Оки мем с машинами
Это великолепно, но мне нравится это
Это великолепно, но мне нравится это (This is Brilliant, But I Like This / Две машины) — мем-сравнение, использующий сцену из британской телепередачи Top Gear. В ней ведущие Джереми Кларксон и Ричард Хэммонд обсуждают две машины, и Кларксон произносит фразу “Это великолепно, но мне нравится это”.
Происхождение
Ведущий Джереми Кларксон произносит фразу This is Brilliant, But I like This, в третьем эпизоде 21-го сезона шоу Top Gear, снятом на Украине и вышедшем в эфир 16 февраля 2014 года. В сцене он сравнивает малолитражные Volkswagen Up! и Ford Fiesta и говорит, что считает Fiesta “великолепным”, но сердцем всё же предпочитает Up!. В русской озвучке эпизода фраза была переведена как “Твой лучше, но мне нравится этот”.
Первое известное использование формата принадлежит пользователю реддит Sh1ckDits в сообществе r/animemes. 27 апреля 2018 года он опубликовал двухпанельный мем, в котором сравнил аниме Steins;Gate и Re:Zero.
Это великолепно: Steins;Gate
Но мне нравится это: Re:Zero
Спустя всего несколько часов пользователь сабреддита r/memeeconomy предложил использовать кадры из сцены в качестве формата, опубликовав свой вариант мема. Его пост собрал более 30 тысяч апвоутов.
Это великолепно: “Сон”
Но мне нравится это: “Играть в видеоигры до 5 утра”
Следом за популярным постом, формат обрёл популярность в r/dankmemes и других сабреддитах, а также в твиттере.
Значение
Как и другие похожие мемы (Неверный парень, Охранник, открывающий дверь и т.д.), “Это великолепно, но мне нравится это” используется для выражения предпочтения между двумя вариантами. Обычно на изображения наносятся подписи: выбранный вариант на белую машину, отвергнутый — на красную. Реже подписи добавляются также и на ведущих.
В отличие от других примеров, мем демонстрирует сознательный отказ от лучшей опции — но этот смысл может и не вкладываться. Часто шутки с использованием мема основываются на высмеивании большого количества похожих форматов.
Шаблон
Галерея
Это великoлепно: “Разбираться со своими проблемами”
Но мне нравится это: “Ждать, когда проблемы накопятся и начнут разрушать мою жизнь”
Это великолепно: “Размещать чёрный фон, чтобы мем было легче прочитать”
Но мне нравится это: “Делать мем сложным для прочтения”
Это великолепно: “Вода и регулярные упражнения”
Но мне нравится это: “Бухать до 4 утра”
Это великолепно: Gran Turismo Sport
Но мне нравится это: Forza Motorsport 7
Это великолепно: “Данковые мемасы”
Но мне нравится это: “E“
Это великолепно:
Но мне нравится это:
Это великолепно: “Африка”
Но мне нравится это: “Австралия”
Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.
Удивленный Хироси
Удивленный Хироси (Хироси Утиямада за рулем, Surprised Hiroshi Uchiyamada) – мем с персонажем аниме “Крутой учитель Онидзука” Хироси Утиямада, который едет за рулем машины и внезапно вспоминает что-то неприятное.
Происхождение
Кадры, ставшие мемом, взяты из аниме “Крутой учитель Онидзука” (1999). Героем мема стал заместитель школы по имени Хироси Утиямада. В одной из сцен он едет за рулем машины Toyota Cresta.
Персонаж выглядит вполне счастливым, но внезапно вспоминает неприятный факт. Тогда выражение его лица меняется, он становится озадаченным и рассерженным.
Аниме-сериал “Крутой учитель Онидзука” по мотивам одноименной манги вышел в 1999 году.
В начале 2018 года гифка с меняющимся в лице Хироси стала вирусной на Западе. И только спустя два года пользователи Reddit превратили ее в мем.
Когда ешь попкорн, а потом слышишь хруст и чувствуешь совсем другой вкус.
Позже стали популярными и классические мемы-картинки с этим героем.
“Вы слышали, что у нашего профессора СПИД?”
Девушка, которая получила пятерки по всем предметам:
Значение
В мемах Хироши сначала выглядит спокойным. Но потом он неожиданно что-то осознает, и это его не радует. Люди иронично иллюстрируют этим мемом ситуации, когда человек понимает, что делал что-то неправильно.
Галерея
Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.
Удивленный Хироси
Удивленный Хироси (Хироси Утиямада за рулем, Surprised Hiroshi Uchiyamada) – мем с персонажем аниме “Крутой учитель Онидзука” Хироси Утиямада, который едет за рулем машины и внезапно вспоминает что-то неприятное.
Происхождение
Кадры, ставшие мемом, взяты из аниме “Крутой учитель Онидзука” (1999). Героем мема стал заместитель школы по имени Хироси Утиямада. В одной из сцен он едет за рулем машины Toyota Cresta.
Персонаж выглядит вполне счастливым, но внезапно вспоминает неприятный факт. Тогда выражение его лица меняется, он становится озадаченным и рассерженным.
Аниме-сериал “Крутой учитель Онидзука” по мотивам одноименной манги вышел в 1999 году.
В начале 2018 года гифка с меняющимся в лице Хироси стала вирусной на Западе. И только спустя два года пользователи Reddit превратили ее в мем.
Когда ешь попкорн, а потом слышишь хруст и чувствуешь совсем другой вкус.
Позже стали популярными и классические мемы-картинки с этим героем.
“Вы слышали, что у нашего профессора СПИД?”
Девушка, которая получила пятерки по всем предметам:
Значение
В мемах Хироши сначала выглядит спокойным. Но потом он неожиданно что-то осознает, и это его не радует. Люди иронично иллюстрируют этим мемом ситуации, когда человек понимает, что делал что-то неправильно.
Галерея
Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.
Мемы года 2020: версия редакции “Мемепедии”
Итоги года для нас невозможны без главных мемов. Мы выбрали двадцатку самых популярных, знаковых и интересных. Встречайте мемы года 2020 по версии редакции “Мемепедии”.
Кто я?
Мем со словами из первого новогоднего поздравления президента Украины Владимира Зеленского. Ироничный вопрос “Кто я?” в мемах задается в разных ситуациях, когда необходимо выяснить, о ком или о чем идет речь. Часто речь идет о состоянии опьянения или изможденности. Или о моментах, когда человек потерялся на жизненном пути.
Богданов с телефоном
В 2020 году было много страшных событий: пандемия коронавируса, лесные пожары, массовые протесты. Людям свойственно искать объяснения таким вещам, чтобы хотя бы немного успокоиться. Тогда на арену выходят теории заговора. Мем “Игорь Богданов с телефоном” обыгрывает ситуацию, в которой некий серый кардинал одним телефонным звонком может повлиять на любое событие в мире.
Танцующие гробовщики
В Гане есть традиция – провожать умерших с песнями и танцами, чтобы на том свете им было хорошо. Видео с похорон, на котором мужчины в костюмах танцуют с гробом, дополнил трек Astronomia композитора Tony Igy. Этот мем показывает готовность сохранять оптимизм даже когда все очень плохо. Он оказался очень актуальным в 2020 году.
Жак Фреско
Американский футуролог Жак Фреско стал героем постироничных мемов в пабликах ВКонтакте. Под видом загадки от Жака Фреско публикуют любые картинки, сопровождая их каким-нибудь вопросом. И чем больше абсурда и бессмыслицы в этом, тем смешнее.
Наташа вставай
Этот мем не только показывает типичное поведение животных по утрам. Котики, которые все уронили и будят свою Наташу, воплощают все разрушительные силы Вселенной. Это милейшие гонцы, приносящие плохие новости об обстановке в мире, экономической ситуации и коронавирусе.
Вези меня, мразь
Фитнес-тренер Яна Данькова навсегда вошла в историю как неадекватная женщина, которая набросилась на таксиста с криком: “Вези меня, мразь! Меня люди ждут!” Этот мем может использоваться с иронией, когда нужно кого-то поторопить. Также с помощью этого мема высмеивают подобных истеричных людей.
Читайте также:
Ну ничего страшного
Украинский рэпер Зипуля записал трек про скоротечность времени. В нем прозвучала фраза “Ну ничего страшного тяу тяу тяу”. Загадочные слова в конце, жалостливый голос Зипули, его подача. Все это привлекло внимание пользователей сети. Мем обыгрывает ситуации, когда произошло что-то плохое, но ты сам себя убеждаешь, что в этом нет ничего страшного.
Качок Доге и Чимс
Два пса породы сиба-ину – мускулистый Доге и плачущий Чимс – не могли не попасть в наш рейтинг “Мемы 2020 года”. С помощью этого мема сравнивают людей, события и даже страны. Часто псы олицетворяют одно и то же явление в прошлом и настоящем. Настоящее, естественно, проигрывает в сравнении.
Ди Каприо смеется
Нелегко выбрать лучший мем с Леонардо Ди Каприо, ведь в 2020 году он был настоящим королем мемов. Но кадр со смеющимся героем фильма “Джанго освобожденный” Келвином Кенди стал настолько популярным и универсальным, что претендует на попадание в мемную классику. Его используют как реакцию на что-то смешное. Также мем показывает самодовольство человека, совершившего какую-то пакость.
Обнуление
Внесенные в 2020 году поправки в Конституцию обнулили сроки президента Владимира Путина. Сами слова “обнуление” и “обнулись” стали мемом. С образом Путина стали связывать песню Кравца “Обнуляй” и пиво “Балтика ноль”. Эти мемы ироничные и очень грустные, ведь в них отразилась неспособность людей реально повлиять на политику в стране.
Ты чево наделал
Мем “Ты чево наделал” с толстым заплаканным котом, который распадается на мелкие частички как в фильме “Мстители: Война бесконечности”. Он показывает быстрое и внезапное исчезновение чего-то. Как правило, это происходит по вине определенного человека. Часто мем используют с иронией, преувеличивая проблему.
Просто здравствуй, просто как дела
Строчка “Просто здравствуй, просто как дела” взята из песни “Плачь и смотри” группы “Непара”. А солист Александр Шоуа стал героем мема про неожиданные появления. Мемная культура очень непредсказуема, кто бы мог подумать, что песня 2006 года так выстрелит 14 лет спустя.
Читайте также:
Злоба, ретро и TikTok: главные тенденции 2020 года в мемах и не только
Польская корова
Мем с черно-белой коровой, которая танцует под польскую песню “Gdzie jest biały węgorz?” (“Где белая горячка?”), не имеет особого смысла. Это просто смешная корова, которая танцует под забавную песню. И этот танец вызывает у многих смех до слез. Польскую корову вставляют в другие видео, а иногда добавляют других танцующих персонажей.
Вот это па-па-поворот
Фраза из сериала “Робоцып” обрела новое дыхание благодаря треку “Пчелобав Урод” ютубера Mr. BAV. Припев “Вот это па-па-поворот” наложили на танец каменной головы с Острова Пасхи. И получился шедевр, который занял достойное место среди мемов года. Этот мем показывает реакцию человека на максимально странную и неожиданную ситуацию.
Кот качает головой
Мем с котом, который качает головой по музыку, это иллюстрация маленькой, но приятной победы. В зависимости от контекста, на видео меняют фоны и добавляют разные треки. Часто это фрагменты фильмов, клипов или видеоигр.
Привет, я подсяду?
Тиктокерша Оля Тыква пыталась заниматься просвещением на тему феминизма. Но ее заход “Привет, я подсяду?” стал мемом о навязчивых людях, которые пытаются что-то рассказывать даже когда их не хотят слушать. Мем используют противники фем-движения. Во многом, его популярности послужила кампания в защиту Оли. Девушка пожаловалась на травлю и тысячи людей встали на ее защиту.
Ля ты крыса
Эту мемную фразу принес в нашу речь комик Демис Карибидис из “Камеди Клаб”. В одном из номеров он с характерной интонацией сказал “Ля ты крыса”. Теперь мем используют, чтобы обвинить или осудить человека, сделавшего пакость за спиной у близкого.
Шампунь “Жумайсынба”
Выдуманную марку шампуня для “братков” прорекламировали в юмористической передаче на казахстанском телевидении. Ролик стал вирусным, он выглядит как пародия на типичную рекламу шампуня. Необычное для русскоязычного пользователя слово “Жумайсынба” (“Не помоешь ли?”) привлекло внимание и стало мемом.
Беда с башкой
Сначала в сети стали фотожабить заставку малоизвестной телепередачи “Беседы с батюшкой”. Но фраза “беда с башкой” перекочевала из мемов в живую речь. Так говорят о глупом или неадекватном человеке, у которого явно что-то не в порядке с головой.
Yes Chad
Мем с бородатым мужчиной, который отвечает “Да”, появился еще в прошлом году под названием Nordic Gamer. Но настоящий пик его популярности пришелся на лето 2020 года. Персонаж все так же лаконичен и невозмутим, но теперь в его ответах все больше конфликта. Yes Chad развился в несколько новых шаблонов: например, “Парни с машиной времени” и “Мои родители в 25 vs. Я в 25”.
Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.
Новый УММ, или Универсальная Мем-Машина
Авторами данной работы являются лидеры итальянско-российской команды ученых, давно обосновавшиеся в США и, соответственно, выступающие от имени американских университетов. А первое, что бросается в глаза, — это название публикации, «Просто добавьте памяти», подозрительно похожее на слоган очередной рекламной кампании по продвижению нового восхитительного товара на потребительский рынок.
К сожалению, в похожей тональности выдержан и почти весь остальной текст статьи, напирающей на экономические выгоды и весьма настойчиво намекающей всем потенциальным инвесторам, что пора бежать вкладывать деньги в новейшую перспективную технологию. Неприятный осадок от столь коммерческой подачи материала о большом научном достижении, конечно же, остается. Нынешние проблемы с финансированием науки общеизвестны, поэтому акценты, расставленные то ли авторами, то ли редакцией журнала, вполне объяснимы. Но это отнюдь не означает, что рассказывать о новых и однозначно интересных вещах в науке теперь нужно только так.
Собственно статью Ди Вентры и Першина в ближайшем будущем непременно переведет и напечатает журнал «В мире науки» (русскоязычная версия Scientific American), где все желающие смогут с ней ознакомиться и сами. Ну а здесь имеет смысл рассказать о мем-компьютерах несколько иначе. С опорой, естественно, на тот же комплекс результатов от исследователей-пионеров, но только результаты эти взяты из публикаций в сугубо научных журналах — без назойливо-коммерческой обертки «популяризации».
⇡#Мем-процессоры и биология
Начало этой истории логично вести от 2008 года, когда был открыт мемристор или «резистор с памятью». Иначе говоря, давно предсказанный теоретически, но отсутствовавший на практике пассивный элемент электрических схем, способный (а) изменять проводимость в зависимости от величины проходящего через него тока, и (б) запоминать свой уровень сопротивления после того, как ток выключают.
Для специалистов, понимающих суть работы подобных вещей, тогда практически сразу стало ясно, что новое открытие сулит не только появление устройств хранения данных новой конструкции (с огромным числом элементов памяти и очень низким энергопотреблением), но и массу новых интересных областей для исследований и разработки.
Дабы суть новаций стала яснее и для неспециалистов, желательно вспомнить, что на заре вычислительной техники компьютеры развивались по двум основным направлениям — дискретному пути (упрощенно говоря, в рамках теории информации Шеннона, оперирующей битами 0 и 1) и аналоговому пути (по теории кибернетики Винера для машин и биологических организмов).
После смерти Норберта Винера в начале 1960-х «его» наука кибернетика фактически увяла, так что в последующие десятилетия компьютеры все больше и больше становились чисто цифровыми устройствами. За которыми лишь по недоразумению сохранялся термин «кибер».
Но вот теперь в компьютерных схемах появляются мемристоры, сама природа которых позволяет им запоминать не бинарную информацию, а одно из чисел достаточно большого диапазона. Иначе говоря, обозначился промежуточный элемент, концептуально сводящий в единую систему известные плюсы как дискретного, так и аналогового подхода к вычислениям.
Более того, практически сразу вслед за открытием мемристора были открыты и другие «партнеры с памятью» для остальных базовых элементов электросхем. То есть мем-конденсатор, меняющий и запоминающий свою емкость в зависимости от поданного на него напряжения. И мем-индуктор, изменяющий и сохраняющий индуктивность при переменах тока в цепи.
Вся эта новая элементная база получила у исследователей обобщенное название «мем-элементы», и на основе ее применения стали открываться удивительные вещи. Выяснилось, в частности, что крайне загадочные прежде особенности жизни простейших биологических организмов (не имеющих ни мозга, ни нервной системы, но демонстрирующих признаки разумного поведения) удается эффективно воспроизводить с помощью несложных электронных схем на основе одного или нескольких мем-элементов.
Ну а самое, пожалуй, интересное стало обнаруживаться в ситуации, когда мем-элементы объединяют в вычислительный массив. Ведь всякий мем-элемент, одновременно обладающий способностью как реагировать на входной сигнал (обрабатывать информацию), так и запоминать уровень сигнала (хранить информацию), можно рассматривать как элементарный «процессор с памятью» — или иначе, мем-процессор.
Так вот, когда подобные мем-процессоры (своей функциональностью отчетливо напоминающие работу биологических клеток-нейронов) объединяют в массив, то получается вычислительное устройство, по целому ряду своих ключевых свойств похожее скорее на мозг, нежели на привычный нам компьютер.
УМТ, УММ и Мозг
В фундаментальной основе почти любого современного компьютера лежит теоретическая концепция под названием «машина Тьюринга». То есть придуманное еще в 1930-е годы идеальное устройство, состоящее из бесконечной ленты памяти с цепочкой знаков, алгоритмически работающего процессора и головки считывания-записи, переносящей знаки данных между памятью и процессором.
Набор инструкций процессора может быть сильно сужен для решения частных задач, а может и, наоборот, быть расширен для симуляции работы любой конкретной машины Тьюринга. Тогда подобный вычислитель в принципе способен отыскивать ответ для всякой алгоритмически разрешимой задачи и носит название «универсальная машина Тьюринга», или, кратко, УМТ.
Фактически все нынешние компьютеры построены на схемах, концептуально реализующих УМТ. Если же говорить о более конкретных аспектах реализации, то в основу вычислений заложена так называемая архитектура фон Неймана, впервые воплощенная «в железе» еще на рубеже 1940-50-х годов, однако по сути сохраняющаяся и поныне в самых современных чипах микросхем. Важнейшая особенность этой архитектуры такова, что один и тот же отдельный массив памяти хранит в себе как команды программ для работы процессора, так и подлежащие обработке данные. А отсюда непосредственным образом возникает и главный дефект конструкции — под названием «бутылочное горлышко фон Неймана».
Для работы такой системы принципиально важно постоянно и в больших количествах пересылать биты информации между процессором и памятью. Повышение же производительности компьютера с необходимостью влечет и резкое возрастание таких транспортировок, на которые «вхолостую» приходится расходовать как основную часть времени работы устройства, так и огромную долю энергозатрат. Когда же эти конструктивные особенности архитектуры массово накладываются на всю ту гигантскую энергию, что впустую теряется компьютерами в виде тепловыделения, то получается вот что. По грубым прикидкам, на сегодняшний день все в совокупности компьютеры, обрабатывающие и пересылающие информацию на планете, потребляют уже около 15% от той электроэнергии, что глобально вырабатывается мировой индустрией.
При тех же темпах роста к 2030 году глобальное потребление электричества лишь одной только бытовой компьютерной электроникой сравняется с нынешним совокупным энергопотреблением в США и Японии, вместе взятых. Стоимость таких энергозатрат составляет 200 миллиардов долларов ежегодно.
С другой стороны, известен простой и любопытный факт. На многих задачах, для решения которых современным суперкомпьютерам требуется энергия, достаточная для обеспечения электричеством небольшого города, человеческий мозг делает ту же работу (типа разговаривать, распознавать, анализировать) с энергозатратами меньшими, чем содержится калорий в миске овсяной каши. А потому совсем не удивительно, что компьютерным ученым очень хотелось бы понять работу мозга и скопировать его возможности. Принципиальной проблемой здесь долго было то, что мозг построен из нейронов, которые функционируют сильно иначе, нежели кремниевые схемы на основе транзисторов. А цифровые модели нейронов и нейросетей в аспектах энергопотребления зачастую еще менее экономичны, чем обычные компьютеры.
При подобных раскладах новые мем-процессоры стали именно той технологией, что особо привлекательна для моделирования работы мозга. Во-первых, из-за устройства памяти и процессора в виде единого мем-элемента, так что проблемы бутылочного горлышка фон Неймана здесь нет в принципе. Во-вторых, теоретиками строго доказано, что мем-компьютер во всех отношениях позволяет моделировать работу УМТ, а значит сам он имеет все основания именоваться «универсальной мем-компьютерной машиной» или кратко УММ.
Ну а самое главное, в-третьих, мем-компьютеры обладают целым рядом таких функциональных особенностей, которые, с одной стороны, вовсе не характерны для УМТ, а с другой делают их работу очень похожей на работу мозга.
Два П и наложение информации
Итак, для ясности, в компьютерной науке теперь появилась новая концепция УММ, или универсальной мем-компьютерной машины. Это класс таких вычислителей общего назначения, которые применяют свои базовые элементы конструкции двояко: как для хранения информации, так и для ее обработки (отчего такие элементы именуются мем-процессорами).
Новые УММ обладают целым рядом уникальных свойств, не только отличающих мем-компьютеры от машин Тьюринга, но и отражающих специфические особенности нашего мозга. Системы УММ работают на основе (а) внутренне присущего им параллелизма (их функции перехода от одного состояния к другому действуют одновременно на все мем-процессоры), (б) электронного полиморфизма (здесь нет нужды менять топологию схемы для вычисления различных функций, достаточно просто изменять входные сигналы); и (в) информационного наложения (физически соединенные друг с другом мем-процессоры позволяют хранить и извлекать такие количества информации, которые не просто пропорциональны количеству ячеек памяти, но могут быть ощутимо больше — нечто вроде информационного аналога для нелинейных эффектов в физике).
Подробнее объяснить каждую из этих уникальных особенностей удобно на конкретных примерах.
Если говорить о внутренне присущем параллелизме мем-компьютеров, то благодаря ему, в частности, здесь чрезвычайно быстро решается проблема прохождения лабиринта. Рассмотрим сеть мемристоров, каждый из которых отвечает за свой поворот в лабиринте (и изначально находится в состоянии высокого сопротивления). Если приложить всего единственный импульс тока к точкам входа в лабиринт и выхода из него, то электроток пойдет только по маршруту решения, от входа к выходу, а на путях в тупики он будет заблокирован. Там же, где ток проходит, он уменьшает величину сопротивления соответствующих мемристоров. Поэтому, когда импульс исчезает, решение проблемы остается сохраненным лишь в тех элементах, которые изменили свое состояние. Иначе говоря, задача решена, а решение зафиксировано всего лишь за один такт вычислений. Все мемристоры схемы вычисляли это решение параллельно, в одно и то же время.
Такого рода параллельная обработка УММ полностью отличается от нынешних версий распараллеленного компьютинга. Где большое количество процессоров вычисляет различные части программы, а затем они сообщаются друг с другом, чтобы прийти к финальному ответу. Там по-прежнему требуется много энергии и времени для передачи информации между всеми этими процессорами и модулями памяти, которые с ними связаны, но физически являются отдельными элементами. В мем-компьютерной схеме для всех этих ухищрений просто нет необходимости.
Суть второй особенности, полиморфизма УММ, удобно пояснить на другом примере. В 2013 году исследователи предложили концепцию новой оперативной памяти типа «динамическая вычисляющая RAM», или DCRAM. В стандартной нынешней DRAM каждый бит информации, отвечающий за код программы, представлен зарядом, который хранится отдельным конденсатором. Понятно, что для хранения программы требуется весьма большое количество конденсаторов. Если же в чипе при его изготовлении заменить конденсаторы мем-конденсаторами (технически это уже возможно), то количество нужных элементов памяти радикально сокращается.
Иначе говоря, в УММ совершенно не требуется менять физическую архитектуру, чтобы устроить работу тех или иных функций. Это, собственно, и есть полиморфизм — способность одного элемента выполнять разные операции в зависимости от разных типов сигнала на входе.
Мы знаем, что мозг обладает такого рода полиморфизмом. Нашим нынешним компьютерам это не свойственно, поскольку схемы их процессоров жестко зафиксированы. Ну а грядущие мем-компьютеры, как показывают симуляции и эксперименты, уже вполне можно называть полиморфными вычислителями. Технологически для их создания уже сейчас нет никаких препятствий, но вот для эффективной работы, вполне очевидно, потребуются существенно новые программы управления и операционные системы.
Наконец, третье, особо тонкое и важное свойство систем УММ, требующее специального программирования, получило от авторов название «информационное наложение» (information overhead). Эта самостоятельная особенность напрямую зависит от способа физических связей, которыми мем-процессоры соединены друг с другом. Можно сказать, что эффект наложения информации — это способность взаимодействующей сети мем-процессоров хранить и сжимать такие информационные объемы, которые ощутимо превосходят то, что возможно для тех же самых, но не взаимодействующих мем-процессоров.
Пояснить эту нетривиальную механику опять-таки лучше на конкретном примере мем-компьютинга. Одна из тяжелейших задач в компьютерной науке — это вычисление всех свойств у больших последовательностей чисел. В частности, отыскание сумм для всех возможных подмножеств массива (что тесно соприкасается с задачей вскрытия шифров, среди прочего). Если, к примеру, дать компьютеру 100 произвольных целых чисел и поставить задачу отыскания такого подмножества, где сумма слагаемых дает нуль, то машине придется работать очень и очень долго. Компьютеру придется тупо перебирать все возможные подмножества, а затем суммировать в них все числа. Время обработки для такого перебора вариантов нарастает чудовищно быстро или экспоненциально, как выражаются в математике. Если, скажем, на проверку массива из 10 чисел требуется лишь 1 секунда, то для проверки 100 чисел это уже будет 10 27 секунд — миллионы триллионов лет работы.
Если же бросить на решение этой задачи правильно подготовленный мем-компьютер, то происходит удивительное физико-математическое чудо. Как и в задаче с решением лабиринта, мем-компьютер способен проверять все подмножества массива и вычислять их суммы всего лишь за один единственный шаг — в духе подлинного параллелизма. Как показали реальные эксперименты, здесь всем мем-процессорам, работающим слаженно и одновременно, для решения той же самой задачи требуется всего одна секунда.
Для описания практического эксперимента и теоретического разъяснения столь феноменального результата исследователями подготовлено уже несколько статей, безусловно, очень интересных для специалистов. Ну а здесь достаточно просто подвести главный итог столь неординарного открытия. Фактически ныне в деталях продемонстрировано, каким образом линейно увеличиваемое число взаимосвязанных мем-процессоров в УММ-системе оказывается способным обработать (хранить и сжимать) количество данных, которое возрастает несравнимо быстрее — в экспоненциальном масштабе.
Собственно говоря, именно вот этот физически особенный тип взаимодействия наиболее сильно напоминает то, что согласованно делают нейроны мозга. И именно это, по убеждению исследователей, лежит в основе фундаментального отличия систем УММ от нынешних компьютеров на основе машины Тьюринга.
Отчего и создается сильнейшее ощущение, что при изучении богатых свойств мем-компьютерных систем человеку предстоит еще немало узнать нового и неожиданного об устройстве собственного мозга.
Ссылки на ключевые научные публикации по мем-компьютерам
Дополнительные материалы по теме, популярно на русском языке