технологиялар

Кванттық компьютерлер жылдар бойы болашақ машиналары ретінде танымал болды. Олар кез келген шифрлауды бұзу, молекулаларды модельдеу және ғылыми жаңалықтарды ондаған жылдарға жеделдету мүмкіндігімен танымал. Бірақ ұзақ уақыт бойы айтылмай келе жатқан мәселе бар. Бұл компьютерлер ешқашан тұрақты емес дерлік.

Кванттық есептеулер кубиттерге – бір уақытта бірнеше күйде бола алатын элементтерге негізделген. Кванттық машиналарды соншалықты қуатты ететін нәрсе осы. Бірақ бұл оларды өте нәзік етеді. Ең аз ауытқу – жылу, діріл, электромагниттік шу – есептеуді бұзуы мүмкін.

Сондықтан, бүгінгі кванттық индустриядағы негізгі жарыс жылдамдықты арттыру емес, есептеулердің істен шығуына жол бермеу болып табылады. Аналитикалық шолуға сәйкес, қателерді түзету бүкіл технологияның негізгі кедергісіне айналды.

Неліктен кванттық компьютерлер кәдімгі компьютерлерге қарағанда жиі қателіктер жібереді?

Кәдімгі компьютер болжамды түрде жұмыс істейді. Егер ол қате жіберсе, бұл әрқашан бағдарламалық жасақтама мәселесі. Кванттық компьютер қателіктерді басқа себеппен жібереді. Ол сөзбе-сөз есептеу мен хаос арасындағы шекарада бар.

Кубиттің күйін бұзбай, оны жай ғана «ұстап» немесе тексеру мүмкін емес. Есептеу жүріп жатқанда, кубиттер ерекше, тұрақсыз күйде қалуы керек. Есептеу неғұрлым ұзақ болса және оған қатысатын кубиттер неғұрлым көп болса, сәтсіздік ықтималдығы соғұрлым жоғары болады.

Инженерлер қарапайым шешім жоқ екенін тез түсінді. Дәстүрлі жүйелердегідей «қателерді тексеруді» қосу мүмкін емес. Кез келген қателерді тексерудің өзі кубиттердің күйін өзгертеді. Сондықтан әзірлеушілер ондаған физикалық кубиттерді бір логикалық кубитке біріктіретін күрделі тізбектерді жасай бастады. Бұл логикалық кубит тұрақтырақ, бірақ үлкен шығынға ұшырайды. Кейде бір сенімді кубит бірнеше ондаған нақты кубиттерді қажет етеді. Сондықтан бүгінгі таңда тіпті ең озық кванттық компьютерлер де өте шектеулі тапсырмаларды орындайды. Олар істен шығудан аулақ болуға тырысып, тым көп уақыт жұмсайды.

Rosetta Stone және инженерлердің таңқаларлық шешімдері

2025 жылы Австралиядан келген зерттеушілер «кванттық есептеулердің Розетта тасы» деп аталатын тәсілді ұсынды. Бұл салыстыру кездейсоқтық емес. Розетта тасы бір кездері ежелгі мәтіндерді шешуге мүмкіндік берген. Мұндағы идея ұқсас - күрделі кванттық тілді басқаруға оңай түрге аудару.

Ғалымдар кубит санын көбейтудің орнына басқаша тәсілді қолданды. Олар арнайы тұзақта ұсталатын жалғыз ионды пайдаланып, оның тербелістерін ақпарат тасымалдаушы ретінде пайдаланды. Бір объект - бірнеше күй.

Бұл кванттық ақпаратты ықшам және аз қателіктермен кодтауға мүмкіндік берді. Маңызды бонус - құрылғы бөлме температурасында, көптеген кванттық жүйелер үшін қажет болатын қатты салқындатудысыз жұмыс істейді.

Дегенмен, бұл тәсілдің шектеулері бар. Ол барлық мәселелерге жарамайды және әмбебап кванттық компьютер жасауға мүмкіндік бермейді. Дегенмен, тұрақтылыққа жету жолы масштабтау арқылы емес, күрделі архитектура арқылы өтуі мүмкін екенін көрсетті.

Ертегісіз сиқыр: кванттық күйлер қалай тазартылады

Кванттық физикада маңызсыз естілетін термин бар: «сиқырлы күйлер». Бірақ оның артында өте нақты идея бар. Бұл кәдімгі компьютерлерде тиімді түрде қайталау мүмкін емес кванттық конфигурациялар.

Олар кванттық машиналарға классикалық машиналар жасай алмайтын нәрсені жасауға мүмкіндік береді. Мәселе мынада, мұндай күйлер өте тұрақсыз. Олар шу шығарады, ыдырайды және дәлдігін жоғалтады.

Шешім дистилляция деп аталады. Бұл көптеген кедей, шулы күйлерді алып, оларды аз мөлшерде әлдеқайда таза күйлерге бөлетін процесс. Бұл спиртті дистилляциялауға немесе суды тазартуға ұқсас. 2025 жылы зерттеушілер бұл тазартуды тек жеке физикалық элементтерге ғана емес, логикалық кубиттерге де қолдануға болатынын көрсетті. Бұл алға жылжудағы маңызды қадам болды. Әзірлеушілердің айтуынша, қателік деңгейі мың операцияның бірінен миллиард операцияның біріне дейін төмендетілді. Кванттық есептеулер үшін бұл іс жүзінде революция.

Прогресстің бағасы және мүмкін болатын шектеулер

Дегенмен, бұл сиқырдың бағасы бар. Бір тұрақты сиқырлы күйге жету үшін басқа көптеген нәрселерді құрбан ету керек. Кванттық компьютер ресурстарының айтарлықтай бөлігі мәселелерді шешуге емес, өзін-өзі қолдауға жұмсалады.

Шын мәнінде, қазіргі заманғы кванттық машиналар уақытының көп бөлігін өз қателіктерін түзетуге жұмсайды. Бірақ әзірге балама жоқ. Онсыз олар зертханалық тәжірибелерден әрі қарай жылжи алмайды.

Зерттеушілер сиқырлы күйлер мен оларды тазарту әдістері болашақ кванттық архитектуралардың негізін құрайтынымен келіседі, тіпті олар бүгінгі стандарттар бойынша қымбат, күрделі және тиімсіз болса да.

Бірақ технология тарихы дәл осы таңқаларлық және ебедейсіз шешімдер көбінесе жетістіктерге негіз болатынын көрсетеді.

Кванттық компьютерлер әлі күнге дейін күнделікті өмірде қолданылмайды. Бірақ ұзақ уақыт ішінде алғаш рет шынайы кванттық үстемдікке жол бар екені айқын болды. Және бұл жылдамдықта емес, қателерді басқаруда жатыр.

Ұлыбританияда шағын онлайн дүкеннің иесі хабарлады . Ассистент тұтынушыларға қолдау көрсетіп, тапсырыс беруге көмектесті. Дегенмен, бір тұтынушы жүйені алдап, 80% жеңілдік купонын ала алды.

Кәсіпкер түсіндіргендей, клиент бастапқыда чатботты 25% жеңілдік ұсынуға көндірген. Содан кейін әңгіме пайыздар мен есептеулерге ауысты. Ақырында, жасанды интеллект «таңданып», жеңілдікті 80%-ға дейін арттырды. Содан кейін тұтынушы шамамен 8000 фунт стерлингке тапсырыс берді.

Жасанды интеллект купонды қалай «ойлап тапты»

Иесінің айтуынша, бот жүйеде жоқ кодты жасаған. Бұл кездейсоқ таңбалар тізбегі болды. Ол тек көрсету мақсатында жасалған, нақты транзакция үшін емес. Дегенмен, тұтынушы кодты пайдаланып, сатып алуды аяқтаған.

«Англиядағы шағын бизнес. Веб-сайтта жасанды интеллект чаты бар... Тұтынушы жасанды интеллектпен сөйлесіп, оны 25% жеңілдік беруге көндірді, содан кейін жасанды интеллектпен 80% жеңілдік туралы келіссөздер жүргізді», - деп түсіндірді дүкен иесі. Ол тапсырысты орындаудың өзі оған мыңдаған фунт стерлингке шығын әкелетінін атап өтті.

Сот ісін қозғау және келісімді бұзу қаупі

Сатушы тапсырысты болдырмауды сұрағанда, тұтынушы сотқа шағымданамыз деп қорқытты. «Олар маған жауап беру үшін үш күн берді», - деп хабарлады кәсіпкер. Ақша қайтарылды, ал тапсырыс иесі тарапынан жойылды. «Ақша қазірдің өзінде қайтарылды. Чатбот қаржылық шешімдер қабылдамайды деп болжануда», - деп қосты ол. Оның айтуынша, пайдаланушы жүйені сендіруге, оның «математикасын» тексеруге шамамен бір сағат жұмсаған. Нәтижесінде тұтынушыны таң қалдыру үшін жалған жеңілдік жасалды.

әлемдік жартылай өткізгіштер нарығы биылғы жылы 1 триллион доллар кіріске жетуі мүмкін деп хабарлайды . Жақында ғана бұл деңгейге онжылдықтың соңына дейін ғана қол жеткізіледі деп есептелген. Енді бұл меже төрт жылға шегерілді. Бұл өсім жасанды интеллекттің дамуымен тікелей байланысты. Өткен жылы нарық 792 миллиард долларға дейін өсті. Егер ол биыл тағы 26%-ға өссе, 1 триллион долларлық белгіге қазірдің өзінде қол жеткізіледі.

Жасанды интеллект саланың өсу қарқынын өзгертуде

SIA салалық қауымдастығының басшысы Джон Нойффер жеделдету жүйелік сипатқа ие екенін мәлімдеді. Ол: «Біздің технологиямыз іс жүзінде барлық стратегиялық маңызды салаларды қолдайды. Бұл өте жақсы іргелі белгі», - деп атап өтті. Бұрын ол мұндай болжамдар шындыққа жанаспайтын болып саналғанын айтты. Нойффердің айтуынша, жартылай өткізгіштердің экспоненциалды өсуі экономиканың басқа салаларына әсерін күшейтуде. Жасанды интеллект нарықтық күтулерді күрт өзгертетін негізгі қозғаушы күшке айналды. Нәтижесінде ұзақ мерзімді болжамдарды қайта қарауға тура келді.

Табыс ең жылдам өсетін жерде

Логикалық компоненттерден түсетін кіріс өткен жылы 40%-ға өсіп, 302 миллиард долларға жетті. Сарапшылар бағаның өсуі физикалық өндіріс көлемінен асып түскенін, яғни ақшалай өсімнің нақты өндіріс көлемінен асып түскенін мойындайды.

Жад сегменті 35%-ға өсіп, 223,1 миллиард АҚШ долларын құрады. Бағаның өсуі жылдың екінші жартысында жеделдеді, бұл биылғы жылы одан да күшті өсуге алғышарттар жасады.

Саясат пен циклдер жойылып кеткен жоқ

Нойффер нарықтың циклдік сипаты болашақта да жалғасатынын атап өтті. Дегенмен, саланың жалпы ауқымы айтарлықтай өсті. АҚШ-Қытай сауда дауы нарыққа зиян келтірді, бірақ әсері күтілгеннен аз болды.

SIA басшысы американдық жартылай өткізгіштер өнеркәсібіне қосымша үкіметтік қолдау қажет болады деп санайды. Бұған зерттеулер мен әзірлемелерді қаржыландыру кіреді. Ол сондай-ақ мамандарды тарту үшін ашық иммиграциялық саясаттың маңыздылығын атап өтті.

Теледидар тарихы дәстүрлі түрде Джон Логи Бэрдтің есімімен байланысты. Дегенмен, осы мақалада көрсетілгендей, бұл технологияның нақты дамуы әлдеқайда күрделі болды. Теледидар бір ғана жаңалық ретінде емес, әртүрлі елдердегі ондаған жылдар бойы жүргізілген параллель эксперименттердің нәтижесінде пайда болды.

1926 жылдың қаңтарында Бэрд Лондонда Televisor құрылғысын көпшілік алдында көрсетті. Экранда Stooky Bill қуыршағының бұлыңғыр, қозғалмалы бейнесі пайда болды. Бейне сапасы қарапайым болды. Бірақ тікелей эфирдегі бейнені эфир арқылы таратудың өзі сенсация тудырды.

Бұл демонстрация теледидардың негізгі мүмкіндігін дәлелдеді. Ол кескіндерді тек жазып қана қоймай, сонымен қатар таратуға болатынын көрсетті. Бұл сәт технологияны одан әрі дамыту үшін бетбұрыс сәті болды.

Алғашқы идеялардан техникалық мүмкіндікке дейін

Бейнелерді тарату идеясы жұмыс істейтін теледидарлар пайда болғанға дейін көп уақыт бұрын пайда болды. «Теледидар» терминін инженер Константин Перский 1900 жылы енгізген. Ол «көру» және «қашықтық» ұғымдарын біріктірді. Алайда, сол кезде іс жүзінде жүзеге асырылған жоқ.

XIX ғасырда ғалымдар жарықты электрлік сигналға айналдыра алатын селеннің қасиеттерін ашты. Бұл кескіннің берілуіне үміт артты. Дегенмен, фотоэлементтердің сезімталдығы тым төмен болды. Электр желілері де қажетті көлемдегі деректерді өңдей алмады.

Неміс өнертапқышы Пол Нипков айналмалы дискісі бар механикалық жүйені ұсынды. Ол оны 1885 жылы патенттеді. Диск кескінді кезекпен сканерледі. Дегенмен, сол дәуірдің техникалық шектеулеріне байланысты бұл технология тиімсіз болып шықты.

Неліктен теледидарда бір ғана автор жоқ?

Бэрд Нипковтың идеяларын қайта өңдеп, жарық көзінің және фотоэлементтердің орналасуын реттеді. Кейінірек оның көмекшісі: «Суреттер аздап бұлыңғыр болды, бірақ таңқаларлық болды», - деп еске алды. The Times газеті суреттің «әлсіз және жиі бұлыңғыр» болғанын жазды, бірақ бұл қозғалыстың беріліп жатқанын растады.

Басқа инженерлер де өз әзірлемелерін жасап жатты. Америка Құрама Штаттарында Чарльз Дженкинс радиокөру жүйесін көрсетті. Ірі компаниялар өз тәжірибелерін бастады. Бұл процестер бір мезгілде және тәуелсіз жүрді.

Тарихшылар теледидардың ұжымдық өнертабыс екенін атап көрсетеді. 1930 жылдары механикалық жүйелер электронды жүйелерге жол берді. Сәулелік түтіктер тұрақты бейнеге қол жеткізуге мүмкіндік берді. Телеарналарды лицензиялау басталды.

Екінші дүниежүзілік соғыстан кейін теледидар жаппай нарыққа шықты. 1952 жылға қарай Америка Құрама Штаттарында 24,3 миллион теледидар болды. Теледидар жаңалықтарды, ойын-сауық пен жарнаманы түбегейлі өзгертті. Ол жаппай аудиторияны құрды. Осылайша, бұлыңғыр силуэттерден басталған технология біздің заманымыздың ең маңызды медиа құралдарының біріне айналды.

Әлемнің түкпір-түкпірінен келген ғалымдар жасанды интеллекттің шектеулерін тексерді. Жаңартылған «Адамзаттың соңғы емтиханы» сипатталған , ал нәтижелері жарияланған . Тіпті ең қуатты модельдер үшін де нәтижелер таңқаларлықтай әлсіз болды.

Мыңға жуық зерттеушіден тұратын топ эталонмен жұмыс істеді. Олар машиналық интеллекттің ең жоғары сынағын жасады. Тесттің атауы бірден «Адамзаттың қорытынды емтиханы» деген үнді белгіледі.

Емтихан математика, биология, физика және гуманитарлық ғылымдарды қамтитын 2500 қиын сұрақтан тұрды. Тіпті GPT-5 және Gemini 2.5 Pro сияқты озық үлгілер де шамамен 25 пайыз ұпай жинады.

Ойланудың орнына қысылып-қымтырылып отыру

Жасанды интеллект мектеп және стандартты тапсырмаларды сенімді түрде шешеді. Бірақ бұл сынақта ол дәрменсіз болып шықты. Себебі нейрондық желілердің қалай оқытылатынында жатыр.

Егер жауап онлайн режимінде немесе оқыту деректерінде қолжетімді болса, модель оны табады. Бірақ емтихан сұрақтарының дайын шешімдері жоқ. Олар логиканы және білімді жаңа жағдайларға қолдануды талап етеді.

Ежелгі тілдегі жазбаның аудармасы мысал бола алады. Мұндай мәтіндер оқулықтарда кездеспейді. «Ақыл-ойдың» артында көбінесе есте сақтау қабілеті жасырынып қалатыны белгілі болды.

Ұпай үшін жарыс

Сынақ жарияланғаннан кейін, әзірлеушілер модельдерді оқытуды бастады. GPT-5.2 және Gemini 3 Pro сияқты жаңа нұсқалар қазірдің өзінде 30-38 пайыздық табысқа жетіп отыр. Ғалымдар бұл интеллекттің өсуі емес екенін атап өтті.

Мақала авторлары: «Адам ақыл-ойы бірінші орында, тіл – құрал» деп атап өтеді. Модельдер үшін тіл – ақыл-ой, оның астында ештеңе жоқ. Жоғары балл күрделі шешімдер қабылдау мүмкіндігін көрсетпейді.

Зерттеушілер эталондарға соқыр сенім артпауға кеңес береді. Зерттеу машиналардың әлі де адамдардың икемді интеллектіне қол жеткізуден алыс екенін көрсетті.

Электр көліктерінің қызмет ету мерзіміне қатысты алаңдаушылық сатып алушылар үшін үлкен кедергі болып қала береді. Geotab зерттеуіне сәйкес, электр көліктерінің аккумуляторлары қуаттылықтың күрт жоғалуынсыз он жылдан астам уақыт жұмыс істей алады, бұл саланың ең тұрақты мифтерінің біріне күмән келтіреді.

Geotab талдауына сәйкес , батареяның орташа тозу деңгейі жылына 2,3% құрайды. Бұл кем дегенде 13 жыл қызмет ету мерзімін білдіреді. Он жылдан кейін де батарея бастапқы сыйымдылығының шамамен 75%-ын сақтайды. Зерттеу нақты өмірде қолданылатын 21 брендтен шыққан 22 700-ден астам электр көлігінен алынған жиынтық деректерге негізделген.

Нақты деректер не көрсетті

Geotab 2020 жылдан бері автопарктерден, муниципалитеттерден және коммерциялық операторлардан алынған деректерді пайдалана отырып, батареялардың тозуын талдайды. Компанияның бағалауы бойынша, бұл ұзақ мерзімділік электромобильдерді тек корпоративтік пайдалану үшін ғана емес, сонымен қатар жеке меншік иелері үшін де практикалық таңдау етеді.

Салыстыру үшін, The Zebra сақтандыру компаниясы бұған дейін АҚШ-тағы ең ұзақ қызмет ететін көліктердің орташа есеппен сегіз жыл қызмет ететінін анықтаған болатын. Осыған байланысты Geotab зерттеуінің нәтижелері ерекше маңызды: көптеген иелер көліктерін аккумуляторы маңызды өнімділік деңгейіне жеткенге дейін ауыстырады.

Батареяның тозуын не анықтайды?

Зерттеу авторлары батареяның тозуы барлық электромобильдерде біркелкі емес екенін атап көрсетеді. Бұл модельге, климатқа, жұмыс жағдайларына және зарядтау әдеттеріне байланысты. Тұрақты токпен жылдам зарядтау 2-деңгейлі айнымалы токпен зарядтаумен салыстырғанда батареяның тозуын тездетеді.

2024 жылғы зерттеуде орташа тозу деңгейі төмен болды — жылына 1,8%. Geotab бұл өсімді үлгі көлемінің үлкендігімен және күнделікті қолданыста жылдам зарядтауды қолданудың артуымен байланыстырады.

Неліктен миф құлдырай бастады

Geotab зерттеуінің нәтижелері электромобильдердің қабылдануындағы құрылымдық өзгерісті көрсетеді. Батареялар енді технологияның әлсіз тұсы емес. Сонымен қатар, зерттеуде айтылған жартылай қатты күйдегі батареялардың дамуы болашақта одан да ұзақ қызмет ету мерзімін уәде етеді.

Осылайша, электромобильдерге көшуге қарсы негізгі дәлелдердің бірі - оның өзектілігін жоғалту. Батареялар күтілгеннен де, көптеген иелері көліктерін сақтайтын уақыттан да ұзақ қызмет етеді.