Человек или машина? - [18]

Что же собой представляют датчики-преобразователи, которые являются в биологической ЭВМ источником входной информации? Мы как-то привыкли считать, что белок — нечто чрезвычайно неустойчивое, быстроразлагающееся… Однако сегодня его уже научились получать в кристаллическом виде, и тогда молекулу белка можно рассматривать как твердое тело с механическими свойствами, подобными, скажем, органическому стеклу или эбониту. Можно также белки и ферменты присоединять к специальным подложкам из бумаги, полистирола, нейлона, стекла или металла, после чего они опять-таки приобретают необходимую механическую прочность, с ними легко и удобно работать.

Однако одних датчиков для работы биокомпьютера мало, ему нужна еще и память. И вот в том же Институте биологической физики АН СССР было обнаружено, что обезвоженный бактериородопсин может быть зафиксирован на определенной стадии фотохимического цикла, сохраняя записанное на нем изображение. А это означает, что его можно использовать как своеобразный фотоматериал с высокой разрешающей способностью. Добавьте к нему лазерную технику, позволяющую быстро записывать и стирать оптическую информацию, — и запоминающее устройство для компьютера готово.

Ну а как быть с процессором? Трудностей здесь еще предостаточно, причем не только технологического, но и принципиального плана. Дело в том, что скорость распространения нервного импульса по волокну-аксону составляет около 20 м/с. Длительность импульса возбуждения — около 3 мс, причем за импульсом тянется рефракторный хвост длительностью еще около 6 мс. Таким образом, быстродействие вычислительного устройства на основе биологических систем составляет не более 100 операций в секунду. Это, безусловно, мало, поскольку уже сегодня созданы ЭВМ с производительностью 10⁹, а к 2000 году, согласно мировым прогнозам, надо ожидать повышения быстродействия компьютеров до 10¹² операций в секунду. Так стоит ли тогда огород городить, заниматься биоструктурами с целью создания вычислительных устройств?

Оказывается, стоит. Дело в том, что быстродействие компьютера важно не само по себе. Более быстродействующие машины, как правило, оказываются и более «сообразительными», обладают большими возможностями. Но соображать-то ведь можно по-разному. Скажем, играя в шахматы, можно механически перебирать вариант за вариантом в поисках лучшего хода, а можно, в целом оценив ситуацию, сразу отсечь множество непригодных вариантов и. сосредоточить свое внимание на одном-двух наилучших. Люди при игре в шахматы пользуются именно этим способом, в отличие от машин, которые зачастую вынуждены (за неимением лучших алгоритмов) заниматься последовательным перебором. Потому-то люди зачастую и выигрывают у машин, невзирая на головокружительное быстродействие последних!

Как нам это удается? Как люди думают? Долгое время ответы на эти вопросы были покрыты густым туманом неизвестности. Но последнее время благодаря совместным исследованиям медиков и кибернетиков, биофизиков и математиков кое-что начинает проясняться. Человеку свойственно образное мышление. Говоря очень упрощенно, люди вместо того, чтобы заниматься кропотливыми расчетами, предпочитают создать образ, модель того или иного явления и по поведению этой модели прогнозировать результат.

Поясним суть при помощи такого примера. В известный всем по школьным задачам бассейн проведены не две-три трубы, а сотни. По одним в бассейн вливаются какие-то химические реагенты, по другим выливаются продукты реакции, сепарированные определенными фильтрами. И нам надо узнать, при каких условиях мы сможем получать наибольший выход того или иного продукта.

Можно, конечно, все это подсчитать «цифровым» способом: выяснить, сколько именно определенного вещества поставляет в бассейн каждая труба, сколько его проходит сквозь каждый фильтр, и запустить все эти цифры в ЭВМ. Но пока мы соберем нужную информацию, пока составим программу, пока компьютер закончит подсчеты… В общем, и года не пройдет, как результат будет получен., Того же, впрочем, можно добиться и другим способом. Давайте построим модель нашего бассейна. Причем для простоты и скорости получения результата будем строить не натуральную, а, скажем, электрическую модель. Трубы, по которым текут жидкости, заменим проводниками, бассейн — накопителем энергии, фильтры — сопротивлением и конденсаторами… Глядишь, таким образом нужный результат будет готов уже через неделю, несмотря на то что аналоговая ЭВМ работает гораздо медленнее числовой.

Вот такие-то аналоговые принципы и предлагают использовать ученые для создания биокомпьютеров. Причем, например, ту же систему с трубами и бассейном можно заменить устройствами, работающими на активных биопленках или на пленках, использующих специальным образом организованные химические реакции, например, автоволновые.

Впервые подобные реакции были открыты в 1956 году советским ученым Б. Белоусовым. А в 1970 году лауреаты Ленинской премии А. Жаботинский и А. Заикин создали такую химическую среду, в которой автоволновой процесс можно было наблюдать воочию: тонкий слой раствора периодически менял свою окраску, словно живой. Из желтого становился красным, потом снова желтел… По поверхности жидкости пробегали цветные, незатухающие волны — автоволновой химический процесс.