Máy tính của tương lai
Bốn mươi năm sau ngày trái bom nguyên tử ném xuống Nagasaki, Feynman, một cựu binh trong Dự án Manhattan đã có một bài nói chuyện ở Nhật Bản, nhưng về một chủ đề rất hòa bình. Đó là một chủ đề đọng mãi trong tâm trí của chúng tôi: tương lai của máy tính sẽ thế nào? Chủ đề này còn chứa đựng một thảo luận mà có lẽ Feynman là nhà tiên tri Nostradamus trong lĩnh vực này của khoa học máy tính, đó là giới hạn dưới cuối cùng của kích thước máy tính là bao nhiêu? Chương này có thể khó đọc với một số độc giả tuy nhiên đó cũng là một trong những công trình khoa học rất quan trọng của Feynman. Tôi hy vọng mọi người sẽ cùng đọc và nếu cần thì có thể bỏ qua một số điểm hơi kỹ thuật. Nó kết thúc bằng một đoạn thảo luận ngắn về một trong những ý tưởng yêu thích của Feynman và cũng là tiền đề cho cuộc cách mạng trong công nghệ nano hiện nay.
Lời giới thiệu
Tôi rất vinh hạnh được có mặt ở đây với tư cách là một diễn giả trong loạt bài tưởng niệm nhà khoa học mà tôi rất ngưỡng mộ và kính trọng, Giáo sư Nishina. Tôi đến Nhật Bản mà nói về máy vi tính thì cũng giống như thuyết pháp cho Đức Phật nghe vậy. Nhưng tôi đã suy nghĩ về máy tính rất nhiều và đây có lẽ là chủ đề duy nhất tôi có thể trình bày khi được mời đến đây.
Điều đầu tiên tôi muốn nói sẽ là những gì tôi sẽ không trình bày trong buổi hôm nay. Tôi muốn nói về tương lai của máy tính nhưng sẽ có một vài hướng phát triển quan trọng nhất mà máy tính có thể làm trong tương lai thì tôi sẽ không nói. Ví dụ, đã có rất nhiều nỗ lực phát triển những cỗ máy thông minh hơn, những cỗ máy có thể tương tác tốt hơn với con người để có đầu vào và đầu ra được thực hiện với rất ít nỗ lực so với việc lập trình phức tạp ngày nay, hay còn gọi là “trí tuệ nhân tạo”, thì tôi lại không thích cái tên đó. Vì có những cỗ máy không thông minh lắm nhưng có thể còn làm tốt hơn những người thông minh. Hay vấn đề khác là tiêu chuẩn hóa lập trình ngôn ngữ. Ngày nay có quá nhiều ngôn ngữ lập trình và ý tưởng chọn ra một ngôn ngữ tốt nhất có vẻ không tồi. (Có lẽ hơi nhạy cảm khi nói điều này ở Nhật Bản chăng, các bạn đã có bốn cách viết chữ những mỗi cố gắng chuẩn hóa chữ viết ở đây thì rốt cuộc lại cho ra nhiều chuẩn mới hơn cũ, vậy đó).
Một vấn đề thú vị khác tôi cũng không đề cập là các phần mềm tháo “bug” (lỗi) tự động, tức là sửa lỗi trong một chương trình hoặc trong một máy. Rất khó có thể làm được điều này vì các phần mềm đang ngày càng trở nên phức tạp hơn.
Một hướng phát triển khác là tạo ra các linh kiện ba chiều thay vì cấy tất cả trên bề mặt của một con chip như hiện nay. Điều này có thể được thực hiện theo từng giai đoạn thay vì tất cả cùng một lúc - bạn có thể có một số lớp và sau đó thêm nhiều lớp khác sau. Hay một chiếc máy có thể tự động phát hiện các vùng/bộ phận bị lỗi trên chip; sau đó chip sẽ tự động hàn dây lại để tránh các vùng lỗi. Hiện nay người ta làm các chip rất lớn và khi có chỗ bị sai hay hỏng thì phải vứt toàn bộ con chip đó đi. Nếu có được chiếc máy như vậy thì chúng ta có thể tiếp tục sử dụng phần còn lại của con chip như vậy sẽ hiệu quả hơn nhiều. Tôi trình bày như vậy là những gì mà tôi đang quan sát thấy trong công nghệ máy tính hiện nay nhưng chủ đề của buổi nói chuyện hôm nay thì rất đơn giản, chỉ một số chi tiết kỹ thuật nhỏ, mang tính vật lý quan trọng mà ta có thể suy luận dựa trên các quy luật vật lý. Nói cách khác, tôi muốn thảo luận về máy tính chứ không phải cách chúng ta sử dụng máy tính.
Tôi sẽ nói về một số giới hạn công nghệ trong việc chế tạo máy tính. Sẽ có ba chủ đề một là tính toán song song, đây là thứ của tương lai rất gần, có khi đã có trong hiện tại rồi và đang được phát triển rất nhanh. Thứ hai là câu hỏi về mức tiêu thụ năng lượng của máy tính, hiện tại có vẻ là một hạn chế nhưng thực sự thì không. Cuối cùng tôi sẽ nói về kích thước. Các con chip nhỏ hơn thì luôn tốt hơn nhưng câu hỏi là về nguyên tắc nó có thể nhỏ đến bao nhiêu mà vẫn còn tuân theo các quy luật Tự nhiên? Tôi sẽ không nói cái nào sẽ trở thành hiện thực trong tương lai vì điều này còn phụ thuộc vào nhiều yếu tố kinh tế và xã hội và tôi sẽ không cố gắng đoán trước những điều này.
Máy tính song song
Chủ đề đầu tiên liên quan đến máy tính song song. Hầu như tất cả các máy tính hiện nay, những máy tính thông thường hàng ngày, đều hoạt động trên một kiến trúc do von Neumann phát minh (1), trong đó có một bộ nhớ rất lớn lưu trữ tất cả thông tin và một bộ vi xử lý trung tâm thực hiện các phép tính đơn giản. Chúng ta lấy ra một số từ vị trí này trong bộ nhớ và một số khác từ vị trí khác trong bộ nhớ để gửi về bộ vi xử lý trung tâm, nơi sẽ cộng hai số đó lại và gửi kết quả đến một vị trí khác nữa trong bộ nhớ. Do đó, điểm mấu chốt là một bộ vi xử lý trung tâm hoạt động rất rất nhanh, cần mẫn liên tục, và toàn bộ bộ nhớ nằm tách biệt bên ngoài như một tủ đựng hồ sơ chạy cũng nhanh nhưng lại rất ít được sử dụng. Rõ ràng là nếu có nhiều bộ xử lý làm việc cùng lúc thì chúng ta có thể thực hiện các phép tính nhanh hơn. Nhưng vấn đề là ai đó có thể đang sử dụng một bộ vi xử lý truy xuất vào một thông tin từ bộ nhớ mà một bộ vi xử lý khác cũng đang cần, và nó làm cho mọi thứ rối lên. Vì những lý do như vậy
người ta cho rằng rất khó có được nhiều bộ vi xử lý làm việc song song cùng lúc được.
Một cách tiếp cận đã được thực hiện trên các máy lớn hơn gọi là "những bộ xử lý vectơ." Đó là khi bạn muốn thực hiện chính xác cùng một thao tác trên nhiều đối tượng dữ liệu khác nhau thì bạn có thể làm điều đó cùng một lúc. Như vậy các phần mềm phải được viết một cách rất cơ bản và sau đó trình biên dịch sẽ tự động tìm ra những nơi có thể sử dụng khả năng xử lý vectơ này. Ý tưởng đó đã được sử dụng trong máy tính Cray và trong “siêu máy tính” ở Nhật Bản. Một kế hoạch khác là sử dụng một số lượng lớn các máy tính tương đối đơn giản (nhưng không quá thô sơ) một cách hiệu quả và kết nối tất cả chúng cùng nhau theo một số cấu trúc nhất định. Sau đó, tất cả chúng đều có thể tính toán trên một phần của bài toán. Mỗi máy sẽ hoạt động độc lập và trao đổi thông tin cho nhau khi máy khác cần. Cách tiếp cận này đã được thực hiện ví dụ trong dự án Caltech Cosmic Cube và là một trong nhiều hướng đi. Và nhiều nơi đang đi theo hướng này. Một cách tiếp cận khác là tích hợp rất nhiều bộ vi xử lý trung tâm rất đơn giản trải ra trên toàn bộ nhớ. Mỗi vi xử lý chỉ làm việc với một phần nhỏ của bộ nhớ và có một cơ chế phức tạp điều phối các kết nối giữa các bộ vi xử lý này. Một ví dụ là cỗ máy “Connection Machine” đang được sản xuất tại MIT có 64.000 bộ vi xử lý và một hệ thống định tuyến trong cho phép mỗi 16 máy có thể nói chuyện với bất kỳ 16 máy khác, và do đó có đến 4.000 khả năng kết nối.
Một số vấn đề khoa học như sự truyền sóng trong một số vật liệu có thể được xử lý rất dễ dàng bằng cách xử lý song song. Đó là do các tính toán truyền sóng trong vùng không gian nào tại bất kỳ thời điểm nào đều có thể được tính cục bộ nếu biết áp suất và ứng suất từ các vùng thể tích lân cận. Các tính toán có thể được thực hiện song song cho mỗi vùng và các điều kiện biên sẽ được kết nối lại. Cách thiết kế này có thể áp dụng cho các dạng bài toán như vậy và thật thú vị là các bài toán này tồn tại rất nhiều trong thực tế, và có thể được xử lý song song. Miễn là bài toán cần rất nhiều tính toán cần phải được thực hiện thì rất có thể là tính toán song song có thể tăng tốc thời gian giải nhiều lần. Nguyên tắc này không chỉ áp dụng cho các vấn đề khoa học.
Điều gì đã xảy ra khi định kiến của hai năm trước là lập trình song song rất khó thực hiện? Hóa ra điều khó và gần như không thể lại chính là tìm cách song song hóa một chương trình đang có, làm một cách tự động. Thay vì vậy chúng ta phải viết lại từ đầu với ý tưởng là đã có khả năng tính toán song song rồi, giờ chỉ làm sao viết lại một chương trình hoàn toàn dựa trên phần cứng có khả năng tính toán song song đó. Không thể sử dụng lại hiệu quả các phầm mềm cũ nữa mà phải viết lại từ đầu. Điều này khá bất lợi với hầu hết các ứng dụng công nghiệp và đã gặp phải sự phản kháng đáng kể. Nhưng những cải tiến lớn thường thuộc về các nhà khoa học hoặc các lập trình viên thông minh xuất chúng, yêu thích khoa học máy tính và sẵn sàng bắt đầu lại từ đầu và viết lại chương trình nếu họ có thể làm cho nó hiệu quả hơn. Vì vậy, điều sẽ xảy ra là các chương trình rất khó, lớn sẽ xuất hiện đầu tiên bởi các chuyên gia đi theo theo cách tiếp cận mới. Sau đó dần dần mọi người sẽ đi theo và tạo ra nhiều chương trình được viết theo cách mới hơn. Những lập trình viên còn lại sẽ phải học cách viết chúng.
Giảm tổn thất năng lượng
Chủ đề thứ hai tôi muốn nói đến là việc giảm năng lượng tiêu hao trong máy tính. Thực tế là các máy tính lớn hiện nay cần phải được làm mát và đây là một hạn chế rõ ràng. Chúng ta đang mất nhiều công sức dành cho việc làm mát máy. Tôi muốn giải thích rằng đây chỉ đơn giản là do việc thiết kế kỹ thuật kém chứ không phải là một vấn đề cơ bản cả. Bên trong máy tính, một bit thông tin được chỉ định bởi một dây dẫn có điện áp bằng một trong hai giá trị khác nhau. Và chúng ta phải thay đổi điện thế của dây từ giá trị này sang giá trị kia bằng cách nạp hoặc xả điện tích. Tôi sẽ so sánh tương tự với nước:
Chúng ta phải đổ đầy nước vào bình để có giá trị 1 hoặc xả hết bình để có giá trị 0. Đây chỉ là một phép so sánh thôi - nếu bạn vẫn thích hình dung với điện thì cứ tiếp tục. Và bây giờ chúng ta làm tương tự cho trường hợp nước: cần lấp đầy bình bằng cách đổ nước vào từ mức cao nhất (Hình 1) và hạ mức bằng cách mở van ở đáy cho nước xả hết. Trong cả hai trường hợp đều có mất mát năng lượng vì mực nước giảm đột ngột từ độ cao nhất mà nó xuất hiện đến mức thấp nhất, kể cả khi bạn bắt đầu đổ nước vào cho đầy lại. Trong trường hợp điện thế và điện tích điều tương tự cũng xảy ra.
Giống như ông Bennett đã giải thích: vận hành một chiếc ô tô phải khởi động bằng cách nổ máy và dừng lại bằng cách đạp phanh. Cả nổ máy và đạp phanh đều gây mất mát năng lượng. Một cách tiết kiệm điện cho ô tô là kết nối bánh xe với một bánh đà. Khi ô tô dừng lại bánh xe đẩy bánh đà tăng tốc, do đó lưu lại năng lượng và năng lượng đó có thể được kết nối để khởi động lại xe. Tương tự cho nước ta sẽ cần một ống hình chữ U với một van ở chính giữa phía dưới nối hai cánh tay của chữ U (Hình 2). Chúng ta bắt đầu đổ đầy ở bên phải nhưng trống ở bên trái vì van đã đóng. Nếu bây giờ chúng ta mở van, nước sẽ trượt qua phía bên kia, và chúng ta có thể đóng van lại đúng lúc để giữ nước ở phía bên trái. Và nếu chúng ta muốn làm theo chiều kia thì chúng ta mở van một lần nữa để nước chảy quay lại phía bên phải và chúng lại giữ chúng lại bằng van. Sẽ có một số mất mát và nước không leo cao lại như trước nhưng như vậy chúng ta chỉ cần phải thêm một ít nước vào thôi, khi đó tổn thất năng lượng sẽ nhỏ hơn nhiều so với phương pháp nạp trực tiếp. Điều này đã tận dụng quán tính của nước và điều tương tự cho linh kiện điện là độ tự cảm. Tuy nhiên rất khó tạo ra tính tự cảm trên với các transistor bán dẫn silicon mà chúng ta sử dụng ngày nay trên các chip. Vì vậy, kỹ thuật này không khả thi với công nghệ hiện nay.
Một cách khác là làm đầy bể chứa bằng nguồn cung cấp chỉ cao hơn mực nước dưới đáy một chút và nâng nguồn cung nước trong lúc làm đầy bể (Hình 3), sao cho nước chỉ chảy xuống độ cao nhỏ trong toàn bộ quá trình làm đầy. Theo cách tương tự, chúng ta có thể sử dụng một ống hút để giảm mức trong bình nhưng chỉ lấy nước gần mặt nước và hạ ống hút này xuống sao cho sự mất nhiệt sẽ không xuất hiện hoặc chỉ có rất ít ở vị trí của bóng bán dẫn. Tổng số năng lượng tổn thất thực tế sẽ phụ thuộc vào khoảng cách giữa nguồn cung cấp và bề mặt khi chúng ta lấp đầy nó. Phương pháp này tương tự với việc thay đổi điện thế cung cấp theo thời gian. Vì vậy nếu chúng ta có thể có được nguồn cung điện biến đổi thì có thể sử dụng phương pháp này. Tất nhiên sẽ có tổn thất năng lượng ở nguồn cung cấp điện nhưng nó sẽ tập trung ở một nơi và dễ tạo ra tạo một độ tự cảm lớn ở đây. Lược đồ này được gọi là "đồng hồ nóng" bởi vì nguồn cung cấp điện áp hoạt động cùng lúc với đồng hồ máy tính, không cần thêm đồng hồ xung nhịp nào khác.
Cả hai thiết bị cuối cùng này đều sử dụng ít năng lượng hơn nếu chúng chạy chậm hơn. Nếu tôi cố gắng di chuyển mức nước quá nhanh, nước trong ống sẽ không theo kịp và cuối cùng là mực nước giảm mạnh. Vì vậy để làm cho thiết bị hoạt động tôi phải đi từ từ. Tương tự, sơ đồ ống chữ U sẽ không hoạt động trừ khi van trung tâm có thể mở và đóng nhanh hơn thời gian để nước trong ống chữ U trượt qua lại. Vì vậy thiết bị phải chạy chậm hơn - Tôi đã tiết kiệm được năng lượng mất mát nhưng tôi cũng làm cho các thiết bị chậm hơn. Trong thực tế, sự mất mát năng lượng nhân với thời gian để mạch hoạt động là không đổi. Nhưng tuy nhiên, điều này hóa ra lại rất thực tế vì đồng hồ xung nhịp thường lớn hơn nhiều so với thời gian đảo mạch của các bóng bán dẫn, và chúng ta có thể sử dụng thời gian đó để giảm năng lượng. Ngoài ra nếu chúng ta cho tính toán chậm hơn ba lần chúng ta sẽ sử dụng một phần ba năng lượng và chạy trong ba lần thời gian, nên công suất tiêu hao sẽ giảm đi chín lần. Điều này có thể mang lại giá trị. Có thể bằng cách kết hợp các thiết kế tính toán song song chúng ta có thể cho phép mỗi máy tính chạy lâu hơn với một cỗ máy lớn hơn nhưng đồng thời giảm sự thất thoát năng lượng.
Đối với một bóng bán dẫn, sự mất mát năng lượng nhân với thời gian hoạt động là tích của một số yếu tố (Hình 4):
1. nhiệt năng tỷ lệ với nhiệt độ, kT;
2. chiều dài của bóng bán dẫn giữa nguồn và cống chia cho vận tốc của các electron bên trong (vận tốc nhiệt \sqrt(3kT/m)
3. chiều dài của bóng bán dẫn tính theo đơn vị trung bình quãng đường tự do electron trong transistor;
4. tổng số electron ở bên trong bóng bán dẫn khi nó hoạt động.
Nếu sử dụng các giá trị thích hợp cho tất cả những con số này thì chúng ta tính được rằng năng lượng sử dụng trong các bóng bán dẫn ngày nay nằm trong khoảng từ một tỷ đến mười tỷ lần hoặc hơn năng lượng nhiệt kT. Khi bóng bán dẫn chuyển đổi, chúng ta sử dụng chừng đó năng lượng và đây là lượng năng lượng rất lớn. Do vậy cần phải giảm kích thước của bóng bán dẫn xuống. Cần giảm chiều dài giữa nguồn và cống và cũng có thể giảm số electron và chúng ta sẽ sử dụng ít năng lượng hơn nhiều. Đồng thời bóng bán dẫn nhỏ cũng chạy hơn nhanh bởi vì các electron có thể chạy giữa các cổng nhanh hơn và tạo ra sự chuyển đổi trạng thái nhanh hơn. Vì mọi lý do, nên làm cho bóng bán dẫn nhỏ hơn và mọi người đều đang cố gắng làm điều này..
Nhưng giả sử chúng ta làm nhỏ đến mức đường dẫn tự do dài hơn kích thước của bóng bán dẫn và rồi phát hiện ra bóng bán dẫn không hoạt động bình thường nữa, nó sẽ không chạy theo thiết kế?. Điều này làm tôi nhớ đến nhiều năm trước đây có một thứ gọi là rào cản âm thanh. Máy bay được cho là không thể đi nhanh hơn tốc độ của âm thanh bởi vì nếu bạn thiết kế chúng trong điều kiện bình thường và sau đó thử đặt tốc độ âm thanh vào trong các phương trình, cánh quạt sẽ không hoạt động và cánh không nâng máy bay lên được, mọi thứ không hoạt động chính xác nữa. Tuy nhiên thực tế là máy bay đã có thể đi nhanh hơn tốc độ của âm thanh. Bạn chỉ cần biết các quy luật nào phù hợp với hoàn cảnh nào và thiết kế các thiết bị theo đúng quy luật. Bạn không thể mong đợi các thiết kế cũ hoạt động trong hoàn cảnh mới. Mà cần có các thiết kế mới cho hoàn cảnh mới. Tôi có thể khẳng định rằng hoàn toàn có thể tạo ra các hệ thống bóng bán dẫn, hay nói đúng hơn là hệ thống chuyển mạch và thiết bị máy tính với kích thước nhỏ hơn đường dẫn tự do trung bình electron. Tất nhiên tôi nói “về nguyên tắc” và tôi không nói về việc sản xuất thực tế các thiết bị đó. Do đó, chúng ta hãy thảo luận điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta cố gắng làm cho các thiết bị nhỏ nhất có thể.
Giảm kích thước
Vì vậy chủ đề thứ ba của tôi sẽ là về kích thước nhỏ nhất của các phần tử máy tính, tôi sẽ nói hoàn toàn về mặt lý thuyết. Điều đầu tiên bạn nghĩ đến khi làm các link kiện nhỏ hơn sẽ là chuyển động Brown (2) - mọi thứ đều dao động và không giữ nguyên vị trí. Làm thế nào bạn có thể kiểm soát các mạch điện đó? Hơn nữa nếu một mạch hoạt động nó cũng có thể vô tình nhảy ngược trở lại trạng thái trước đó. Bây giờ giả sử chúng ta đang sử dụng điện thế 2V cho hệ thống này, cũng là năng lượng mà các chip máy tính thường sử dụng (Hình 5).
Năng lượng này gấp tám mươi lần nhiệt năng ở nhiệt độ phòng (kT chỉ xấp xỉ 1/40 volt) và khả năng một hạt có thể đạt tới 80 lần nhiệt năng của nó là e mũ âm 80, hay 10^(-43). Số này là bao nhiêu? Hãy hình dung chúng ta có 1 tỷ transistor trong máy tính (hiện vẫn chưa tới mức này), mỗi transistor chuyển mạch 10^(10) lần một giây (chu kỳ là 1/10 nano giây). Máy tính đó hoạt động 10^9 giây hay cỡ 30 năm thì tổng số chuyển mạch trong toàn bộ máy cũng chỉ là 10^(28). Trong khi xác suất để một bóng bán dẫn nhảy trạng thái do nhiệt chỉ là 10^-43 có nghĩa là máy tính hầu như không có sự cố này trong suốt 30 năm. Nếu bạn còn chưa thỏa mãn hãy sử dụng 2,5 vôn và khi đó xác suất sự cố thậm chí còn nhỏ hơn nhiều. Có khi trước đó xác suất để một tia vũ trụ vô tình đi qua bóng bán dẫn phá hủy nó còn lớn hơn. Do vậy chúng ta không cần lo lắng cho điều này.
Tuy nhiên, trên thực tế còn nhiều thứ có thể xảy ra hơn thế nữa và tôi muốn giới thiệu đến các bạn một bài báo trên tạp chí Scientific American gần đây của C. H. Bennett và R. Landauer, tiêu đề “Vật lý cơ bản của Các giới hạn của tính toán. ” Các tác giả cho rằng có thể tạo ra một máy tính trong đó mỗi phần tử, mỗi bóng bán dẫn, có thể đi tới và vô tình quay ngược các tính toán trở lại và máy tính vẫn hoạt động. Tất cả các hoạt động tính toán trong máy tính có thể đi theo chiều tiến hoặc lùi. Các quá trình tính toán diễn ra trong một thời gian và sau đó nó tự hoàn tác, trở về trạng thái "chưa tính toán", sau đó lại tiếp tục tính cứ như vậy. Nếu chúng ta cho phép nó chạy lâu hơn thì cứ để cho máy tính đi tới lui, miễn là xác suất đi tiến cao hơn đi lùi một chút thì cuối cùng nó cũng sẽ hoàn thành phép tính.
Chúng ta đã biết rằng tất cả các phép tính có thể được thực hiện bởi tổ hợp các tính toán đơn giản có thể thực hiện trên bóng bán dẫn; hoặc nếu muốn trừu tượng hơn về mặt logic thì đó được gọi là Cổng NAND chẳng hạn (NAND có nghĩa là KHÔNG VÀ). Một cổng NAND có hai “dây” vào và một ra (Hình 6). Hãy tạm quên chữ KHÔNG đã, chữ AND là gì? Cổng AND là thiết bị có đầu ra chỉ là 1 nếu cả hai dây đầu vào là 1, nếu không thì đầu ra của nó là 0. Và NOT-AND có nghĩa là ngược lại, tức là dây đầu ra đọc 1 (tức là có mức điện áp tương ứng với 1) trừ khi cả hai dây đầu vào đọc 1; Nếu cả hai đầu vào đọc 1 dây đầu ra sẽ đọc 0 (tức là có mức điện áp tương ứng với 0). Hình 6 cho thấy một bảng nhỏ về đầu vào và đầu ra cho một cổng NAND như vậy. A và B là đầu vào và C là đầu ra.
Nếu A và B đều là 1 thì kết quả đầu ra là 0, ngược lại là 1. Nhưng một thiết bị như vậy không thể đảo ngược được - tức là nếu tôi chỉ biết đầu ra tôi không thể khôi phục lại đầu vào. Như vậy một khi đã tính toán xong thiết bị không thể quay ngược lại phía trước và tính toán lại chính xác nữa. Ví dụ cụ thể hơn, nếu chúng ta biết rằng đầu ra hiện là 1 chúng tôi không biết liệu nó có đến từ A = 0, B = 1 hoặc A = 1, B = 0 hoặc A = 0, B = 0 và nó không thể quay trở lại. Một thiết bị như vậy là một cổng không thể đảo ngược. Điều tuyệt vời trong nghiên cứu của Bennett và một cách độc lập từ Fredkin là đưa ra một mô hình có thể thực hiện tính toán với một loại cổng cơ bản khác, có thể đảo ngược. Tôi minh họa cho ý tưởng của họ với một cổng đơn vị mà tôi gọi là Cổng NAND đảo ngược được. Nó sẽ có ba đầu vào và ba đầu ra như Hình 7.
Các đầu ra A’ và B’ sẽ có giá trị giống như hai trong số các đầu vào A và B, nhưng đầu vào thứ ba hoạt động theo cách này. C’ sẽ có giá trị giống C trừ khi A và B đều là 1, với C là bất kỳ giá trị nào. Còn nếu cả A và B đều là 1 thì: nếu C là 1 thì nó đổi thành 0, nếu C là 0 thì nó sẽ thành 1 - chỉ khi cả A và B đều là 1. Nếu bạn đặt hai trong số các cổng này liên tiếp nhau, bạn sẽ thấy cả A và B được truyền qua và nếu C không thay đổi trong cả hai cổng liên tiếp thì nó vẫn có giá trị cũ. Nếu C thay đổi nó sẽ được thay đổi hai lần và vẫn giữ giá trị ban đầu. Vì vậy, cổng này có thể tự đảo ngược mà không bị mất thông tin. Có thể truy lại những gì đã xảy ra nếu bạn biết kết quả.
Một thiết bị được làm hoàn toàn từ những cổng như vậy sẽ thực hiện các phép tính nếu mọi thứ tiến về phía trước. Nhưng nếu mọi thứ quay trở lại và ở đó trong một thời gian, rồi lại đi tiếp thì nó vẫn hoạt động chính xác. Nó rất giống một hạt trong không khí bị bắn phá bởi các nguyên tử xung quanh nó. Một hạt như vậy thường không đi đến đâu nhưng chỉ cần một ít lực kéo theo một hướng sẽ giúp nó di chuyển từ từ, dù có dao động Brown, và vẫn đến được đầu kia.
Như vậy chúng ta sẽ thiết kế máy tính với một lực kéo theo hướng của tính toán cần làm. Mặc dù nó sẽ không tính toán một cách thông suốt mà sẽ tính toán theo chiều tiến, rồi lùi trở lại, lại đi tiếp,... cuối cùng nó cũng hoàn thành công việc tính toán. Như với hạt trong chất khí, nếu chúng ta kéo chúng rất nhẹ chúng ta sẽ mất rất ít năng lượng nhưng phải mất một thời gian dài để chuyển về một phía khác. Nếu chúng ta vội vàng kéo mạnh chúng ta sẽ mất nhiều năng lượng hơn. Nó cũng giống như vậy với máy tính này. Nếu chúng ta kiên nhẫn và chậm rãi chúng ta có thể tính toán mà gần như không mất năng lượng, thậm chí ít hơn kT cho mỗi bước, và còn có thể nhỏ hơn bất kỳ nếu bạn có đủ thời gian. Nhưng nếu bạn đang vội bạn sẽ phải tiêu hao năng lượng, và một lần nữa, tích của năng lượng cần tiêu hao với thời gian tính toán sẽ là một hằng số.
Với phương pháp này hãy xem chúng ta có thể chế tạo máy tính ra sao. Mỗi số dù lớn đến mức nào chúng ta cũng có thể viết theo cơ số 2 dưới dạng chuỗi các “bit”, mỗi bit là 1 hoặc 0. Và nguyên tử tiếp theo có thể là 1 hoặc một số 0 do đó một chuỗi các nguyên tử nhỏ cũng đủ để chứa một số với mỗi nguyên tử là một bit. (Trên thực tế một nguyên tử có thể có nhiều hơn hai trạng thái nên chúng ta có thể sử dụng ít nguyên tử hơn nữa, nhưng cứ cho là một nguyên tử là bit đã!). Bây giờ để thử thách trí não hãy hình dung một máy tính với các bit là nguyên tử, ví dụ spin của nó với giá trị 1 hoặc 0. Và một "Bóng bán dẫn" với khả năng thay đổi các bit ở những nơi khác nhau sẽ tương ứng với một số tương tác giữa các nguyên tử để thay đổi trạng thái của chúng. Ví dụ đơn giản nhất sẽ là tương tác 3 nguyên tử tương đương một cổng cơ bản trong một máy tính vậy. Nhưng một lần nữa, thiết bị sẽ không hoạt động đúng nếu chúng ta thiết kế nó với các quy luật của thế giới vĩ mô.
Chúng ta phải sử dụng định luật vật lý mới đó là cơ học lượng tử, vì đây là quy luật của các chuyển động của nguyên tử (Hình 8). Do đó, chúng ta phải đặt câu hỏi liệu các nguyên tắc của cơ học lượng tử có cho phép sắp xếp rất nhiều các nguyên tử nhỏ, nhiều gấp vài lần số cổng logic trong máy tính hiện nay để nó có thể hoạt động như một máy tính? Điều này đã được nghiên cứu về nguyên tắc, và một sự sắp xếp như vậy đã được tìm thấy. Do các quy luật của cơ học lượng tử là có thể đảo ngược, chúng ta có thể sử dụng phát minh của Bennett và Fredkin về các cổng logic thuận nghịch. Với các nghiên cứu áp dụng cơ học lượng tử trong tình huống này, người ta đã thấy rằng cơ học lượng tử không có thêm giới hạn nào đối với bất kỳ thứ gì mà Bennett đã đề xuất trong thiết kế của mình từ những cân nhắc nhiệt động lực học. Tất nhiên có một hạn chế đó là các bit đó phải có kích thước bằng một nguyên tử và một transistor chứa 3 hoặc 4 nguyên tử. Cổng cơ lượng tử tôi đã sử dụng có 3 nguyên tử. (Tôi chưa nói đến hạt nhân, cứ đợi cho đến khi sự phát triển công nghệ đạt đến nguyên tử trước đi đã, không cần đi xa hơn làm gì!) Điều đó khiến chúng ta chỉ còn lại 3 hạn chế sau: (a) một bit không nhỏ hơn một nguyên tử; (b) các yêu cầu về năng lượng tùy thuộc vào thời gian do Bennett đưa ra; và (c) điều tôi chưa nói nhưng hiển nhiên là tốc độ ánh sáng — chúng ta không thể gửi tín hiệu nhanh hơn tốc độ ánh sáng. Đây là những giới hạn vật lý duy nhất trên máy tính mà tôi biết.
Như vậy nếu bằng cách nào đó chúng ta có thể chế tạo máy tính kích thước nguyên tử thì có nghĩa là (Hình 9) kích thước - chiều dài tuyến tính - sẽ nhỏ hơn một nghìn đến mười nghìn lần so với những con chip nhỏ nhất mà chúng ta có bây giờ. Và thể tích của máy tính chỉ còn là một phần 100 tỷ hoặc 10^(-11) thể tích hiện tại, do thể tích của "bóng bán dẫn nguyên nguyên tử"nhỏ hơn 10^(11) các bóng bán dẫn ngày nay. Năng lượng cho một chuyển mạch cũng nhỏ hơn khoảng mười một bậc độ lớn so với năng lượng cần thiết để chuyển mạch bóng bán dẫn ngày nay và thời gian chuyển mạch cũng ít hơn ít nhất là mười nghìn lần trên mỗi bước tính toán. Do đó còn rất nhiều chỗ để cải tiến máy tính và tôi kỳ vọng vào các bạn, những chuyên gia máy tính để đạt được những điều này. Tôi rất cám ơn ngài Ezawa đã mất nhiều thời gian gian để dịch những gì tôi đã nói, và tôi đã nói hết những gì đã chuẩn bị cho hôm nay. Xin cảm ơn quý vị và tôi sẵn lòng trả lời các câu hỏi nếu có.
Câu hỏi và trả lời
Q: Giáo sư (GS) đã cho rằng một bit thông tin có thể được lưu trữ trong một nguyên tử và tôi tự hỏi liệu có thể lưu trữ lượng thông tin đó trong một quark?
A: Có thể. Nhưng hiện giờ chúng ta chưa kiểm soát được các hạt quark và do vậy là không thực tế. Bạn có thể nghĩ rằng những gì tôi vừa nói cũng không thực tế, nhưng tôi không cho là như vậy. Bởi vì với nguyên tử, tôi tin rằng một ngày nào đó chúng ta sẽ có thể điều khiển và kiểm soát được từng nguyên tử riêng lẻ. Trong khi đó cần rất nhiều năng lượng trong các tương tác giữa các quark và hơn nữa xử lý chúng cũng rất nguy hiểm vì tính phóng xạ, v.v. Còn năng lượng nguyên tử mà tôi đang nói đến đã rất quen thuộc với chúng ta rồi, nó có trong năng lượng hóa học, năng lượng điện, và do vậy nó đang ở trong khả năng của chúng ta. Dĩ nhiên điều đó có vẻ chưa khả thi vào lúc này.
Q: GS đã nói rằng phần tử máy tính càng nhỏ thì tốt hơn. Nhưng, tôi nghĩ rằng thiết bị phải lớn hơn, bởi vì. . .
A: Ý bạn là ngón tay của bạn quá lớn để có thể ấn các nút? Đó có phải là ý bạn không?
Q: Vâng, đúng vậy.
A: Tất nhiên rồi, bạn đã đúng. Tôi đang nói về những máy tính ở bên trong rô bốt hoặc các thiết bị khác. Còn đầu vào và đầu ra của thiết bị thì tôi không thảo luận. Đầu vào có thể đến từ việc chụp hình, nghe giọng nói hoặc hay ấn nút,... Tôi đang thảo luận về cách tính toán được thực hiện chứ không phải dạng đầu ra nên có. Chắc chắn đúng là đầu vào và đầu ra không thể làm quá nhỏ so với kích thước thước con người trong hầu hết các trường hợp. Làm sao có thể ấn các nút trên một máy tính chỉ bằng ngón tay to của chúng ta? Nhưng với tính toán lớn đang mất hàng giờ đồng hồ thì có thể được thực hiện rất nhanh chóng trên các máy rất nhỏ với mức tiêu thụ năng lượng thấp. Đó là loại máy tôi đã nghĩ đến chứ không phải các tính toán đơn giản.
Q: Tôi muốn biết phương pháp của GS để chuyển đổi thông tin từ một phần tử ở quy mô nguyên tử sang một phần tử cỡ nguyên tử khác. Nếu GS sử dụng cơ lượng tử hoặc tương tác tự nhiên giữa hai phần tử thì một thiết bị như vậy sẽ là một cái gì đó rất gần với Tự nhiên. Ví dụ, nếu chúng ta tạo ra một mô phỏng máy tính, một mô phỏng Monte Carlo cho một nam châm để nghiên cứu các hiện tượng tới hạn, thì máy tính ở quy mô nguyên tử đó lại rất giống một nam châm. GS suy nghĩ sao về điều đó?
A: Vâng. Tất cả những thứ mà chúng ta tạo ra cũng đều là Tự nhiên cả. Chúng ta chỉ sắp xếp chúng cho phù hợp với mục đích của chúng ta là thực hiện một phép tính nào đó. Trong một nam châm cũng có một số mối tương quan, nếu bạn muốn; kiểu như cũng có những tính toán đang diễn ra, hay như ở trong Hệ mặt trời cũng vậy theo một cách nào đó. Nhưng điều đó có thể không phải là phép tính mà chúng ta muốn thực hiện vào lúc này. Cái mà chúng ta cần là một thiết bị có thể lập trình được và để nó tính toán những vấn đề mà chúng ta muốn giải quyết, không chỉ là vấn đề nam châm của riêng nó mà nó thích tự giải quyết. Tôi không thể sử dụng hệ Mặt trời cho máy tính trừ khi ai đó hỏi tôi về chuyển động của các hành tinh, trong trường hợp đó tôi chỉ cần quan sát là đủ. Có một bài báo gây cười thế này: Ở trong tương lai, một "bài báo" xuất hiện nói về một phương pháp mới tính toán khí động học: Thay vì sử dụng những chiếc máy tính phức tạp hàng ngày tác giả lại phát minh ra một thiết bị đơn giản để thổi không khí qua cánh máy bay. (Anh ấy phát minh lại nguyên lý đường hầm gió!)
Q: Gần đây tôi đã đọc một bài báo rằng hoạt động của hệ thống dây thần kinh trong não chậm hơn nhiều so với máy tính ngày nay và các đơn vị trong hệ thống thần kinh còn nhỏ hơn nhiều. GS có nghĩ rằng máy tính GS vừa nói ngày hôm nay có điểm chung với hệ thống dây thần kinh trong não?
A: Có một sự tương đồng giữa bộ não và máy tính ở chỗ có các phần tử có thể chuyển đổi trạng thái theo sự kiểm soát của những phần tử khác. Các tế bào thần kinh kiểm soát hoặc kích thích các tế bào thần kinh khác phụ thuộc vào việc nó đã nhận nhiều hơn hơn một xung động, tức là gần gần giống như cổng AND hoặc tương đương. Năng lượng sử dụng trong não cho những “chuyển mạch” này là bao nhiêu? Tôi không biết số này. Nhưng thời gian cần thiết để thực hiện chuyển mạch trong não lâu hơn nhiều so với thời gian chuyển mạch trong máy tính của chúng ta ngay cả ngày nay. Chứ chưa nói đến những máy tính nguyên tử trong tương lai. Nhưng bù lại hệ thống liên kết của não phức tạp hơn nhiều. Mỗi tế bào thần kinh được kết nối với hàng nghìn tế bào thần kinh khác, trong khi chúng ta chỉ kết nối các bóng bán dẫn với hai hoặc ba bóng bán dẫn khác. Một số người nhìn vào hoạt động của bộ não đang hoạt động và thấy rằng ở nhiều khía cạnh, nó vượt qua máy tính ngày nay, và trong nhiều khía cạnh khác thì máy tính vượt qua chúng ta.
Điều này truyền cảm hứng cho mọi người thiết kế những cỗ máy có thể làm được nhiều việc hơn. Thông thường những kỹ sư sẽ quan sát và có ý tưởng về cách bộ não hoạt động (theo ý kiến của anh ấy) và sau đó thiết kế một cỗ máy mà hoạt động theo cách đó. Máy mới này trên thực tế có thể hoạt động rất tốt. Nhưng, tôi phải cảnh báo bạn rằng điều đó không cho chúng ta biết bất cứ điều gì về cách bộ não thực sự hoạt động và cũng như không cần thiết để thực sự biết điều đó mới có thể tạo ra một chiếc máy tính có khả năng hoạt động mạnh mẽ. Không nhất thiết phải hiểu cách chim vỗ cánh và lông vũ được thiết kế như thế nào để chế tạo máy bay. Không cần thiết phải hiểu hệ thống đòn bẩy ở chân của một con báo - một động vật chạy rất nhanh để tạo ra một chiếc ô tô có bánh xe chạy rất nhanh. Do đó, không cần thiết phải bắt chước hành vi của Thiên nhiên một cách chi tiết để thiết kế một thiết bị có thể vượt qua khả năng của Thiên nhiên theo một khía cạnh nào đó. Đó là một chủ đề thú vị và tôi rất thích nói về nó.
Bộ não của bạn rất yếu so với máy tính. Ví dụ tôi nói cho bạn một chuỗi số: một, ba, bảy ... Hay đúng hơn là ichi, san, shichi, san, ni, go, ni, go, ichi, hachi, ichi, ni, ku, san, go. Bạn có thể nhắc lại liền được không? Trong khi một máy tính có thể lấy hàng chục nghìn số và nói lại cho tôi theo chiều ngược lại, hoặc tổng hợp chúng hoặc làm rất nhiều điều mà chúng ta không thể làm được. Nhưng mặt khác, nếu tôi nhìn vào một khuôn mặt thì trong nháy mắt tôi có thể cho bạn biết đó là ai nếu tôi biết người đó hoặc tôi không biết người đó. Nhưng chúng ta chưa biết làm sao để tạo ra một hệ thống máy tính có thể nhận diện khuôn mặt như vậy, kể cả khi đã cho nó xem trước nhiều khuôn mặt và bạn tìm cách dạy nó.
Một ví dụ thú vị khác là máy chơi cờ. Khá ngạc nhiên là chúng ta có thể tạo ra những cỗ máy chơi cờ vua tốt hơn hầu hết mọi người trong phòng. Nhưng họ làm điều đó bằng cách thử rất nhiều khả năng. Nếu anh ấy chuyển đến đây, thì tôi có thể di chuyển đến đây, và anh ấy có thể di chuyển đến đó, v.v. Chúng nó đang liệt kê mọi khả năng và lựa chọn tốt nhất. Máy tính có thể xem xét hàng triệu lựa chọn nhưng một người chơi cờ bậc thầy, hay cách một con người chơi cờ thì khác. Con người tìm cách nhận ra các khuôn mẫu. Anh ta sẽ chỉ xem xét ba mươi hoặc bốn mươi vị trí trước khi quyết định sẽ thực hiện động thái nào. Do đó mặc dù luật chơi cờ vây đơn giản hơn, nhưng máy tính chơi cờ vây lại không tốt lắm bởi vì ở mỗi vị trí đều có nhiều khả năng để di chuyển và có quá nhiều thứ để kiểm tra và máy móc không thể nhìn sâu. Do đó vấn đề nhận dạng các mẫu và lựa chọn hành động tùy theo hoàn cảnh là điều mà các kỹ sư máy tính (họ thích tự gọi mình là nhà khoa học máy tính) vẫn còn thấy khó. Đó chắc chắn là một trong những điều quan trọng đối với máy tính trong tương lai, có lẽ còn quan trọng hơn những điều tôi đã nói. Chế tạo một cỗ máy để chơi cờ vây hiệu quả!
Q: Tôi nghĩ rằng bất kỳ phương pháp tính toán nào sẽ không hiệu quả nếu không chỉ ra được cách chế tạo ra các thiết bị hoặc chương trình đó. Tôi nghĩ bài báo của Fredkin về cổng logic bảo toàn rất hay nhưng khi nghĩ đến việc viết một chương trình đơn giản trên các thiết bị như vậy tôi đã dừng ngay lại vì thấy việc nghĩ ra một chương trình như vậy phức tạp hơn nhiều so với chính chương trình. Tôi nghĩ chúng ta có thể dễ đi vào một vòng lặp vô hạn vì việc tìm cách thực hiện một chương trình có khi còn phức tạp hơn chính chương trình đó. Và trong nỗ lực cố gắng tự động hóa quá trình thì phần mềm tự động sẽ quá phức tạp nhất là khi phần mềm cần phải nhúng vào thiết bị chứ không chạy riêng lẻ. Tôi nghĩ điều quan trọng là nghĩ ra các cách kết hợp lại.
A: Chúng tôi lại nhận thấy khác. Không có hồi quy vô hạn: Nó dừng lại ở một mức độ phức tạp nhất định. Các cỗ máy mà Fredkin muốn nói đến và chiếc máy mà tôi nói đến trong trường hợp cơ học lượng tử là những máy tính phổ thông, theo nghĩa là chúng có thể được lập trình để thực hiện nhiều công việc khác nhau. Đây không phải là một chương trình nhúng. Chúng không bị hàn cứng hơn một máy tính thông thường mà bạn có thể đưa thông tin vào chương trình như là một phần của đầu vào — và máy tính sẽ thực hiện bài toán mà nó được chỉ định thực hiện. Nó là hệ thống cứng nhưng là máy tính phổ thông như một máy tính thông thường. Những điều này rất không chắc chắn nhưng tôi thấy một thuật toán ở đây. Nếu bạn có một chương trình được viết cho một máy không thể đảo ngược, như những chương trình thông thường hiện nay, thì tôi có thể chuyển đổi nó thành một chương trình cho máy có thể đảo ngược bằng cách biên dịch lại trực tiếp mặc dù rất kém hiệu quả và sử dụng thêm nhiều bước. Nhưng thực tế thì số bước có thể ít hơn ta tưởng. Ít nhất tôi biết rằng tôi có một chương trình với 2n bước không thể đảo ngược, và khi chuyển đổi nó thành chương trình cho một máy có thể đảo ngược chỉ cần 3n bước. Như vậy cũng là thêm nhiều bước, không hiệu quả lắm vì tôi đã không cố gắng tìm ra điểm tối thiểu số bước mà chỉ tìm cách làm cho được. Tôi không thực sự nghĩ rằng chúng ta sẽ gặp phải sự hồi quy mà bạn nói đến, nhưng bạn có thể đúng. Tôi không chắc chắn.
Q: Có phải là chúng ta đã phải từ bỏ nhiều thứ vì những cỗ máy có thể đảo ngược đó chạy quá chậm? Tôi rất bi quan về điểm này.
A: Nó chạy chậm hơn nhưng cũng nhỏ hơn rất nhiều. Tôi sẽ không tạo ra chúng trừ khi thực sự cần. Chỉ trong những trường hợp bạn đang cố gắng hết sức để giảm năng lượng tiêu thụ một cách đáng kể, vâng khá nực cười, bởi vì chỉ cần 80 lần năng lượng kT là máy không thể đảo ngược đã hoạt động hoàn hảo. Con số 80 đó ít hơn nhiều so với con số ngày nay là 10^9 hoặc 10^10kT, vì vậy có thể cải thiện đến 10^7 lần năng lượng với những chiếc máy không thể đảo ngược hiện nay!
Đúng là hiện tại thì cần làm như vậy. Tôi thử thách đố trí tuệ cho vui để biết xem chúng ta có thể đi được bao xa về mặt nguyên lý chứ không phải trong thực tế, và sau đó tôi phát hiện ra rằng tôi có thể đi đến một phần nhỏ của kT năng lượng và làm cho máy móc trở nên cực nhỏ, hiển vi về cỡ nguyên tử. Nhưng để làm như vậy tôi phải sử dụng các định luật vật lý có thể đảo ngược. Tính không thể đảo ngược đến bởi vì nhiệt lan truyền ra một số lượng lớn các nguyên tử và không thể được tập hợp trở lại. Khi tôi chế tạo máy rất nhỏ, trừ khi tôi cho phép một phần tử làm mát có nhiều nguyên tử, tôi phải làm việc trên nguyên lý thuận nghịch. Trong thực tế, có lẽ sẽ không bao giờ có lúc chúng ta không muốn buộc một chiếc máy tính nhỏ vào một cục chì lớn chứa 10^(10) nguyên tử (thực sự vẫn còn rất nhỏ) để làm cho nó hoạt động hiệu quả theo nguyên lý không thể đảo ngược. Do đó, tôi đồng ý với bạn rằng trên thực tế và có thể còn một thời gian rất dài và có khi là mãi mãi chúng tôi ta sẽ tiếp tục sử dụng các cổng không thể đảo ngược. Nhưng mặt khác đó là một phần của cuộc phiêu lưu khoa học khi chúng ta cố gắng tìm ra giới hạn trong mọi hướng và mở rộng trí tưởng tượng của con người càng xa càng tốt ở khắp mọi nơi.
Mặc dù có thể nó tỏ ra không hiệu quả và vô dụng thì rốt cuộc nó lại thường trở thành thứ gì đó có ý nghĩa.
Q: Có hạn chế nào từ nguyên lý bất định không thưa GS? Có bất kỳ hạn chế cơ bản nào về năng lượng và thời gian đồng hồ trong sơ đồ máy có thể đảo ngược của GS không?
A: Đây chính là điểm tôi nhấn mạnh. Không có giới hạn nào nữa từ cơ học lượng tử. Chúng ta cần phải phân biệt cẩn thận giữa năng lượng bị mất hoặc bị tiêu hao không thể đảo ngược, nhiệt năng tạo ra trong hoạt động của máy và phần năng lượng của các bộ phận chuyển động có thể được trích xuất lại. Có một mối quan hệ giữa thời gian và năng lượng có thể được trích xuất lại. Nhưng năng lượng trích xuất lại một lần nữa đó không còn quan trọng hoặc cần quan tâm. Nó giống như việc hỏi liệu chúng ta có nên thêm phần mc^2, phần năng lượng nghỉ, của tất cả các nguyên tử có trong thiết bị. Tôi chỉ nói về tích năng lượng bị mất nhân thời gian bị ràng buộc, còn lại không có giới hạn khác. Tuy nhiên, đúng là nếu bạn muốn thực hiện một phép tính tốc độ cực cao bạn phải cung cấp cho các bộ phận máy chuyển động nhanh và có năng lượng, nhưng năng lượng đó không nhất thiết bị mất ở mỗi bước tính toán; nó tích tụ bởi quán tính.
A (thêm): Tôi có thể nói thêm về câu hỏi về ý tưởng vô ích, tôi muốn thêm một ý nữa. Tôi đã đợi xem bạn có hỏi không nhưng không. Vì vậy tôi vẫn sẽ trả lời nó. Đó là làm thế nào chúng ta có thể tạo ra một chiếc máy có kích thước nhỏ như vậy, với việc phải đặt các nguyên tử ở những vị trí nhất định? Hiện nay chúng ta không có máy móc với các bộ phận chuyển động có kích thước cực kỳ nhỏ, ở quy mô nguyên tử hoặc hàng trăm nguyên tử, nhưng cũng không có giới hạn vật lý nào ở đây. Không có gì ngăn chúng ta cấy silic ở những vùng rất nhỏ sao cho chúng có thể di chuyển được. Chúng ta cũng có thể có nhiều đầu phun nhỏ để cấy các hóa chất khác nhau trên những vị trí khác nhau, chúng ta có thể chế tạo được những máy móc cực kỳ nhỏ như thế. Những chiếc máy như vậy cũng có thể được điều khiển bởi cùng các mạch máy tính chúng ta đang có. Cuối cùng, để nói vui và vận động trí não thêm, hãy tưởng tượng những chiếc máy nhỏ một vài micrômét có bánh xe, cáp nối nhau bằng những sợi silic. Một thiết bị thực sự đầy đủ nhưng không di chuyển cứng nhắc như những chiếc máy hiện tại mà theo cách mượt mà như đàn thiên nga. Nó bao gồm rất nhiều máy nhỏ như các tế bào đều liên kết với nhau và tất cả được kiểm soát một cách trơn tru. Tại sao chúng ta không thể làm điều đó chứ?
Không có nhận xét nào:
Đăng nhận xét