Komputer Kuantum

Apa itu Komputer Kuantum? Dijelaskan dengan Contoh Sederhana

Suatu hari, saya mengunjungi D-Wave Systems di Vancouver, Kanada. Ini adalah perusahaan yang membuat komputer kuantum mutakhir.

Saya harus belajar banyak tentang komputer kuantum di sana. Jadi saya ingin berbagi beberapa yang saya pelajari di sana dengan Anda dalam artikel ini.

Tujuan artikel ini adalah untuk memberi Anda intuisi yang akurat. Tentang apa yang digunakan komputer kuantum sebagai contoh sederhana.

Artikel ini tidak akan mengharuskan Anda untuk memiliki pengetahuan sebelumnya. Tentang fisika kuantum atau ilmu komputer untuk dapat memahaminya.

Oke, mari kita mulai.

Apa itu Komputer Kuantum?

Berikut ini adalah ringkasan satu kalimat tentang apa itu komputer kuantum:

Komputer kuantum adalah jenis komputer yang menggunakan mekanika kuantum. Sehingga dapat melakukan jenis komputasi tertentu dengan lebih efisien daripada komputer biasa.

Ada banyak hal yang harus dibongkar dalam kalimat ini. Jadi izinkan saya memandu Anda melalui apa yang sebenarnya menggunakan contoh sederhana.

Untuk menjelaskan apa itu komputer kuantum, saya harus terlebih dahulu menjelaskan sedikit tentang komputer biasa (non-kuantum).

Bagaimana Komputer Biasa Menyimpan Informasi

Sekarang, komputer biasa menyimpan informasi dalam serangkaian 0 dan 1.

Berbagai jenis informasi, seperti angka, teks, dan gambar dapat direpresentasikan dengan cara ini.

Setiap unit dalam rangkaian 0 dan 1 ini disebut sedikit. Jadi, sedikit dapat diatur ke 0 atau 1.

Sekarang, Bagaimana dengan Komputer Kuantum?

Komputer kuantum tidak menggunakan bit untuk menyimpan informasi. Sebagai gantinya, ia menggunakan sesuatu yang disebut qubit.

Setiap qubit tidak hanya dapat diatur ke 1 atau 0, tetapi juga dapat diatur ke 1 dan 0. Tapi apa artinya sebenarnya?

Izinkan saya menjelaskan ini dengan contoh sederhana. Ini akan menjadi contoh yang agak buatan. Tetapi itu masih akan membantu dalam memahami bagaimana komputer kuantum bekerja.

Contoh Sederhana untuk Memahami Cara Kerja Komputer Kuantum

Sekarang, anggaplah Anda menjalankan agen perjalanan, dan Anda perlu memindahkan sekelompok orang dari satu lokasi ke lokasi lain.

Agar ini tetap sederhana, katakanlah Anda hanya perlu memindahkan 3 orang untuk saat ini – Alice, Becky, dan Chris.

Dan anggaplah Anda telah memesan 2 taksi untuk tujuan ini, dan Anda ingin mengetahui siapa yang naik taksi tersebut.

Juga, anggap di sini bahwa Anda diberikan informasi tentang siapa teman dengan siapa, dan siapa musuh dengan siapa.

Di sini, katakanlah itu:

  • Alice dan Becky adalah teman
  • Alice dan Chris adalah musuh
  • Becky dan Chris adalah musuh

Dan misalkan tujuan Anda di sini adalah untuk membagi kelompok yang terdiri dari 3 orang ini menjadi dua taksi. Untuk mencapai dua tujuan berikut:

  • Maksimalkan jumlah pasangan teman yang berbagi mobil yang sama
  • Minimalkan jumlah pasangan musuh yang menggunakan mobil yang sama

Oke, jadi ini adalah premis dasar dari masalah ini. Pertama-tama mari kita pikirkan tentang bagaimana kita akan memecahkan masalah ini menggunakan komputer biasa.

Memecahkan Masalah ini dengan Komputer Biasa

Untuk mengatasi masalah ini dengan komputer biasa, non-kuantum, Anda harus terlebih dahulu mengetahui cara menyimpan informasi yang relevan dengan bit.

Mari beri label dua taksi, Taksi #1 dan Taksi #0.

Kemudian, Anda dapat mewakili siapa yang masuk ke mobil mana dengan 3 bit.

Sebagai contoh, kita dapat mengatur tiga bit ke 0, 0, dan 1 untuk mewakili:

  • Alice masuk ke Taksi #0
  • Becky naik ke Taksi #0
  • Chris naik ke Taksi #1

Karena ada dua pilihan untuk setiap orang. Ada 2 * 2 * 2 = 8 cara untuk membagi kelompok orang ini menjadi dua mobil.

Berikut daftar semua kemungkinan konfigurasi:

A | B | C
0 | 0 | 0
0 | 0 | 1
0 | 1 | 0
0 | 1 | 1
1 | 0 | 0
1 | 0 | 1
1 | 1 | 0
1 | 1 | 1

Dengan menggunakan 3 bit, Anda dapat mewakili salah satu dari kombinasi ini.

Menghitung Skor untuk Setiap Konfigurasi

Sekarang, dengan menggunakan komputer biasa, bagaimana kita menentukan konfigurasi mana yang merupakan solusi terbaik?

Untuk melakukan ini, mari kita tentukan bagaimana kita dapat menghitung skor untuk setiap konfigurasi. Skor ini akan mewakili sejauh mana setiap solusi mencapai dua tujuan yang saya sebutkan sebelumnya:

  • Maksimalkan jumlah pasangan teman yang berbagi mobil yang sama
  • Minimalkan jumlah pasangan musuh yang menggunakan mobil yang sama

Mari kita tentukan skor kami sebagai berikut:

(skor konfigurasi yang diberikan) = (# pasangan teman berbagi mobil yang sama) – (# pasangan musuh berbagi mobil yang sama)

Sebagai contoh, misalkan Alice, Becky, dan Chris semuanya naik ke Taxi #1. Dengan tiga bit, ini dapat dinyatakan sebagai 111.

Dalam hal ini, hanya ada satu pasangan teman yang berbagi mobil yang sama – Alice dan Becky.

Namun, ada dua pasangan musuh yang berbagi mobil yang sama – Alice dan Chris, dan Becky dan Chris.

Jadi, skor total konfigurasi ini adalah 1-2 = -1.

Memecahkan Masalah

Dengan semua pengaturan ini, kita akhirnya bisa menyelesaikan masalah ini.

Dengan komputer biasa, untuk menemukan konfigurasi terbaik. Pada dasarnya Anda harus melalui semua konfigurasi untuk melihat mana yang mencapai skor tertinggi.

Jadi, Anda dapat berpikir tentang membangun tabel seperti ini:

A | B | C | Skor
0 | 0 | 0 | -1
0 | 0 | 1 | 1 <- salah satu solusi terbaik
0 | 1 | 0 | -1
0 | 1 | 1 | -1
1 | 0 | 0 | -1
1 | 0 | 1 | -1
1 | 1 | 0 | 1 <- solusi terbaik lainnya
1 | 1 | 1 | -1

Seperti yang Anda lihat, ada dua solusi yang benar di sini – 001 dan 110, keduanya mencapai skor 1.

Masalah ini cukup sederhana. Dengan cepat menjadi terlalu sulit untuk diselesaikan dengan komputer biasa karena kami meningkatkan jumlah orang dalam masalah ini.

Kami melihat bahwa dengan 3 orang, kami harus melalui 8 konfigurasi yang memungkinkan.

Bagaimana jika ada 4 orang? Dalam hal ini, kita harus melalui 2 * 2 * 2 * 2 = 16 konfigurasi.

Dengan n orang, kita harus melalui (2 pangkat n) konfigurasi untuk menemukan solusi terbaik.

Jadi, jika ada 100 orang, kita harus melalui:

  • 2¹⁰⁰ ~ = 10³⁰ = satu juta juta juta juta juta konfigurasi.

Ini tidak mungkin diselesaikan dengan komputer biasa.

Memecahkan Masalah ini dengan Komputer Kuantum

Bagaimana kita menyelesaikan masalah ini dengan komputer kuantum?

Untuk memikirkannya, mari kembali ke kasus membagi 3 orang menjadi dua taksi.

Seperti yang kita lihat sebelumnya, ada 8 kemungkinan solusi untuk masalah ini:

A | B | C
0 | 0 | 0
0 | 0 | 1
0 | 1 | 0
0 | 1 | 1
1 | 0 | 0
1 | 0 | 1
1 | 1 | 0
1 | 1 | 1

Dengan komputer biasa, menggunakan 3 bit, kami hanya dapat mewakili satu dari solusi ini sekaligus – misalnya, 001.

Namun, dengan komputer kuantum, menggunakan 3 qubit, kami dapat mewakili semua 8 solusi ini secara bersamaan.

Ada perdebatan tentang apa artinya tepatnya, tapi inilah cara saya memikirkannya.

Tahapan

Pertama, periksa qubit pertama dari 3 qubit ini. Saat Anda menetapkannya ke 0 dan 1, itu seperti menciptakan dua dunia paralel. (Ya, ini aneh, tetapi ikuti saja di sini.)

Di salah satu dunia paralel itu, qubit diatur ke 0. Di dunia lain, itu diatur ke 1.

Sekarang, bagaimana jika Anda mengatur qubit kedua ke 0 dan 1 juga? Lalu, rasanya seperti menciptakan 4 dunia paralel.

Di dunia pertama, kedua qubit diatur ke 00. Di yang kedua, mereka adalah 01. Di yang ketiga, mereka adalah 10. Di yang keempat, mereka adalah 11.

Demikian pula, jika Anda menetapkan ketiga qubit menjadi 0 dan 1. Anda akan membuat 8 dunia paralel – 000, 001, 010, 011, 100, 101, 110, dan 111.

Ini adalah cara yang aneh untuk berpikir. Tetapi ini adalah salah satu cara yang tepat untuk menafsirkan bagaimana perilaku qubit di dunia nyata.

Sekarang, ketika Anda menerapkan semacam perhitungan pada ketiga qubit ini. Anda sebenarnya menerapkan perhitungan yang sama di ke-8 dunia paralel itu secara bersamaan.

Jadi, alih-alih melalui masing-masing solusi potensial secara berurutan, kita dapat menghitung skor semua solusi secara bersamaan.

Dengan contoh khusus ini, secara teori, komputer kuantum Anda akan dapat menemukan salah satu solusi terbaik dalam beberapa milidetik. Sekali lagi, itu 001 atau 110 seperti yang kita lihat sebelumnya:

A | B | C | Skor
0 | 0 | 0 | -1
0 | 0 | 1 | 1 <- salah satu solusi terbaik
0 | 1 | 0 | -1
0 | 1 | 1 | -1
1 | 0 | 0 | -1
1 | 0 | 1 | -1
1 | 1 | 0 | 1 <- solusi terbaik lainnya
1 | 1 | 1 | -1

Penggunaan Komputer Kuantum

Pada kenyataannya, untuk mengatasi masalah ini, Anda perlu memberikan dua komputer kuantum:

  • Semua solusi potensial diwakili dengan qubit
  • Fungsi yang mengubah setiap solusi potensial menjadi skor. Dalam hal ini, ini adalah fungsi yang menghitung jumlah pasangan teman dan pasangan musuh yang berbagi mobil yang sama.

Dengan dua hal ini, komputer kuantum Anda akan mengeluarkan salah satu solusi terbaik dalam beberapa milidetik. Dalam hal ini, itu 001 atau 110 dengan skor 1.

Sekarang, secara teori, komputer kuantum dapat menemukan salah satu solusi terbaik setiap kali dijalankan.

Namun, pada kenyataannya, ada kesalahan saat menjalankan komputer kuantum. Jadi, alih-alih menemukan solusi terbaik, ia mungkin menemukan solusi terbaik kedua, solusi terbaik ketiga, dan seterusnya.

Kesalahan ini menjadi lebih menonjol karena masalahnya menjadi lebih dan lebih kompleks.

Jadi, dalam praktiknya, Anda mungkin ingin menjalankan operasi yang sama pada komputer kuantum puluhan kali atau ratusan kali. Kemudian pilih hasil terbaik dari banyak hasil yang Anda dapatkan.

Bagaimana Skala Komputer Kuantum

Bahkan dengan kesalahan yang saya sebutkan, komputer kuantum tidak memiliki masalah skala yang sama dengan komputer biasa.

Ketika ada 3 orang yang perlu kita bagi menjadi dua mobil. Jumlah operasi yang perlu kita lakukan pada komputer kuantum adalah 1. Ini karena komputer kuantum menghitung skor semua konfigurasi pada saat bersamaan.

Ketika ada 4 orang, jumlah operasi masih 1.

Ketika ada 100 orang, jumlah operasi masih 1. Dengan satu operasi, komputer kuantum menghitung skor semua 2¹⁰⁰ ~ = 10³⁰ = satu juta juta juta juta juta konfigurasi. Pada saat yang sama.

Seperti yang saya sebutkan sebelumnya, dalam praktiknya, mungkin terbaik untuk menjalankan komputer kuantum Anda puluhan kali. Atau ratusan kali dan memilih hasil terbaik dari banyak hasil yang Anda dapatkan.

Namun, ini masih jauh lebih baik daripada Mengatasi masalah yang sama pada komputer biasa. Dan harus mengulangi jenis perhitungan yang sama satu juta juta juta juta juta kali.…

4 Cara Membuat Komputer Quantum Lebih Besar

Cryochips oleh Intel, Seeqc, dan lainnya dapat membantu skala komputer kuantum

Ketika para peneliti berusaha untuk meningkatkan kapasitas komputer kuantum. Mereka mengalami masalah yang dimiliki banyak orang setelah liburan besar: Tidak ada cukup ruang di lemari es.

Prosesor komputer kuantum saat ini harus beroperasi di dalam ruang cryogenic mendekati nol mutlak. Tetapi elektronik yang diperlukan untuk pembacaan dan kontrol jangan bekerja pada suhu seperti itu. Jadi sirkuit itu harus berada di luar kulkas. Untuk sistem sub-100-qubit hari ini, masih ada cukup ruang untuk pemasangan kabel khusus untuk membuat koneksi. Tetapi untuk sistem jutaan qubit di masa mendatang, tidak akan ada cukup ruang. Sistem seperti itu akan membutuhkan chip kendali daya ultralow yang dapat beroperasi di dalam lemari es. Para insinyur meluncurkan beberapa solusi potensial pada bulan Desember selama Pertemuan Perangkat Elektron Internasional IEEE (IEDM), di San Francisco. Mulai dari yang akrab hingga yang benar-benar eksotis.

CryoCMOS

Mungkin cara paling mudah untuk membuat kontrol cryogenic untuk komputer kuantum adalah dengan memodifikasi teknologi CMOS. Tidak mengherankan, itu adalah solusi Intel. Perusahaan meluncurkan chip CMOS cryogenik yang disebut Horse Ridge. Yang menerjemahkan instruksi kuantum-komputer ke dalam operasi qubit dasar, yang dikirimkan ke prosesor sebagai sinyal gelombang mikro.

Horse Ridge dirancang untuk bekerja pada 4 kelvin. Suhu yang sedikit lebih tinggi daripada chip qubit itu sendiri, tetapi cukup rendah untuk duduk di dalam kulkas bersamanya. Perusahaan menggunakan proses manufaktur FinFET 22-nanometer untuk membangun chip, tetapi transistor yang membentuk sirkuit kontrol membutuhkan rekayasa ulang yang substansial.

“Jika Anda menggunakan transistor dan mendinginkannya hingga 4 K. Itu bukan kesimpulan bahwa itu akan berhasil,” kata Jim Clarke, direktur perangkat keras kuantum di Intel. “Ada banyak karakteristik mendasar dari perangkat yang bergantung pada suhu.”

Yang lain bekerja di jalur yang sama. Google mempresentasikan sirkuit kontrol CMOS cryogenik pada awal tahun 2019. Dalam penelitian yang belum ditinjau oleh rekan pada saat pers, Microsoft dan kolaboratornya mengatakan. Mereka telah membangun chip kontrol CMOS 100.000-transistor yang beroperasi pada 100 milikel.

Microrelays

Di sirkuit logika, transistor bertindak sebagai sakelar, tetapi mereka bukan satu-satunya perangkat yang melakukannya. Insinyur di laboratorium Tsu-Jae King Liu di University of California, Berkeley. Telah mengembangkan relay elektromekanis skala mikrometer sebagai alternatif tenaga ultralow untuk transistor. Mereka terkejut menemukan bahwa perangkat mereka beroperasi lebih baik pada suhu 4 K daripada pada suhu kamar.

Pada suhu kamar, perangkat mengalami beberapa keanehan mekanis. Pertama, oksigen sekitar dapat bereaksi dengan permukaan elektroda relay. Seiring waktu, reaksi ini dapat membentuk lapisan dengan resistensi tinggi, membatasi kemampuan perangkat untuk melakukan arus. Tetapi pada suhu cryogenic, oksigen membeku di udara, sehingga masalah itu tidak ada.

Kedua, kontak dalam relay skala mikro cenderung saling menempel. Ini muncul sebagai efek histeresis: Relai terbuka pada tegangan yang sedikit berbeda dari yang ditutupnya. Tetapi karena kekuatan perekat lebih lemah pada suhu cryogenic, histeresis kurang dari 5 persen dari apa itu pada suhu kamar.

“Kami tidak menduga sebelumnya bahwa perangkat ini akan beroperasi dengan baik pada suhu cryogenic,” kata Liu. Yang memimpin penelitian yang dipresentasikan di IEDM oleh mahasiswa pascasarjananya Xiaoer Hu. “Kalau dipikir-pikir, kita seharusnya punya.”

Logika Kuantum Fluks Tunggal

Hypres, di Elmsford, N.Y., telah mengkomersialkan IC kriogenik selama beberapa tahun. Mencari untuk mengarahkan teknologi logika single-flux quantum (RSFQ) yang cepat. Ke dalam dunia komputasi kuantum, perusahaan baru-baru ini mengeluarkan sebuah startup yang disebut Seeqc.

Dalam RSFQ dan versi kuantumnya, logika SFQuClass. Pulsa tegangan terkuantisasi diblokir, dilewati, atau dialihkan oleh persimpangan Josephson. Jenis perangkat superkonduktor yang sama yang membentuk sebagian besar chip komputer kuantum saat ini. Pada tahun 2014 fisikawan di University of Wisconsin-Madison pertama kali menyarankan bahwa pulsa ini dapat digunakan. Untuk memprogram qubit, dan ilmuwan Seeqc telah berkolaborasi dengan mereka dan ilmuwan Universitas Syracuse sejak 2016.

Seeqc sekarang merancang seluruh sistem menggunakan teknologi. Chip kontrol-digital, koreksi-kesalahan, dan pembacaan yang dirancang. Untuk bekerja pada 3 hingga 4 K dan chip terpisah yang dirancang untuk bekerja pada 20 milikel. Untuk berinteraksi dengan prosesor kuantum.

Semimetal Weyl

Komputasi kuantum sudah aneh, tetapi mungkin dibutuhkan beberapa teknologi yang bahkan lebih aneh untuk membuatnya bekerja. Para ilmuwan di Lund University, di Swedia, dan di IBM Research – Zurich telah merancang perangkat baru. Yang disebut penguat semimetal Weyl yang mereka katakan bisa membawa elektronik pembacaan lebih dekat ke qubit. Jangan khawatir jika Anda tidak tahu apa itu semimetal Weyl. Ada hal-hal tentang bahan-bahan ini yang bahkan para ilmuwan coba buat perangkat dari mereka tidak sepenuhnya mengerti.

Apa yang mereka tahu adalah bahwa bahan-bahan ini, seperti tungsten diphosphide. menunjukkan magnetoresistensi yang sangat kuat. Tergantung suhu ketika didinginkan hingga di bawah sekitar 50 K. Perangkat yang disimulasikan memiliki elektroda gerbang yang menghasilkan medan magnet di dalam semimetal Weyl. Menyebabkan resistensi untuk beralih dari kecil ke besar dalam hitungan picoseconds. Menghubungkan input dari qubit ke perangkat dapat membuat amplifier dengan gain tinggi yang hanya menghasilkan 40 microwatt. Itu bisa cukup rendah untuk amplifier untuk hidup di bagian kulkas dekat dengan tempat tinggal qubit itu sendiri.…

Komputer pertama berharga jutaan dolar dan dikunci di dalam ruangan yang dilengkapi sirkuit listrik khusus dan AC. Satu-satunya orang yang dapat menggunakannya telah dilatih untuk menulis program dalam bahasa komputer tertentu. Saat ini, interaksi berbasis gerakan, menggunakan bantalan multisentuh dan layar sentuh. Dan eksplorasi ruang 3D virtual memungkinkan kita berinteraksi dengan perangkat digital. Dengan cara yang sangat mirip dengan cara kita berinteraksi dengan objek fisik.

Dunia baru yang imersif ini tidak hanya terbuka untuk dialami lebih banyak orang; itu juga memungkinkan hampir semua orang untuk melatih kreativitas dan kecenderungan inovatif mereka sendiri. Kemampuan ini tidak lagi bergantung pada ahli matematika atau ahli pengkodean. “A-Frame” dari Mozilla membuat tugas membangun model realitas virtual yang kompleks menjadi jauh lebih mudah bagi pemrogram. Dan perangkat lunak “Kuas Virtual” Google memungkinkan orang untuk membangun dan mengedit dunia 3D tanpa keahlian pemrograman sama sekali.

Penelitian saya sendiri berharap dapat mengembangkan fase berikutnya dari interaksi manusia-komputer. Kami memantau aktivitas otak orang-orang secara real time dan mengenali pemikiran tertentu (tentang “pohon” versus “anjing” atau topping pizza tertentu). Ini akan menjadi satu lagi langkah dalam perkembangan sejarah yang telah membawa teknologi ke massa. Dan akan semakin memperluas penggunaannya di tahun-tahun mendatang.

Mengurangi Keahlian yang Dibutuhkan

Dari komputer awal yang bergantung pada bahasa pemrograman khusus mesin. Peningkatan besar pertama yang memungkinkan lebih banyak orang menggunakan komputer adalah pengembangan bahasa pemrograman Fortran. Ini memperluas jangkauan programmer menjadi ilmuwan. Dan insinyur yang merasa nyaman dengan ekspresi matematika. Ini adalah era kartu berlubang, ketika program ditulis dengan melubangi stok kartu. Dan keluarannya tidak memiliki grafik – hanya karakter keyboard.

Pada akhir 1960-an, pembuat plot mekanis membiarkan pemrogram menggambar gambar sederhana dengan menyuruh komputer menaikkan atau menurunkan pena. Dan memindahkannya ke jarak tertentu secara horizontal atau vertikal di atas selembar kertas. Perintah dan grafiknya sederhana, tetapi bahkan menggambar kurva dasar memerlukan pemahaman trigonometri. Untuk menentukan interval yang sangat kecil dari garis horizontal dan vertikal yang akan terlihat seperti kurva setelah selesai.

Tahun 1980-an memperkenalkan apa yang telah menjadi antarmuka jendela, ikon, dan mouse yang sudah dikenal. Itu memberi para nonprogramer waktu yang jauh lebih mudah untuk membuat gambar – sedemikian rupa sehingga banyak penulis. Dan seniman komik berhenti menggambar dengan tinta dan mulai bekerja dengan tablet komputer. Film animasi menjadi digital, karena programmer mengembangkan alat berpemilik yang canggih untuk digunakan oleh animator.

Alat yang lebih sederhana tersedia secara komersial untuk konsumen. Pada awal 1990-an pustaka OpenGL memungkinkan pemrogram untuk membangun model digital 2D dan 3D. Dan menambahkan warna, pergerakan dan interaksi ke model ini.

Bentuk Baru Tampilan 3D

Dalam beberapa tahun terakhir, tampilan 3D telah menjadi jauh lebih kecil. Dan lebih murah daripada CAVE multi-juta dolar dan sistem imersif serupa di tahun 1990-an. Mereka membutuhkan ruang dengan lebar 30 kaki, panjang 30 kaki. Dan tinggi 20 kaki agar sesuai dengan sistem proyeksi belakang mereka. Sekarang pemegang smartphone dapat memberikan tampilan 3D pribadi dengan harga kurang dari US $100.

Antarmuka pengguna juga menjadi lebih kuat. Bantalan multisentuh dan layar sentuh mengenali gerakan beberapa jari di permukaan, sedangkan perangkat seperti Wii. Dan Kinect mengenali gerakan lengan dan kaki. Sebuah perusahaan bernama Fove telah bekerja untuk mengembangkan headset VR yang akan melacak mata pengguna. Dan yang akan, di antara kemampuan lainnya, memungkinkan orang melakukan kontak mata dengan karakter virtual.

Merencanakan Jangka Panjang

Penelitian saya sendiri membantu mengarahkan kita menuju apa yang disebut “komputasi dengan kecepatan berpikir”. Proyek open-source berbiaya rendah seperti OpenBCI memungkinkan orang menyusun neuroheadset mereka sendiri yang menangkap aktivitas otak secara noninvasif.

Sepuluh hingga 15 tahun dari sekarang, sistem perangkat keras/perangkat lunak. Yang menggunakan neuroheadset semacam itu dapat membantu saya dengan mengenali kata benda yang telah saya pikirkan dalam beberapa menit terakhir. Jika itu memutar ulang topik dari pemikiran saya baru-baru ini. Saya dapat menelusuri kembali langkah-langkah saya dan mengingat pikiran apa yang memicu pikiran terbaru saya.

Dengan lebih banyak kecanggihan, mungkin seorang penulis bisa memakai neuroheadset murah, membayangkan karakter, lingkungan dan interaksi mereka. Komputer dapat menyampaikan draf pertama cerita pendek, baik sebagai file teks. Atau bahkan file video yang menunjukkan adegan dan dialog yang dihasilkan dalam pikiran penulis.

Bekerja Menuju Masa Depan

Begitu pikiran manusia dapat berkomunikasi langsung dengan komputer, dunia baru akan terbuka di hadapan kita. Suatu hari, saya ingin bermain game di dunia virtual yang menggabungkan dinamika sosial seperti di game eksperimental “Prom Week” dan “Façade” dan di game komersial “Blood & Laurels”.

Jenis pengalaman ini tidak akan terbatas pada permainan game. Platform perangkat lunak seperti Versu yang disempurnakan dapat memungkinkan saya untuk menulis jenis game tersebut.  Mengembangkan karakter di lingkungan virtual yang sama yang akan mereka tempati.

Bertahun-tahun yang lalu. Saya membayangkan aplikasi yang dapat dimodifikasi dengan mudah yang memungkinkan saya memiliki tumpukan kertas virtual. Yang melayang di sekitar saya sehingga saya dapat dengan mudah mengambil. Dan menelusuri untuk menemukan referensi yang saya perlukan untuk sebuah proyek. Saya suka itu. Saya juga akan sangat menikmati bermain “Quidditch” dengan orang lain. Sementara kita semua mengalami sensasi terbang melalui monitor yang dipasang di kepala. Dan mengontrol sapu kita dengan memiringkan dan memutar tubuh kita.

Setelah rekaman gerak berbiaya rendah tersedia, saya membayangkan bentuk-bentuk baru penceritaan digital. Bayangkan sekelompok teman memerankan sebuah cerita, lalu mencocokkan tubuh mereka. Dan gerakan mereka yang ditangkap dengan avatar 3D untuk menghidupkan kembali kisah tersebut di dunia sintetis. Mereka dapat menggunakan beberapa kamera virtual untuk “memfilmkan” aksi dari berbagai perspektif, dan kemudian membuat video.

Kreativitas semacam ini dapat menghasilkan proyek yang jauh lebih kompleks, semua disusun dalam benak pembuat konten dan dijadikan pengalaman virtual. Sejarawan amatir tanpa keterampilan pemrograman suatu hari nanti mungkin dapat membangun sistem augmented reality. Di mana mereka dapat menempatkan gambar-gambar pilihan dunia nyata dari foto bersejarah. Atau model digital bangunan yang sudah tidak ada lagi ke pemandangan dunia nyata. Akhirnya mereka dapat menambahkan avatar yang dapat digunakan untuk berkomunikasi dengan pengguna. Seiring kemajuan teknologi dan semakin mudah digunakan, diorama yang dibuat dari karton, tanah liat pemodelan. Dan ranting oleh anak-anak 50 tahun yang lalu suatu hari nanti dapat menjadi ruang virtual seukuran kehidupan yang dapat dieksplorasi.…