我我从来没见过你读这篇文章用的电脑，但我可以告诉你很多有关它的事情。它靠电运行。它使用二进制逻辑来执行程序指令。它使用被称为半导体的材料传送信息。它的大脑是建立在集成电路芯片上的，芯片上装有被称为晶体管的微小开关。
自第一台现代数字计算机问世以来的近70年里，上述规格几乎已成为计算的代名词。但事实并非如此。计算机不是由一组特定的硬件来定义的，而是由能够接收信息作为输入来定义的;以某种可控的方式改变或“处理”信息;并输出新的信息。这些信息和处理这些信息的硬件可以采取几乎无穷无尽的物理形式。近两个世纪以来，科学家和工程师们对各种设计进行了试验，这些设计包括机械齿轮、化学反应、流体流动、光、DNA、活细胞和合成细胞。
这些现在非常规的计算方法共同形成了一个直观命名的领域，嗯，非常规计算。一位专家将其定义为“那些已经被遗忘或尚未发现的事物”的研究。因此，这是一个既过时又超前的领域。
但是，考虑到传统计算的惊人成功，现在有了大规模制造业的支持，为什么还要研究非传统的计算技术呢?研究人员说，答案是，在不久的将来，其中一种或多种技术可能会成为常规技术。自20世纪60年代中期以来，摩尔定律(Moore’s Law)就一直成立，该定律指出，在给定尺寸的半导体芯片上，可以容纳的晶体管数量大约每两年翻一番。但过去的进步并不能保证未来的成功:进一步的小型化尝试将很快遇到量子物理的硬障碍，因为晶体管变得如此之小，它们不再能用传统材料制造。到那个时候，可能不超过10年，我们需要新的想法。
那么，未来我们的电脑、电话、汽车和洗衣机将采用哪种非常规技术呢?这里有一些可能性。
Scott Aaronson巧妙:
麻省理工学院(MIT)的理论计算机科学家和教授斯科特·阿伦森(Scott Aaronson)经营着一个名为“shtetel - optimized”的流行博客。这是一个奇怪的标题，因为它专注于计算复杂性。当我问亚伦森两者之间的联系时，他回答说……阅读更多
化学计算
化学反应似乎是一种自然的计算范式:它有输入(反应物)和输出(产物)，在反应本身发生了某种处理过程。虽然许多反应只能朝一个方向进行，限制了它们作为计算机(通常需要一次又一次地运行程序)的潜力，但俄罗斯科学家鲍里斯·别洛乌索夫(Boris Belousov)和阿纳托利·扎博茨基(Anatoly Zhabotinsky)在20世纪50年代和60年代发现了一类按时间振荡的化学反应，被称为“BZ反应”。
20世纪90年代，布里斯托尔西英格兰大学的安德鲁·阿达马特兹基(Andrew Adamatzky)在别洛乌索夫和扎波茨基的基础上，与同事们一起开发了一种方法，可以激发BZ与卤化银离子的反应，并用光控制化学波的传播。通过使不同的波阵面相互作用，研究人员开发出了执行基本计算逻辑的方法。信息可以通过不同化学物质在特定位置的浓度读出。
Adamatzky说，化学计算自然是平行的，计算在反应前沿的每个位置同时进行。它适用于某些需要同时探索大量可能性的问题，如计算迷宫或街道地图中的最短路径。但是，他承认，这是缓慢的:化学反应在秒或分钟的时间尺度上进行，而不是我们在电路中习惯的纳秒。因此，目前没有商业技术使用化学计算。但受化学计算实验的启发，研究人员已经开发出更快的半导体电路。
最近，Adamatzky将他的注意力转向了一种生物媒介:黏菌多头绒泡菌．和BZ化学物质一样，黏菌是空间问题的专家。Adamatzky补充说，与挑剔的化学物质相比，它们更容易进行实验，并且可以解决比化学物质所能解决的更广泛的问题。
湿件计算
没有什么比“湿”这个词更不适合现代计算机了。但是，在人类第一次想到在硅上蚀刻电路之前的数十亿年里，湿件一直是大自然的计算媒介。细胞可以被认为是一种计算机，其中DNA提供信息储存，RNA代表输入，核糖体进行处理，蛋白质构成输出。数亿年前，随着神经元的进化，湿件迈出了一大步。神经元是一种接受化学输入，将其转化为移动的电信号，并输出进一步的化学信号的细胞。在某种程度上，我们选择建立一个全新的、无机的计算架构，而不是使用自然建立的有机架构，这是非常了不起的。
但细胞虽然功能多样，却很难编程。1999年，生物医学工程师威廉·迪托(William Ditto)和他的同事们一起迈出了早期的一步，编写了一个由水蛭神经元制成的简单计算机，可以将两个数字相加。迪托当时在佐治亚理工学院(Georgia Institute of Technology)，现在在夏威夷大学(University of Hawaii at Manoa)工作。他们用插入的探针控制神经元的电状态。但Ditto说，活细胞比电子电路更难操作，将湿件放大到完全功能的计算电路是一个主要挑战。
最近，Ditto已经不再研究实际的细胞，而是研究模拟细胞的电路。细胞和基因网络的优势之一是它们是非线性或“混沌”系统，这意味着它们对微小变化的输入做出非常不同的反应。混沌电路对初始条件的敏感性可能使其输出不可靠，但Ditto说他已经找到了一种方法，将其转化为一种力量。“事实证明，我们可以用这种敏感性来设计，让系统很容易地停留在我们喜欢的模式上，”Ditto说。
同理，他还从自己的研究中剥离出了一家名为Chaologix的公司。它开发了一种受神经元启发、基于混沌的硅芯片，用于需要高度安全的应用。嵌入信用卡和其他应用程序的传统芯片会产生电磁场并消耗能量，从而向黑客泄露编码信息。同理，Chaologix芯片消耗能量的方式使得它更难被黑客入侵。
射流计算
微流体的领域是通过超薄通道传输微小体积的流体。斯坦福大学的Manu Prakash使用微流体来发展他所谓的“气泡逻辑”。信息可以编码为气泡是否出现在一个信道或另一个信道中，或者简单地编码为气泡在信道中是否存在。利用这些想法，普拉卡什建立了气泡处理逻辑门和简单电路。
杜克大学的Krishnendu Chakrabarty说，微流体可能不会取代硅作为通用计算平台:液体移动得太慢了。但是，如果输入的是液体，比如一滴血或湖水，那么微流体技术就提供了一种方法来处理它，而不必先将数据转换成电信号，这一步骤代价高昂。例如，一个血滴可以被分离，通过多个通道传送，并与多种化学物质同时反应，以扫描特定的疾病标记物或药物。流体相对较慢的速度并不是这类生化应用的障碍，因为化学反应以相似的速度进行。
未来的应用可能包括传统电子计算机控制、微流体数据处理和光学结果读出的混合。杜克大学(Duke University)的研究人员已经制造出一种芯片，在芯片中，电子电路利用微小的电力来控制液滴的运动，这种电力可以改变液滴是被微流体通道表面吸引还是排斥。12013年，生命科学技术公司Illumina收购了杜克大学微流体研究实验室(Duke’s Microfluidic Research Lab)的子公司Advanced Liquid logic。Chakrabarty说:“这是一个狭窄的、定义良好的应用领域。”但是，他补充道:“这个领域正在走向成熟。”
三元计算
到目前为止所讨论的技术与在计算机中表示和操作信息的物理设备有关。但是信息架构本身也可以是非传统的。二进制逻辑中常见的0和1有天然的优势——首先，以这种方式编码的信息即使在有很多噪声的信道中也能可靠地传输。(想想看，告诉别人灯是开着还是关着比告诉别人你设置的调光开关的亮度要容易得多。)而且二进制的硬件实现也更容易，特别是对于磁存储器来说，因为磁存储器现在才逐渐淡出人们的视线:磁铁是双极的，可以翻转180度。
三元逻辑——使用带有三个可能值的位(或“trits”)——是二进制的一种替代方法。数字可以是0、1和2，但是包含-1、0和1的“平衡三元”算法提供了一定的优势。一些人认为，在存储和处理信息方面，三元可能比二元或任何其他整数基更有效(使用一种称为“基数经济”的措施)。
然而，爱荷华大学的计算机科学家道格拉斯·琼斯说，即使在最好的情况下，这种优势也很小，而三元要与二元竞争需要克服的障碍很大。部分原因是没有人开发出有效的方法来在三元中实现一些基本的计算功能。例如，计算机使用所谓的“进位前移逻辑”对大数字进行加法运算，这种运算同时对每一列进行加法运算，比我们在小学学到的“波纹进位”运算速度快得多。三进制前视算法还不存在，而且也没有其他实用三进制所需的算法。
二进制逻辑也被整合到数千亿美元的计算基础设施中，而将这种基础设施用于三元计算需要从头开始。琼斯说:“兼容性的问题是，如果我现在手头有10亿美元，为什么我可能不会在这方面投资，期待任何投资回报。”
然而，一种叫做忆阻的新装置可能会促进三元计算。20世纪70年代初，加州大学伯克利分校的物理学家Leon Chua设想了一种电子电路元件，其电阻取决于最近流过它的电流。换句话说，该设备的电阻可以充当存储器。2008年，加州帕洛阿尔托惠普实验室的科学家报告说，在薄膜二氧化钛晶圆中检测到了这种记忆效应。从那时起，世界各地的科学家一直在努力开发一种可用于计算应用的大规模生产的忆阻器。因为记忆电阻器可以接受许多不同的电阻值，并且是非易失性的(换句话说，即使在电源关闭后，它们仍会继续存储信息)，所以它们可以以二进制、三元甚至更高数字的基数编码信息。记忆电阻器可能成为业界将摩尔定律延伸到硅晶体管时代之外的希望之一。
加布里埃尔·波普金(Gabriel Popkin)是马里兰州雷尼尔山的科学和环境作家。他曾为《纽约时报》《科学》《石板》和物理世界中,等等。
