной, что все происходящее имеет причину, и случайность в человеческом понятии есть лишь непознанная разумом необходимость. По Лапласу "правильность, которую обнаруживает нам астрономия, без всякого сомнения, имеет место во всех явлениях. Кривая описания простого молекулярного воздуха или пара определена также точно, как орбиты планет: разница между ними делает только наше незнание".
Эти же взгляды Лаплас перенес на общественные отношения и психологию, утверждая, что "колебания в сенсоруме мозгового вещества должны быть, как все движения подчинены законам динамики".
Однако абсолютизация лапласовской модели мира может приводить к парадоксальным выводам. Например, текст данной статьи с точностью до каждого знака согласно лапласовской концепции мира был известен "лапласовскому уму" в доисторические времена,
и это событие как неотвратимый факт уже тогда представало перед его взором. Очевидно, что такие заключения не укладываются в рамки здравого смысла.
Подобные же результаты, противоречащие здравому смыслу, в ряде случаев можно ожидать и от применения современных компьютерных технологий, поскольку в них используется программно-аппаратный инструментарий, функционирующий по законам лапласовского детерминизма. В самом деле, базовым элементом такого инструментария является цифровой программно - управляемый автомат, состояние которого в каждый момент времени однозначно выводится из его начального состояния и внешних воздействий. Иными словами, любая сколь угодно сложная программа при повторном прогоне и идентичных начальных условиях обеспечивает получение повторных результатов, с точностью до бита совпадающих с результатами, полученными на предыдущем прогоне. В частности, эта особенность компьютерных программ используется на практике как необходимое условие проверки правильности их функционирования.
Даже датчики случайных последовательностей, применяемые в системах машинного моделирования, основанных на рекуррентных соотношениях и вероятностно-статистических методах, в действительности генерируют псевдослучайные последовательности, в которых появление очередного значения в сколь угодно отдаленный момент времени может быть изначально предсказано с абсолютной точностью.
Заметим, что новые принципы функционирования аппаратных средств, включающие такие функции как прерывания, виртуализацию, многопроцессорность, клиент - серверные технологии, и новые парадигмы программирования не изменили концепции жесткого лапласовского детерминизма. Более того, мы не можем назвать ни одной из характерных черт современного аппаратно-программного инструментария, которые противоречили бы принципам лапласовского детерминизма. К аналогичным результатам мы приходим, анализируя работу машины Тьюринга [2], лежащей в основе классической теории компьютерных вычислений.
Из изложенного можно сделать важный методологический вывод. Какими бы совершенными техническими возможностями ни обладал бы современный компьютер, позволяющими использовать сверхсложные программы, основанные на самых современных парадигмах программирования, он - этот компьютер будет лишь неограниченно приближаться к "лапласовскому уму", действующему по законам лапласовского детерминизма.
В этом смысле "лапласовский ум" является теоретическим пределом совершенства современных компьютерных технологий, а преодоление противоречия между индетерминизмом моделируемых явлений, задач и процессов и детерминизмом компьютерного инструментария, с помощью которого решаются эти задачи, сходно с преодолением противоречия между лапласовской моделью мира и отображаемой ею реальностью.
Имеется целый ряд фундаментальных работ в области философии, физики, молекулярной биологии, кибернетики, в которых обсуждаются границы применимости лапласовской модели (См., например, [3,4,5]). Однако нам не известны работы, в которых обсуждались бы границы применимости лапласовской модели к компьютерным технологиям и решению проблемы, поставленной и рассматриваемой здесь. Впервые это сделано в более ранней работе при участии автора [6] и получает дальнейшее развитие в данной статье. Основываясь на свойствах абсолютной предсказуемости поведения лапласовской модели и классического компьютера, можно сформулировать тезис адекватности применения классических компьютерных технологий.
Область адекватного применения классических компьютерных технологий ограничена лапласовской моделью мира. Попытки их применения в областях, выходящих за границы лапласовской мировоззренческой парадигмы, должны сопровождаться методологическими ошибками, пропорциональными отклонениям этих областей от указанных границ.
Исходя из данного тезиса, моделируемые процессы явления и задачи, решаемые с помощью компьютерных технологий можно разделить на четыре класса.
Моделирование процессов и явлений, описываемых строго детерминистскими (динамическими) законами классической физики (1-класс), не вызывает принципиальных затруднений, поскольку моделируемый процесс и моделирующий инструментарий подчиняются одной и той же концепции лапласовского детерминизма. Некоторые технические трудности, связанные с погрешностями временной дискретизации и ошибками квантования по уровню, с успехом преодолеваются за счет наращивания мощностей современных компьютерных средств. В основном это повышение производительности и разрядности машины. Обычно такие процессы описываются системой дифференциальных или разностных уравнений, решение которых однозначно определено начальными или граничными условиями и может быть изображено в виде траектории в фазовом пространстве.
Более сложным является машинное моделирование объектов 11-класса, представляющих совокупности взаимосвязанных и взаимодействующих компонент, каждая из таких компонент функционирует по известным динамическим законам. Причем относительно начальных и граничных условий определены статистические средние значения, распределения вероятности и взаимно - корреляционные функции. Для траекторий движения таких систем можно задать только распределения вероятностей. Средние значения для совокупностей траекторий удовлетворяют при этом динамическим законам.
Типичными представителями рассматриваемых систем являются современные сложные многомерные автоматические системы регулирования и управления, а также процессы термодинамики. Моделирование таких систем связано с генерацией детерминированных и псевдослучайных временных последовательностей и требует использования
высокопроизводительных компьютерных средств с распараллеливанием вычислительных процессов.
Обычно это специализированные многопроцессорные вычислительные комплексы с развитой системой аналого-цифровых и цифро-аналоговых преобразований. К погрешностям моделирования объектов 11-класса, кроме ошибок, присущих моделированию объектов I-класса, добавляются погрешности моделирования случайных процессов с заданными характеристиками и представления их конечными временными рядами. Однако противоречий между моделируемыми процессами и инструментарием моделирования здесь также не возникает, поскольку они укладываются в рамки лапласовского детерминизма и понимания вероятности.
Ш-класс элементов и систем развивается не по динамическим, а по так называемым пробабилистским законам [3,4]. Типичным примером таких процессов является взаимодействие элементарных частиц, описываемое в квантовой механике. Законы движения элементарных систем представляют собой случайные реализации закономерных возможностей. Другими словами, из одних и тех же начальных условий не всегда развивается один и тот же ряд последовательных состояний. Однако рассматриваемые процессы подчиняются одним и тем же законам статистики. В отличие от процессов первых двух классов процессы третьего класса подчиняются закономерностям, которые наряду с
категорией необходимости содержат категорию возможности. Предсказуемость единичных процессов этого класса невозможна ни субъективно, ни объективно. Они индетерминированы по своей природе и не укладываются в рамки лапласовского детерминизма. Поэтому моделирование таких процессов с помощью классических компьютерных технологий должно быть связано с появлением нового класса погрешностей, обусловленных противоречием между индетерминизмом моделируемого процесса и детерминизмом моделирующего инструментария.
В 1982г. лауреат Нобелевской премии по физике Р. Ф. Фейнман показал [7], что моделирование квантовых систем вероятностным образом на классическом компьютере может сопровождаться существенными ошибками. Так в эксперименте по двухфотонной корреляции (парадокс Эйнштейна-Подольского-Розена) моделирование на классическом компьютере дает максимальную корреляцию 2/3. В то время как согласно квантовомеханической формуле и при моделировании на гипотетическом квантовом компьютере это значение должно быть 3/4. И эксперимент согласуется с этим.
Работы Р. Фейнмана, [7,8], Ю. И. Манина [9], Д. Дойча [10], П. Бенева [11], привлекли внимание к проблеме создания принципиально нового вида компьютерных технологий, в основе, которых лежат квантово - механические эффекты. В отличие от классических мы будем называть их квантовыми компьютерными технологиями. Остановимся на них подробнее.
1.2. Квантовые компьютеры и квантовые вычисления
Как отмечается в [12], мотивация изучения квантовых вычислений исходила из физики, технологии, гносеологии и математики. Первые работы в этой области относятся к 1980-м годам. В 1980 г. Ю. И. Манин [9], а в 1982 г. Р. Фейнман [11] обратили внимание, что некоторые квантово - механические операции нельзя в точности переносить на классический компьютер. Это наблюдение привело к более общему утверждению, что для проведения вычислений квантовые процессы являются более эффективными, чем классические. Данное предположение было подтверждено П. Шором, который разработал квантовый алгоритм разложения целых чисел на простые множители (1994) [13]. В 1996 году Л. Гровер предложил квантовый алгоритм быстрого поиска в неупорядоченной базе данных [14].
Количество публикаций по квантовой теории информации, квантовым вычислениям и квантовым компьютерам за последние годы резко возросло. Основные сведения в этой области можно почерпнуть из статей, публикуемых в международном научном журнале МГУ "Квантовые компьютеры и вычисления" <http://rcd.ru/qc> и книг [15,16,17], которые выставлены на сайте лаборатории Физики квантовых компьютеров, ФТИАН, возглавляемой академиком К. А. Валиевым http://qc.ipt.ac.ru/index.html.
Однако в рамках рассматриваемой здесь проблематики нас интересуют два вопроса:
• является ли поведение квантового компьютера, подобно классическому, абсолютно
предсказуемым;
• какие ограничения, накладываемые на классические компьютерные технологии, могут
быть преодолены с помощью квантового компьютера.
Аргументировано и однозначно ответить на эти вопросы в настоящее время затруднительно по следующим причинам. Прежде всего, квантовых компьютерных технологий, как таковых, в настоящее время не существует. Термин этот по аналогии с классическими компьютерными технологиями введен здесь для удобства аналитического сравнения.
Среди ведущих специалистов в области квантовых компьютеров и вычислений до сих пор не сформировалась единая точка зрения относительно принципиальной возможности создания полномасштабного коммерческого образца квантового компьютера. А. Ю. Китаев,
например, считает, что принципиальных препятствий для реализации квантового компьютера нет. Однако задача столь трудна, что её можно сравнить с задачей об управляемом термоядерном синтезе [15]. Детальный анализ проблем в этой области приведен в обзорной статье
Дж. Прескилла [18].
Из наиболее значительных сообщений в области экспериментальной реализации квантового компьютера заслуживает внимания сообщение IBM's Almaden Research Center от 19.12. 2001 (http://www.research.ibm.com/resources/news/20000815_quantum.shtml) о том, что группа под руководством профессора Айзека Чуанга произвела самое сложное из когда-либо выполнявшихся на квантовых компьютерах вычислений. Была выполнена простейшая реализация алгоритма П. Шора [13] разложения числа на простые множители. Во время эксперимента были найдены числа 3 и 5 как множители числа 15.
Вернемся к вопросу о предсказуемости поведения квантового компьютера. Проведем сравнение устройства и принципов работы классического и квантового компьютеров. Регистр классического компьютера состоит из N бит и в отдельный момент времени он может находиться в одном из 2 в степени N состояний. Регистр квантового компьютера состоит из N кубит (квантовых бит). Физически это может быть система из N спинов 1/2. Каждый спин обладает двумя базисными состояниями (0 = "спин вниз" и 1 ="спин вверх"), а вся система может принимать одно из 2 в степени N базисных состояний.
Согласно общим принципам квантовой механики, возможными состояниями системы являются также суперпозиции базисного состояния. Например, если к регистру, задаваемому N частицами спина 1/2, спины которых первоначально направлены вниз (В регистре первоначально записаны все логические нули) применить однобитный гейт, отображающий состояние со спином вниз в равную суперпозицию состояний со спином вниз и спином вверх, то регистр будет содержать суперпозицию всех возможных двоичных строк длины N [20].
Воздействуя на суперпозицию состояний оператором, представляющим собой последовательность логических гейтов, которую называют также квантовой схемой, можно вычислять некоторую функцию f(a) параллельно, экспоненциально большое число раз для различных входных значений а. Именно благодаря наличию суперпозиции состояний и возможностью управления ими, квантовый компьютер обладает уникальными информационной емкостью и параллелизмом вычислений.
Для получения ответа производится измерение значений всех спинов. (Заметим, что такое измерение разрушает суперпозицию). Результатом измерения может быть любая последовательность нулей и единиц. Таким образом, квантовый компьютер может, с некоторой вероятностью, дать любой ответ. Повторив всё вычисление несколько раз и выбрав тот ответ, который встречается чаще, можно снизить вероятность ошибки до сколь угодно малой величины [15].
Из изложенного видно, что поведение квантового компьютера, в отличие от классического, не является абсолютно предсказуемым и не укладывается в рамки лапласовского детерминизма и понимания вероятности.
Поскольку процессы в нем развиваются не по динамическим, а по так называемым пробабилистским законам, квантовый компьютер может служить адекватным средством для моделирования и исследования квантово - механических систем.
Кроме этого, квантовый компьютер предполагается использовать в классических вычислениях для решения задач типа "NP", для которых сложно найти решение, но легко проверить правильность какого-либо предложенного решения [17]. Примером задачи такого
класса является разложение больших чисел на простые множители [16]. Трудность факторизации больших чисел является определяющим фактором для криптосистем с открытым ключом, таких, какие используются в банках. Там такие коды считаются надежными в силу сложности факторизации чисел с приблизительно 250 знаками [20]. Однако для того, чтобы квантовый компьютер успешно конкурировал с классическим в этой области, необходимо 1000 кубитов и 1010 квантовых гейтов, что является неосуществимым при нынешних технологиях [17]. При решении подобного рода классических задач, хотя поведение квантового компьютера и не укладывается в рамки лапласовского детерминизма, но результаты решения после их получения и проверки являются абсолютно предсказуемыми. И в этом применении квантовый компьютер не отличается от классического.
1.3. Процессы IV- класса и задачи искусственного интеллекта
Несравненно более сложными являются процессы IV- класса, учитывающие, интеллектуальную и творческую деятельность человека, а также принимаемые им решения. Задачи IV-класса условно можно разбить на 2 подкласса L и R в соответствии с левым (Left) и правым (Right) полушариями коры головного мозга, в которых преимущественно происходят процессы, контролирующие аналоги этих задач.
Известно [21], что существуют два фундаментальных класса мыслительных процессов: рациональный и интуитивный. Рациональный процесс отражает "корпускулярную" природу реальности, интуитивный - "волновую". Рациональный процесс протекает в основном в левом полушарии мозга и отражается в способностях считать, анализировать, мыслить логическими последовательностями. Большая часть обыденной повседневной мыслительной работы современного человека происходит в левом полушарии (реализация устойчивых стереотипов поведения, чтение, речь выполнение обычных дел). Интуитивные мыслительные процессы совершаются, главным образом, в правом полушарии мозга и влияют на воображение, творчество, способность видеть "картину мира в целом".
Наибольшие успехи в настоящее время достигнуты в компьютеризации "левополушар-ных" задач IV_L- класса. Разработаны математические модели, алгоритмы и получили широкое распространение компьютерные приложения бухгалтерских, банковских, информационно - поисковых интеллектуальных систем, экспертных систем; речевые процессоры, переводчики текстов, разнообразные интеллектуальные системы управления и распознавания военного и специального назначения. В последнее время бурно развиваются интернет - системы связи, поиска, живого общения, распределенные клиент - серверные приложения и т. д.
Однако компьютеризация творческих и других задач IV_R- класса, требующих таких качеств, как интуиция, озарение, вдохновение, воображение пока находится лишь в самом зачаточном состоянии.
При рассмотрении вопроса о возможности компьютеризации задач IV_R- класса, основываясь на системном подходе, дополним систему, состоящую из моделей человека и компьютера, моделью ноосферы. Впервые понятие "ноосфера" было введёно в 1927 г. Е. Ле-Руа и П. Тейяром де Шарденом [22]. Позднее В.И. Вернадский излагает свое учение о ноосфере в работах [23, 24, 25]. Ноосферу Тейяр де Шарден определяет как духовную мыслящую оболочку планеты, существующую вне биосферы и над ней, при этом он исходит из положения о "первенстве духа над материей" [26]. У Вернадского, напротив, подчеркивается активная, преобразующая роль человечества, как единого целого в создании ноосферы. "Ноосфера - это царство разума человеческого, земная оболочка, регулируемая разумом. " [23].
Такое диаметрально противоположное толкование ноосферы дало повод в дальнейшем говорить о естественно - научной материалистической концепции ноосферы по Вернадскому
и идеалистической - по Тейяру де Шардену [27].
Последующее развитие учения о ноосфере и науки в целом позволяет отметить целый ряд научных направлений, расширяющих наши представления о ноосфере. Среди них работы биолога Р. Шелдрейка из Кембриджа, предложившего новую концепцию морфогенетических полей, осуществляющих обмен информацией между клетками и целым организмом. Шелдрейк представил убедительные свидетельства, того, что морфогенетическое поле связывает между собой все организмы, принадлежащие одному виду, являясь своего рода групповым полем, которое хранит в себе информацию, связанную с происхождением вида, с его современным существованием и с возможностями развития этого вида в будущем [21].
В основе друго научного направления лежат идеи швейцарского психиатра Карла Юнга, ученика Зигмунда Фрейда, который, наблюдая своих пациентов и анализируя множество символов, содержащихся в различных религиях, мифах и волшебных сказках различных культур, выдвинул в начале девяностых годов Х1Х века гипотезу о "коллективном неосознанном знании", которое подобно океану. Вне этого океана рождается индивидуальное сознание каждого. Однако на глубинных уровнях связь с другими мыслящими существами сохраняется. Базисные архетипы (модели поведения) являются для всех людей общими.
В [28] предлагается рассматривать ноосферу как информационную саморазвивающуюся динамическую систему сложной структуры с позиции диалектического единства материалистической (В.И. Вернадский) и идеалистической (Е. Ле-Руа, П. Тейяр де Шарден) концепций.
Вернемся к возможности моделирования процессов ГУ_К- класса с помощью компьютерных технологий. Пространство событий ГУ_К- класса можно рассматривать как некоторое пространство, описываемое законами первых трех классов и прерываемое случайными событиями ГУ_К- класса. Случайные события ГУ_К- класса не укладываются в рамки лапласовского понимания вероятности или пробабилистских законов, и следовательно не могут быть адекватно смоделированы с помощью классических или квантовых компьютерных технологий. Можно предположить, что случайные события ГУ_Я -класса есть результат взаимодействия человека и ноосферы. Тогда при моделировании процессов ГУ_К- класса противоречие между их индетерминизмом и детерминизмом инструментария теоретически может быть преодолено, по крайней мере, двумя путями:
1) разработкой на базе существующего инструментария новых компьютерных технологий, опосредовано воспроизводящих случайные события ГУ_К- класса;
2) созданием принципиально новых компьютерных технологий, непосредственно воспроизводящих случайные события ГУ_К- класса.
Что касается первого направления, то в соответствии с ним по сути дела и проводятся в настоящее время работы в области искусственного интеллекта и нейрокомпьютерных технологий. В этом случае пространство событий обобщенной модели искусственного интеллекта можно рассматривать как некоторое пространство, описываемое законами первых трех классов, адекватно моделируемое современными компьютерными технологиями, и прерываемое случайными событиями ГУ_Я-класса. События ГУ_Я -класса в данном случае являются результатом взаимодействия человека с программой искусственного интеллекта.
Таким образом, при решении творческих и других задач ГУ_Я -класса с помощью современных интеллектуальных компьютерных систем законы ГУ_Я - класса моделируются опосредовано через взаимодействие человека с аппаратно-программными средствами.
Следовательно, до тех пор, пока в основе моделирующего компьютерного инструментария будут лежать лишь законы лапласовского детерминизма или
пробабилистские законы, адекватное решение творческих и других задач IV_R -класса на основе моделей искусственного интеллекта возможно лишь в человеко-машинных системах.
Возможно ли создание принципиально новых ноосферных компьютерных технологий, непосредственно воспроизводящих случайные события IV_R -класса (работы во втором направлении), покажет время.
2. Ограничения в компьютерных технологиях технологического характера и пути их преодоления
Рассмотрим ограничения технологического характера, связанные с использованием конкретных компьютерных технологий в настоящее время. Из множества проблем, определяющих эти ограничения, отметим три существенных, с которыми наиболее часто сталкивается массовый пользователь: компьютерные вирусы, разрушение данных, разрушение инсталлированных приложений.
2.1. Проблема вирусного заражения
Под компьютерным вирусом обычно понимается программа, которая тайно копирует себя в систему пользователя, разрушая ее, и может просачиваться наружу, инфицируя системы других пользователей. Вирусы распространяются через .COM-, .EXE-, .DLL-, .DOC- файлы, макросы; проникают через Интернет, инфицированные дискеты, пиратские CD и т.д. Когда в современном компьютерном мире общение, обмен программами и данными между пользователями и компьютерами неизбежны, никто не застрахован от вирусной атаки и незапланированных затрат времени и средств на ликвидацию ее последствий.
2.2. Проблема разрушения данных и инсталлированных приложений
Бурный рост информационно-вычислительных ресурсов персональных компьютеров и резкое расширение сферы их применения в последнее время привели к качественному изменению состава их программного обеспечения. Не редки случаи, когда число инсталлированных приложений PC может достигать нескольких сотен, а общий объем нескольких Гбайт [29]. Основным методом защиты традиционных РС является резервное копирование данных [30]. Однако, как только число инсталлированных приложений начинает превышать несколько десятков, а суммарный объем несколько сотен Мбайт, вопросы защиты и сохранности инсталлированных приложений для пользователя РС выдвигаются на первый план.
При серьезных повреждениях операционной системы или палитры инсталлированных приложений наиболее надежным и проверенным на практике способом их реставрации в настоящее время является форматирование HDD и повторная инсталляция операционной системы и приложений. Сравнительно недавно, когда число приложений не превышало несколько десятков, а их суммарный объем несколько сотен мегабайт, этот процесс не вызывал особых проблем у рядового опытного пользователя. Однако в настоящее время, когда эти цифры возросли на порядок, подобная реставрация может занять недели и месяцы.
2.3. Пути преодоления ограничений технологического характера
На наш взгляд один из путей преодоления отмеченных кризисных явлений, которые продолжают накапливаться в сфере компьютерных технологий, лежит в кардинальном пересмотре отношения к компьютеру, как к промышленному изделию, и переходе к H_PC-технологиям (клонируемым персональным компьютерам).
2.3.1. Клонируемые персональные компьютеры (H_PC)
В [31] даны теоретические основы клонирования персональных компьютеров, в [32, 33] приведены схемы инсталляции и рассмотрены прикладные вопросы и свойства H_P-компьютеров 1, 2, 3-го порядков.
Клонируемый персональный компьютер (H_PC) состоит из универсальной Hard-
оболочки, включающей один или несколько H- слотов, и имплантируемых в них PC-клонов, представляющих генотипы конкретных экземпляров персональных компьютеров. Замечательными качествами H_P- компьютеров являются устойчивость по отношению к вирусным пандемиям, некорректным действиям с операционной системой, аппаратно -программным повреждениям, а также повышенный уровень защиты от несанкционированного доступа, удобство транспортировки, возможность бесконфликтного коллективного (семейного) использования персонального компьютера.
При переходе от традиционных компьютерных технологий к Н_РС- технологиям и их штатной поддержке рядовому пользователю необходимо решить следующие технологические задачи:
- Создание эталонного РС- клона (P.PC- клона) на базе существующей системы.
- Создание резервной копии эталонного РС- клона (S.PC- клона).
- Регулярное динамическое обновление резервной копии РС- клона.
Указанные задачи могут быть решены на Н_РС_11, Hard-оболочка, которого имеет 2 H-слота. Основной P.H- слот (Primary IDE) предназначен для штатной работы. Резервный S.H-слот (Secondary IDE) предназначен для вспомогательных операций. Кроме качеств, присущих H_P компьютерам, о которых говорилось ранее, отметим новые потребительские качества, которые имеет H_PC_II.
2.3.1.1. Раздельное включение клонов
По сути дела H_PC_II представляет собой Мульти_PC («2 PC в одном флаконе»), поскольку каждый из 2-х клонов может быть совершенно независим друг от друга и содержать свой генотип, т.е. свою систему с инсталлированной палитрой приложений и операционной системой. Переключение с одного клона на другой осуществляется поворотом ключа на соответствующем MR во время перезагрузки компьютера. Заметим, что заражение вирусом от одного клона к другому в H_PC_II при раздельном включении практически исключено, поскольку единственным путем передачи инфекции может быть только энергонезависимая память CMOS. С помощью специальных мер этот путь может быть полностью блокирован.
2.3.1.2. Совместное включение клонов
H_PC_II допускает совместное включение 2-х клонов, один из которых имплантируется в Hard - оболочку, то есть из него загружается операционная система, а другой просто включаются, предоставляя свои ресурсы.
Таким образом, при совместном включении клонов H_PC_II может воспроизводить, кроме 2-х независимых генотипов, 2 смешанных генотипа, используя, кроме основного генотипа имплантируемого клона, ресурсы другого клона. Заметим, что в H_PC_II, так же как и Н_РС_[ в процессе эксплуатации, после их Hard- инсталляции из традиционного РС, не требуется производить каких либо настроек внутри корпуса системного блока или в программе BIOS SETUP. Следует только проследить, чтобы в AWARD BIOS SETUP в меню Standard CMOS SETUP в строках HARD DISKS Primary Master, Primary Slave, Secondary Master, Secondary Slave в колонках TYPE, SECTOR был выставлен режим AUTO, который положен по умолчанию.
2.3.1.3. Технологичность, устойчивость по отношению к внешним и внутренним разрушающим факторам
1). После создания эталонного Р.РС- клона его помещают в РЛ- слот.
2). Оригинал системы, на основе которой был создан эталонный клон, в зависимости от ее ценности или сохраняют на отдельном HDD, или уничтожают.
3). Динамически обновляемые резервные копии эталонного клона хранятся на S.PC-клоне, который помещен в S.H- слот.
4). В режиме штатной эксплуатации включен только Р.Н- слот, S.H- слот выключен. Если в результате вирусной атаки, появления Bad- блоков или других разрушающих факторов произошло повреждение или полное разрушение системы, записанной на P.PC- клоне, то делается перезагрузка компьютера, во время которой поворачиваются ключи на P.H- S.H-слотах. В результате выключается основной Р.РС- клон и включается резервный S.PC- клон и загрузка компьютера осуществляется с резервной копии эталонного клона. При ближайших профилактических работах Р.РС- клон восстанавливают путем прямого копирования. Достаточно при копировании вставить P.PC- клон в S.H- слот, который нужно включить на время копирования, а S.PC- клон вставить в РЛ- слот.
5). Динамическое обновление резервного S.PC- клона можно проводить еженедельно, чаще или реже, в зависимости от специфики работы, также путем прямого копирования всего клона. Заметим, что копирование всего клона 17,3 Гбайт с объемом системы, приложений, дистрибутивов, драйверов, архивов данных и т.д. 4 Гбайт. Занимает порядка 25-30 минут.
Преимущество описанной технологии по сравнению с технологией архивации системы, частичной архивации и восстановления данных, предусмотренных в Windows 98 и описанных в 19 уроке и в Приложении А Ш. Кроуфордом [30] очевидны.
Во-первых, рядовому пользователю не нужно разбираться, какие файлы сохранять и как часто их сохранять, а какие нет. При том значительном количестве файлов, хранящихся в современных РС, что-то и, как правило, самое важное будет упущено. Во-вторых, время архивации и восстановления системы с использованием предлагаемых устройств, стримеров, JAZ и т.д. займет отнюдь не 25-30 мин.
Заметим, что в предлагаемой технологии резервирования, основанной на клонировании, сохраняется полный генотип РС вплоть до мельчайших опций настройки инсталлированных приложений, шрифтов и т. д. Если же требуется резервирование только массивов данных, то эта проблема решается перезагрузкой H_PC_II с включением резервного клона S.PC и обычным перемещением папок с резервируемыми данными в соответствующие каталоги логических дисков клона S.PC.
2.3.1.4. Клонируемый персональный компьютер 3-го порядка H_PC_III Hard-оболочка H_PC_III, имеет 3 H-слота. Основной P.H- слот (Primary IDE) предназначен для штатной работы. Резервный P1.H- слот (Primary IDE) предназначен для вспомогательных операций. Резервный S.H- слот (Secondary IDE) предназначен для вспомогательных операций и хранения S.PC- клона с оригиналом системы.
Н_РС_Ш, также как и H_PC_II, допускает раздельное и совместное включение клонов. При раздельном включении H_PC_III представляет собой Мульти_PC («3 PC в одном флаконе»).
В компьютере Н_РС_Ш приоритеты выставлены таким образом, что из 2-х или 3-х включенных клонов только один будет имплантирован в соответствии с приоритетом, то есть из него загружается операционная система. Остальные (один или два) включенных клона могут только предоставить свои ресурсы. Таким образом, при совместном включении клонов H_PC_III может воспроизводить, кроме 3-х независимых генотипов, 9 смешанных генотипов, используя, кроме основного генотипа имплантируемого клона, ресурсы одного или двух других клонов.
Если вследствие непредвиденных обстоятельств, поврежденным оказался эталонный клон и его резервная копия, можно перезагрузить компьютер, выключив РЛ- Р1Л- слоты и включив S.H- слот на котором находится оригинал системы, записанный на S.PC- клоне. Таким образом осуществляется двойное оперативное резервирование системы.
Заключение
Ограничения применения современных компьютерных технологий можно разбить на две группы.
Первая группа принципиальных методологических ограничений обусловлена жестким лапласовским детерминизмом, лежащим в основе компьютерных технологий, и принципиально индетерминированным характером многих явлений, задач и процессов, которые моделируют и исследуют с их помощью. Сформулирован тезис адекватности применения классических компьютерных технологий. Область адекватного применения классических компьютерных технологий ограничена лапласовской моделью мира. Попытки их применения в областях, выходящих за границы лапласовской мировоззренческой парадигмы, должны сопровождаться методологическими ошибками, пропорциональными отклонениям этих областей от указанных границ. Исходя из данного тезиса, моделируемые процессы явления и задачи, решаемые с помощью компьютерных технологий, разделены на четыре класса; рассмотрены ограничения и возможные пути их преодоления.
Вторая группа - это ограничения технологического характера, связанные с использованием конкретных компьютерных технологий в данное время. Из множества проблем, определяющих их, выделены три - вирусное заражение, разрушение данных, разрушение инсталлированных приложений. Как один из способов их разрешения предлагается переход к технологиям клонирования компьютеров.
Библиография
1. Лаплас П.С. Опыт философии теории вероятностей, М.1908г.,206с.
2. Turing A M On computable numbers, with an application to the Entschneidungs problem, Proc. Lond. Math. Soc., 1936, Ser. 2 42, 230; see also Proc. Lond. Math. Soc. Ser. 2 43, 544
3. Фукс-Китовский К. Проблемы детерминизма и кибернетики в молекулярной биологии, М., Прогресс, 1980г., 376с.
4. Купцов В.И. Лапласовский детерминизм и вероятность. Диссертация на соискание степени ДФН, М. 1974г.
5. Пригожин И., Стенгерс И. Порядок из хаоса, М., МИР. 1986г.
6. Нечаев В. В., Холкин И. И. Проблемы детерминизма и моделирование творческих процессов. Эволюционная информатика и моделирование. Сб. научных трудов (по материалам международной конф., дек. 1993, Москва) М., РАН, Гос. ИФТП, 1994, с.47 -55.
7. Feynman R. P. Simulating physics with computers, Int. J. Theor. Phys., 21, 1982, 467-488. См. также ж. Квантовые компьютеры и вычисления. Т.1, № 2, 1999 г. http://rcd.ru:8101/qc/issues_r.html
8. Feynman R. P. Quantum mechanical computers, Found. Phys., 18, 1986, 507-531; see also Optics News, February, 1985, 11-20. См. также ж. Квантовые компьютеры и вычисления. Т.1, № 2, 1999 г. http://rcd.ru:8101/qc/issues_r.html
9. Манин Ю. И. Вычислимое и невычислимое. - М.: Сов. радио, 1980.
10. Deutsch D. Quantum theory, the Church-Turing principle and the universal quantum computer, Proc. Roy. Soc. Lond., A 400, 1985, 97-117. См. также ж. Квантовые компьютеры и вычисления. Т.1, № 2, 1999 г. http://rcd.ru:8101/qc/issues_r.html
11. Benioff P. Quantum mechanical hamiltonian models of Turing machines, J. Stat. Phys. 29, 1982, 515-546. См. также ж. Квантовые компьютеры и вычисления т.1 № 2, 1999 г. http://rcd.ru:8101/qc/issues_r.html
12. Манин Ю.И. Классическое вычисление, квантовое вычисление и факторизация Шора.
Ж. Квантовые компьютеры и вычисления. Т. 1, N2,1999 г. http://rcd.ru:8101/qc/issues_r.html
13. Shor P. W. Polynomial-time algorithms for prime factorization and discrete logarithms on a quantum computer, in Proc. 35th Annual Symp. on Foundations of Computer Science, Santa Fe, IEEE Computer Society Press,1994; revised version 1995a preprint quant-ph/9508027. См.
также ж. Квантовые компьютеры и вычисления. Т.1, № 2, 1999 г. http://rcd.ru:8101/qc/issues_r.html
14. Grover L. K. Quantum mechanics helps in searching for a needle in a haystack, Phys. Rev., Lett. 79, 1997, 325-328. См. также ж. Квантовые компьютеры и вычисления. Т.1, № 1, 1999 г. http://rcd.ru:8101/qc/issues_r.html
15. Китаев А., Шень А., Вялый М. Классические и квантовые вычисления. - М.: ЦНМО, ЧеРо, 1999. -192с. http://qc.ipt.ac.ru/russian/kitaev.zip
16. Риффель Э., Полак В. Основы квантовых вычислений. ACM (Association for Computing Machinery). ACM Computing Surveys, V. 32, №3, September 2000, Перевод с англ.: А.Ю. Романюк, Л.Е. Федичкин. http://qc.ipt.ac.ru/russian/rieffel.zip
17. Стин Э. Квантовые вычисления " <http://qc.ipt.ac.ru/russian/steane.zip> // РХД, 2000.
http://qc.ipt.ac.ru/russian/steane.zip
18. Прескилл Дж. Квантовые вычисления: за и против. Ж. Квантовые компьютеры и вычисления. Т. 1, N1, 1999 г. http://rcd.ru:8101/qc/issues_r.html
19. Чуанг А. Л., Вандерсипен Л. М. К., Жу К., Леюнг Д. В., Ллойд С. Экспериментальная реализация квантового алгоритма. Ж. Квантовые компьютеры и вычисления. Т. 1, N1, 1999 г. http://rcd.ru:8101/qc/issues_r.html
20. Браунштейн С.Л. Квантовые вычисления: учебное руководство. Ж. Квантовые компьютеры и вычисления. Т. 1, N1, 1999 г. http://rcd.ru:8101/qc/issues_r.html
21. Вульф В. Ректор К. Холодинамика Вашей жизни. Пер. с англ. / Общ. ред. Л. Лучко - М.: Март, 1994, 146 с.
22. E. Le Roy L'exigence idealiste et le fait de levelution. Paris, 1927, p. 142-143.
23. Вернадский В.И. Несколько слов о ноосфере. Ж. Успехи современной биологии. т. XVIII. вып. 2 1944, с 113-120.
24. W.I. Vernadsky The biosphere and noosphere. Reprinted from American Seintist, Winter Number, 1945, V. 33 №1, 12 c.
25. Вернадский В.И. Биосфера и ноосфера. Под ред. акад. Соколова Б.С. - М.: Наука, 1989, 246 с.
26. Тейяр де Шарден П. Феномен человека - М.: 1965, 240 с.
27. Антонов Н.П., Барякин В.Н. О двух концепциях ноосферы. Ж. Философские науки, 1978, №6.
28. Холкин И.И. Проблема идеального в определении ноосферы В.И. Вернадским, Е. Ле - Руа, П. Тейяром де Шарденом и современные представления. Проблема идеальности в науке. Материалы международной научной конференции. (Москва, 17-18 марта 2000 г.). М.,АСМИ.2001. стр.108-112
29. Холкин И. И. Концепция Персонального цифрового дома и его демонстрационный прототип. Электронный журнал "Исследовано в России ", 33, стр. 339-348, 2001 г.
30. <http://zhurnaLape.relarn.ru/articles/2001/033.pdfHEnglish version -33е, pp. 526-534, 2001 г.
31. 033e.pdf)
32. Кроуфорд Ш. «Профессиональная работа в Windows 98: учебный курс - СПб ЗАО «Издательство Питер», 1999. - 448 с.
33. Холкин И. И. Теоретические основы клонирования компьютеров. Физико-математические науки. Технические науки. Ч. 2./Сб. научных трудов в 2 частях./ МИРЭА.-М., 2001, с.4-9
34. Холкин И. И. Клонируемые персональные компьютеры. Электронный журнал "Исследовано в России ", 56, стр. 807-825, 2000 г.
<http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2000/056.pdf> (English version -56е, стр.1159-1175, 2000 T.,056e.pdf)
33. Холкин И. И. Технологии инсталляции и клонирования НР_компьютеров. 51 научно-техническая конф. МИРЭА/ Сб. научных трудов/ Ч.1 Информационные технологии и системы. Вычислительная техника./ МИРЭА.-М.,2002, с.90-94.
