Какие виды информации не могут обрабатывать современные компьютеры?

Коротко: компьютеры «спотыкаются» не только из-за слабого железа, но и из-за фундаментальных ограничений математики и физики. Вот какие виды информации они не могут обработать (или сделать это в принципе невозможно, или практически бессмысленно).

1. Принципиально невычислимое

• Задачи с ответом, которого нельзя получить никаким алгоритмом: классический пример — проблема остановки (можно ли заранее узнать, завершится ли произвольная программа).

• Неалгоритмизируемые объекты: «произвольное вещественное число» с бесконечной непредсказуемой дробной частью, требующее бесконечного описания.

• Полные версии некоторых задач логики (истинность в sufficiently мощных формальных системах) — недостижимы из-за теорем Гёделя о неполноте.

2. Информация, требующая бесконочной точности

• Точные значения непрерывных физических величин (реальные числа с бесконечным числом знаков). Цифровые машины всегда работают с конечной разрядностью — значит, только приближения.

• Дальнобойные предсказания хаотических систем (погода через много месяцев, детальная турбулентность далеко вперёд): из-за чувствительности к начальному состоянию маленькая ошибка измерения/квантизации быстро «взрывается».

3. Информация, которая физически недоступна

• Стертая/утраченная без следа: если данные не записывались или были термодинамически уничтожены, никакой «восстановитель» их не вытащит.

• Запертая физикой: например, квантовое «точное состояние» неизвестного кванта нельзя идеально скопировать (запрет клонирования), а некоторые сведения принципиально ограничены соотношением неопределённости.

• Недостижимая из-за пределов ёмкости и энергии: любой конечный компьютер ограничен памятью, пропускной способностью, тепловыделением и, в пределе, физическими лимитами вроде скорости света и максимальной плотности информации.

4. Информация, защищённая так, что «смысл» недоступен

• Современная криптография при корректной реализации: без ключа можно «обрабатывать» шифртекст (хранить, пересылать), но извлечь открытый смысл в разумные сроки — нет.

• Односторонние функции и хэши: по значению хэша практически невозможно восстановить исходные данные (за исключением перебора, который часто астрономически дорог).

5. Информация, обработка которой неосуществима на практике (ресурсно)

• Экспоненциально трудные задачи на больших размерах входа: переборные задачи, многие NP-полные/NP-трудные постановки (оптимизация маршрутов, раскраски графов, точные расклады задач планирования). Теоретически машина может «перемолоть» вход, но время/память растут так, что решение недостижимо во Вселенной.

• Полные переборы огромных пространств (например, «сломать» сильный ключ простым перебором) — технически определено, но фактически за пределами реалистичных ресурсов.

6. Информация без формальной спецификации смысла

• Двусмысленные, противоречивые, неполные описания, для которых нет чёткой задачи/критерия правильности. Компьютер может что-то вычислить, но не «знает», что именно считать правильным без формальной постановки.

• Чисто контекстные/человеческие смыслы, не сведённые к данным и правилам (например, «что автор хотел сказать?» без корпуса контекста) — без явной модели такие запросы не имеют вычислимой цели.

Итог: компьютеры не могут обрабатывать (в смысле — гарантированно вычислять смысл/точный ответ) невычислимую, требующую бесконочной точности, физически недоступную или криптографически скрытую информацию, а также задачи, где нет явной формализации или ресурсы взрываются до астрономических масштабов.