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我正在等待我们正在构建的新型计算范式的几项专利通过——但还是想分享一些经验和见解。 计算机可以计算宇宙中的任何算法吗？当我们意识到宇宙的记忆是有限的，并且每一个不可逆的比特翻转都会转化为热量时，这甚至是真的吗？ 我将普遍性的抽象主张视为指导理想，然后问问在接触到兰道尔和贝肯斯坦之后，什么得以幸存。只有符合能量和记忆预算的计算才会发生，因此获胜的方式必须最大限度地压缩每个比特的含义，并最大限度地减少擦除。 这促使我使用一个简单的视角。计算依赖于连通性，而不是坐标。如果我在一张橡胶片上画一个电路，并拉伸或揉皱这张片，而没有剪断任何导线，程序也不会改变。只有重新布线才会改变行为。换句话说，逻辑存在于布线的拓扑类别中，而几何是表象。 一旦约束被编码为拓扑不变量，基于能量的模型预测流在图上就会胜过逐步生成。 想象一下，一个球在一个由网络本身雕刻的景观上滚动。搜索不会浪费比特来探索布线已经禁止的方向。引导取代了猜测，因此您移动更少的熵来达到相同的答案。 热力学也同意。因为我们只有在擦除信息时才付出代价，所以我将计算组织成大部分可逆的，将熵推到边界，并且只在学习真正需要遗忘时才擦除。吞吐量随后与边界而不是与体积成比例，与全息术相呼应。 在有限的宇宙记忆中，明智之举是存储结构而不是原始状态，将含义压缩成边界可以承载的不变量。 消息传递最终变成了朴素的规范传输。将边视为连接，将循环视为整体循环。围绕一个循环累积的相位强制执行全局一致性，而无需全局监督者。小的扰动无关紧要，除非它们将系统跳到不同的拓扑类别，这就是鲁棒性从布线本身出现的原因。 那么，计算机可以计算宇宙中的任何算法吗？从抽象意义上讲，是的。从物理意义上讲，它可以计算适合时间、能量和记忆的子类，并且当它依赖于拓扑时，它表现最佳。我现在将有用的计算视为同伦搜索——从正确的类别开始，在其中变形，并且仅当您选择不同的类别时才重新布线。 这尊重了宇宙的信息限制，并用守恒的结构换取了昂贵的比特，这就是我相信它是真的原因。

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