CC BY
40
НОВІ ІНФОРМАЦІЙНІ І ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ
УДК 681.3: 570 Г.С.ТЕСЛЕР
СОПОСТАВЛЕНИЕ ПРОЦЕССОВ ЭВОЛЮЦИОННОГО РАЗВИТИЯ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СРЕДСТВ И РАСТИТЕЛЬНОГО МИРА
1. ВВЕДЕНИЕ
Многие исследователи пришли к выводу, что эволюционные процессы, протекающие на Земле, подчинены общим законам развития, но с учетом своих особенностей для каждой исследуемой области знаний. Если раньше об эволюции говорили только касаясь области живых организмов, то в последнее время показано, что эволюционным процессам подвержены и антропогенные объекты вообще, и вычислительные средства в частности. Более подробно с затронутой выше проблемой можно ознакомиться в работах [1- 4].
В настоящей статье в основном проводится сопоставление эволюционного развития растительного мира и средств вычислительной техники. Такое сопоставление представляет интерес прежде всего тем, что эволюция растительного мира протекает сотни миллионов лет, в то время как эволюция электронных вычислительных средств насчитывает чуть больше пятидесяти, а эволюция вообще вычислительных средств - не более десятка тысяч лет.
Но что может быть общего в эволюции растительного мира и вычислительных средств? Общим для этих двух систем является негэнтропийный принцип информации, который рассматривает энтропию как меру организованности и разнообразия, и информацию - как меру детерминированности системы. Помимо этого, в процессе эволюции происходит в основном усложнение строения эволюционирующих объектов с целью их адаптации к внутренним и внешним условиям существования. Хотя в некоторых случаях адаптация к внешним условиям требует уменьшения уровня сложности.
Конечно, имеются и существенные различия в эволюционном развитии растительного мира и средств вычислительной техники. Если в растительном мире наследственность и естественный отбор являются движущей силой эволюционного развития, и это происходит естественным путем, то в вычислительной технике рынок вычислительных средств осуществляет человек. Помимо этого, важными механизмами в процессе выживания растений являются способность к размножению и освоение наибольшего жизненного пространства. В вычислительной технике эти механизмы связаны с соотношением спроса и предложения, а также освоением новых технологий, решением все большего числа усложняющихся задач и возможности кооперирования вычислительных средств.
Данный перечень различий и общностей в развитии эволюционных процессов растений и
вычислительных средств может быть продолжен, но в этом нет необходимости, так как в той или иной степени
они будут рассмотрены в следующих разделах. Возникает законный вопрос: "Почему сопоставляются
процессы эволюции развития растительности и вычислительных средств?" Во-первых, как уже отмечалось
выше и установлено многими учеными, процессы эволюции вычислительных средств присущи не только
живой материи, но и вычислительным средствам. Во-вторых, известно, что все живые организмы связаны
между собой энергетично, поскольку являются объектами питания других. Энергия в экосистеме
аккумулируется на уровне продуцентов, каковыми являются растения, что происходит через консументы и © Теслер Г.С. 2002 155
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2002, № 3
редуценты (где либо непосредственно, либо косвенно участвует растительный мир), входят в состав органических веществ почвы и распыляются при разрушении разных ее соединений. Таким образом, растительный мир является одной из основ обеих цепей питания и поэтому является определяющим в развитии всей живой материи. Это и послужило предпосылкой для того, чтобы в качестве представителя эволюции живого мира взять растительный мир.
2. ИНФОРМАЦИЯ И ЭНТРОПИЯ
Виктор Комаров [5] говорит о том, что если информация является свойством всей материи, а не только ее высших форм - биологической и социальной, то она становится одной из главных сущностей, определяющих эволюцию мироздания, нашей Вселенной и человечества.
При этом информация рассматривается как разнообразные, специфические сведения о каждом элементе окружающего нас мира, его строении, поведении, взаимосвязи с другими элементами. При этом мир рассматривается как все существующее в Природе.
Александр Болонкин [4], в свою очередь, утверждает, что основной главный закон, смысл существования природы - закон возрастания самокопирующихся систем, способных к беспрерывному тиражированию, ограниченному только физическими границами. При этом предполагается, что изменение внешних условий происходит более медленно, чем скорость приспособления к ним. По утверждению А.Болонкина, системы, обладающие свойством повышенной сложности, становятся устойчивыми, жизнеспособными, заполняют все доступное пространство и существуют до тех пор, пока резко не изменятся породившие их условия. Однако сложность играет важную роль в процессе эволюции, но не такую "прямолинейную", как это утверждает А.Болонкин. Уместно в этой связи упомянуть закон необходимого разнообразия Хартли, Эшби [6,7]:
H(X) = log2N, (1)
где N - мощность конечного множества X или число взаимно независимых состояний системы.
При этом количество информации, сообщаемой при выборе некоторого элемента х, естественно измерять изменением разнообразия, которое происходит при выборе конкретного элемента исходного множества:
I(X) = H(X) - H(x). (2)
Но, учитывая, что Н (х) = log21 = 0, получим
I(X) = log2 N. (3)
Хотя подход Хартли-Эшби широко используется при кодировании последовательностей, бинарного поиска в упорядоченном списке и т.д., но все же в большинстве приложений используется понятие энтропии, в которой учитывается, что энтропия должна быть аддитивной величиной. Получим этот вид энтропии.
Пусть существует функциональная зависимость
H(X) = f(N). (4)
Рассмотрим множества X1 с мощностью N1 и X2 с мощностью N2. Пусть у множеств Х1 и Х2 независимо
выбираются элементы х1еХ1 и х2еХ2, образуя пару (х1, х2).
Мощность множества Х, которое является произведением множеств Х1, и Х2 , будет N = N1- N2. Рассмотрим функциональное уравнение
f(Ni • N2) = f(Ni) + f(N2), (5)
которое может быть записано как
H(X) = H(Xj) + H(X2). (6)
Известно, что функциональное уравнение (5) в классе монотонных функций, определенных при положительных значениях аргумента, имеет единое непрерывное решение [8]:
Н(Х) = К1п^
где К - константа, а в нашем случае К>0 (в физике К- постоянная Больцмана).
Если положить К = 1 / 1п2, то получим
Н(Х) = 1п(К)/1п2 = 1о§2 N = - 1о§2(1Ш) = - 1о§2 Р,
где Р - вероятность использования элементов, когда появление элементов равновероятно.
Роль энтропии в термодинамике огромна. Она помогает изучать физические и химические процессы, связанные с выделением, поглощением и передачей тепла. А поскольку без теплового обмена практически не обходится ни один из подобных процессов в природе и технике, то понятно и место энтропии в познании этих процессов. Еще одно важное свойство энтропии состоит в том, что, благодаря введению энтропии, все основные физические параметры исследуемых объектов (объем, давление, температура, свободная и связанная энергия) удалось связать между собой. Но процессы изменения, превращения и развития живой природы и ряда антропогенных объектов, к которым относятся и вычислительные средства, - это диалективные процессы, в их основе лежит как закономерность (запрограммированность), так и случайность (вероятность, энтропия, количество информации и т.д.). Энтропийность - это неотъемлемое качество всех живых организмов и растений, проявляющееся на уровне генов в виде мутаций и на уровне межклеточных связей, взаимодействия различных органов и функциональных частей организмов и растений. При этом мутация - недетерминированная, непредсказуемая энтропийная составляющая, которую заключает в себе ген. мутации методом проб и ошибок или, возможно, другим способом позволяют находить наиболее соответствующий условиям (оптимальный) вариант развития. Чтобы обуздать энтропию, природа научилась копить информацию и вырабатывать правила формирования структур разнообразных систем и путем механизмов отбора обучать систему в направлении выживания. Те системы, которые недостаточно приспособлены к такому обучению, передаче наследственных признаков потомству и размножению, обречены на гибель. Известно, что наш мир гармоничен потому, что существующие в нем развивающиеся системы сами находят те соотношения детерминированного и случайного, которые обеспечивают им структурную целостность и изменчивость (стохастичность), необходимую для гибкого взаимодействия (адаптация) с переменной внешней средой. При этом важна закономерность, установленная физиком Леоном Бриллюэном, который показал, что количество накопленной и сохраняемой в структуре систем информации равно уменьшению их энтропии. Эта закономерность названа негэнтропийным принципом информации. Данный принцип важен в связи с известной в эволюционном развитии моделью перевернутого конуса, определяющего развитие по расширяющейся спирали, объясняющей наблюдаемое усложнение организмов в процессе эволюции, а также накопление информации (негэнтропийный механизм) и уменьшение энтропии как необходимого условия перехода на следующий, более благоприятный для организма, виток спирали. Отсюда постоянное стремление организмов к усложнению и совершенствованию форм. Так, одноклеточные организмы выбрали самый нижний виток эволюционной спирали с самыми простейшими формами приспособления, а человек оказался на самом верхнем витке эволюционного развития с максимальным количеством информации и достаточной приспособляемостью. При этом достигнутая в результате эволюционного развития организмов гармония хранится в накопленной информации. Так, две молекулы ДНК могут иметь одинаковое количество энергии и значения энтропии, но могут отличаться своими свойствами. В живом организме молекулы ДНК программируют синтез белков. Благодаря этому все явления жизни определяются строением и свойствами информационных молекул. В связи с этим весьма интересна мера целесообразности управления, введенная А.А.Харкевичем [9]. Считается, что на основе некоторой
информации, поступающей к системе, информации, природа которой нам безразлична, система принимает решение, изменяющее вероятность достижения цели. Гармоничность нашего мира может быть достигнута на основе сочетания детерминизма (запрограммируемости) и случайности, которую можно трактовать в ряде случаев как энтропию, рассматриваемую в данном случае как уровень адаптации к условиям существования за счет имеющегося в системе разнообразия. В работе [9] такого рода соотношение имеет вид
G = H/I,
где Н - энтропия, I - информация правил.
Однако, учитывая роль смешанного экстремума в процессе эволюции [10], это соотношение целесообразно записать в виде
G(x, y) = min max F(x, y) = min max(H(x) / I(y)) x e XyeY xeXy e Y
где НМ - энтропия (уровень адаптации системы),
I(y) - информация правил (детерминизм).
Отыскание смешанного экстремума может производиться методом проб и ошибок, называемым в биологии методом природы, а в технике -инженерным методом. Однако более эффективным будет использовать методы теории игр, стохастические и другие методы. Учитывая то обстоятельство, что G(x,y) выступает как многокритериальный критерий эффективности в области компромиссов, то вполне оправданно представлять множества Х и У как соответственно n и m -мерные векторы.
3. ЭВОЛЮЦИЯ РАСТИТЕЛЬНОГО МИРА
Чарльз Дарвин установил, что движущейся силой эволюционного развития растений являются изменчивость, наследственность и естественный отбор, направление к лучшему приспособлению к внешним условиям существования. Одновременно с эволюционным развитием происходит изменение организации путем перераспределения между энтропией (стохастичностью) и информацией (детерминизмом) внутри вида растений. При этом главной морфофункциональной единицей растения является клетка. Приспособление растений к внешним условиям происходит на макро- и микроуровнях. В соответствии с этим различают микро-и макроэволюцию. Микроэволюция представляет собой совокупность эволюционных процессов в популяциях одного вида, которая приводит к смене генофонда популяции и, при определенных условиях, может привести к образованию новых видов. Биологический прогресс осуществляется путем изменения строения растений за
счет процессов ароморфоза, идиоадаптации и общей деградации.
При этом ароморфоз приводит к значительному усложнению организации, что делает возможным освоение новых сред и формирование новых классов и типов, например, появление цветка у
покрытосеменных растений - диадаптация - приспособление организма к конкретным условиям существования, при этом не изменяя уровня организации. Общая деградация - способ получения
биологического прогресса путем упрощения строения организма.
Наиважнейшие ароморфозмы в процессе эволюции растений и их роль в формировании растительного мира на Земле - это: появление многоклеточных, дифференциация тканей, органов, образование цветка и плода (семян) у цветковых растений, что приводит к господству цветковых в растительном покрове Земли. Различают развитие растений на основе модификаций и мутаций. Модификационное развитие - это разнообразие фенотипов, которое возникает в организме под влиянием среды существования и не приводит к смене генотипа. В отличие от модификации, мутационное развитие приводит к стойкому изменению генотипа,
затрагивает целые хромосомы, их части или отдельные гены. Основные виды растений - споровые, голосеменные и покрытосеменные (цветочные). При этом семенные более самостоятельны и более устойчивы к внешним условиям по сравнению со споровыми. У голосеменных растений впервые появилось семя, имеющее зародыши, обеспеченные запасами питательных веществ, необходимых для развития растения, в связи с этим уменьшилась зависимость от влаги. Листья в виде хвои испаряют меньше влаги. Покрытосеменные растения, в свою очередь, за счет дальнейшего усложнения организации и появления цветка, развивающегося в плод, оказались наиболее приспособленными для большинства климатических зон Земли, что и способствовало их распространению. Этому способствовало также и то, что при изменении условий среды и функции легче всего применяются вегетативные органы растений и прежде всего листья. Именно вегетативные органы цветочных растений достигли наибольшей сложности и разнообразия. Однодольные цветочные имеют плод в виде зерна, ягоды, коробочки, а двудольные - это, прежде всего, деревья и травянистые. Отметим, что разница между травянистыми растениями, кустарниками и деревьями состоит в построении стебля. Известно, что травы являются наиболее приспособленными представителями растительности. Спелость их достигается очень быстро с наименьшей затратой материала на вегетативную структуру, у них наилучшие относительные показатели в отношении количества семян, объема отдельного растения и необходимого жизненного пространства, что обеспечивает более быструю эволюцию травянистых покрытосеменных, чем у древесных растений.
В свою очередь, появление семенных растений, изменение климатических и других условий привело к тому, что ряд первых древесных пород в настоящее время существуют как травянистые (плауны, папоротники, хвощи - многолетние травянистые растения). Рассмотрим хронологию появления растительного мира, появившегося в начале в водной среде, а потом переселившегося на сушу [11-13].
В протерозойской эре докембрийского периода (570-2700 млн. лет назад) в морях возникли сукариоты, которые делятся на царство растений, грибов и животных. Появились многоклеточные водоросли. В кембрийский период палеозойской эры (500-570 млн.лет назад) в морях возникли одно- и многоклеточные зеленые, бурые и красные водоросли. В конце силурийского периода палеозойской эры появилась первая растительность на суше, группа растений, называемая неманофитами, являющаяся промежуточным звеном между водорослями и сосудистыми растениями (более 2 м высоты и до 1 м диаметром).
В верхнесилурийский период палеозойской эры (405-440 млн. лет назад) появились сосудистые растения - псилофиты. Это были своеобразные споровые растения, имевшие вид невысоких кустарников без листьев (брахионоды, кораллы, строматопороиден, мшанки). В девонский период палеозойской эры (350-405 млн. лет назад) на суше из споровых появились первые сообщества из плаунов, хвоще- и папоротниковоподобных, которые в настоящее время превратились в многолетние травы. В каменоугольный период палеозойской эры (285-310 млн. лет назад) сравнительно однообразная, преимущественно псилофитовая флора, характерная для девона, сменилась более высокоорганизованными формами -крупными папоротниками, плауновыми и хвощевыми, достигавшими высоты 40 м., образовав густые труднопроходимые леса. Это была эра споровых влаголюбивых растений. В этот же период появились менее, по сравнению со своими предшественниками, влаголюбивые голосеменные растения, в том числе хвойные. Они не только рассеялись по поверхности суши, но и значительно вытеснили своих предшественников из зон, где они росли, что позволило голосеменным растениям занять большую часть суши. В этот период концентрация кислорода в атмосфере достигла, примерно, современного уровня. Однако в середине мезозойской эры это господство голосеменных было нарушено покрытосеменными растениями, которые появились в меловой период мезозойской эры (70-137 млн. лет назад). Это было связано с тем, что покрытосеменные растения явились еще более организованными и способными обитать в более разнообразных и менее благоприятных условиях, чем их предшественники. В результате в кайпозойскую эру
(1,5-70 млн. лет назад) покрытосеменные растения превратились в господствующую группу растений. При этом многие представители споровых и голосеменных растений вымерли, а оставшиеся растения этих видов продолжали развиваться, образуя различные новые виды. С точки зрения биосферы, большой интерес представляет возможная направленность эволюции покрытосеменных [12]. Многие исследователи, включая академика А.Л. Тахтаджана, процесс развития трав из древесных растений представляют следующим: деревья - кустарники - полукустарники - многолетние травы - однолетние травы. При этом бурная эволюция трав началась лишь во второй половине палеогенового периода. Известно, что жизнь возникла в водоемах. Однако некоторые группы организмов из земного существования перешли к водному способу жизни. Так, из покрытосеменных растений перешли кувшинки, водные лилии и другие виды растений. При этом их вегетативные органы (корень, стебли) находятся в воде, однако цветение и образование плодов происходит над поверхностью воды.
4. СОПОСТАВЛЕНИЕ ЭВОЛЮЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ РАСТИТЕЛЬНОГО МИРА И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СРЕДСТВ
На первый взгляд, это сопоставление кажется не совсем естественным. Но исходя из того, что уже отмечалось во введении, законы эволюционного развития в природе имеют всеобщий характер с конкретизацией для каждой предметной области исследования. Эти законы свойственны не только развитию живой материи, но, как отмечал [1] профессор Иенского института молекулярной биотехнологии Питер Шустер, воззрения эволюционной теории «могут быть перенесены на многие антропогенные объекты, включая компьютеры».
Из рассмотренного материала второго раздела видно, что как растения, так и средства вычислительной техники, и не только они, подчиняются негэнтропийному принципу информации Леона Бриллюэна, из которого следует развитие систем в направлении увеличения сложности, организованности и приспосабливаемости к внешним условиям существования.
Кроме того, как было показано в разделе три, основные изменения строения растений происходят путем ароморфоза, идиоадаптации и общей дегенерации. Причем главенствующую роль в биологическом процессе играет ароморфоз. В вычислительной технике ароморфоз может характеризоваться следующими основными показателями: степенью сложности, организованности и адаптации вычислительных средств. В свою очередь, степень сложности и организованности характеризуется уровнем производства вычислительной продукции, которая по классификации Флина характеризуется соотношением потока команд и данных ОКОД, ОКМД, МКОД и МКМД). К этому может быть добавлен еще один таксон предложений Е.И.Брюховича - ЭВМ в прогнозной форме (с научной организацией труда) [13]. Адаптация вычислительных средств также связана со сложностью, организацией и архитектурой, т.е. для повышения уровня адаптации требуются гибкая структура, архитектура, а также присутствие процесса обучения. Эти свойства вычислительных средств обеспечивают изменчивость, которая является одной из движущих сил эволюционного развития. Процесс общей деградации также происходит в вычислительной технике, примерами которой может служить появление в свое время мини-ЭВМ и Р!БС - архитектур процессоров. Эти процессы, с одной стороны, происходят под влиянием прогресса технологии изготовления элементной базы, а, с другой стороны, под влиянием внешней среды (решаемых задач, режимов использования машинного времени, технико-экономических факторов и т.д.).
Под воздействием внешних факторов в вычислительной технике происходят также идентичные процессы, соответствующие идиоадаптации, модификации, микро- и макроэволюции, и т.д. В этой связи происходит смена поколений вычислительных средств на основе развития их элементной базы, в широком понимании этого термина, так и решаемых ими задач.
В результате конкурентной борьбы в процессе эволюции растительного мира происходит захват определенных территорий конкретными видами растений. В вычислительной технике этот процесс также наблюдается, только вместо территорий выступают классы решаемых задач, а конкурентная борьба ведется на рынках вычислительной техники и во многом определяется технико-экономическими показателями и возможностями технологий и предприятий, являющихся изготовителями вычислительной техники. Помимо этого, в последнее время к данным процессам подключились возможности телекоммуникаций и сетевого взаимодействия вычислительных средств. В свою очередь, сетевое взаимодействие в какой-то мере соответствует в живой природе биоценозу - совокупности растений и животных, населяющих участок среды обитания с более или менее однородными условиями жизни.
Как уже отмечалось выше, передача наследственных свойств, отбор и размножение, что присуще живой природе, в вычислительной технике осуществляется человеком, а также созданные им автоматические и автоматизированные производства.
Необходимо отметить следующие сопоставления растительного и компьютерного миров: деревья соответствуют крупным (на данный период времени) вычислительным средствам, кустарник - малым или средним, а трава - мобильным. При этом на предыдущих этапах развития ЭВМ различались большие, средние и малые ЭВМ, а на современном уровне средний класс ЭВМ практически исчез с появлением ПЭВМ и рабочих станций, зато выделился в самостоятельную индустрию класс мобильных процессоров, широко используемых на транспорте, мобильных средствах связи, и т.д.
Вышеприведенные доводы показывают, что вполне оправдано сопоставление эволюционных процессов, происходящих в растительном мире и развитии вычислительных средств. Для проведения такого сопоставления представим некоторые данные по эволюции вычислительных средств [14-18] .
По мнению многих ученых, письменности, величайшему изобретению человечества, предшествовал счет [21].
Каждый зарождающийся класс вычислительных средств, как и в растительном мире, имеет своих предшественников на предыдущих этапах развития, но своего расцвета достигает позже. При этом часть предшественников "погибает", а другие сохраняются, но видоизменяются с учетом прогресса элементнотехнологической базы и расширения выполняемых функций.
Так, счеты эволюционировали в арифмометр, арифмометр - в калькулятор (электронный), а электронные калькуляторы, мало того, что расширили выполняемые функции, но в неявном виде "присутствуют" в любой ЭВМ.
Развитие числовых представлений, по мнению Б.А.Фролова [20], относится к палеолиту. Еще в глубокой древности, когда человечество только училось считать, оно начало использовать в качестве "вычислительных средств" подручные предметы типа камушков, бусинок (калькули), пальцев рук и ног и т.д. В дальнейшем бусинки нанизывались на “нити”, образуя своеобразные счеты.
Одним из первых известных счетных инструментов был абак, которым пользовались люди еще 5000 лет назад [18].
В 1617 году Джон Непер (Шотландия) описал "палочки" ("косточки") для быстрого умножения чисел.
В 1642 году Блез Паскаль (Франция), Г.В.Лейбниц (Германия) в 1763 году, П.Л.Чебышев (Россия) в 1878 году создали свои модели механических счетных приборов - арифмометров, способных выполнять арифметические действия.
В 1601 году Д. Жоккард (Франция) впервые использовал принцип программного управления с помощью перфокарт.
В 1823 году Чарльз Беббидж (Англия) разработал проект Разностной машины, а в 1833-1871 годах -Аналитической машины, являющейся прообразом современных ЭВМ. Аналитическая машина с программным
управлением должна была выполнять арифметические операции с 50-разрядными десятичными числами. В основном эти машины должны считать таблицы элементарных функций.
В 1886 году Холлерит изобрел Перфокарточную систему (компьютер, использующий электрические сигналы).
В 1930 году Буш изобрел Разностный анализатор - аналоговое вычислительное устройство для решения дифференциальных уравнений.
В 1943 году Блетчли и Тюринг строят электромеханическую машину Colossus-1.
В 1943-1944 годах Говард Айкен (1ВМ и Гавардский университет) создают электромеханический компьютер MARK-1 на электро-магнитных реле.
В 1943-1946 годах Д. П. Эккертом и Д. У. Маукли в Пенсильванском университете была создана первая электронная вычислительная машина ENIAC, она содержала 18 тыс. электронных ламп и 1,5 тыс. электромагнитных реле, занимая специально построенное большое помещение.
В 1947 году под руководством фон Неймана была создана ЭВМ EDVAC, которая стала поворотным пунктом в конструировании компьютеров.
В 1947-1948 годах Вильям Шокли из Bell Telephone Laborators изобрели транзистор, который стал основой для компьютеров второго поколения.
В 1949 году в Кембриджском университете было использовано программное нововведение -операционная система.
В 1950 году в Интитуте электротехники под руководством академика С. А. Лебедева была построена ЭВМ МЭСМ на лампах.
В 1954-1957 годах фирмой NCR создан первый компьютер на транзисторах NCR 304.
В 1960 году фирмой DEC разработан первый мини- компьютер PDP8.
В 1963 году появляются первые интегральные схемы.
В 1965 году начался выпуск машин третьего поколения IBM System /360, а в 1970 году-IBM S/370.
В 1971 году фирмой Intel разработана принципиальная разработка в микроэлектронике -микропроцессор.
В 1972 году фирмой Intel выпускаются первые БИС.
В 1973 году появляются компьютеры четвертого поколения.
В 1976 году начат выпуск одноплатных микро- ЭВМ, и фирма Cray Resecrch (США) создала супер ЭВМ CRAY-1.
В 1980 году выпускают первые персональные компьютеры IBM PC.
В 1983 году выпускают IBM PC XT.
В 1984 году выпускают IBM PC АТ.
В 1987 году выпускают ПЭВМ второго поколения.
В 1991 году в Японии, США, Европе созданы подсистемы машин пятого поколения.
Важную роль в использовании вычислительных средств сыграли вычислительные сети, которые рядом исследователей рассматриваются как системы распределенной обработки информации.
Хотя одна из первых коммерческих вычислительных сетей вступила в строй в 1969 году (сеть ARPA, спроектированная агентством перспективных исследовательских работ, объединила университеты и исследовательские организациии), но настоящий расцвет вычислительных сетей начался с появлением мини-ЭВМ и ПЭВМ, а также современных средств коммуникаций (оптоволоконных линий, космической связи и т.д.). Если первые вычислительные сети в основном использовали коммутацию каналов, то дальнейшая их эволюция привела к коммутации сообщений и коммутации пакетов. Последние заняли доминирующее положение в мире.
Примером такой эволюции могут служить сети фирмы DEC, основного производителя мини- ЭВМ в конце семидесятых годов прошлого столетия [14,15].
Так в сети DEC net I (1976 г.) преобладала коммутация каналов, в сети DEC net II (1978 г.) - коммутация каналов и сообщений, а в сети DEC net III (1980) - коммутация пакетов.
Ознакомиться с вычислительными системами параллельного действия можно в работах [14-16].
В таблице приведено сопоставление эволюционных процессов растительного мира и вычислительных средств.
Таблица
Периоды развития Растительный мир Уровень сложности и организации Приспосаб- ливаемость Вычислительные средства
Вид счетных устройств Архитектура Элементная база Уровень решаемых задач
Предшест- вующий Водоросли зеленые, бурые, красные Очень низкий Ограничен- ная Подручные предметы, счеты, калькули, абак, палочки Непера Отсутствует Отсутствует Простейшие арифмети- ческие операции
Становле- ние Переходные формы наземной растительности -нематофиты, псилофиты Низкий Сильно ограничен- ная Механиче- ские счетные устройства Отсутствует Отсутствует Арифметические операции и функции
Начальное развитие Споровые растения, плауко-, хвоще- и папоротникоподобные Средний Средняя ЭВМ ОКОД Электро-ме- ханическая, релейная, ламповая Простые
Дальнейшее развитие Голосемен- ные, включая хвойные Достаточно высокий Достаточно высокая Многопро- цессорные системы ОКМД, МКОД, включая ОКОД Транзисторы, интегральные схемы Сложные
Расцвет Покрытосе- менные Высокий Высокая Сетевое взаимодействие, массовый паралле-лизм,нейро-компьютеры и т. д. МКМД, включая все предыдущие формы, а также ЭВМ в прогнозной форме СБИС, молекуляр- ная, оптическая, квантово- механиче- ская, биологическая и т.д. Очень сложные, включая работу с образами, сигналами, знаниями и т. д.
Классификацию Флина, используемую в таблице сопоставления растительного мира и вычислительных средств, можно найти в работе [15], где ОКОД - однопроцессорная система, ОКМД - параллельный и/или ассоциативный процессор, МКМД - процессор прямопоточной обработки (конвейерная система), МКМД -многопроцессорная или многомашинная система, включая системы с массовым параллелизмом. Так, например, система IBM 360 - ОКОД, ILLIAC IV - ОКМД, CDC STAR 100 - МКОД, UNIVAC 1108 - МКМД. Хотя классификация Флина весьма обща, но она наиболее соответствует эволюции материального производства.
Как видно из данного сопоставления, имеет место полная идентичность этих процессов по форме и последовательности.
Современные вычислительные системы и особенно будущие будут смешанной архитектуры [10], где основное ядро будет, в основном, типа МКМО, но наряду с этим, периферийные процессоры могут быть любой организации ОКОД, ОКМД, МКОД и даже МКМД - для работы с образами и знаниями). Однако баланс таких систем должен быть подчинен смешанному экстремуму [10].
Хотелось бы остановиться еще на одном моменте. В работах [3, 10] автор этой статьи подчеркивал, что освоение информации и знаний человеком и компьютером происходит в соответствии с обобщенным законом зеркальной симметрии, а в настоящей статье утверждается, что имеется идентичность законов эволюции растительного мира и вычислительных средств.
На самом деле никакого противоречия нет, о чем свидетельствует столбец "уровень решаемых задач". Из этого столбца видно, что эволюция вычислительных средств начинается с простых вычислений, а кончается распознаванием образов, сигналов и работой со знаниями, то у человека все наоборот. А прямое соответствие эволюции вычислительных средств и растительного мира в основном касается сложности, организованности и адаптивности, хотя имеются, естественно, и более глубокие закономерности. Но это уже работа для "узких" специалистов.
5. ВЫВОДЫ
Таким образом, эволюция растительного мира и вычислительных средств шла в направлении отбора более совершенных, высокоорганизованных групп растений (классов ЭВМ), способных к жизни в более разнообразных условиях (решение разнообразных задач), потребляющих меньшее количество энергии (использующих более совершенную элементно-технологическую базу), выдерживающих конкуренцию со стороны других видов растений (ЭВМ) и более коммуникабельных и способных к размножению (более технологичных).
Такая идентичность эволюционных процессов позволяет более надежно строить прогнозы развития вычислительных средств на макроуровне.
Так, подобно тому, как это происходит в растительном мире, в процессе длительного развития и изменения экосистемы количество видов вычислительных средств возрастает, образуя системы, сложность и экономичность которых также возрастает. При этом увеличивается не только разнообразие вычислительных средств, но и связей между ними, сохраняя хорошо зарекомендовавшие виды этих средств.
Подобно биоценозу в живой природе, в вычислительной технике будут образовываться комплексы между суперперсональными и мобильными системами. Причем роль мобильных систем резко возрастает, и будет постоянно происходить перераспределение выполняемых функций между этими системами в направлении мобильных систем.
Таким образом, сопоставление, проведенное в данной работе, полностью соответствует учению В.И. Вернадского о ноосфере, который выявил единство всех эволюционных процессов, происходящих на Земле, положениям профессора Иенского института молекулярной биотехнологии Питера Шустера о переносе эволюционной теории на многие энтропийные объекты, включая компьютеры [1], фундаментальным ступеням познания окружающего мира, предложенным академиком Н.Н.Моисеевым [21] и негэнтропийному принципу информации, установленному Л.Бриллюэном [22}.
Проведенное в статье сопоставление эволюционного развития растительного мира и вычислительных средств показало их полную идентичность по форме с учетом их индивидуальных особенностей исследуемых областей и исторического развития. Это еще раз подтвердило правильность высказывания великого мыслителя И. В. Гёте: «История науки и есть сама наука».
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Colin Biologist posits artificially alive theory. Electronic Engineering Times // Computer week. -1995.- N36.-C. 42-44.
2. Брюхович Е.И. К вопросу об информатизации общества // Математические машины и системы. -2000.- №2,3. -С. 194-209.
3. Теслер Г.С. Перспективы развития вычислительных средств с сетевым взаимодействием // Математические машины и
системы.- 2001.- №1,2. - С. 3-11.
4. Болонкин А. Постчеловеческая цивилизация // Энергия разума.- 2000. - №1.- С. 2-7.
5. Комаров В. Диалоги с космосом // Если. - 1998. -№1.- С. 213-220.
6. Эшби У.Р. Введение в кибернетику: Пер. с англ.- М.:Иностр. литература, 1959.- 432 с.
7. Шилейко А.В., Кочнев В.Ф., Химушкин Ф.Ф. Введение в информационную теорию систем. - М.: Радио и связь, 1985. - 280
с.
8. Бродский Я.С., Слипенко А.К. Функциональные уравнения. -Киев: Вища школа, 1983. - 96 с.
9. Седов Е.А. Одна формула и весь мир. Книга об энтропии.-М.:Знание, 1982.-176 с.
10.Теслер Г.С. Принципы смешанного экстремума как основа эволюционного развития вычислительных средств // Математические машины и системы. - 2002. - №1. - С. 3-13.
11. Біологія / Авт. М. Кучеренко, П.Г. Балан, Ю.Г. Вервес та інш. - К.: Либідь, 1994. - 336 с.
12. Корчагіна В.О. Біологія: рослини, бактерії, гриби, лишайники.- К.: Либідь 1992. - 256 с.
13. Верзилин Н.Н., Верзилин Н.М. Биосфера, ее настоящее, прошлое и будущее. - М.: Просвещение, 1976.- 223 с.
14. Хокни Р., Джессхоун К. Параллельные ЭВМ: Пер. с англ.-М.:Радио и связь, 1986.- 392 с.
15. Тербер К.Дж. Архитектура высокопроизводительных вычислительных систем. Пер. с англ. - М.: Наука, 1985. - 272 с.
16.Ларионов А.М., Майоров С.А., Новиков Г.И. Вычислительные комплексы, системы и сети. - Ленинград: Энергоатомиздат, 1987.- 288 с.
17. Стройк Д.А. Краткий очерк истории математики: Пер. с немецкого.- М.: Наука, 1984.- .284 с.
18. Голишев Л.К. Електронні цифрові обчислювальні машини. -Київ: Вища школа, 1973.- 380 с.
19. Сименс ДЖ. ЭВМ пятого поколения: компьютеры 90-х годов: Пер. с англ. - М.: Финансы и статистика, 1985. - 173 с.
20. Фролов Б.А. Применение счета в палеолите и вопрос об истоках математики // Изв. АН СССР, сер. общ. наук. - 1965. -№9, вып. 3.
21. Моисеев Н.Н. Алгоритмы развития. - М.: Наука, 1987.- 303 с.
22. Бриллюэн Л. Наука и теория информации.-М.:Физматгиз, 1960.- 392 с.
