如果有足够的信息和计算能力 是不是就可以计算出未来
2012-11-03 15:17
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人们获得信息的不完备性归根结蒂是来自人们认识能力的局限。这集中表现在人脑以及人所发明的计算机系统计算能力的局限性上。计算机是一个物理系统,物理学的规律决定它能做什么和不能做什么。人脑虽然不仅是一个物理系统,但它的运作不能违反物理规律。人和计算机的运作需要能量,根据量子力学的海森堡的不确定性关系式(旧译:测不准关系式),能量可测量的精确度极限为:thEΔ≥Δ/ (1)
小于这个能量,计算机不能识别信号,不能计算信息。
现在假定计算机在处理信息时按能量E进行编码,按△E将能量E区间[O,E]划分为N个子区间,每个区间有0与1两个状态,则该系统有2^N
个状态,其信息量为比特,按以上的划分,E最多能处理的信息为,Nn=2log2EENΔ≤。
根据爱因斯坦质能关系式代入上式得其上限为: 2mcE=
(2) htmcN/2Δ=
现将普朗克常数尔格·秒与光速厘米/秒代入上式,得 2710625.6−×=h10103×=c
471036.1×Δ=tmN
这就相当于当年布莱曼(Hans Bremermann)所计得的数字(2×10^47 比特)。它被称为计算极限或信息处理极限,布莱曼对这个极限的表述是:
“不可能存在一个数据处理系统,无论生命的或人工的系统能够每秒每克质量可以处理超过2×10^47 比特的信息量”。天文学家估计地球质量≤6×10^27 克
地球诞生至今寿命≤10^10 年,一年≈3.14×10^7 秒。这样,根据布莱曼公式来推算,即使整个地球当作一个大型的数据处理系统或一个大电脑,则自它诞生之日起至今所处理的数据量都无法超过
2×10^47 ×(6×10^27 ×10^10 ×3.14×10^7 )比特≈2.56×10^92 比特≤10^93 比特
10^93 比特被称为布莱曼极限(Bremermann′s Limit)。一个问题,如果它的数据处理超过10^93 比特,则我们称它为超计算问题(Trans Computational Problem)。
不要以为,布莱曼极限是很难达到的数字,事实上,下表列出的数字就是大于或等于布莱曼极限的一些数字。 大于或等于布莱曼极限的一些数
2^308
3^194
4^154
5^133
6^119
7^110
8^102
9^97
10^93
现在我们举几个例子来说明计算的极限问题:
(1).图象识别问题。假定有一个棋盘,其空间格阵为q×q块,每块有k种颜色中的一种,这就总共有K^(q×q) 种图象。如要按一定标准对这些图象进行分类,就要历遍(记录、描述或记忆)这K^(q×q) 种花样图象。假定每一方块只有黑白二种颜色,而方阵有18×18时,就有2^(18×18)
= 2^324种图象需要识别,这就是一个超计算问题,若颜色有9种,对于10×10的方阵,也已成为超计算问题,即9^100 > 9^97 > 10^93 成为不可计算之数,已超出地球认知之极限。图象识别问题,直接关系到视网膜生理学研究,它的复杂性是巨大的。视网络有百万个感光细胞。即使我们简化地考察每一种细胞,假定每个感光细胞只有两种状态,即兴奋与抑制,则当历遍视网膜整体时,就要处理2^1,000,000 = 10^300,000比特的信息,远远超出布莱曼极限。
(2).大规模集成数字电路的检测,即所谓IC的检测问题。由于现代半导体工业技术的进步,IC所容纳的电子元件愈来愈多,线路愈来愈复杂。测试电路如同分析一个黑箱,通过单独控制一个输入变量来观察其输出变量是否如所预期实现了其逻辑函数。假设有一集成数字电路单元IC,有308个输入端和一个输出端,对于二值逻辑来说,就已经是一个超计算问题(2^308
)了。鉴于此,集成电路之测试不能进行完全检测。一般只检测所有可能性之一部分。
(3).旅行售货员问题。设有几个城市,旅行售货员必须走遍这些城市,他的可能路线有n !种,当n≥?时,n!>10^93 ?只要有40个城市,40!≈10^99 >10^93 。这已经超出了布莱曼极限.
(4).指令性计划经济需要事先统计所有人口的丰富多样和千变万化的需要,并根据这种需要分配给不同的工厂、企业来寻找和采购各种原材料和劳动力进行生产。这个信息的收集、处理与传递的过程,早已超出布莱曼极限,成为不可能的事。
布莱曼极限的理论意义首先是个认识论问题。它说明人类认识是有限的。像爱因斯坦提出一个光椎问题(超过光速才能达到我们视野的世界是不可知的世界)一样,布莱曼提出一个世界是不能超过 10^93 比特的世界,“这就是我们的信息世界:超过这个信息世界就是不可知的”。所以,如果要预测超过我们计算极限的事物自然也就是不可能的。
小于这个能量,计算机不能识别信号,不能计算信息。
现在假定计算机在处理信息时按能量E进行编码,按△E将能量E区间[O,E]划分为N个子区间,每个区间有0与1两个状态,则该系统有2^N
个状态,其信息量为比特,按以上的划分,E最多能处理的信息为,Nn=2log2EENΔ≤。
根据爱因斯坦质能关系式代入上式得其上限为: 2mcE=
(2) htmcN/2Δ=
现将普朗克常数尔格·秒与光速厘米/秒代入上式,得 2710625.6−×=h10103×=c
471036.1×Δ=tmN
这就相当于当年布莱曼(Hans Bremermann)所计得的数字(2×10^47 比特)。它被称为计算极限或信息处理极限,布莱曼对这个极限的表述是:
“不可能存在一个数据处理系统,无论生命的或人工的系统能够每秒每克质量可以处理超过2×10^47 比特的信息量”。天文学家估计地球质量≤6×10^27 克
地球诞生至今寿命≤10^10 年,一年≈3.14×10^7 秒。这样,根据布莱曼公式来推算,即使整个地球当作一个大型的数据处理系统或一个大电脑,则自它诞生之日起至今所处理的数据量都无法超过
2×10^47 ×(6×10^27 ×10^10 ×3.14×10^7 )比特≈2.56×10^92 比特≤10^93 比特
10^93 比特被称为布莱曼极限(Bremermann′s Limit)。一个问题,如果它的数据处理超过10^93 比特,则我们称它为超计算问题(Trans Computational Problem)。
不要以为,布莱曼极限是很难达到的数字,事实上,下表列出的数字就是大于或等于布莱曼极限的一些数字。 大于或等于布莱曼极限的一些数
2^308
3^194
4^154
5^133
6^119
7^110
8^102
9^97
10^93
现在我们举几个例子来说明计算的极限问题:
(1).图象识别问题。假定有一个棋盘,其空间格阵为q×q块,每块有k种颜色中的一种,这就总共有K^(q×q) 种图象。如要按一定标准对这些图象进行分类,就要历遍(记录、描述或记忆)这K^(q×q) 种花样图象。假定每一方块只有黑白二种颜色,而方阵有18×18时,就有2^(18×18)
= 2^324种图象需要识别,这就是一个超计算问题,若颜色有9种,对于10×10的方阵,也已成为超计算问题,即9^100 > 9^97 > 10^93 成为不可计算之数,已超出地球认知之极限。图象识别问题,直接关系到视网膜生理学研究,它的复杂性是巨大的。视网络有百万个感光细胞。即使我们简化地考察每一种细胞,假定每个感光细胞只有两种状态,即兴奋与抑制,则当历遍视网膜整体时,就要处理2^1,000,000 = 10^300,000比特的信息,远远超出布莱曼极限。
(2).大规模集成数字电路的检测,即所谓IC的检测问题。由于现代半导体工业技术的进步,IC所容纳的电子元件愈来愈多,线路愈来愈复杂。测试电路如同分析一个黑箱,通过单独控制一个输入变量来观察其输出变量是否如所预期实现了其逻辑函数。假设有一集成数字电路单元IC,有308个输入端和一个输出端,对于二值逻辑来说,就已经是一个超计算问题(2^308
)了。鉴于此,集成电路之测试不能进行完全检测。一般只检测所有可能性之一部分。
(3).旅行售货员问题。设有几个城市,旅行售货员必须走遍这些城市,他的可能路线有n !种,当n≥?时,n!>10^93 ?只要有40个城市,40!≈10^99 >10^93 。这已经超出了布莱曼极限.
(4).指令性计划经济需要事先统计所有人口的丰富多样和千变万化的需要,并根据这种需要分配给不同的工厂、企业来寻找和采购各种原材料和劳动力进行生产。这个信息的收集、处理与传递的过程,早已超出布莱曼极限,成为不可能的事。
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