Машина должна работать, человек -
думать.
Принцип IBM
Сегодня я расскажу вам, что из себя
представляет искусственный интеллект.
Данная отрасль информатики получила своё
развитие благодаря известным
университетским центрам США:
Массачусетский технологический институт,
Технологический институт Карнеги в
Питтсбурге, Станфордский университет. В
общем исследователей искусственного
интеллекта, работающих над созданием
мыслящих машин, можно разделить на две
группы. Одних интересует чистая наука и для
них компьютер - лишь инструмент,
обеспечивающий возможность
экспериментальной проверки теорий
процессов мышления. Интересы другой группы
лежат в области техники: они стремятся
расширить сферу применения компьютеров и
облегчить пользование ими.
В настоящее время, однако, обнаружилось,
что как научные, так и технические поиски
столкнулись с несоизмеримо более
серьезными трудностями, чем представлялось
первым энтузиастам. На первых порах многие
пионеры искусственного интеллекта верили,
что через какой-нибудь десяток лет машины
обретут высочайшие человеческие таланты.
Предполагалось, что преодолев период "электронного
детства" и обучившись в библиотеках
всего мира, хитроумные компьютеры,
благодаря быстродействию, точности и
безотказной памяти постепенно превзойдут
своих создателей-людей. Сегодня, я думаю, не
найти человека, который бы согласился с
выше сказанными предположениями.
На протяжении всей своей короткой истории
исследователи в области искусственного
интеллекта всегда находились на переднем
крае информатики. Многие ныне обычные
разработки, в том числе
усовершенствованные системы
программирования, текстовые редакторы и
программы распознавания образов, в
значительной мере рассматриваются на
работах по искусственному интеллекту.
Короче говоря, теории, новые идеи, и
разработки искусственного интеллекта
неизменно привлекают внимание тех, кто
стремится расширить области применения и
возможности компьютеров, сделать их более
"дружелюбными" то есть более похожими
на разумных помощников и активных
советчиков.
Несмотря на многообещающие перспективы,
ни одну из разработанных до сих пор
программ искусственного интеллекта нельзя
назвать "разумной" в обычном понимании
этого слова. Это объясняется тем, что все
они узко специализированы; самые сложные
экспертные системы по своим возможностям
скорее напоминают дрессированных или
механических кукол, нежели человека с его
гибким умом и широким кругозором. Даже
среди исследователей искусственного
интеллекта теперь многие сомневаются, что
большинство подобных изделий принесет
существенную пользу. Немало критиков
искусственного интеллекта считают, что
такого рода ограничения вообще
непреодолимы.
К числу таких скептиков относится и
Хьюберт Дрейфус, профессор философии
Калифорнийского университета в Беркли. С
его точки зрения, истинный разум невозможно
отделить от его человеческой основы,
заключенной в человеческом организме. "Цифровой
компьютер - не человек, - говорит Дрейфус. - У
компьютера нет ни тела, ни эмоций, ни
потребностей. Он лишен социальной
ориентации, которая приобретается жизнью в
обществе, а именно она делает поведение
разумным. Я не хочу сказать, что компьютеры
не могут быть разумными. Но цифровые
компьютеры, запрограммированные фактами и
правилами из нашей, человеческой, жизни,
действительно не могут стать разумными.
Поэтому искусственный интеллект в том виде,
как мы его представляем, невозможен".
В это же время ученые стали понимать, что
создателям вычислительных машин есть чему
поучиться у биологии. Среди них был
нейрофизиолог и поэт-любитель Уоррен
Маккалох, обладавший философским складом
ума и широким кругом интересов. В 1942 г.
Маккалох, участвуя в научной конференции в
Нью-Йорке, услышал доклад одного из
сотрудников Винера о механизмах обратной
связи в биологии. Высказанные в докладе
идеи перекликались с собственными идеями
Маккалоха относительно работы головного
мозга. В течение следующего года Маккалох в
соавторстве со своим 18-летним протеже,
блестящим математиком Уолтером Питтсом,
разработал теорию деятельности головного
мозга. Эта теория и являлась той основой, на
которой сформировалось широко
распространенное мнение, что функции
компьютера и мозга в значительной мере
сходны.
Исходя отчасти из предшествующих
исследований нейронов (основных активных
клеток, составляющих нервную систему
животных), проведенных Маккаллохом, они с
Питтсом выдвинули гипотезу, что нейроны
можно упрощенно рассматривать как
устройства, оперирующие двоичными числами.
В 30-е годы XX в. пионеры информатики, в
особенности американский ученый Клод
Шеннон, поняли, что двоичные единица и нуль
вполне соответствуют двум состояниям
электрической цепи (включено-выключено),
поэтому двоичная система идеально подходит
для электронно-вычислительных устройств.
Маккалох и Питтс предложили конструкцию
сети из электронных "нейронов" и
показали, что подобная сеть может выполнять
практически любые вообразимые числовые или
логические операции. Далее они
предположили, что такая сеть в состоянии
также обучаться, распознавать образы,
обобщать, т.е. она обладает всеми чертами
интеллекта.
Теории Маккаллоха-Питтса в сочетании с
книгами Винера вызвали огромный интерес к
разумным машинам. В 40-60-е годы все больше
кибернетиков из университетов и частных
фирм запирались в лабораториях и
мастерских, напряженно работая над теорией
функционирования мозга и методично
припаивая электронные компоненты моделей
нейронов.
Из этого кибернетического, или
нейромодельного, подхода к машинному
разуму скоро сформировался так называемый
"восходящий метод" - движение от
простых аналогов нервной системы
примитивных существ, обладающих малым
числом нейронов, к сложнейшей нервной
системе человека и даже выше. Конечная цель
виделась в создании "адаптивной сети",
"самоорганизующейся системы" или "обучающейся
машины" - все эти названия разные
исследователи использовали для
обозначения устройств, способных следить
за окружающей обстановкой и с помощью
обратной связи изменять свое поведение, т.е.
вести себя так же как живые организмы.
Естественно, отнюдь не во всех случаях
возможна аналогия с живыми организмами. Как
однажды заметили Уоррен Маккаллох и его
сотрудник Майкл Арбиб, "если по весне вам
захотелось обзавестись возлюбленной, не
стоит брать амебу и ждать пока она
эволюционирует". Но дело здесь не только
во времени. Основной трудностью, с которой
столкнулся "восходящий метод" на заре
своего существования, была высокая
стоимость электронных элементов. Слишком
дорогой оказывалась даже модель нервной
системы муравья, состоящая из 20 тыс.
нейронов, не говоря уже о нервной системе
человека, включающей около 100 млрд. нейронов.
Даже самые совершенные кибернетические
модели содержали лишь несколько сотен
нейронов. Столь ограниченные возможности
обескуражили многих исследователей того
периода.
В настоящее время наличие
сверхпроизводительных микропроцессоров и
дешевизна электронных компонентов
позволяют делать значительные успехи в
алгоритмическом моделировании
искусственного интеллекта. Такой подход
дает определенные результаты на цифровых
ЭВМ общего назначения и заключается в
моделировании процессов жизнедеятельности
и мышления с использованием численных
алгоритмов, реализующих искусственный
интеллект. Здесь можно привести много
примеров, начиная от простой программы
игрушки "тамагочи" и заканчивая
моделями колонии живых организмов и
шахматными программами, способными
обыграть известных гроссмейстеров. Сегодня
этот подход поддерживается практически
всеми крупнейшими разработчиками
аппаратного и программного обеспечения.
Я считаю, что пока ещё рано говорить об
искусственном интеллекте. Но восходящий
метод, описанный мною, очень настораживает.
Возможно, пройдёт время, и это станет
реальностью, ведь компьютерные технологии
развиваются очень быстро.
Слово "компьютер" переводится с английского как "вычислитель". То есть он хорошо может считать. А вот научить его думать учёные пытаются уже много лет. Самое лучшее, чего мы смогли достичь - это научить компьютер играть в шахматы.
Мы всегда пытались сделать это, создавая алгоритмы. Они хорошо работают для ситуаций, в которых мы заранее знаем результат. А если результат неизвестен? Или количество вариантов такое большое, что предусмотреть все мы не можем. Как же быть в этой ситуации? Оказалось, что тут мы можем использовать способность компьютера быстро обрабатывать большие объёмы данных. Нужно загрузить много-много информации на одну тему и заставить компьютер найти в этой информации какие-то закономерности (как это сделать, учёные уже знают). Компьютер их запомнит, и, если он получит другую информацию на заданную тему, он сможет на основе этих закономерностей принять решение. Конечно, оно необязательно будет правильным, но ведь и люди часто ошибаются.
Это направление в науке о компьютерах получило название "машинное обучение" (или "machine learning" по-английски).
Правда, есть одна проблема - для того, чтобы обрабатывать большие данные, нужны мощные компьютеры. На слабых этого не сделаешь. И тут нам на помощь приходят "облачные" вычисления.
Что такое облако ? Облака — это взвешенные в атмосфере продукты конденсации водяного пара. Угадать заранее, что выпадет из облака - дождь, снег, град - сложно. Иногда это может быть что-то совсем неожиданное. Например, рыба. :) То же и с вычислительными облаками. Они находятся "где-то" далеко, они мощные, могут содержать огромное количество "виртуальных" компьютеров, они могут выдать нам очень быстро любой результат. И, что важно, для того, чтобы воспользоваться ими, нужно просто открыть окно в браузере или мобильное приложение. Этим и пользуются учёные для применения методов "машинного обучения". В облако загружается очень много данных, создаётся много виртуальных компьютеров для обработки этих данных. Потом мы учим компьютеры тому, как эти данные обрабатывать и, после получения результата используем его для анализа новой информации.
Можно ли посмотреть, как всё это работает? Конечно! Проще всего сделать это, воспользовавшись сервисами, которые используют "машинное обучение". Давайте рассмотрим "когнитивные" сервисы, которые создала компания Microsoft для работы с картинками, фотографиями, текстами, речью и многим другим.
КОГНИТИВНЫЙ, -ая, -ое. [от лат. cōgnitio знание, познание] - Связанный с познанием, с мышлением; познавательный. Когнитивный анализ - исследование процессов познания человеком окружающего мира, а также способности человека приобретать новые знания. Когнитивная система человека - центральная нервная система и органы чувств, с помощью которых человек познает окружающий мир и самого себя.
Для того, чтобы "испытать" сервисы, нужно зайти на сайт https://www.microsoft.com/cognitive-services/
Попробуем загрузить фотографию и посмотрим, что скажет нам компьютер о ней.
В данном случае анализируются эмоции. Каждая эмоция оценивается в цифрах. Чем ближе значение к единице (самое большее возможное - 1), тем больше она выражена. Нам у этого мальчика больше всего заметно удивление. Компьютер присвоил этой эмоции значение 0.875295341. У всех остальных эмоций оно близко к нулю (кроме радости, но она тоже не очень велика). То есть можно сказать, что по мнению компьютера, мальчик больше всего удивлён и немного обрадован. Мне кажется, что это близко к истине.
А что вы скажете об этой женщине?
Компьютер определил, что больше всего она испытывает отвращение (0.72907275), немного грусть (0.150495708) и немного гнев (0.11228478) . Похоже на правду?
Можете поэкспериментировать со своими фотографиями. Посмотрите, что получится. Да, кстати, не подсовывайте сервису фотографии неодушевлённых предметов - он хорошо разбирается в фотографиях и может легко понять, где люди, а где - нет.
Ещё один когнитивный сервис, с которым можно "поиграть" - сервис по распознаванию лиц https://www.microsoft.com/cognitive-services/en-us/face-api . Он может многое рассказать о человеческом лице: пол, возраст, настроение, в очках человек или нет, описать лицо. Он может определить, сколько человек на фотографии и описать каждого. Может сравнить две фотографии и сказать, насколько вероятно, что на них изображён один и тот же человек.
Например, на этой картинке совпадение - 0.771, то есть довольно высокое (как мы поним, самое большое значение - 1).
А на следующей - компьютер решил, что лица героев не очень похожи (0.195).
Но больше всего нам нравится сервис компьютерного зрения https://www.microsoft.com/cognitive-services/en-us/computer-vision-api . Его работа поразительна!
Загружаем картинку, и сервис определяет, какого она типа (картинка или фото), что на ней изображено, какие цвета преобладают, можно ли смотреть её детям и т.д. Например, на этой картинке компьютер увидел женщину 24 лет, бегущую по дороге на фоне неба:
А на этой - вид высоких зданий на фоне гор. Конечно, вы сразу догадались, что это за город?
А на этой картинке сервис обнаружил и прочитал текст (и очень точно):
Многое ещё могут когнитивные сервисы благодаря использованию машинного обучения. Предлагаем самостоятельно изучить их и, мы уверены, вы найдёте для себя ещё много интересного.
Наверное, вы заметили, что результаты сервис представляет в таком формате:
"faceRectangle": {
"anger": 0.000005779621,
"contempt": 0.0000634569,
"disgust": 0.0000245519477,
"fear": 0.000346612127,
"happiness": 0.114344768,
"neutral": 0.00990214851,
"sadness": 0.0000173390872,
"surprise": 0.875295341
Этот формат называется JSON (расшифровывается как JavaScript Object Notation) - специальный формат данных, который программисты могут считывать и использовать в своих программах. Благодаря этому когнитивные сервисы используются не только для развлечения и понимания мощи машинного обучения, но и в разных программах (для смартфонов и для веб-сайтов), которые вы, возможно, уже используете.
Вот так мы учим компьютеры распознавать объекты реального мира. И совсем скоро эти навыки будут использоваться практически везде. Будьте готовы к сюрпризам!
Самый простой способ ускорить работу компьютера – это приобрести новый более современный. Однако столь кардинальные меры требуются не так часто. Компьютерная грамота предлагает 8 советов по ускорению работы ПК.
Ускорить загрузку
Если загрузка операционной системы превратилась в длительное ожидание, и можно спокойно сходить заварить чаю, а то и сделать пару-тройку телефонных звонков, то не лишним будет разобраться в чем дело и исправить данную ситуацию.
Первым делом необходимо отключить лишние программы, которые не нужны вам в автозагрузке. Например, Skype, если вы не планируете им пользоваться сразу, а также ряд других приложений, о существовании которых вы, быть может, даже и не догадывались.
Для выполнения этого действия в Windows 10 откройте Диспетчер задач – либо сочетанием клавиш Ctrl+Shift+Esc, либо через контекстное меню с Панели задач. В самом Диспетчере перейдите во вкладку «Автозагрузка» и здесь выберите лишние приложения, отключая их по кнопке «Отключить». В крайнем случае можно отключить все доступные здесь программы, так как жизненно важные компоненты сюда всё равно не попадают.
Далее можно попробовать отключить опцию Быстрого старта. Предполагается, что данная опция немного ускоряет процесс загрузки, однако зачастую оказывает больше вреда для ряда пользователей. Как вариант, можно отключить и проверить какие будут изменения, а при необходимости включить обратно.
Сделать это можно через конфигурацию управления питанием. Через поиск Windows найдите раздел «Электропитание» и в левой колонке перейдите по ссылке «Действия кнопок питания». По умолчанию снять чекбокс со значения «Включить быстрый запуск (рекомендуется)» не получится. Перед этим нужно выше нажать на ссылку «Изменение параметров, которые сейчас недоступны».
Активировать наилучшее быстродействие
Вся красота в Windows 10 ежесекундно потребляет ресурсы процессора и оперативной памяти. Однако при желании можно пожертвовать красивыми эффектами переключения окон и прочими фишками, активировав минималистический вид операционной системы.
Делается это через «Дополнительные параметры системы», которые доступны в колонке слева в окне «Система» (вызывается сочетанием Win+Break). В области «Быстродействие» кликните на кнопку «Параметры» и в новом окне выберите пункт «Обеспечить наилучшее быстродействие». По нажатию на кнопку «Применить» у вас будет возможность оценить изменения. Если они вас не устраивают, то можно опционально вернуть какие-то эффекты.
Ускорить открытие меню Пуск
Если открытие Пуска стало притормаживать, можно вручную ускорить этот процесс. По умолчанию в реестре операционной системы прописана небольшая задержка на открытие данного меню. И если сам компьютер притормаживает, то это значение можно уменьшить. Однако помните, что без надобности лезть в настройки реестра не стоит, и уж тем более экспериментировать со значениями, в которых вы не разбираетесь.
Чтобы открыть редактор реестра, нажмите сочетание Win+R и в строке «Выполнить» наберите команду regedit . Нажмите Ok и у вас откроется окно редактора. Перейдите в раздел HKEY_CURRENT_USER\Control Panel\Desktop.
Здесь вам нужна запись, которая называется MenuShowDelay . Кликните на нее дважды, чтобы отредактировать значение. Здесь указано количество миллисекунд, которое уходит на задержку перед открытием Пуска. Изначальное значение – 400. Не рекомендуется менять его на 0, но, как вариант, снизить значение в два раза – до 200 – вполне приемлемо.
Убрать лишние команды из контекстного меню
Некоторые программы считают своим долгом добавить дополнительных команд собственного производства в контекстное меню операционной системы. Со временем это меню может разрастись настолько, что с трудом будет умещаться в экран, не говоря уже о том, что на поиски нужного пункта каждый раз придется собирать экспедицию.
Аналогично с программами из автозагрузки, эти команды контекстного меню также можно отключить. Разве что стандартными средствами Windows здесь не обойтись. Одним из решений является бесплатная программа CCleaner, которая не только чистит реестр, но и занимается другими видами очистки системы.
Данная программа доступна даже без установки (так называемая Portable версия). В ней необходимо перейти в раздел «Сервис», выбрать пункт «Автозагрузка» и перейти во вкладку «Контекстное меню». Здесь просто выбираете соответствующую программу и нажимаете на кнопку «Выключить».
Дефрагментация жесткого диска
На современных устройствах необходимость в регулярной дефрагментации жесткого диска практически отпала. Windows автоматически выполняет эту процедуру по расписанию. Однако если у вас довольно старое устройство, то вероятно здесь могут быть проблемы. Кстати, если у вас используется носитель SSD, то имейте в виду, что он в дефрагментации не нуждается.
Для процедуры дефрагментации существует множество инструментов. Одним из наиболее удачных является специализированное приложение Disk Defrag . Оно не только дефрагментирует файлы и свободное пространство, но и оптимизирует размещение системных файлов и может работать в фоновом режиме.
«Этот компьютер» по умолчанию
Раньше при открытии проводника мы попадали в раздел «Мой компьютер», который ныне называется «Этот компьютер». Теперь же при нажатии сочетания клавиш Win+E открывается так называемый «Быстрый доступ», который, по мнению разработчиков, будет удобнее. Однако часто используемые папки, приведенные здесь, отображаются в списке слева, а по-старинке получить доступ к жестким дискам в один клик уже не получится.
Поэтому исправляем это недоразумение и возвращаем привычный вид Проводника. Для этого через его меню «Вид» выбираем команду «Параметры» и кнопку «Изменить параметры папок и поиска». В открывшемся окне из выпадающей области «Открыть проводник для:» меняем значение с «Быстрого доступа» на «Этот компьютер».
Проделать данную операцию будет полезно даже тем, у кого нет проблем со скоростью работы самого компьютера. Банально сократить ежедневное путешествие до нужного диска в Проводнике будет существенным ускорением рутинного действа.
Удаление лишних программ
Установка каждой программы заполняет системный реестр и занимает место на жестком диске. Поэтому, когда счет приложений перевалил уже за сотню, имеет смысл удалить всё ненужное. Ведь почти каждый найдет у себя с десяток-другой программ, которые не использовались годами.
Удалять программы можно через стандартную утилиту «Программы и компоненты», однако зачастую она грузится достаточно долго, подгружая заголовки всех установленных приложений. Поэтому иногда будет быстрее удалять программы через сторонние решения. Например, через тот же CCleaner, озвученный ранее. Более того, специализированные программы по удалению софта делают данную процедуру более основательно, нежели стандартная процедура Windows, после которой зачастую в реестре продолжает оставаться масса ненужного мусора.
Отключение зависших программ
Одной из претензий к операционным системам Windows всегда была нестабильность. В частности, периодически зависания приложений, с появлением малоприятного окошка, уведомляющего, что приложение придется закрыть. Причем нередко сама процедура закрытия зависшей программы затягивается.
Но существуют и альтернативные пути отключения программ со статусом «Не отвечает». Это можно сделать без использования Диспетчера задач, используя специальный скрипт, либо же установив небольшую утилиту SuperF4 , которая добавит специальное сочетание клавиш, которое быстро будет закрывать зависшие программы.
Что делает компьютер быстрее?
Приведенные выше рекомендации не гарантируют существенного ускорения работы вашего ПК. Проблемы со скоростью могут иметь более глобальные причины. Если вашему компьютеру уже добрый десяток лет, то для адаптации к современным реалиям он просто окажется не готов, как ты его не настраивай. Тем не менее, если у вас есть проблемы с областями, описанными выше, советы Компьютерной грамоты могут оказаться полезными.
Производители ПК иногда заключают соглашения с разработчиками программного обеспечения на установку пробных версий программ на новые компьютеры. Например, многие компьютеры снабжаются бесплатными версиями игр, которые после истечения пробного периода предлагают оплатить дальнейшее их использование. Для розничных продавцов – это источник дополнительной прибыли. Такие приложения достаточно сильно влияют на работу компьютера. Во-первых, они замедляют процесс загрузки системы в целом, а во-вторых, оставляют меньше вычислительных мощностей для других программ.