Когерентность и измерения

Поскольку квантовый биоэлектронный ’’компьютер” хранит и обрабатывает информацию в виде Фурье-образов не в реальном, а в ’’мнимом” (n-мерном Фурье-пространстве), измерительные приборы, т.е. устройства ввода—вывода информации, должны характеризоваться когерентностью τ = Δυ^-1, не меньшей, чем у природного ’’копьютера” Δυ/υ < 10^-10. Аналогично развитие квантовых измерений в других областях физики потребовало создания сверхстабильных СВЧ-генераторов, поскольку именно стабильность частоты автогенератора в конечном счете определяет чувствительность макроскопического эксперимента.

Понятие когерентности играет исключительно важную роль во всех радиотехнических измерениях. Например, когерентное излучение отдельных элементов антенны — необходимое условие ее направленного действия, а когерентность боковых полос ЧМ-колебания необходима для эффективного подавления шумов.

В отличие от всех известных видов помехоустойчивой модуляции только метод повышения помехоустойчивости на основе абсолютного измерения частоты не обладает пороговым значением. Именно поэтому квантовые ’’биокомпьютеры” характеризуются предельно большим отношением сигнал/шум. Из принципа ’’самопрограммирования” следует, что целенаправленность есть следствие избирательности, которая имеет в своей основе встроенные физические эталоны в виде фундаментальных природных констант, прежде всего

h, входящих в уравнение Шредингера. Весьма высокая фазовая когерентность электронного движения — физическая основа всех уникальных особенностей природных ’’биокомпьютеров”, в том числе устойчивости в отношении различных флуктуаций. Можно сказать, что принцип самопрограммирования обеспечивает живым системам ’’самокалибровку”, поскольку для них цели это естественные макроскопические масштабы.

Такое метрологическое обеспечение можно назвать в прямом смысле квантовой метрологией. В проведенных экспериментах, основанных на высококогерентном генераторе дифракционного излучения, который работал в автодинном режиме в миллиметровом диапазоне длин волн, впервые были получены доказательства наличия высококогерентных состояний в ’’биокомпьютерах” живых клеток.

С проблемой повышения помехоустойчивости непосредственно связана и другая важнейшая техническая проблема — распознавание образов, или фильтрация информации. Процессы измерения и фильтрации по смыслу совпадают. Уже цифровая ЭВМ, являющаяся составной частью высокоточных средств измерений, работает как фильтр, который управляется программой, максимизирующей отношение сигнал/шум. Однако на практике чаще всего априорная информация об объекте

измерения, которая необходима для разработки алгоритма фильтрации, отсутствует. Именно поэтому до сих пор не находила удовлетворительного технического решения задача распознавания образов в реальном масштабе времени. В то же время человек ежесекундно успешно решает задачу интерпретации неточной информации, и за счет селективности восприятия способен весьма эффективно подавлять шумы и распознавать образы, оценивая сигнал в целом.

Наиболее перспективным вычислительным средством, позволяющим практически решить в настоящее время эту задачу, является искусственная ’’нейронная сеть” или ’’нейрокомпьютер”. Хотя попытки моделирования мозга человека с помощью вероятностных нейросетей делаются давно, только современная микроэлектронная элементная база позволила придать разработкам ’’искусственного интеллекта” (ИИ) практическое значение.

Следует подчеркнуть, что моделирование (имитация) мышления средствами ИИ — далеко не само мышление. Термин ’’искусственный интеллект” — метафора, поскольку законы квантовой физики описывают явления в многомерном Фурье- пространстве, которые весьма сложны уже на элементарном уровне, тогда как нейросеть строится в реальном трехмерном пространстве. По этой причине нейросеть не способна к самопрограммированию, а требует обучения, алгоритм которого задается набором обучающих правил, т.е. человеком.

Однако нейросеть — это шаг в правильном направлении, поскольку информация хранится и обрабатывается непосредственно в виде образов, способных коррелировать друг с другом. Нейросеть — это оптимальный адаптивный фильтр. За счет усложнения программирования и использования идеи когерентности (ассоциаций, корреляций) удается реализовать высокую параллельность ’’вычислений” при неполном описании задачи.

Наиболее перспективными представляются ансамблевые нейронные сети со сложной архитектурой, которые реализуют функции распределенной ассоциативной памяти, параллельности и, как следствие, устойчивости к шумам и сбоям. Способность нейросетей к самоадаптации (’’самоорганизующийся фильтр”) позволяет им работать с неполными, зашумленными входными данными.

В отличие от традиционных ЭВМ, нейросеть при распознавании образов не требует программирования: она сама обучается распознаванию, причем за этим процессом точно следить невозможно, так как он носит вероятностный характер, а задается только алгоритм обучения. Так как с кибернетической точки зрения и традиционные ЭВМ, и нейросети, и ’’биокомпьютеры” представляют собой усилительные устройства с обратной связью (положительной или отрицательной), когерентность (внутренняя или внешняя) сигналов - необходимое условие их функционирования. Отличие ’’всего лишь” в том, что ’’биокомпьютер” может быть источником новой информации, а его имитация (ИИ) — нет.

В последнее время идея когерентности (квантовых корреляций) разрабатывается также применительно к квантовым криптографическим устройствам, которые должны функционировать в оптическом диапазоне. В связи с этим в квантовом канале связи обеспечивается помехоустойчивость и абсолютная информационная надежность связи. Согласно рассмотренной физической модели, мозг человека является природным прототипом такого устройства, но работающего не в оптическом, а микроволновом диапазоне.

Таким образом, когерентность можно рассматривать как физическую основу квантовой биоэлектронной информационной технологии — квантовой кибернетики, которая способна прояснить извечные вопросы о том, почему сравнительно небольшая группа атомов узнает о своем существовании, т. е. почему мыслящее существо способно понять, что и как оно мыслит, а также в чем заключается свобода мысли и воли.