A videojátékok megőrzése a játékipar egyik legkényesebb témája. Játékosok feltehetően szeretnék, ha a vállalatok megőriznék az általuk kiadott anyagokat, a valóság viszont teljesen más. A Video Game Industry Foundation friss felmérése alapján a 2010 előtti játékok mindössze 13,27 százaléka érhető el, ami kb. ugyanaz, mint a némafilmek vagy a második világháború előtti hangfelvételek esetében. Egy annyira népszerű és sikeres terület, mint a játékipar, ezt egyszerűen nem engedheti meg magának.

Néhány friss megőrzési kísérlet, például az Atari 50 némi bizakodásra ad okot, de hosszú még az út, a szektornak komolyan kell vennie az előtte álló ezirányú feladatokat.

A korlátozott elérhetőség több okkal magyarázható: technikai problémák, bonyolult jogi helyzet, jogtulajdonosok érdektelensége, digitális terjesztési platformok hosszútávú bizonytalansága.

Filmekhez és zenékhez hasonlóan, a jogi helyzet sok játék eltávolítását, újrakiadások ellehetetlenítését okozhatja. De megéri-e egyáltalán az újrakiadás, és ha igen, mennyi a garancia a digitális terjesztő hosszútávú üzemelésére?

Egyes szervezetek, például az ESA (Entertainment Software Association) lobbizása eleve meghiúsítja, hogy mások, köztük a VGHF (Video Game History Foundation) archiváljanak anyagokat. Szerintük a mostani gyakorlat elegendő, és maguk a cégek döntsenek játékok és franchise-ok archiválásáról, annak módjáról. Lényegében egyetlen vállalat, platform nem tehet a mai valóságról, a játéktörténelem zömének hozzáférhetetlenségéről. A válság az egész iparág válsága.

Bíztató jel egyes játékok újramaszterelése, az Atari 50 például így válhatott a cég „történelmi múzeumává.” A Nintendo online könyvtárát jövőbeli rendszerekkel igyekszik kompatibilissé tenni, egyes játékait pedig újra kiadja. Mások is jelentenek be hasonló törekvéseket, és az adott játék minőségétől függetlenül, ez dicséretes törekvés. Megint mások abbahagyott vagy megvalósítatlan opusokba igyekeznek új életet lehelni.

Úgy tűnik, egyes vállalatok (Digital Eclipse, Limited Games Run, Nintendo, Microsoft, Sony) számára történelmük, katalógusuk most fontosabb, mint tíz esztendeje volt. Archiválási szempontból viszont az iparágnak nyitottabbnak kellene lennie a könyvtárak és az archívumok felé, de a múlt megőrzése nyilván soha nem válik elsőszámú üzleti érdekké.

Néhány éve inkább csak elméleti kérdés volt, hogy a képgeneráló technikák gyakorlóadatai tükröznek, sőt felerősítenek sztereotípiákat elfogultságokat. A DALL-E-2, a Midjourney, a Stable Diffusion és más mesterségesintelligencia-alkalmazások térhódításával, széleskörű használatukkal a film-, a játékiparban, a marketingben, a bűnüldözésben és más területeken viszont nagyon is valós probléma lett. A félelem beigazolódott.

A homályos képeket „kiélesítő” Pulse 2020-ben Barack Obama exelnök arcát fehérként jelenítette meg. Ugyanabban az évben az ImageNet képadatbázisról több tanulmány megállapította, hogy sok kép szexista, rasszista, és gyűlöletre utaló címkék is szerepelnek benne. A frissítésnél eltüntették a kétes címkéket, és változatosabbá tették a gyűjteményt.

Márciusban a Lipcsei Egyetem és a Hugging Face közös anyagban mutatta ki, hogy a DALL-E-2 és a Stable Diffusion az amerikai munkaerőben túlreprezentálja a férfiakat.

A Stable Diffusion társadalmilag megbecsült állásokról szóló képein alig van nő, míg az alacsony keresetűeket és a bűnözőket ábrázolókon túl sok a színesbőrű személy – derült ki több kutatásból.

A modellt előzetesen a webről összeszedett, ötmilliárdnál több szöveg-kép páron gyakoroltatták. A kutatók promptjai (szöveges utasításai) alapján tizennégy foglalkozásról kellett háromszáz képet generálnia. A tizennégyből héthez (ügyvéd, orvos, mérnök stb.) hagyományosan a „jól fizetett”, a másik héthez (portás, gyorséttermi alkalmazott, tanár stb.) pedig a „rosszul fizetett” sztereotípiát társítjuk. Három negatív kulcsszót (rab, drogkereskedő, terrorista) megadva, szintén készíttettek képeket.

A bőrszínt dermatológusok által használt hat kategóriára osztották; háromba világosabb, a másik háromba sötétebb bőrű személyek tartoztak. A gendernél három kategóriával (férfi, nő, nem egyértelmű) dolgoztak. Az eredményeket az USA Munkastatisztikai Hivatalának a bőrszín és a gender szerinti megoszlást részletező adataival hasonlították össze. Kiderült, hogy a Stable Diffusion képei a társadalmi sztereotípiákat, és nem a valódi adatokat tükrözik vissza.

Sokkal több nő szerepelt az alacsonyan fizetett állásokat (pénztárosokat, mosogatókat, házvezetőket, szociális munkásokat) ábrázoló képeken, mint a valóságban. Az orvos-képeknek viszont csak hét, az ügyvéd-képeknek három százalékán láthatunk nőket, míg a valóságban az előbbiek 39, az utóbbiak 34 százaléka nő. A mérnököknél még rosszabb volt a helyzet: a Stable Diffusion mérnök-képei közül mindössze egyen látható nő, a realitás viszont 14 százalék lenne.

A rabok több mint nyolcvan százaléka, a drogkereskedők több mint fele sötétebb bőrű a Stable Diffusion képein, míg a terroristákhoz gyakran társított muszlim-sztereotípiákat: szakállat, fejfedőt. A szerzők ugyanakkor azt is megjegyezték, hogy a hat bőrszín-kategória nem kapcsolódik etnikumokhoz, tényleges bőrszín szerinti csoportokhoz.           

Tudósok közötti általános konszenzus, hogy a világegyetem egyrészt 13,7 milliárd éves, másrészt folyamatosan tágul. A tágulás folyamatát az úgynevezett vöröseltolódás illusztrálja.

A vöröseltolódás az elektromágneses hullámok hullámhosszának a kibocsátott hullámhosszhoz viszonyított növekedése. A jelenség a csillagászatban és az asztrofizikában azért fontos, mert a távoli galaxisok színképe eltolódik a vörös felé. A fény vörösebbé válik, ha egymástól távolodó pontok között mozog. (Az ellentétes folyamat, a hullámhossz rövidülése a kékeltolódás.)

Nem mindig volt ez az elfogadott elmélet. Fritz Zwicky svájci csillagász például azzal hökkentette meg 1929-ben a tudományos közvéleményt, hogy útja során a fény „elfárad”, és fényév-milliárdokon keresztül fokozatosan veszít energiájából.

Zwicky ellentmondásos elmélete nehezen egyeztethető össze a világegyetem korára és a tágulás mértékére vonatkozó adatokkal. A csillagászok zöme ezért is fogadja el a vöröseltolódást.

A világegyetem 13,7 milliárd éves kora annak ellenére is „hivatalos” marad, hogy Rajendra Gupta, az Ottawa Egyetem csillagásza leporolta Zwicky elméletét, és közös nevezőre hozta a két modellt. Végül arra a következtetésre jutott, hogy az univerzum 26,7 milliárd éves lehet, azaz majdnem kétszer öregebb, mint a jelenlegi mainstream tudományos álláspont tartja.

Ha elfogadjuk a „fáradt fény” és a táguló univerzum elméleteket, akkor a vöröseltolódás inkább hibrid jelenségként, mint csak a tágulás következményeként értelmezhető – magyarázza az ottawai tudós.

Elmélete részeként Gupta bevezette a részecskék egymás közötti interakcióját meghatározó fejlődő „csatolási állandók” fogalmát. Az állandók változhatnak az idők során, és a James Webb teleszkóp vöröseltolódás-megfigyelései a legkorábbi galaxisokról ezért variálódnak többszáz-millió és többmilliárd év között. Ezzel magyarázható, hogy a teleszkóp által megfigyelt legrégebbi galaxisok óriási tömegük ellenére a vártnál sokkal kisebbnek tűnnek.

A folyamatosan változó csatolási állandók a kozmológiai állandót felváltó, a világmindenség gyorsuló tágulását okozó új állandót is jelenthetnek – egyfajta anyagot vagy energiát, esetleg sötét anyagot.

A Volkswagen július hatodikán bejelentette, hogy a texasi Austinban elindítja első szövetségi állam szintű önvezető programját. A világhírű autógyártó korábbi próbálkozásai nem voltak sikeresek, most igyekszik megvetni a lábát az autonóm járművek piacán, és az Egyesült Államokra összpontosítanak.

A hippi-sztereotípiákban egyik főszereplő, ikonikus Microbus „spirituális” utódja, az ID Buzz elektromos mikrobusz a tesztalany. Év végéig tíz jármű járja be a texasi főváros közútjait, kezdéskor azonban csak kettőt tesztelnek. Pontos dátum nincs még, valamikor júliusban indítanak.

Nem lesz könnyű dolguk, mert a Volkswagen amerikai versenytársai (General Motors, Waymo stb.) túl sok felfordulást okoztak eddig, ráadásul a kudarcok után, nekik is van mit bizonyítaniuk, a sikerre pedig nincs garancia.

A nagyvállalat évek óta próbálkozik. Németországban saját vezetés-megosztó (ridesharing) szolgáltatását használva, többféle önvezető járművet teszteltek. 2019-ben (a Fordhoz hasonlóan) autóik MI-képességeinek növelésében bizakodva, össze akartak állni az évekig a terület világvezetőjének tartott Argo AI startuppal. 2022-ben mindkét autóipari nagyágyú letett a szándékáról, mire az Argo AI befejezte működését.

A Volkswagen most egy Jeruzsálem-székhelyű önvezetés specialista céggel, a Mobileye-jal szövetkezett, a vezetés-megosztó szolgáltatás használatát viszont nem tervezik. Helyette inkább a flottát szeretnék más vállalatoknak eladni.

A legtöbb önvezető járműhöz hasonlóan, az ID Buzz radarral, lidarral, kamerarendszerrel rendelkezik, és hogy ne térjen le az útról, a város gondosan feltérképezett pontjaihoz rendelik (geolokáció), legrosszabb esetben pedig, komolyabb biztonsági problémákat elkerülendő, humán vezetőt ültetnek a volánhoz.

A Volkswagen optimista, és már a jövőt tervezi: a következő három évben további négy amerikai várossal bővítenék a listát.

A mesterséges intelligencia fejlődésével, a modellek komoly tanulási kapacitásával, kormányok világszerte dolgoznak MI-stratégiákon. Július hatodikán és hetedikén, e tendencia jegyében, Genfben tartották az ENSZ égisze alatt a Nemzetközi Távközlési Egyesület, az ITU által szervezett AI for Good globális csúcstalálkozót.

A világ leghíresebb, az egészségügytől a popzenéig, szinte minden területen érintett ötvenegy robotja is szerepelt a vendéglistán. Az ENSZ legtöbb szervezete és befektetők is jelen voltak a fenntartható fejlődésre összpontosító rendezvényen. Megvitatták az emberiség előtt álló legnagyobb kihívásokat, köztük a 2030-as agendában megfogalmazott tizenhét Fenntartható Fejlesztési Célt.

Az MI kapcsán a felelős fejlesztés biztosításáról és támogatásáról beszéltek, és az ötvenegy illusztris robot, köztük kilenc humanoid ezt volt hivatott szemléltetni. Mindegyiket úgy szerelték fel és mára úgy alakították ki vagy át, hogy a fejlesztési célok szellemében segítsenek embereknek.

Grace (második kép, baloldalon), a Hanson Robotics és a SingularityNET közös fejlesztése idős személyek (és persze bárki más) egészségének megőrzésében nyújt támogatást, de oktatási szolgáltatásokat is nyújt. Az egyenlőtlenséget fogyatékkal élőkről való gondoskodással igyekszik csökkenteni. Jelenleg ő a földkerekség legfejlettebb egészségügyi robotja, érzelmeket tanúsít, állítólag empatikus is, száznál több nyelvet ért.

A szintén a Hanson Robotics által fejlesztett Sophia (első kép, második kép jobboldalon) évek óta közszereplő, most az ENSZ Fejlesztési Programjának Innovációs Nagykövete. Pont úgy néz ki, mint egy sci-fi hős.

Az Engineered Arts Amecája mesterséges intelligencia és mesterséges test fejlett, iteratív technológiákkal megvalósított szintézise. A platform szépen szemlélteti, hogy emberek a jövőben hogyan élhetnek, működhetnek együtt gépekkel.

A Genfi Egyetem Nadine-ja a világ egyik legélethűbb közösségi robotja, Hiroshi Ishiguro Geminoidja szintén ultra-realisztikus, a Neura Robotics 4NE-1-e kognitív szempontból talán a legfejlettebb szerkezet, az Ada Lovelace (született Ada Byron) előtt tisztelgő Ai-Da művész, Desdemona pedig rocksztár.

Július ötödikén fontos esemény történt a kínai számítástudományban: bejelentették az ország első otthon fejlesztett nyílt forráskódú operációs rendszerét. Az oprendszer neve OpenKylin, rendeltetése, hogy Kína csökkentse infokommunikációs függőségét az amerikai technológiáktól.

Az Egyesült Államoktól független operációs rendszer fejlesztése évek óta kiemelt cél volt. A „chipháború” kitörése óta pedig Kína, amennyire lehetséges, még inkább el akar szakadni a terület világelső nagyhatalmától.

Az OpenKylin a szintén nyílt forrású Linux operációs rendszeren alapul. A fejlesztésben több mint négyezren vettek részt (számos vállalat és más szervezet is), és az ország űrprogramjában, valamint egyes iparágakban, mint például az energetika, illetve a pénzügyi szektorban máris használják. Az egyik legfőbb támogató az Ipari és Technológiai Minisztérium által felügyelt Kínai Ipari Vezérlőrendszerek Cybervészhelyzet-reagáló Csapata volt.

Legalább tucatnyi kínai cég próbál a Microsoft Windowsát és az Apple MacOS-ét helyettesítő rendszert fejleszteni. Egyikük, a UnionTech Software Technology Unity nevűn dolgozik.

Most viszont itt van az egyébként angolul is egész jól működő OpenKylin. Évek óta dolgoznak rajta, egyik változatáról, a 0.9.5-ről januárban írtak, az 1.0 kódnevét pedig az ország legnagyobb folyójáról, a Jangcéről kapta.

A Firefox az alapértelmezett webböngésző, a WPS Office az irodai programcsomag. A kínai nyelvű app store-ban változatos alkalmazások szerezhetők be (a mobil szekcióban androidos appok). A korábbi változatokhoz hasonlóan, a mostani tálcáján is van időjárás-alkalmazás (igaz, csak kínai városokkal), hangasszisztens stb. VPN (Virtual Private Network) is konfigurálható, viszont csak korlátozottan használható.

   Egy iparági beszámoló alapján, az operációs rendszerek helyi piaca nagyon masszív, hozzávetőleg 15,5 milliárd jüan (2,1 milliárd amerikai dollár) értékű.

A Microsoftnál és a Google-nál egy ideje majdnem minden a szöveggenerálásról szól, miközben a Meta még semmilyen zászlóshajónak nem nevezhető generatív MI-terméket nem mutatott be, és eléggé lemaradt a versenyfutásban. A generatív mesterséges intelligencia gyors térnyerése felboríthatja a techvilág rendjét. A Meta hirtelen védekező pozícióban találta magát, pedig komoly összegeket fektettek nagy nyelvmodellekbe (large language models, LLM), képmodellekbe.

A személyzet változása, nem megfelelő prioritások, nem elegendő számítási kapacitás és a korábbi események (a Facebook-felhasználók adataival dolgozó Cambridge Analytica szerepe a 2016-os brexit-szavazásban és amerikai elnökválasztásban, majd a látványosat bukó nyelvmodellek) miatti óvatosság lehetnek az okok – derül ki a Wall Street Journal névtelenségüket megőrző mostani és korábbi, tucatnyi Meta-dolgozóval folytatott beszélgetéseiből.

Tavaly több, LLM-eken dolgozó kutató távozott a cégtől. Állítólag az „MI-főnök”, Yves LeCun nem rajong a nyelvmodellekért, és kevés számítási kapacitást adtak ilyen célokra, ráadásul nincs elég mérnök, inkább tudósokat alkalmaznak. A kutatásokat előnyben részesítik a terméktervezéssel szemben, ami szintén nem kedvez az LLM-fejlesztésnek.

Közbejött még a csúcsminőségű MI-chipek hiánya, míg a rendelkezésre állókat – és más forrásokat is – inkább szétszórt projektek, semmint egységes stratégia megvalósításának szolgálatába állították. Tavaly két LLM-jük, a Galactica és a BlenderBot 3 is óriásit bukott, ami szintén nem inspirálja a vállalatot ezirányú fejlesztésekre.

Ugyanakkor tisztában vannak a helyzettel, és próbálnak tenni ellene. Az utóbbi hetekben több MI-terméket jelentettek be: chatbotot a Messengerhez és a WhatsApphoz, fényképszerkesztőt az Instagramhoz, termelékenység-asszisztenst belső használatra.

A mostanában Elon Muskkal rivalizáló, ellen-Twittert indító Mark Zuckerberg még februárban a közvetlenül Chris Cox termékmenedzser-nagyfőnök alá tartozó, új generatív MI-csoportról beszélt. Modellek gyakoroltatásával, és termékekbe (Facebook, Instagram, WhatsApp) integrálásukkal foglalkoznak.

Talán jobban oda kellene figyelniük a többszáz személyből álló, fókuszált csapattal diszruptív technológiát fejlesztő OpenAI-ra. A modellt máris több cég követi, átstrukturálva magát, és kutatók által futtatott különböző kisebb projektek helyett, kutatókból és mérnökökből álló, kevesebb, de masszívabb projektekkel foglalkozó, nagyobb munkacsoportokat szerveznek. Üzleti szempontból ez a modell még akkor is ígéretesebb, ha egyesek inkább a kutatói szabadsághoz ragaszkodnak, és távoznak az adott vállalattól.

Fei-Fei Li, a Stanford Egyetem ismert mesterségesintelligencia-kutatója 2007-ben, még a Princeton Egyetemen – a közösségi ötletbörzén (crowdsourcing) alapuló adatannotálás úttörőjeként –, képfelismerő betanításához, a képek számát tízezrekről milliókra növelte. A munkához az Amazon Mechanikus Török platformja többezer dolgozójának szolgáltatását vették igénybe.

Így született meg a gépi látás kulcsfontosságú adatsora, az ImageNet.

Csúcsteljesítményű mesterségesintelligencia-rendszerek fejlesztése nagymértékben függ a pontosan annotált adatoktól. A gazdaságos címkézés a szolgáltatókat a tevékenység automatizálására ösztönzi, a dolgozók pedig lassan lemorzsolódnak. A címkézést kevésbé tekintik hivatásnak, sokkal inkább alkalmi állásnak.

A szolgáltatók (Centaur Labs, Remotasks, Surge AI stb.) automatizált rendszerekkel kezelik világszerte a munkaerőt. A dolgozók képesítési vizsgákon, képzésen, teljesítmény-ellenőrzésen vesznek részt olyan feladatok elvégzéséhez, mint határoló keretek rajzolása, közösségi médiumokban kifejezett érzelmek osztályozása, videoklipek értékelése a szexuális tartalom alapján, hitelkártya-tranzakciók tanulmányozása, chatbotok válaszának pontozása, különféle arckifejezésű szelfik feltöltése stb.

A bérezésben nagyok az eltérések: Kenyában egy dollár per óra, az USA-ban huszonöt dollár vagy több is lehet ugyanannyi időre. Ha egy feladathoz speciális ismeretek szükségesek, és fárasztó is, az illető akár háromszáz dollárt is kaphat érte.

Az ügyfelek üzleti titkait megőrzendő, a munkáltatók az ügyfél, az alkalmazás vagy a funkció azonosítása nélkül adnak ki megbízásokat. A dolgozók nem ismerik az általuk készített címkék rendeltetését, és óva intik őket, hogy a munkájukról bárkinek is beszéljenek.

A feladatok sokszor nem egyértelműek. Például ha ember által viselt ruhát kell felcímkézni, próbababán vagy rajzfilmben látottak kiesnek. De mi van, ha tükörképet látnak, vagy mondjuk, a páncél öltözéknek számít, vagy sem?

Mivel a fejlesztők folyamatosan iterálják modelljeiket, a címkézés szempontjai változnak, és a dolgozóknak az egyre több kivételről sem szabad megfeledkezniük.

A munkabeosztás sporadikus, kiszámíthatatlan. Azt sem lehet tudni, mikor és milyen lesz, meddig tart a következő megbízás, mennyit fizetnek érte. Ennyi bizonytalanság demoralizál.

Sok adatcímkéző titkos WhatsApp csoportokban információk megosztásával, tanácsok kérésével vezeti le a stresszt. Együtt tanulnak meg trükköket, például hogyan használjanak MI-modelleket munkájuk elvégzésére. Tartózkodási helyüket titkolva, proxi szervereken kapcsolódnak, több álnéven tartanak fenn felhasználói fiókokat, máskülönben könnyen elveszítenék alkalmi munkáikat.

Pedig az adatközpontú fejlesztések miatt az ügyes címkézők felértékelődnek, és ha MI-kutatók viszonylag kevés példával akarnak jól működő rendszereket építeni, a kiválasztás és az annotálás kulcsfontosságúvá válik.

A Rochester Egyetem kutatói chipléptékű optikai kvantumszimulációs rendszert fejlesztettek, amellyel sokat segíthetnek abban, hogy a jövőben nagyobb léptékben, és ne csak kísérleti szinten valósíthassanak meg ilyen rendszereket.

De mire is jó ez a fejlesztés?

Arra, hogy komoly lépést tettek vele komplex természeti jelenségeket kvantumszinten szimulálni képes számítógépek felé. Mivel az ilyen típusú szimulációk túl nehézkesek vagy kivitelezhetetlenek hagyományos komputerekkel, fotonika-alapú kvantumszámítási rendszerek jelenthetik a megoldást.

Kvantumszámítógépek fejlesztésének egyik célja kvantumrendszerekhez hatékony szimulátorok kidolgozása. Az utóbbi esztendők fotonikai fejlődése lehetővé tette a geometriai dimenzióktól kötetlenebb szimulációkkal való kísérletezést.

A Rochester Egyetem projektje is ezért lehet sikeres.  

A szimulációkat az összefonódott fotonok frekvenciájának vagy színének kontrollálásával, a fizikai világot utánzó szintetikus térben futtatták le. Ez a megközelítés különbözik a hagyományos foton-alapú számítási módszerektől. Azokban a fotonok útját kontrollálják, itt tulajdonságaikat. Másrészt az új módszerrel lényegesen kevesebb erőforrásra van szükség, és a fizikai lábnyom is drasztikusan csökken, tehát fenntarthatóbb.

A kutatók elmondták, hogy most sikerült először létrehozni kvantumszintű szintetikus kristályt. Módszerükkel szignifikáns mértékben nő a szintetikus tér dimenziója. Ezzel válik lehetővé több kvantumszintű jelenség, mint például az összefonódott fotonok mozgásának szimulálása.

A rendszer jóval bonyolultabb jövőbeli szimulációk alapja lehet. A kísérlet bebizonyította, hogy a megközelítés működőképes, és a kutatók izgatottan várják, hogy újabb számítási feladatokat szimuláljanak vele.

Az egyelőre inkább csak elméleti optikai vagy fotonikus – digitális – számítógép nem elektronokat, hanem fotonokat használ az információfeldolgozáshoz. A Cambridge-i Microsoft Kutatólabor viszont bemutatta a világ első analóg optikai komputerét, amely fénysebességgel old meg optimalizálási problémákat. A gép ahelyett, hogy tranzisztorokkal bináris bitekké lyukasztaná a folyamatos adatokat, fotonokat és elektronokat is használ a feldolgozásukra.

Az élet minden területén szembesülünk optimalizálási problémákkal. Lényege, hogy egy folyamatnál a legkevesebb erőforrás-felhasználással érjük el a legnagyobb hasznot. Minél nagyobb a probléma, annál tovább tart a megoldás keresése, és még a világ leggyorsabb számítógépeinek is évekbe telik, mire komplex feladatokkal megbirkóznak.

A legklasszikusabb példa az utazó ügynök esete: tizenkét városba kell eljutnia, és mielőtt visszatérne a kiindulási helyre, úgy kell megtalálnia a legrövidebb utat, hogy egy várost csak egyszer érinthet. A városok számának növekedésével a lehetséges útvonalak száma is exponenciálisan nő. Heurisztikus algoritmusokkal hozzávetőleges megoldások ugyan születnek, és a problémák bináris absztrakciója miatt korlátozott hagyományos számítógépeknek egyelőre nincs is alternatívájuk.

A Microsoft-csapat – alternatívaként – kevert, bináris és folyamatos változókat használó absztrakciót javasol. Absztrakt interaktív gépet (AIM), egy analóg optikai számítógépet használva jutottak el eddig.

A fotonoknak azt az adottságát használták ki, hogy nem egymással lépnek interakcióba, hanem az anyaggal, amelyen áthaladnak, és így végeznek el olyan egyszerű matematikai műveleteket, mint az összeadás vagy a szorzás.

A vektor-mátrixszorzásokhoz fénytant és elektronikát használó fizikai rendszer felépítésével, a kutatók megtalálták az optimalizálási problémák megoldásához szükséges számítások gyors és hatékony végrehajtási módját. Ráadásul a rendszer alkotóelemeit úgy sikerült miniatürizálniuk, hogy apró, egy centis chipekben elférjenek. Az AIM nem nagyobb, mint egy rack szekrény. Az elsőgenerációs AIM számítógép akár hétbites pontosságot is elér.

A Microsoft a Barclays bankkal igyekszik a való világban, a pénzpiacon tesztelni a gépet. Napi többszázezer tranzakció optimalizálásán dolgoznak, az első próbálkozások sikeresek. A cég szerint optikai komputerekkel a szilícium-alapú számítások két nagy problémája, a Moore-törvény és a bináris számítások korlátai is kezelhetők.