#мемристоры — Public Fediverse posts

Почему цифровой AGI не приведет к сознанию

Введение. В результате одного диалога в комментариях к предыдущей статье ( https://habr.com/ru/articles/1007808/ ) я решил взглянуть на тему аналог vs цифра с другого, философского ракурса. В дискуссии о дискретности и непрерывности интересно рассмотреть следующую проблему - что такое сознание и может ли оно возникнуть у машины. Инженеры обещают AGI со дня на день, философы спорят о сознании, но похоже, что каждый говорит на своем языке. Эта статья — попытка разобраться в понятиях, которые использует современная наука. Глава 1. Жизнь требует белка (эмпирическое наблюдение). В 1883 году Фридрих Энгельс, осмысляя достижения естествознания XIX века, сформулировал определение, которое до сих пор остается отправной точкой для любого разговора о природе жизни: «Жизнь есть способ существования белковых тел, существенным моментом которого является постоянный обмен веществ с окружающей их внешней природой» (Энгельс, «Диалектика природы», 1883). Энгельс уточнял: «Повсюду, где мы встречаем жизнь, мы находим, что она связана с каким-либо белковым телом, и повсюду, где мы встречаем какое-либо белковое тело, не находящееся в процессе разложения, мы без исключения встречаем и явления жизни». Он отдавал себе отчет в ограниченности своего определения, но для обыденного употребления такие дефиниции удобны и без них трудно обойтись. Против этого определения часто выдвигают вирусный парадокс. Вирусная частица (вирион) содержит белок, но вне клетки вирус не проявляет никаких признаков жизни. Он обретает свойства живого, только внедрившись в клетку и используя ее метаболический аппарат. Что это означает? Во-первых, белок — необходимый, но не достаточный компонент жизни. Нужна еще целостная самоподдерживающаяся система — клетка с ее обменом веществ, энергетикой, ферментативными циклами. Во-вторых, и это принципиально важно: все известные нам формы жизни — белковые. Других примеров у нас нет. Никто никогда не наблюдал жизнь на кремнии, на углеродных нанотрубках или на чистых транзисторах. Это не теоретический запрет, а эмпирическое наблюдение. В 2024 году Нобелевский комитет присудил премию по химии Демису Хассабису и Джону Джамперу за разработку AlphaFold2 — системы ИИ, предсказывающей структуры белков (Нобелевский комитет, 9 октября 2024). Это решение — не просто признание заслуг DeepMind. Это напоминание: самый громкий успех современного ИИ связан с изучением белка. Того самого субстрата, который Энгельс назвал основой жизни. Хассабис может сколько угодно прогнозировать скорый AGI, но Нобеля ему дали не за это, а за то, что его алгоритмы помогли понять, как устроены белковые тела. И жизнь в известном нам виде требует белка и клеточной организации. Может ли существовать иная жизнь? Вероятно может. Но пока это вопрос веры, а не знания. Фактов в пользу такой возможности у нас нет.

https://habr.com/ru/articles/1010604/

#AGI #сознание #искусственный_интеллект #квалиа #мозг #аналоговые_вычисления #мемристоры #белок #рассудок #разум

Почему цифровой AGI не приведет к сознанию

Введение. В результате одного диалога в комментариях к предыдущей статье ( https://habr.com/ru/articles/1007808/ ) я решил взглянуть на тему аналог vs цифра с другого, философского ракурса. В дискуссии о дискретности и непрерывности интересно рассмотреть следующую проблему - что такое сознание и может ли оно возникнуть у машины. Инженеры обещают AGI со дня на день, философы спорят о сознании, но похоже, что каждый говорит на своем языке. Эта статья — попытка разобраться в понятиях, которые использует современная наука. Глава 1. Жизнь требует белка (эмпирическое наблюдение). В 1883 году Фридрих Энгельс, осмысляя достижения естествознания XIX века, сформулировал определение, которое до сих пор остается отправной точкой для любого разговора о природе жизни: «Жизнь есть способ существования белковых тел, существенным моментом которого является постоянный обмен веществ с окружающей их внешней природой» (Энгельс, «Диалектика природы», 1883). Энгельс уточнял: «Повсюду, где мы встречаем жизнь, мы находим, что она связана с каким-либо белковым телом, и повсюду, где мы встречаем какое-либо белковое тело, не находящееся в процессе разложения, мы без исключения встречаем и явления жизни». Он отдавал себе отчет в ограниченности своего определения, но для обыденного употребления такие дефиниции удобны и без них трудно обойтись. Против этого определения часто выдвигают вирусный парадокс. Вирусная частица (вирион) содержит белок, но вне клетки вирус не проявляет никаких признаков жизни. Он обретает свойства живого, только внедрившись в клетку и используя ее метаболический аппарат. Что это означает? Во-первых, белок — необходимый, но не достаточный компонент жизни. Нужна еще целостная самоподдерживающаяся система — клетка с ее обменом веществ, энергетикой, ферментативными циклами. Во-вторых, и это принципиально важно: все известные нам формы жизни — белковые. Других примеров у нас нет. Никто никогда не наблюдал жизнь на кремнии, на углеродных нанотрубках или на чистых транзисторах. Это не теоретический запрет, а эмпирическое наблюдение. В 2024 году Нобелевский комитет присудил премию по химии Демису Хассабису и Джону Джамперу за разработку AlphaFold2 — системы ИИ, предсказывающей структуры белков (Нобелевский комитет, 9 октября 2024). Это решение — не просто признание заслуг DeepMind. Это напоминание: самый громкий успех современного ИИ связан с изучением белка. Того самого субстрата, который Энгельс назвал основой жизни. Хассабис может сколько угодно прогнозировать скорый AGI, но Нобеля ему дали не за это, а за то, что его алгоритмы помогли понять, как устроены белковые тела. И жизнь в известном нам виде требует белка и клеточной организации. Может ли существовать иная жизнь? Вероятно может. Но пока это вопрос веры, а не знания. Фактов в пользу такой возможности у нас нет.

https://habr.com/ru/articles/1010604/

#AGI #сознание #искусственный_интеллект #квалиа #мозг #аналоговые_вычисления #мемристоры #белок #рассудок #разум

Почему цифровой AGI не приведет к сознанию

Введение. В результате одного диалога в комментариях к предыдущей статье ( https://habr.com/ru/articles/1007808/ ) я решил взглянуть на тему аналог vs цифра с другого, философского ракурса. В дискуссии о дискретности и непрерывности интересно рассмотреть следующую проблему - что такое сознание и может ли оно возникнуть у машины. Инженеры обещают AGI со дня на день, философы спорят о сознании, но похоже, что каждый говорит на своем языке. Эта статья — попытка разобраться в понятиях, которые использует современная наука. Глава 1. Жизнь требует белка (эмпирическое наблюдение). В 1883 году Фридрих Энгельс, осмысляя достижения естествознания XIX века, сформулировал определение, которое до сих пор остается отправной точкой для любого разговора о природе жизни: «Жизнь есть способ существования белковых тел, существенным моментом которого является постоянный обмен веществ с окружающей их внешней природой» (Энгельс, «Диалектика природы», 1883). Энгельс уточнял: «Повсюду, где мы встречаем жизнь, мы находим, что она связана с каким-либо белковым телом, и повсюду, где мы встречаем какое-либо белковое тело, не находящееся в процессе разложения, мы без исключения встречаем и явления жизни». Он отдавал себе отчет в ограниченности своего определения, но для обыденного употребления такие дефиниции удобны и без них трудно обойтись. Против этого определения часто выдвигают вирусный парадокс. Вирусная частица (вирион) содержит белок, но вне клетки вирус не проявляет никаких признаков жизни. Он обретает свойства живого, только внедрившись в клетку и используя ее метаболический аппарат. Что это означает? Во-первых, белок — необходимый, но не достаточный компонент жизни. Нужна еще целостная самоподдерживающаяся система — клетка с ее обменом веществ, энергетикой, ферментативными циклами. Во-вторых, и это принципиально важно: все известные нам формы жизни — белковые. Других примеров у нас нет. Никто никогда не наблюдал жизнь на кремнии, на углеродных нанотрубках или на чистых транзисторах. Это не теоретический запрет, а эмпирическое наблюдение. В 2024 году Нобелевский комитет присудил премию по химии Демису Хассабису и Джону Джамперу за разработку AlphaFold2 — системы ИИ, предсказывающей структуры белков (Нобелевский комитет, 9 октября 2024). Это решение — не просто признание заслуг DeepMind. Это напоминание: самый громкий успех современного ИИ связан с изучением белка. Того самого субстрата, который Энгельс назвал основой жизни. Хассабис может сколько угодно прогнозировать скорый AGI, но Нобеля ему дали не за это, а за то, что его алгоритмы помогли понять, как устроены белковые тела. И жизнь в известном нам виде требует белка и клеточной организации. Может ли существовать иная жизнь? Вероятно может. Но пока это вопрос веры, а не знания. Фактов в пользу такой возможности у нас нет.

https://habr.com/ru/articles/1010604/

#AGI #сознание #искусственный_интеллект #квалиа #мозг #аналоговые_вычисления #мемристоры #белок #рассудок #разум

Почему цифровой AGI не приведет к сознанию

Введение. В результате одного диалога в комментариях к предыдущей статье ( https://habr.com/ru/articles/1007808/ ) я решил взглянуть на тему аналог vs цифра с другого, философского ракурса. В дискуссии о дискретности и непрерывности интересно рассмотреть следующую проблему - что такое сознание и может ли оно возникнуть у машины. Инженеры обещают AGI со дня на день, философы спорят о сознании, но похоже, что каждый говорит на своем языке. Эта статья — попытка разобраться в понятиях, которые использует современная наука. Глава 1. Жизнь требует белка (эмпирическое наблюдение). В 1883 году Фридрих Энгельс, осмысляя достижения естествознания XIX века, сформулировал определение, которое до сих пор остается отправной точкой для любого разговора о природе жизни: «Жизнь есть способ существования белковых тел, существенным моментом которого является постоянный обмен веществ с окружающей их внешней природой» (Энгельс, «Диалектика природы», 1883). Энгельс уточнял: «Повсюду, где мы встречаем жизнь, мы находим, что она связана с каким-либо белковым телом, и повсюду, где мы встречаем какое-либо белковое тело, не находящееся в процессе разложения, мы без исключения встречаем и явления жизни». Он отдавал себе отчет в ограниченности своего определения, но для обыденного употребления такие дефиниции удобны и без них трудно обойтись. Против этого определения часто выдвигают вирусный парадокс. Вирусная частица (вирион) содержит белок, но вне клетки вирус не проявляет никаких признаков жизни. Он обретает свойства живого, только внедрившись в клетку и используя ее метаболический аппарат. Что это означает? Во-первых, белок — необходимый, но не достаточный компонент жизни. Нужна еще целостная самоподдерживающаяся система — клетка с ее обменом веществ, энергетикой, ферментативными циклами. Во-вторых, и это принципиально важно: все известные нам формы жизни — белковые. Других примеров у нас нет. Никто никогда не наблюдал жизнь на кремнии, на углеродных нанотрубках или на чистых транзисторах. Это не теоретический запрет, а эмпирическое наблюдение. В 2024 году Нобелевский комитет присудил премию по химии Демису Хассабису и Джону Джамперу за разработку AlphaFold2 — системы ИИ, предсказывающей структуры белков (Нобелевский комитет, 9 октября 2024). Это решение — не просто признание заслуг DeepMind. Это напоминание: самый громкий успех современного ИИ связан с изучением белка. Того самого субстрата, который Энгельс назвал основой жизни. Хассабис может сколько угодно прогнозировать скорый AGI, но Нобеля ему дали не за это, а за то, что его алгоритмы помогли понять, как устроены белковые тела. И жизнь в известном нам виде требует белка и клеточной организации. Может ли существовать иная жизнь? Вероятно может. Но пока это вопрос веры, а не знания. Фактов в пользу такой возможности у нас нет.

https://habr.com/ru/articles/1010604/

#AGI #сознание #искусственный_интеллект #квалиа #мозг #аналоговые_вычисления #мемристоры #белок #рассудок #разум

Тупик закона Мура и аналоговый ренессанс 2025

Когда я в начале 80-х поступил в ВУЗ на «Прикладную математику», идея дискретизации мира поразила меня до глубины души. Казалось, всё вокруг можно (и нужно!) оцифровать. Первым экспериментом стала музыка — идея лежала на поверхности: назначить числа каждому полутону, выстроить последовательность, а дальше подвергай её любому анализу, ищи закономерности, которые превращают какофонию в популярную мелодию. В процессе обучения я погрузился в цифровые компьютеры и практически не заметил одного небольшого курса по аналоговым машинам. Помню лишь лабораторную работу на громоздком стенде, где мы вычисляли интеграл, суммируя токи в цепи. Тогда это казалось архаизмом, милым приветом из прошлого. Но спустя десятилетия, наблюдая за обществом и природой, начинаешь понимать другое: весь мир оцифровать нельзя. Потому что сам мир — не цифровой, а аналоговый. Часть I. Почему мир не помещается в дискретную коробку Мы привыкли, что компьютер — это непременно устройство с дискретным «мозгом», оперирующим нулями и единицами. Цифровая революция случилась именно потому, что дискретное надежно: его легко хранить, копировать без потерь и обрабатывать логикой. Но любой процесс оцифровки — это всегда потеря информации. Между «до» и «до-диезом» лежит бесконечность микроинтервалов, а звуковая волна на CD режется на 44 100 кусочков в секунду. Мозг дорисовывает остальное, но это иллюзия полноты. Природа не дискретна. Возьмем муравья. Его мозг размером с маковое зернышко содержит от 250 тысяч до 1 миллиона нейронов — ничтожно мало по сравнению с 86 миллиардами у человека. И тем не менее, колония муравьев демонстрирует сложнейшее коллективное поведение: выращивание «грибных садов», строительство многоярусных сооружений, навигацию по феромонным следам. Роевой интеллект возникает из взаимодействия множества простых аналоговых агентов, каждый из которых реагирует на непрерывный градиент запаха, а не на дискретные команды. Экономические процессы тоже куда более аналоговы, чем принято думать. Мы пытаемся описать их дискретными индексами: ВВП вырос на 2.5%, индекс Доу-Джонса упал на 300 пунктов. Но за этими цифрами стоят непрерывные, вязкие процессы — настроение трейдеров, волны оптимизма и пессимизма на бирже, распространение слухов, цепочки межбанковских расчетов, которые длятся микросекунды и накладываются друг на друга. Мы режем непрерывную ткань экономической реальности на дискретные кусочки статистики, чтобы хоть как-то с ними совладать.

https://habr.com/ru/articles/1007808/

#закон_мура #аналоговые_вычисления #производительность_процессоров #2_нм_техпроцесс #TSMC #мемристоры #энергопотребление_датацентров #аналоговый_ренессанс #будущее_технологий #ИИ_и_энергия

Философия мемристоров: изобретение или открытие явления?

Я — типичный гуманитарий, который, однако, тесно взаимодействует с айтишниками, физиками, математиками, любит технологии и погружается в вопросы искусственного интеллекта. Особенно это приятно и удобно делать, когда ты работаешь в стенах крупнейшего университета и можешь легко задать вопросы коллегам. А, как известно, если человек в чём‑то глубоко разбирается, он способен объяснить предмет на пальцах. И вот занесли меня деловые вопросы на физический факультет, где проходил семинар по мемристорам. Сказать, что было страшно непонятно — не сказать ничего. Но рассказы коллег‑учёных о тонкостях и сложностях подбора химического состава компонентов просто заворожили — настолько это сложный, глубокий, профессиональный подход, сочетающий химию, физику, математику… Пользуясь случаем, я поговорила о мемристорах с к. ф‑м. н. Алексеем Михайловым, который как раз руководит н аучно‑исследовательской лабораторией «Лаборатория мемристорной наноэлектроники» ННГУ. Получился трогательный, умный и на редкость понятный монолог о философии мемристоров. Делюсь им с вами. «Начнём с того, что эффект памяти, память — это, по сути, явление природы. Стоит сказать, что мемристоры — это фактически открытие в контексте нашего познания природы. Это открытие сделал Леон Чуа, очень известный американский учёный, инженер, исследователь. Он был известен задолго до того, как придумал мемристоры. Точнее, не придумал, а открыл, — он сам подчёркивает, что открыл мемристоры буквально как явление природы. В чём-то это можно сравнить с открытием электричества или рентгеновского излучения.

https://habr.com/ru/companies/unn/articles/956404/

#мемристоры #ннгу_им_н_и_лобачевского #ннгу #нижний_новгород

Плоский мир: как двумерная физика создает сенсоры будущего, оставляя кремний позади

На протяжении полувека цивилизация жила под знаком одного элемента — кремния. Его способность быть то проводником, то изолятором легла в основу транзистора, а технология фотолитографии позволила «печатать» миллиарды таких транзисторов на плоских пластинах. Мир стал цифровым, быстрым и взаимосвязанным. Но у любой, даже самой успешной технологии, есть предел. И мы вплотную к нему подошли. Закон Мура, предсказывавший удвоение числа транзисторов на кристалле каждые два года, начинает давать сбои. Но их производительность уже не растет, поскольку сталкиваются, прежде всего, с фундаментальными физическими ограничениями. Уменьшать размеры транзисторов до бесконечности нельзя — мы упираемся в масштаб отдельных атомов. Именно в этот момент на сцену выходят посткремниевые технологии , и в частности, сенсоры нового поколения. Их главная идея звучит парадоксально: если кремниевая электроника была плоской по необходимости (ведь печатать схемы удобно именно на плоскости), то новая электроника становится плоской по своим внутренним принципам. Она начинает использовать удивительные и уникальные законы физики и химии, которые действуют только на двумерных, атомарно-тонких поверхностях.

https://habr.com/ru/articles/937368/

#Кремниевая_электроника #Посткремниевые_технологии #сенсоры #Газовый_сенсор #Фотодетекторы #мемристоры #2Dсенсоры #Закон_Мура

Как сделать компьютерную память из ржавых гвоздей и нейросети — из медных проволок?

Картинка — Kaboompics, Flatart, Freepik Сегодня мы поговорим о таком интересном классе электронных компонентов, который носит название «мемристоры» и позволяет даже строить на их основе нейросети. Их привлекательность заключается в том, что их вполне можно делать даже самостоятельно, из подручных компонентов. В последнее время мы привыкли, что под понятием нейросетей подразумеваются определённые программные структуры. Однако мемристоры позволяют строить нейросети на физической основе! О_о Аппаратные физические нейросети… Как вам такое? :-) Весьма близко к тому, что мы видим в природе, кстати говоря…

https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/900360/

#мемристоры #нейросети_на_мемристорах #ruvds_статьи