Код бога :)
Автор: Иван ОбуховНа мысль написать это текст в блоге меня навел ролик:
Сказать, что он мне «взорвал мозг», это ничего не сказать. Я все это изучал на курсе биологии в институте, но увидеть это все своими глазами… Потрясающая анимация (действительно на основе данных криоэлектронной микроскопии, PDB-базы структур белков и реальных съемок), которая визуализирует клетку как «маленький мегаполис» с миллиардами нанороботов. Я думаю ролик достоин отдельного обсуждения, но ниже речь пойдет о немного другом.
В этот раз, в одно целое сольются величие СССР с его проектом «Сетунь», (то самое величие я успел захватить лично, и оно было конечно несколько своеобразным, но было абсолютно точно было). Невозможное к осознанию величие создателя, (разумного существа, кому как нравится), создавшего живую клетку — идеальную биологическую машину, работающую на четверичном коде, и всеобщий ажиотаж вокруг ИИ.
ДНК.
Для тех, кто смотрел ролик можно пропустить этот абзац.
Для тех кто не смотрел, объяснить все это в блоге невозможно. Но коротко: мы все привыкли к двоичности: либо да, либо нет. На подобном принципе работают компьютеры и вообще в жизни проще упрощать до двух вариантов.
Однако, в отношении живой клетки этот принцип не работает.
Программный код клеточного софта, — четверичный: 4 буквы-основания: A (аденин), C (цитозин), G (гуанин), T (тимин) → это ровно 4 состояния = 2 бита информации на нуклеотид (как один кватрит).
Из-за этого, и еще и особенностей «упаковки» информации в ДНК, она хранит в два раза больше информации, и тратит невообразимо меньше энергии на обработку этой информации чем любой чип. А за счет механизмов репликации и репарации, (копирования и починки) она еще и проверяется постоянно, и восстанавливается, достигая умопомрачительных показателей надежности: одна ошибка на 10⁹–10¹¹ нуклеотидов без учета того, что эта ошибка автоматически исправляется. В результате в клетке одновременно работают миллиарды молекулярных машин (полимеразы, рибосомы), каждая из потребляет микроватты. Например весь человеческий мозг потребляет всего 20 вт., хотя выполняет вычисления, эквивалентные эксафлопсам (10¹⁸ операций/сек).
Естественная мысль, которая пришла мне в голову, а что, если железо и АИ сделать на той же четверичной основе? Ведь основная проблема масштабирования (помимо цены железа), то что он "жрет, как не в себя" энергию.
Проект «Сетунь»
И что же я обнаружил? Никогда не догадаетесь. Я обнаружил что этим заморочились в еще 60-х года в СССР. В рамках проект «Сетунь» (правда их хватило только на троичную систему вычислений), был создан первый (и единственный) серийный компьютер, который выпускался с троичной системой кода.
«Сетунь» использовала троичную логику с балансировкой (-1, 0, +1), но были и чисто четверичные разработки. «Сетунь» занимала в 5–10 раз меньше места, потребляла в 3–5 раз меньше энергии и была дешевле при той же производительности. И выпускалась в период с 1950 по 1970 код. Всего было изготовлено 50 машин.
Уже тогда он показывал удивительную энергоэффективность, вычислительную мощность (по тем временам) и низкий вес.
Отказались от «Сетунь» в пользу аналога IBM, (злые языки говорят, что из-за раболепия перед западом, мол что мы можем своего сделать хорошего), и вторая причина была в том, что надо было переделывать все, включая инженеров, которые думали совсем в другой логике.
Что же мы имеем в итоге:
В 2021–2023 годах IBM, Intel и несколько университетов (MIT, Purdue) показали рабочие четверичные транзисторы на основе новых материалов (графен, MoS₂, спиновые состояния).
В 2024 году китайские учёные опубликовали прототип 4-уровневого флеш-памяти (QLC уже есть, но это именно логика, а не просто хранение).
Microsoft Research активно развивает ДНК-хранилища данных (уже записали сотни гигабайт в ДНК), а в 2025 году анонсировали гибридный ДНК-квантово-четверичный проект.
https://www.microsoft.com/en-us/research/project/dna-storage/
Более того Intel разработала чип Loihi 2 — это второе поколение нейроморфного процессора от Intel Labs, выпущенное в 2021 году. Это чип, который имитирует работу мозга: использует спайковые нейронные сети (SNN — Spiking Neural Networks), асинхронные события (спайки), встроенную память и вычисления в одном месте. В отличие от обычных GPU/CPU, где всё работает по тактовому циклу и жрёт энергию постоянно, Loihi 2 активируется только при «событиях» — как настоящие нейроны. Это даёт огромный выигрыш в энергии и скорости для определённых задач.
Думаю что через несколько десятков лет мы получим совсем другие вычислительные мощности, другие возможности и вместе с тем приблизимся к ответу на вопрос: «Кто мы?»