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化学计算机,人工智能的新未来

发布日期:2020-03-19 15:48 浏览次数:

一般的化学反应,反应物和产物的浓度单调地发生变化,最终达到不随时间变化的平衡状态。然而在某些反应体系中,有些组分的浓度会忽高忽低,呈现周期性变化,这种现象称为化学震荡。

1921年,伯克利加州大学的布雷(Bray William)在用碘作催化剂使过氧化氢分解为水和氧气时,第一次发现了振荡式的化学反应。但依据经典热力学第二定律,认为任何化学反应只能走向退化的平衡态,因而当时的化学家否定了这个发现。

计算化学(computational chemistry)是理论化学的一个分支,主要目的是利用有效的数学近似以及电脑程序计算分子的性质,例如总能量、偶极矩、四极矩、振动频率、反应活性等,并用以解释一些具体的化学问题。计算化学这个名词有时也用来表示计算机科学与化学的交叉学科。

1951年,俄罗斯化学家鲍里斯·贝卢索夫(boris belousov)向一份科学杂志发表了一项研究报告,其中他描述了一个惊人的发现:当他试图在实验室中模拟一个代谢过程时,他发现了柠檬酸在酸性条件下被溴酸钾氧化时可呈现化学振荡现象,溶液在无色和淡黄色两种状态间进行着规则的周期振荡。然而在当时,贝卢索夫找不到任何愿意发表他的研究结果的杂志,因为它们似乎违反了自然的基本规律。

直到1959年,在一次研讨会上,他的成果通过一个简短的介绍才为人所知。半个世纪后,他的工作成果成为了一门新学科基石:化学计算。它是量子计算和传统计算的替代品,能够根据与我们大脑相同的工作原理并行处理,具有很好的未来应用前景,例如以智能生物传感器的形式集成到我们的身体中。

计算基于逻辑门的使用,逻辑门(Logic Gates)是在集成电路(Integrated Circuit)上的基本组件。简单的逻辑门可由晶体管组成。这些晶体管的组合可以使代表两种信号的高低电平在通过它们之后产生高电平或者低电平的信号。高、低电平可以分别代表逻辑上的“真”与“假”或二进制当中的1和0,从而实现逻辑运算。

在我们目前计算机的芯片中,这个功能是通过半导体实现的,半导体是一种通过电子运动具有二进制响应能力的材料。然而,这不是唯一可能的系统。量子计算目前处于实验阶段,它使用亚原子粒子的特性,这些特性也可以采用替代值,与半导体相比具有更大的通用性。

在Belousov的发现之前,没有人会觉得化学反应可以作为逻辑门。根据热力学第二定律,这些过程是线性的,通过熵的增加自发地走向平衡,熵是混沌能量的一种度量。然而在1969年,比利时化学家Prigogine领导下的布鲁塞尔学派提出了著名的耗散结构dissipative structures理论,从热力学上证明了化学振荡反应的发生是可能的。自然界的生物体就是这样一种体系。

Belousov-Zhabotinsky反应是第一个化学振荡器,它是一种非线性反应,当反应本身改变离子浓度时,它在一个方向上交替运动,然后在相反的方向上运动,并且只有当试剂被消耗时才会停止。在皮氏培养皿中,这些反应产生的颜色波从不同的点扩散开来,起到输入的作用。

但是,化学系统作为逻辑门进行计算的能力不是人类发明的,而是被发现的,因为它存在于自然界中。西英格兰大学的国际非传统计算中心主任、计算机科学家安德鲁·阿马特兹基(Andrew Adamatzky)说:”我们已经在使用化学计算机,因为我们的大脑和身体通过介质,神经调节剂,激素等的扩散来进行通信,所以我们本身就是化学计算机。”

每个神经元的多功能性赋予大脑宝贵的品质。康德波罗的海联邦大学非线性化学中心的生物物理学家Vladimir Vanag解释说:“大脑和化学计算机是并行计算机,而并行计算不在传统微处理器的范围内,就算是量子计算机也不行。”

与电子芯片的速度相比,化学计算受到介质中反应扩散速度的限制。 像Adamaztky这样的研究人员正在努力打破这一障碍,他说:“系统可以缩小到纳米级,然后一切都将会很快。然而某些应用并不需要更高的速度,当反应扩散计算机嵌入人体时,它们处理信息的速度将完全符合自然过程。”

但无论如何,Vanag在一个例子中解释了并行计算如何补偿任何速度限制:如果微处理器相当于处理器 - 每侧占据100微米的立方体积,那么一立方厘米可能包含一百万个处理器,并且他们都是并行工作的。 因此,我们可以将微振荡器的数量增加许多个数量级并克服传统计算机的速度,从此告别摩尔定律。在化学计算中,体积的微小增加足以使处理能力倍增。这是人类大脑的秘密,它比任何计算机都要慢,但却比所有计算机都要强大。

此外,化学计算还带来了其他关键优势,它可以在没有电的情况下工作,没有病毒,会自主工作,工作效率极高。并且这一切都是在只使用少量廉价化学试剂的情况下发生的。由于这些特性,化学计算正在成为模拟人脑的一种有前途的替代方法。通过建立自下而上的系统,从小型振荡器网络开始,并增加越来越多的复杂性,科学家们正在学习认知功能,如图像识别或决策,是如何出现的。

当然,这可能给我们带来我们意想不到的人工智能系统。想象一下,一个由凝胶制成的机器人,它没有一个固定的形状,并且能够像蚯蚓一样将自身分割,每部分都可以独立运行。也许在未来,它们甚至会植入我们的身体,分析我们的生物参数,治愈我们的疾病,虽然现在对我们来说,这还是个梦想。

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