Когда речь заходит о «Матрице», многие вспоминают знаменитое уклонение от пуль или сцену с красной таблеткой. Лично меня глубже всего поразил момент, где Морфеус объясняет Нео: привычная нам реальность — лишь электрические импульсы, которые мозг воспринимает как ощущения.
«Что такое реальность?» — спрашивает он. — «Как ты её определяешь?»
Эти слова заставляют задуматься о природе восприятия и сознания. Я часто об этом размышляю, но предлагаю взглянуть иначе: что если не пытаться заставить компьютеры мыслить как человеческий мозг, а научить их думать подобно свету?
Да, звучит парадоксально: свет не размышляет. Он просто распространяется, отражается и преломляется, не колеблясь и не сомневаясь — строго следуя законам физики. Однако именно в этом кроется идея.
Вместо того чтобы гнаться за увеличением частоты процессоров и втиснуть больше транзисторов на кремниевый кристалл, что если поручить вычисления тому, что уже движется с максимальной скоростью во Вселенной?
Идея зародилась у меня после прочтения о чипе OFE² — Optical Feature Extraction Engine, созданном учёными из Университета Цинхуа.
Название звучит как из киберпанк-романа, но это реальный лабораторный образец. Он не использует электричество в традиционном смысле: вместо электронных цепей данные обрабатываются светом. В оптических модулях реализованы функции дифракции и подготовки сигнала, что даёт поразительную скорость и экономию энергии при задачах ИИ.
Читая об этом, чувствуешь, что находимся на пороге технологической революции, способной изменить всё вокруг.
Эти мысли усилились, когда я вновь пересматривал Blade Runner 2049 — сцену с огромной голограммой ИИ, где интерфейс целиком состоит из световых лучей и объёмных проекций. Никаких механических частей, только сияющий свет, словно оживший в воображении Дени Вильнёва.
Теперь вообразите, что подобное возможно в реальности и на наномасштабе.
Упростите рутину вместе с BotHub! Сервис доступен без VPN, поддерживает российские карты, а по ссылке — 100 000 бесплатных токенов для первых экспериментов с нейросетями.
Эра электронных вычислений
Традиционные процессоры синхронизируются тактовым генератором: 3 ГГц означает 3 миллиарда циклов в секунду, и каждая операция занимает один или несколько таких циклов. Это напоминает скоростную конвейерную линию, где каждый электрон обязан пройти через все транзисторы последовательно.
Перемещение электронов по кристаллу неизбежно сопровождается нагревом, требующим мощного охлаждения. А охлаждение — это дополнительные энергозатраты и новые источники тепла. Закон Мура когда-то предсказал экспоненциальный рост числа транзисторов на чипе, удваивающихся каждые два года, но сегодня мы упёрлись в физические ограничения: квантовые эффекты разрушают предсказуемость работы транзисторов.
Превращение света в вычислительный ресурс
Читая описание OFE², я пересматривал текст несколько раз, прежде чем полностью осознал принцип. Это не процессор в привычном понимании: он не «забирает» команды из памяти и не декодирует инструкции. Достаточно направить на него световой сигнал, и сам свет, проходя через микроструктуру, выполняет вычисление.
Представьте задачу выделения контуров на изображении: обычный алгоритм поочерёдно анализирует каждый пиксель, сравнивает его с соседями и вычисляет границы, тратя время и энергию. Оптический чип преобразует картинку в световой узор и пропускает его через структуру — и на выходе уже получены очертания объектов без дополнительных цифровых операций.
Это сравнимо с тем, как если бы вы напечатали рисунок на листе, провели его через щель — и он вышел бы с готовыми контурами, мгновенно.
От гигагерц до пикосекунд: новые временные масштабы
В OFE² заявлена базовая задержка менее 250 пикосекунд: для сравнения, пикосекунда относительно секунды — как секунда к 31 710 годам. За это время свет проходит всего 0,3 мм — толщину трёх волос. Вычисление идёт со скоростью причинно-следственного взаимодействия.
Чип работает на эквиваленте 12,5 ГГц и выполняет одно «оптическое» действие за один шаг, тогда как электронным системам требуются тысячи операций. Всё это — за 82 наносекунды, при энергии примерно 9,7 пико-джоулей на операцию и 2 триллиона операций в секунду на ватт.
Расчёты на грани причинности
В лаборатории OFE² тестировали на стандартных наборах: MNIST, Fashion-MNIST и медицинских КТ-снимках печени. Оптическая предобработка улучшала точность нейросетей: на MNIST +2,5 %, Fashion-MNIST +3,6 %, сегментация печени +1,1 % по сравнению с цифровыми методами.
Происходит переосмысление роли предобработки: вместо «очистки» изображения в памяти компьютера этот этап выполняет сам свет, позволяя алгоритмам видеть паттерны чётче и быстрее.
Инструмент, раскрывающий неожиданные возможности
Это напоминает рассказ Теда Чана «Выдох», где разумные существа открывают для себя потоки воздуха и постигают собственное сознание. Оптический движок тоже неожиданно «расширяет картину»: учёные создавали его для выявления контуров, а он показал новые грани данных, невидимые цифровым методам.
Три ключевых принципа:
- Свет сам по себе выступает средой, а алгоритм подстраивается под его физику;
- Мы не подчиняем сложность, а направляем её;
- Проект ведёт к открытиям, которые невозможно предвидеть.
Сверхбыстрые рынки и мгновенные решения
В высокочастотной торговле задержка измеряется микросекундами. Команда проверила OFE² на фьючерсах на золото: оптический движок обнаруживал паттерны и генерировал торговые сигналы, обеспечив доходность 6,02 % на тестовой выборке при общей задержке в 82 наносекунды — быстрее любых электронных систем.
Если технология выйдет из лабораторий, решения будут приниматься быстрее, чем человек успеет осознать ситуацию: логика светового «процесса» опередит нейронную передачу сигналов.
Ближайшее будущее: как это скажется на жизни
Масштабирование OFE² на кремний-нитридных платформах позволит создавать смартфоны, где световая предобработка снимков отрабатывает ещё до первого электронного сигнала: мгновенное выделение лиц и объектов без нагрева и лишней нагрузки на батарею.
В медицине аппарат сможет подсвечивать подозрительные зоны прямо во время КТ-сканирования. Для беспилотных автомобилей это снизит задержку обработки видеоданных до абсолютного минимума — разница между аварией и безопасной остановкой.
Периферийные датчики с оптическими вычислениями будут работать на микроваттах, напоминая «глаза», которые никогда не устают. Мир интернета вещей станет по-настоящему автономным и тёплым.
Не конец эры кремния, а новая роль
Основная идея:
- Вычислять там, где находятся данные;
- Обрабатывать в реальном времени;
- Использовать физические законы вместо чисто логических схем.
Мы годами гнались за скоростью электроники, но столкнулись с непреодолимыми ограничениями: нагрев, туннелирование, предельная скорость электронов. Свет же подчиняется иным законам, и, возможно, пришло время не бороться с природой, а воспользоваться её правилами.
Вселенная как гигантский вычислитель
Вспоминается фильм «Контакт» по Карлу Сагану: Эли Эрроуэй переживает часы в червоточине, а у зрителей — лишь запись загадочного шума, который никто не умеет расшифровывать. Подобно этому, мы десятилетиями недооценивали силу света, видя в нём только средство передачи данных. На самом деле вычисление происходит внутри самих световых волн.
Главный урок: будущее не в создании «умных» машин, а в осознании, что Вселенная уже вычисляет сама — остаётся лишь научиться читать её сигналы.
Что нас ждёт далее
Вероятные первые шаги:
- Смартфон с оптическим чипом для предварительной обработки;
- Автономный автомобиль, анализирующий дорогу светом;
- Медицинский сканер, подчёркивающий зоны интереса в реальном времени;
- И тот момент, когда кто-то поймёт: свет решил задачу, недоступную электронике.
Когда-то интернет задумывался для обмена научными данными, а стал основой цивилизации. Транзисторы тоже когда-то были лабораторным чудом, а теперь они в каждом устройстве. Кем станут оптические вычисления — покажет время.
Где-то в лаборатории сейчас луч света проходит через тончайшую микроструктуру и решает задачу — оставаясь при этом просто светом. Вычисление не всегда требует электричества, и, возможно, мы наконец научимся двигаться в ритме света.
