In de nabije toekomst zullen analoge computers hun digitale soortgenoten verdringen. Computers die de non-lineaire werkelijkheid reduceren tot enen en nullen zullen van weinig nut zijn bij het oplossen van zeer complexe problemen.
Om de telecomnetwerken van de toekomst te begrijpen, zullen ingenieurs de apparaten moeten observeren alsof het mieren zijn. Microprocessors en software evolueren zich als biologische organismen, waardoor de mensen niet langer zullen begrijpen hoe ze nu eigenlijk werken. Dat is ook niet erg, als ze maar doen waarvoor ze gemaakt zijn.
Dit is een kleine greep uit de conclusies van het boek "Where IT is Going" van Ian Pearson en Chris Winter. Beide heren zijn als futurologen in dienst bij British Telecom en mogen dus tegen betaling dagdromen over de toekomst van computers en netwerken. Dat heeft in dit geval een interessant boek opgeleverd.
Als werknemers van British Telecom besteden Pearson en Winter uiteraard veel aandacht aan communicatienetwerken. De eerste telefoonnetwerken hadden volgens beide schrijvers uitsluitend intelligentie, omdat ze bediend werden door menselijke ‘operators’ die klanten te woord stonden en verbindingen tot stand brachten. Met de automatisering werden de operators vervangen door moderne telefooncentrales en verdween de intelligentie uit het netwerk. Om die intelligentie – en de centrale controle – terug te krijgen hebben de telefoonmaatschappijen steeds complexere programma’s ontworpen die bestaan uit vele miljoenen regels code. Helaas, in de optiek van Pearson en Winter, zijn netwerken nog steeds ‘dom’.
Mieren
Om echt intelligente netwerken te maken moeten we niet de centrale intelligentie nog verder laten uitdijen, maar juist de pakketjes die zich door het netwerk bewegen meer intelligentie en autonomie geven. Zo’n intelligent pakketje noemen de schrijvers een Autonomous Network Telepher, of afgekort ANT wat het Engelse woord is voor mier. Iedere ANT krijgt de beschikking over code om met routers, microprocessors en andere ANT’s in het netwerk te communiceren. Net zoals een mierenkolonie opereert zonder centraal gezag, opereert een netwerk van ANT’s zonder een kolossaal centraal programma.
Iedere ANT in een intelligent netwerk heeft code bij zich met informatie over zaken als routing, processing en informatie over volgende ANT’s. Zij kunnen daardoor worden ingezet bij netwerkmanagement, reparatie van het netwerk, software-updates en verschillende gebruiker-georiënteerde functies. Het essentiële verschil tussen een ANT en een atm-cell is dat eerstgenoemde instructies kan doorgeven aan processors over zijn eigen functie en gebruik. Iedere ANT heeft een beperkte intelligente, maar alle ANT’s samen vormen een superbrein dat het netwerk controleert.
Geen gezag
Het gedrag van zo’n gedecentraliseerd netwerk zonder centraal gezag maar vol ANT’s is moeilijker te voorspellen dan dat van een netwerk dat beheerd wordt door één monster-programma. De ANT’s zullen de capaciteit krijgen om te leren steeds beter samen te werken, waardoor het netwerk gaat evolueren als een autonoom organisme. Voor netwerkbouwers betekent dit dat zij minder moeten denken in termen van controle en programmeren, en meer in termen van bestudering, beïnvloeding en overreding (van de mieren). Zo’n autonoom netwerk is onderdeel van een belangrijke trend die Pearson en Winter signaleren in de eenentwintigste eeuw: netwerken, computers en software zullen in toenemende mate oplossingen vinden die de mens niet begrijpt.
Pearson en Winter voorzien ook een toekomst met ‘intelligente’ computers. Hun stelling is dat de huidige generatie digitale computers vrijwel geen intelligentie bezit. Alles wat zo’n computer weet, is er in geprogrammeerd. Dat wordt anders wanneer we de beschikking krijgen over ‘nieuwerwetse’ computers. Veel deskundigen zien één bepaald soort computer domineren. Onjuist, zeggen de futurologen van British Telecom. In de toekomst zullen juist verschillende soorten machines, ieder met hun sterke en zwakke kanten, naast elkaar bestaan. Complexe problemen zullen worden aangepakt door heterogene machines: combinaties van chemische, optische en quantum-computers, die zowel met digitale als met analoge signalen werken.
Analoog verslaat digitaal
Opvallend is dat Pearson en Winter verwachten dat in de toekomst het aantal analoge computers groter zal zijn dan het aantal digitale computers. Waarom? De stimulans komt hier vooral van de belangrijke rol die intelligente robots en intelligente materialen gaan spelen. Robots interacteren met hun omgeving via non-lineaire niet-ruisvrije signalen, die worden opgevangen met behulp van sensors. Intelligente materialen reageren direct – zonder tussenkomst van sensors of processors – op signalen uit de omgeving. Hoe complexer robots en intelligente materialen worden, hoe moeilijker het zal zijn om hun acties met behulp van digitale computers die per definitie lineair zijn – te controleren of te analyseren. Analoge computers – die net als onze hersenen werken met de directe representatie van niet-lineaire problemen – zijn beter voor deze taak uitgerust.
Pearson en Winter schrijven: "Digitale computers zijn ontworpen voor de exacte oplossing van wiskundige problemen. Ze zijn daarom ideaal voor accountants en wetenschappers. Ingenieurs, daarentegen, zijn gewend gebouwen te ontwerpen en te bouwen, waar exacte berekeningen onmogelijk zijn vanwege de complexiteit. Zij proberen systemen te controleren, waarbij exacte berekening van de beste oplossing onmogelijk is of veel te tijdrovend."
Een ander voorbeeld van complexiteit is het beheer van een netwerk. Een exacte oplossing van een netwerkprobleem vereist dat alle data van het netwerk op één moment worden verzameld en geanalyseerd, waarna de oplossing naar alle sub-componenten kan worden verstuurd. Echter, de verzamelde gegevens bevatten ruis en tegen de tijd dat de oplossing is gevonden, zijn de data verouderd. In zo’n geval heeft men meer aan een analoge computer die zo snel mogelijk met de ‘best denkbare oplossing’ komt, dan aan een digitale computer die veel te laat met een exacte oplossing komt.
Organismen
Analoge computers zijn noodzakelijk omdat alle complexe problemen niet-lineaire aspecten hebben. Dat geldt ook, en vooral, voor het fenomeen dat beide schrijvers ‘evolutionair computen’ noemen. Het gaat hierbij om het loslaten van de principes van kunstmatige evolutie op de ontwikkeling van hard- en software. Evolutie is de manier waarop de natuur haar producten (biologische organismen) ‘ontwerpt’. Organismen worden doorlopend onderworpen aan testen, waarbij de beste designs overleven en zich voortplanten en verbeteren. Design, volgens deze Darwiniaanse principes, betekent bijvoorbeeld dat een microprocessor zijn eigen circuits continu bewaakt, en opnieuw ontwerpt om tot betere prestaties te komen.
De zelf-evoluerende processor en de semi-autonome ANT’s verwijzen beide naar het centrale thema in het werk van Pearson en Winter: computers en netwerken zullen steeds meer lijken op en zich evolueren als biologische organismen. Hoe verder deze evolutie zich voortzet, hoe moeilijker het zal zijn voor mensen om nog te begrijpen hoe computers werken. Een volgende stap is dan uiteraard dat niet langer de mens, of British Telecom, maar intelligente machines bepalen hoe de toekomst van de wereld eruit zal zien.
