Ричард Фейнман о возможностях и будущем компьютеров, 1985 год [Vert Dider]
На десятилетие студии перевели и озвучили лекцию Ричарда Фейнмана из 1985 года об устройстве компьютера, принципах его работы и о том, смогут ли машины «мыслить как человек». Как считаете, ещё актуально? Делитесь мнением в комментариях!
Расшифровка видео
0:00
[музыка]
0:17
[музыка]
0:56
[музыка]
1:11
Итак сегодня я хочу рассказать вам о компьютерах они сейчас повсюду они
1:17
говорят на них работают их боятся кому-то они очень помогают и так далее
1:23
Я хочу поговорить о принципах их работы о том что у них внутри Какие механизмы В
1:29
чем главная идея Я хочу донести до вас что им по силам что нет для чего и как
1:36
их применяют и так далее Что ж приступим
1:41
Начнем с того что проясним что же скрывается за словом компьютер
1:47
во-первых надо отметить что компьютеры бывают разные в некоторых из них данные
1:53
можно вводить голосом в некоторые только печатать есть и другие например такие в которые
2:01
сигналы поступают от механики автомобили компьютер вычисляет Как должны крутиться
2:07
шестеренки в автоматической коробке передач благодаря таким устройствам мы узнаем Из какой скоростью едем Под каким
2:13
углом расположена дорога и так далее это система
2:30
есть и системы вывода например она может контролировать подачу топлива в машине
2:36
или отрисовывать картинку на экране телевизора выводите изображение или
2:42
воспроизводить музыку Звуки но
2:48
Сегодня я хочу поговорить не в воде и выводе или разнообразии типов
2:54
компьютеров между вводом и выводом есть часть Куда в
3:00
виде электрического сигнала попадают данные с ними что-то происходит и на
3:05
выходе получается новый электрический сигнал он же и будет выводом например в
3:11
автомобилях с начала электрические сигналы идут от датчиков в коробку это как раз основная часть компьютера нашей
3:18
сегодняшняя тема она выводе уже новые электрические сигналы управляют например
3:25
механизмом впрыскивающим топливо в коллектор или магнитами которые с
3:33
большой частотой
3:43
соло Итак наш предмет Базовый элемент компьютера Центральный компонент нам не
3:51
важно как поступает сигнал и как выводится некий ответ сегодня наша тема
3:56
то что происходит в самом сердце машины что нам Обычно говорят в рекламе Это
4:02
хороший компьютер потому что у него большой экран у того наоборот маленький у этого такая компактная клавиатура что
4:09
по клавишам пальцами не попадешь или большая где кнопок столько что глаза попросту разбегаются у всех есть свои
4:16
плюсы и минусы но нас это не касается мы будем говорить о главном
4:21
собственном компьютере назову его так потому что это он и есть конечно в компьютерах Важны и другие
4:28
элементы но сейчас не о них нас интересует Каким образом они думают Если
4:34
вам по душе считает что они думают но Лично я
4:39
предпочитаю сравнивать компьютеры с картотекой забегая вперед сразу скажу что
4:47
компьютер это высококлассные сверхскоростная усовершенствованное картотека я начну с
4:56
описания самой обычной картотеки скажем для делопроизводства а затем покажу как
5:01
она превращается в то что можно назвать компьютером в нашем мире есть
5:12
насколько стало бы проще понятнее если дать некоторым вещам другие имена
5:18
компьютер по сути не занимается вычислениями то есть арифметикой странно
5:24
Ведь мы буквально называем его вычислителем основная задача компьютеров это
5:31
каталогизация люди компьютерных профессий говорят не о вычислениях а
5:37
обработки данных обработчик данных это был бы точнее гораздо ближе к работе с
5:43
каталогом или архивом где сложены карточки с которыми надо оперировать доставать смотреть убирать и так далее
5:49
это компьютер делает А сейчас я пишу работу обычной картотеки объясню как ее
5:56
можно улучшить работу такой системы можно довести до автоматизма сделать её механической даже
6:03
электрической и получить компьютер скорее всего с тем что такое картотека
6:11
вы знакомы наверное к несчастью это куча ящиков которых лежат карточки
6:21
с массой самые разной информации какой-нибудь торговой компании есть
6:27
карточки на специалистов отдела продаж там указано имя адрес зарплаты Размер комиссии число сделок за месяц и так
6:34
далее знакомо звучит И таких карточек очень много потому что
6:42
я одел там довольно большой представим что бухгалтеру или кто этим
6:48
занимается в общем служащему дают задание посчитать на карточках еще
6:54
указан Размер комиссии это какой-то процент с продажи по данным из картотеки Надо посчитать сколько им платить как
7:02
нужно считать достаем карточку смотрим на продажи за месяц смотрим Размер
7:07
комиссии умножаем записываем результат кладем карточку на место то же самое с каждой карточкой
7:16
еще раз алгоритм достаем карточку смотрим данные проделываем с ними
7:21
операции с данными которые там есть для полноты картины Давайте представим себе
7:26
что у нас есть черновик и карандаш с ластиком Теперь мы можем писать сколько
7:31
хотим нажать и не рискуем испортить карточку наш чистовик
7:45
на карточку то дополняем запись А может у нас есть другая картотека и мы
7:51
считаем выплаты чтобы внести их в карточки с данными по расходам тогда
7:56
результат будем вносить туда или вот другой пример нам нужно сложить все
8:01
выплаты впрочем забудьте это по сути есть почитать все выплаты одно и то же
8:07
пример может и другой но действие те же надо достать карточку выписать числа
8:12
посчитать писать и убрать карточку получается три типа операций первое
8:18
извлечение карточки второй все операции с данными считывание обработка и запись
8:25
и наконец Возвращение карточки
8:31
Хотя можно делать и проще берете карточку выписываете Нужное убирайте и
8:37
только потом беретесь за вычисления ответ вносим уже потом туда куда нам понадобится Может и в ту же карточку
8:45
Главное тут вытаскиваем и сразу убираем еще раз какие у нас операции берем
8:53
карточку считаем и затем заносим число с
9:01
черновика в другую карточку вот задача нашего служащего
9:07
другой пример Допустим мы посчитали сколько денег надо выплатить каждому продажнику А теперь хотим понять Сколько
9:14
денег для этого надо снять со счета Наша задача найти общую сумму
9:20
для этого есть отдельная карточка суммы где значится ноль Я конечно очень уж
9:29
детально все расписываю Хотя все конечно и так знают как это делается Правда надо
9:34
всего лишь сложить но Давайте перечислим все шаги Итак пишем 0 карточку суммы с
9:41
расходами по отделу продаж Калифорнии затем берем первую карточку человек из
9:48
Калифорнии нет А нам нужны карточки Только оттуда так по условиям нашего примера возвращаем на
9:55
место берем еще одну из Калифорнии нет дальше из Калифорнии Да следующий шаг
10:01
смотрим сколько мы должны этому специалисту и складываем с числом на карточке суммы берем число на карточке
10:08
суммы затем число с карточки специалиста складываем их А результат вписываем в
10:13
карточку суммы число на ней будет расти берем еще одну карточку и складываем уже
10:19
с новой суммой стой которую мы получили до этого в прошлый раз мы прибавили к
10:24
нулю теперь посложнее складываем и записываем новый результат в карточку суммы и так далее и так далее сумма
10:32
меняется на каждом этапе с каждой новой карточкой пока наконец мы не получим
10:37
итоговую сумму Вот этим и будет заниматься служащий
10:42
получив такую задачу а теперь попробуем
10:48
усовершенствовать картотеку для перечисленных операций нужен
10:54
довольно умный служащий ему надо складывать умножать читать карточки
11:00
воспринимать инструкции начальства запоминать их и конечно же выполнять
11:07
Кроме того нужно ориентироваться в расположение ящиков знать где именно и
11:13
какие карточки искать всё это не так-то просто
11:19
и вот Представьте вам приходит устраиваться новый сотрудник он работает
11:26
пять раз быстрее старого сразу берем Да ну вот незадача он не умеет умножать
11:36
И как же он будет вычислять размер выплат В общем дело не пойдет с другой
11:43
стороны он опять раз быстрее Вот бы научить его умножать Что делать
11:50
Отправить в школу слишком долго А что если предоставить ему обширный список
11:56
ответов Тем более что он очень быстро перебирает карточки например Наш новый бухгалтер берёт
12:03
карточку с двумя числами мы советуем ему посмотреть на последние цифры там 7 и 8
12:10
Это значит что ему нужно в другой картотеке найти карточку с номером 78 на
12:16
этой карточке он видит ответ 56 помните мы все в школе зубрили таблицу
12:23
умножения а ведь ее можно сохранить в такой картотеке на каждой карточке
12:29
указан номер например 78 это 7,8 Можно даже так и назвать умножить 7 на 8
12:38
внутри ответ 56 прямо так нашему сотруднику остается только достать
12:44
нужную карточку а это он отлично умеет Ага 78 значит 56 Вот так и работает ему
12:50
это умножение даром Не сдалось вполне хватает к автотеке с инструкциями из которых четко следует какие карточки
12:56
надо искать и в каком случае ему надо скомандовать не умножай просто открой
13:02
нужные ящичек Достань карточку Запиши ответ и так далее иначе говоря умножение
13:08
можно описать в виде определенной четкой процедуры обработки чисел довольно
13:14
прямолинейным топорным способом
13:25
мы вносим информацию на карточки до мельчайших деталей именно для того чтобы
13:30
не забыть необходимые данные с помощью специальной картотеки мы можем сделать
13:37
умножение доступным для нового сотрудника конечно заново искать карточку с ответом это медленнее чем
13:44
умножить но у нового парня очень уж плохо с памятью на числа он может хоть
13:49
100 раз перемножить 7 и 8 Ну так ни черта И не запомнит Да так умело
13:56
оперировать числами Как наш опытный умный служащий новичок никогда не
14:01
научится но настолько быстро перекладывает карточки что все равно выиграет по времени если перемножать
14:09
придется много то он Возможно обгонит опытного коллегу не в пять раз а всего в
14:14
два пока ищет карточках результат умножение что ж этот служащий не умеет умножать
14:22
зато мы нашли еще одного он достает и
14:27
убирает карточки в 10 раз быстрее но складывать не умеет
14:32
на это случай У нас есть таблица сложения
14:38
верно кстати он по сути не только не умеет складывать умножать Но вообще не
14:43
знает чисел Зато распознает сравнивает и отличает содержание разных карточек он
14:49
понятия не имеет Что такое эти ваши числа но по инструкции сравнивает символы между собой и достает нужные
14:57
карточки а откуда у него инструкции из другой картотеки там сказано Сделай
15:05
то то и то и то Итак у нас есть ряд карточек с инструкцией
15:11
запоминать их ему не нужно Да он не может первому служащему можно было сказать
15:18
возьми карточку и ему надо было пойти в кабинет номер
15:25
пять открыть нужный ящик засунуть руку взять карточку и так далее чтобы второй
15:33
служащий пошел в нужный кабинет нашел карточку и прочитал ее нужна подробная инструкция и распоряжение нужно другое
15:41
Не возьми карточку Прочти инструкцию первый шаг подойди к шкаф затем открыть
15:47
ящик затем это потом то и так далее ему нужны инструкции и порядок в котором их
15:52
надо выполнять глуповатый но быстрый это его Ключевое
16:01
свойство Так у нас растет и число карточек и
16:08
скорость обработки данных Но вот новые служащие тупеют буквально на глазах
16:14
Однако организация системы все Лучше спасибо картотекам А вот последний
16:21
служащий которого мы рассмотрим точнее предпоследний
16:27
он вообще не может запомнить по какой инструкции работает
16:32
и Какая следующая Зато умеет добавлять их по одной в
16:37
очередь у него есть счетчик он нажимает кнопку и продвигается на шаг вперед ему
16:43
всего-то нужно запомнить следующее надо нажать на совсем чуть-чуть Он может
16:51
прочитать нажать на у него еще есть счетчик команд или инструкции нажать на кнопку чтобы
16:59
перейти к следующей команде служащему надо усвоить команду нажать на кнопку и всё далее Прочитай номер счетчике команд
17:07
и вытащи карточку с этим номером
17:12
а там уже будет команда взять бумажку отнести её туда-то и так далее
17:18
Все мы заранее расположили в нужном порядке например теперь Положи карточку
17:24
обратно после того как прочитал и выполнил инструкцию положи обратно
17:29
следующий цикл надо нажать кнопку в счетчике команд прочитать инструкцию там
17:36
число Он ведь не помнит ни черта поэтому для него мы все написали на карточке Он
17:42
берет следующую который указано что делать и так далее ему не нужно запоминать На каком он сейчас шаге за
17:49
него считает эта штуковина и думаю вы уже догадываетесь что собрать её не так
17:55
уж и сложно при нажатии на кнопку она будет менять номер на плюс 1
18:01
мы неплохо продвинулись но вот появляется еще один потенциальный
18:07
сотрудник он в 10 раз быстрее нашего Живчика этого болванчика
18:12
так вот он способен работать еще быстрее но он не знает даже алфавита не понимает
18:20
ни букв ни цифр Что делать если он даже считать не умеет
18:28
не только не умеет но и учиться не хочет он различает Только два знака назовем их
18:35
вверх и низ или черный и белый или один и ноль или штрих и без штриха неважно То
18:43
есть он видит разницу всего в одну чёрточку или например Синий и красный обычно эти
18:50
цвета берут мы рисуем для него синие красные точки по другому читать не умеет Ну и как научить этого не долго работать
18:57
как он поймет что А это что если мы решим Написать ему имена обычные имена
19:03
из букв или еще что-то нам придется составить для него инструкции по которому он сумеет читать тогда вместо
19:10
того Вот пример получше поскольку карточек становится все больше
19:17
больше шкафов больше архивов больше помещений этого бедолагу надо научить в них
19:25
разбираться Мы обычно делим архивы на секции и располагаем по алфавиту или по номерам и
19:33
вот наша карточка она в ящике 34 или там знаете как нумеруют помещение в
19:40
университетах и кампусах я вам расскажу как это сделать с помощью одних только красных и синих точек это как раз для
19:48
таких интересных людей которые любят походить по семинарам но не знают чисел
19:54
честно можно обойтись без чисел возьмем ваш кампус для примера так интересно
20:00
Хотя вряд ли это пригодится кому-то на практике Но мало ли Вот как это выглядит
20:05
берем схему помещений и проводим линию посередине
20:12
комнаты справа отметим красным
20:19
теперь берем красный делим их пополам все половину отмечаем красным А другую
20:25
половину синим синие Мы также разделяем
20:36
и красный как я и говорил это не важно Мы можем взять любые Два цвета
20:43
Итак сначала Нарисуем
20:48
желтым сами комнаты
20:54
не видно да Маловато цветов ладно вот комнаты
21:02
так это наши комнаты я рисую подряд Но на самом деле
21:09
располагать их можно как угодно 8 комнат конечно их может быть больше но
21:16
мы берем схематичный пример пусть теперь пометим каждую комнату черной точкой
21:24
то есть Серый это первая точка серы А
21:29
эти красные точки так
21:35
теперь комнаты серой точкой помечаем второй точкой у одной половины она тоже
21:43
будет серой а у другой половины
21:51
Здесь тоже самое У половины серая а у половины красны
22:00
все равно Пока непонятно смотрите теперь берем комнату с двумя серыми точками или
22:06
любую пару серый серый серый красный красный серый и красный красный А теперь
22:12
смотрите внимательно все нечетные комнаты пометим еще одной серой точкой
22:18
отчетный красный Итого у нас 8 комнат и
22:23
каждый отмечено комбинациями из трех точек двух цветов именно по ним мы и
22:30
будем различать комнаты Так что если вы не знаете чисел вводите такую систему И
22:36
тогда вам будет несложно по точкам найти нужное помещение так даже будет проще Вы же заметили что
22:44
в этом институте номер кабинет и его расположение никак не связаны В этой системе
23:02
Может быть у нас огромный архив скартотекой ящики помечены ярлыками цветными точками
23:09
только у нас не 8 комнат а тысячи шкафов для разметки нам понадобится всего 10
23:16
точек если ящиков миллион то 20 при 20 точках эти цвета серый красный серый
23:23
серый красный предполагают столько комбинаций что нам и хватит с лихвой ими
23:30
можно обозначить огромное число шкафов и служащий которые различает Только Два
23:36
цвета вполне сможет ориентироваться в такую обстановке с кабинетами получилось
23:41
Теперь попробуем с буквами алфавита раскладываем алфавит и каждый букве
23:48
присваиваем код для все левой части первой точка будет
23:54
серой для правой красной затем выбираем вторую точку вместо комнат могли бы быть
23:59
и так далее То есть мы особым способом учим нового сотрудника алфавиту он
24:05
воспринимает только точки мы переводим буквы в доступную форму такую чтобы он распознавал
24:18
единицей нули или серые красный Да неважно главное у нас есть два разных
24:24
значения и новый сотрудник способен распознавать Какой из двух знаков поставлен конечно
24:32
ему придется каждый раз заново идти по порядку считывать точки здесь потом здесь здесь и таким образом выяснять
24:39
Какая буква имеется в виду но чтобы взаимодействовать с нами точек
24:45
не хватит мы ничего не поймем нам понадобится перевод с языка точек на тот который мы знаем что будет происходить
24:51
предположим Мы запросили у него сведения о лучшем сотрудники отдела продаж
24:59
скажем Калифорнии имя записанная точками надо перевести как это имя найти объясню
25:05
позже так вот допустим искомое имя начинается с буквы
25:11
для служащего это буква выглядит как три точки но нам-то нужно чтобы он показал
25:17
нормальную букву обычную для этого
25:35
побольше бы надо далее инструктируем нашего сотрудника
25:41
рассказываем Какие квадраты зажигать а какие нет это он делает с помощью
25:47
электронных импульсов все те же серые красные точки поставлю серую точку сюда
25:53
Сперва надо нарисовать и как-то так красными точками
26:00
Получилось не очень красиво но понятно на экране
26:05
покрупнее с большим числом квадратов было бы симпатичнее остальное заполняем
26:10
серыми точками эта инструкция отправляется в шкаф специальный ящичек
26:16
для буквы C Теперь когда этому служащему надо будет сообщить что-то нам а не
26:23
просто найти он сможет это сделать потому что мы дали ему инструкцию теперь у него есть схема того как точки при
26:31
определенном запросе должны зажигаться на экране А мы со своей стороны на этом
26:36
тёмном экране видим некий символ в нашем примере это
26:42
самая сложная операция для него это общение с нами перевод информации в
26:47
точке и наоборот точек в тот вид который подходит нам с вами то же самое можно
26:53
сделать с числами представим что ему нужно работать только с диапазоном от 0 до 1023
26:59
это такой удачный случай когда можно все поделить пополам 10 раз без остатка
27:06
числа мы описываем теми же точками У нас есть Верхняя половина и нижняя половина
27:12
чисел Мы это проделывали с кабинетами там как раз были номера Так что система
27:19
с точками двух цветов таким же образом сгодится и для чисел
27:25
Ну вот мы и подготовились к полноценной работе нашего предельно глупого
27:30
сотрудника который отличается поразительной скоростью Однако ему постоянно нужно заглядывать в карточки
27:37
Потому что сам он ничего не знает Вот такую систему мы теперь и совершенствуем
27:42
во-первых чтобы увеличить скорость и не ходить каждый раз к шкафам и ящикам
27:48
информацию стали записывать на магнитные ленты с помощью электричества
27:55
посылаем сигнал Включи мне такую-то пленку и слушаем Что там никаких
28:01
пробежек до шкафа и обратно У нас есть своего рода телефон Мы запрашиваем то
28:07
что нам нужно и получаем запись на пленке информация записывается не карандашом А с помощью электрических
28:13
сигналов всяческими магнитными и прочими хитрыми способами сохранить данные в
28:20
электронном виде эти пленки можно уменьшить и наша картотека станет таких
28:26
размеров А вмещать может миллионы объектов и как это выглядит мы отправляем сигналы
28:33
по картотеке на комбинацию нулей и единиц реагирует переключатели который и
28:38
простраивают маршрут к нужной карточке информация передается благодаря электричеству это гораздо быстрее чем
28:45
если бы человек бегал туда-сюда за карточками к моменту когда к нам на работу придет эта остальное у нас
28:51
будет уже готово мы знаем что значит две точки одного цвета даем команду видишь
28:57
одинаковые точки делай это видишь две серые Две Красные Делай то собрать такую механическую штуковину
29:04
довольно просто скажем
29:10
вместо серых и красных точек возьмем напряжение в цепи оно или есть или нет
29:15
ток идиот или не идет вместо цвета точки у нас напряжение есть оно сейчас проводе
29:22
или его нет другой пример с электричеством уже реализован можно
29:28
представить себе гидравлический компьютер с трубами водой и её давлением
29:35
если в трубке есть вода то это серая точка Если нет значит красная всё
29:40
довольно просто вода вода нет воды смотрите да Да нет
29:46
это получается Вторая комната так Но что если надо учитывать два значения вода
29:53
потечет только если обе точки Пусть будет так только если обе точки серые
29:59
тогда мы рисуем серую точку иными словами Только если заполнить обе трубы
30:05
вода потечет через третью Нам нужен вентиль который управляется
30:11
водой вот у нас труба и вентиль мы можем перекрывать воду она
30:19
вот здесь а тут клапан он закрывается легким поворотом вот тут сверху вместо
30:24
ручки у нас что-то вроде лопасти если на неё попадает вода вентиль
30:32
повернется и канал откроется допустим вода которая для этого нужна подводится
30:38
здесь пускаем воду тут открывается основной поток теперь я поставлю два
30:44
вентиля один за другим к ним по двум разным трубам поступает
30:51
вода канал заработает только если вода пойдет По обеим этим трубам иначе тут
30:57
откроется а тут уже нет и первый вентиль вода пройдет но дальше встанет раз
31:02
второй не открыт и наоборот это логическая операция и
31:08
Результат есть когда открылся и этот и этот вентиль
31:13
можно сделать операцию или канал работает когда этот или этот вентиль
31:20
открыт но тут логика другая это легко реализовать но есть отличие надо
31:26
расположить трубки так чтобы поступающая вода разделилась
31:32
две трубки Как бы мне это изобразить серый и красный я похоже случайно
31:39
перепутал и надел колпачок от красного маркера на серый но сейчас я быстренько все исправлю Итак
31:49
схема такая вода поступает отсюда дальше два клапана вот второй
31:57
к ним идут трубки вот здесь и вот здесь Представьте что это в трёх измерениях
32:04
одна над другой так вот главные трубы соединяются И вот
32:11
вопрос При каких условиях вода выйдет отсюда ответ понятен если открыть один
32:17
из клапанов вода течет либо тут либо тут либо По обеим трубам ведь это Операция
32:23
или вода потечет любым из трех путей на основе такой двоичности серая точка
32:30
или Красная 1 или 0 есть вода в трубе или нет Есть электричество или нет есть
32:37
напряжение или нет И так далее фан мы можем создать простое устройство которое
32:44
вполне сможет работать без человека бегающего туда-сюда с карточками
32:50
это и есть компьютер машина на электричестве и переключателях клапаны в
32:58
такой системе называются транзисторами как они устроены куда там бегают
33:03
электроны и объяснять не буду просто запомните что они выполняют роль своего рода переключателей для электрического
33:11
тока главное понять вот что множество транзисторов переключателей которые
33:17
отвечают за два значения определяющих направление воды или тока этакий аналог
33:23
поиска нужной карточки в огромном архиве по сути и составляет компьютер который делает все то же самое что и всем
33:30
привычное картотека компьютер доступна большинству функций
33:35
которые располагая нужными карточками мог бы выполнить наш глуповатый служащий
33:41
например работы с числами если у нас есть таблица сложения умножения и так далее хотя сам едва ли на что-то годен
33:49
вы Спросите нет ли такого компьютера который мог бы делать что-то качественное иное я скажу нет тут надо
33:57
понять если мы решим усложнить задачу компьютера сведётся все к тому что нам опять придется распределять карточки
34:03
картотеки просто для задачи посложнее все компьютеры занимаются одним и тем же
34:10
может какие-то медленнее какие-то эффективнее но работают они примерно одинаково они устроены Аналогично
34:16
Конечно есть ограничения от объема картотеки зависит сколько карточек в нее вместится может для ваших задач она
34:24
окажется Маловато Но это единственная Большая разница между между компьютерами
34:29
это вкратце о том что там творится внутри такой машины теперь поговорим о
34:36
возможности во-первых один компьютер может решать разные
34:43
задачи если снабдить его нужными инструкции достаточно дать ему инструкции Как делать это или это При
34:51
желании можно заменить одну инструкцию другой мы для примера взяли отдел продаж
35:09
покупка новой картотеки это дорого так что поступим следующим образом
35:16
выкидываем карточки с отчетами о продажах А что если они позже понадобятся Ладно вытащим все эти
35:23
карточки сделаем копии и сложим в подвал теперь можно выкинуть если что всегда сможем их достать Затем в этом подвале
35:31
находим коробки с копьями прошлогодних отчетов и восстанавливаем все документы
35:36
которые мы когда-то готовили для нефтяной компании теперь расставляем все
35:43
карточки с необходимой информацией по ящикам и полкам сопровождая их
35:49
инструкциями наш глупый счетовод готов взяться за работу в нефтяной компании
35:54
у него теперь новая инструкция Что означает подвал что ненужные данные не
36:03
используются их выкинули их едва ли не утилизировали их сложно вернуть
36:08
спускаться тяжело вытаскивать и заново расставлять карточки по местам долго и муторно делается это редко когда надо
36:16
Как понять задачу Если же картотека готова к работе то можно сравнивать
36:21
считать складывать перемножать в общем делать все чего мы хотели от нашего сотрудника
36:27
магнитные ленты жесткие диски дискеты и прочее все это помогает нам извлечь
36:34
огромное количество инструкций которые пока не нужны и отложить их на потом или
36:40
носить в кармане Да хоть жонглировать пока компьютер занимается другими делами Если же вы хотите сменить задачу скажем
36:47
выключить игру и заняться обработкой речи надо вытащить дискету с текущими
36:53
инструкциями и вставить в компьютер другую с новыми и вот наш сотрудник
36:59
опять носится как угорелый а старые данные хранятся на диске поэтому кажется что компьютеры очень
37:06
многое умеют хотя на самом деле они всегда заняты одним и тем же очень прямолинейно следует инструкциям которые
37:14
составлены очень просто даже примитивно это что касается принципа работы
37:23
компьютера а сейчас несколько заметок на полях людям ведь интересно услышать не
37:29
только самом устройстве но и перспективах о будущем О том Почему нельзя лучше
37:34
что происходит сейчас Представьте что у нас памяти хранится огромное количество
37:40
данных они как бы застыли на небольшой активной области продолжает светиться наш работничек тот же самый он
37:48
выхватывает отдельные фрагменты данных обрабатывает и кладет их обратно берет делает кладет берет делает кладет он
37:55
работает с невообразимой безумной скоростью с почти невозможно я так
38:01
прикинул в 10 миллионов раз быстрее обычного сотрудника то есть в 10 раз
38:07
быстрее Итак семь раз это десять раз в десять раз в десять
38:16
за это надо сказать спасибо электрическим сигналам наш работник
38:23
трудится не покладая рук но остальная Часть системы память Может вы слышали
38:28
сейчас есть памяти 256 килобайт кило значит 1024 то есть 256 на 1024 знака по
38:36
8 точек в одном маленьком чипе чем больше чипов тем умнее компьютер если не
38:44
считать нашего служащего компьютерах он называется Центральный
38:49
процессор который проверяет счетчик команд и меняет старые инструкции на
38:55
новые и так далее и так далее и так далее он работает поте лица и чтобы помочь ему наймем Ему ассистента
39:02
или даже целые специальный отдел поначалу считали что сделать это очень
39:08
сложно есть всякие технические препятствия скажем один сотрудник отдела берет
39:15
карточку чтобы внести данные Например у кого-то новая продажа ее надо зафиксировать обновляет и ставит на
39:22
место пока он это делает его коллега тянется за той же карточкой он не знает внесены туда изменения или Пока еще нет
39:30
а Для нас это важно потому что данными надо как-то оперировать А значит работу отдела надо хорошо
39:36
организовать раз Наши сотрудники не блещут умом надо дать им простые и
39:41
понятные инструкции долгие годы считалось что это нечто На грани невозможного что невероятно сложно будет
39:48
создать систему под нескольких тупых счетоводов Так что сходились на том что Пусть лучше один работает за десятерых и
39:56
тогда можно будет избежать множества ошибок так называемых багов которые возникают когда несколько таких
40:02
сотрудников работают с одними и теми же данными
40:07
создание инструкции для нашего недоумка называется программирование
40:18
сама картотека проводки а также процессор в центре называются
40:28
считалось что хорошая инструкция то есть
40:34
программное обеспечение позволит всего одному щитоводу работать эффективнее чем
40:40
целому отделу в котором все могут друг другу помешать
40:46
но недавно Выяснилось что не стоило так думать
40:51
новые способы анализа показали Каким образом можно организовать целую толпу
40:56
работников картотеке есть
41:02
две основных систем в одну из них 64 или 128 так сказать сотрудников это не очень
41:10
много они ничуть друг другу не мешают работают в разных частях памяти и лишь
41:17
иногда обмениваются информацией иначе говоря они не лезут в карточке коллег и
41:22
занимаются своими делами или вот проект машины логических соединений в ней уже 64 тысячи
41:30
процессоров невероятное число особенно когда ломаешь голову как бы совместить хотя бы два
41:36
если когда-нибудь дойдем до такого количества и сможем запускать их одновременно скорость
41:51
[музыка]
41:58
так вот это похоже проще чем казалось конечно это дело будущего сейчас такой
42:03
компьютер только в планах пока думают Как лучше запрограммировать 64 тысячи процессоров каждый из которых кстати еще
42:11
глупее чем тот о котором я вам уже успел рассказать
42:16
Они не умеют читать даже код собственных инструкций то есть запись в которой
42:22
сказано просмотри такой-то файл или если расшифровать Иди туда Найди Шкаф открой
42:29
ящик возьми карточку и так далее поэтому процессоры приходится инструктировать на
42:35
ходу этим занимается другая машина которая сообщает им что делать а процессоры
42:42
вместе одновременно должны выполнять общую задачу все процессоры получают команду
42:51
Но если все они всегда все будут делать одновременно тоже будет нехорошо и на
42:57
этот случай у них хватает мозгов чтобы они запомнили еще одну простенькую инструкцию игнорировать эту команду Это
43:05
нужно чтобы часть процессоров Работала а часть Нет таким образом можно запустить
43:10
две разные задачи делать это надо в два шага по очереди командуем вы вперёд вы
43:16
сидеть вы сидеть вы вперёд и так далее и тому подобное кстати интересные детали
43:22
чтобы командовать отделом 64 тысячами сотрудников набирать надо кого попроще
43:28
но тогда они потеряют скорости Но тогда вопрос В чем будут плюсы такой толпы в
43:33
чем минусы но это придется выяснять на опыте в будущем Наконец я хочу
43:39
рассказать о том на что способны компьютеры вы увидите что как я и говорил в принципе они делают тоже что и
43:47
умеренно хороший работник картотеке позже приведу вам пример хорошего
43:52
сотрудника сверху умеренного он лучше чем то чего мы можем добиться с помощью
43:57
техники пока нам удалось сымитировать базовую работу любого служащего но я
44:02
приведу примеры в которых не ясно как это сделать
44:08
Конечно Нам придется прописать четкую процедуру и перевести задачу служащего
44:14
на самый примитивный язык С подробнейшими командами для мельчайших
44:20
действий до самых базовых деталей тогда наша конструкция сможет работать
44:27
будет ли она мыслить если бы Реально было составить четкую
44:33
пошаговую инструкцию для мыслительного процесса кстати некоторые слушатели на моих мастер-классах Именно этого от меня
44:40
и ждали чтобы я подробно разложил процесс мышления на этапы Если бы я мог это
44:47
сделать то обязательно прописал бы инструкцию для компьютера и научил бы его думать но никто не знает какой
44:53
именно должна быть последовательность шагов которая воспроизвела бы такой абстрактный процесс как мышление Однако
44:59
же нам удалось создать машину которая играет в шахматы для чего вроде бы нужно думать а как нам это удалось какую
45:07
процедуру нужно скормить большой картотеке с быстрым обрабатывающим устройством чтобы в результате она могла
45:14
играть в шахматы Вот и вывод нас не волнует нам не важно как именно фигуры
45:20
на доске объяснили компьютеры в числах или точках как-нибудь Ну вообще-то в
45:26
единицах и чем в итоге оперируют машины нам интересно другое компьютеру нужно
45:32
выбирать лучший ход в конкретной позиции это предполагает большой объем информации и богатый выбор правила игры
45:39
предоставляют множество возможностей выходит Вот так и у него столько-то вариантов из этой позиции А вот список
45:45
итоговых положений после каждого из возможных ходов и список следующих ходов добавляем информацию о ходах соперника и
45:53
получается довольно много данных но машинам это вполне по силам и место
45:58
достаточно Так какой следующий ход чем мне ответить сопернику проверяем каждую
46:04
позицию после 4-5-6 полуходов так называется ход одной стороны в шахматах
46:10
и смотрим Какие из получившихся позиций выгоднее критерии могут быть разными например
46:17
королю не поставлен мат То есть вы еще не проиграли или у вас больше фигур чем
46:23
у соперника так тогда надо смотреть например 6
46:29
вариантов хода и искать Тот который приведет к наилучшей позиции вы делаете
46:34
ход затем ходит соперник и по новой еще
46:39
шесть шагов естественно на один дальше по мере продолжения игры Вот и вся
46:45
хитрость машина занята тем что просчитывать немыслимое число различных позиций тогда как человек насколько нам
46:52
известно способен рассматривать только 35 оценивая позицию гроссмейстер в сумме
46:58
рассматривает примерно 35 ходов из которых и выбирает тогда как машина оценивает 35 миллионов позиций
47:05
Впрочем это не делает компьютер однозначно лучше мы не знаем наверняка как размышляет шахматист поэтому и
47:13
точной инструкции Пока нет человек распознает некую комбинацию А в этой
47:18
позиции конь Может поставить вилку на короля и ферзя Поэтому нужно защитить эту область на доске мы видим не кие
47:25
взаимосвязи так это описывают но никакой конкретики нет а подобное писание сложно
47:31
перевести форму четких инструкций шахматист говорит что видит какой фигурой лучше сделать ход и куда но мы
47:38
не знаем Как рождается Эта мысль поэтому не можем заставить компьютер играть как человек мы можем научить обыгрывать
47:45
почти любого человека и еще вычислительные машины используются
47:50
в создании других машин в том числе для создания других компьютеров
47:56
компьютер состоит из разных элементов памяти и всякого другого Каждый элемент
48:04
занимает свое место там есть провода которые расположены так чтобы сократить расстояние и ускорить передачу данных
48:11
если что-то используется часто лучше держать Это поближе В общем мы ищем как
48:17
все расположить получше и по эффективнее Это довольно сложная Инженерная задача
48:22
над ней работает много специалистов сейчас многие заняты тем какие есть
48:31
варианты конфигурации варианты расположения этих элементов например
48:37
есть схема на ней элементы расположены так так и так Сколько для этого надо проводов А если вот тут и тут тогда
48:44
сколько затем выбирают самые оптимальный вариант при котором больше или меньше
48:50
В общем так или иначе самый качественный вариант
48:56
критерии могут отличаться Например можно ориентироваться на время которое уходит
49:01
на вычисление или расход ресурсов на производство из Большого числа вариантов выбираем лучший если делать по уму то
49:10
можно сразу отсечь заведомо менее выгодные опции но проблема в том как определить что
49:17
какие-то варианты наименее выгодны Ведь если все привязывать к практической
49:22
пользе можно упустить неплохие возможности Вот такая интересная тонкость
49:30
Возможно вы слышали что компьютеры используются почти наравне с врачами как
49:36
экспертные системы для диагностики заболеваний Но разве с этим справится тупенькие процессоры Конечно Ведь как
49:43
ставится диагноз составляется список симптомов вносится в книгу Где их можно
49:49
посмотреть для конкретного случая в особо сложных случаях врачи сопоставляют симптомы говоря это либо колера морбус
49:57
барбус либо бактерицид чтобы это не значило чтобы
50:03
сказать точно надо посвятить фонариком в нос так Но обычно фонариком нос никто не
50:10
светит Так что это надо специально проверить и компьютер говорит
50:25
неполные решения которые требуют дополнительной информации
50:41
что ж примерно таким образом машины используются в медицине играет в шахматы создают
50:48
оборудование помогают в планировании бизнеса и прокладывают маршруты строит
50:54
несколько вариантов и потом выбирают лучший и вот что они такое
51:00
большая картотечная система в которую можно ввести данные и придумать алгоритм
51:06
их обработки Особенно это полезно когда много данных есть необходимость перебирать варианты
51:14
все это умеют компьютеры интересно было бы сравнить Ведь все хотят оставим это
51:21
для раздела вопросов меня наверняка об этом спросят Я закончил
51:28
вот теперь вопросы
51:34
а который час отлично Тогда слушай вопросы
51:41
Да у компьютеров есть интересная особенность Вот люди изобрели разные
51:47
технологии но у всех них есть одно главное назначение например автомобили
51:54
нужны По большей части для транспортировки А в компьютер можно заложить программу которая полностью
52:00
изменит его функцию да то есть у него множественное назначение и это больше
52:05
всего привлекает в компьютерах потому что программное обеспечение как бы меняет природу устройства машина или
52:12
самолет так не могут может быть телефон еще можно сравнить Потому что его можно использовать для передачи разных
52:18
сообщений на разных языках Да на разных языках но все равно это не настолько
52:23
Удивительно как в случае с компьютером как вы объяснили внутри он устроен достаточно просто но в то же время
52:30
красивая и изящно когда все эти простые вещи работают да и все-таки я больше
52:36
склонен к тому чтобы воспринимать его как сверх которую высококлассную но глупую карточную систему Исходя из этого
52:44
легко понять в чем природа ее универсальности в том же в чем универсальный шкафов ящиков карточек
52:49
если наш сотрудник умеет всем этим пользоваться и знает что где писать он
52:55
может или она вечно не знаю как сказать может
53:02
может выполнять ту или иную работу в зависимости от того что в карточках
53:07
Какие инструкции мы заранее прописали это универсальность как раз и позволяет компьютерам добиться того о чем вы
53:14
говорите вычислительная машина это автоматическая картотека Да но я хотел
53:20
задать чуть-чуть другой вопрос Как вы думаете мы когда-нибудь создадим машину
53:26
которая будет Мыслить как человек может Однажды в будущем или даже будет умнее
53:31
человека если говорить про мышление как у человека я бы сказал нет и попробую
53:38
объяснить почему нет а что касается вопроса о том Возможно ли машина которая
53:43
будет умнее человека то тут надо определить что такое Если речь о шахматах например и вопрос Сможет ли
53:51
машина играть лучше любого человека то да когда-нибудь компьютер уже сейчас играет лучше большинства людей Но мы
53:59
ведь всегда стремимся к тому чтобы машина сумела всех на свете а не случайного человека никто не удивится
54:06
если машина обыграет непонятно кого кто-нибудь обязательно спросит А что если поставить ее против мастера в этом
54:13
контексте мы по умолчанию ровняем человека с профессионалом И какой бы области это ни касалось мы ожидаем что
54:20
компьютер превзойдет мастера своего дела На самом высоком уровне но давайте-ка
54:25
поумерим пыл если же говорить о том Сможет ли машина думать как-то по-своему
54:31
то я и скажу из следующих соображений мы стараемся сделать максимально эффективный компьютер с помощью
54:37
доступных материалов и это совсем не живые нервы ткани если мы решим создать
54:43
машину которая быстрее бегает можно взять за образец гепарда сделать аппарат
54:48
который будет бегать также но проще поставить машину на колеса или
54:54
вот задумали мы летающего робота Будем ли мы ориентироваться на птиц
55:00
есть самолеты они летают но совсем не так как птицы они не машут крыльями у
55:07
них есть пропеллеры если речь про современность турбины которые
55:13
выбрасывают горячий воздух реактивные двигатели С вращающимися
55:20
лопастями топливом и так далее словом это не птицы поэтому у меня нет сомнений
55:27
в том что машины будущего если не смогут мыслить то никак человек
55:33
если рассматривать вопрос разума то принципы и различия будут примерно те же
55:39
компьютеры складывают и вычитают не как человек они делают это лучше Давайте
55:44
возьмем простейшую математику арифметику компьютеры вычисляют намного быстрее любого человека и по-своему
55:52
Но это та же самая арифметика результат одних и тех же операций одинаковый если
55:57
бы мы решили переучивать их чтобы они считали по-человечески Это был бы шаг назад
56:04
люди считают медленно с большим трудом с множеством ошибок
56:09
не то что компьютеры Если сравнивать возможности компьютера с человеческими
56:16
обнаруживается очень интересные вещи Например если попросить человека сделать
56:23
следующее я дам вам ряд чисел а вам надо
56:28
назвать их в обратном порядке как сейчас я назову цифры а вы потом назовете их
56:36
строго от конца к началу Ладно упростим задачу просто Перечислите их в том же
56:42
порядке готово один семь три девять два
56:49
шесть пять восемь Три один семь два
56:57
шесть три Ну что Кто попробует
57:03
никто Ведь я даже два десятка чисел не назвал А в компьютер можно ввести
57:08
например
57:26
[аплодисменты] Да он справился отлично Однако компьютер
57:32
легко выдал бы ответ на запрос перечислить в обратном порядке 50 тысяч сил или перемножить их друг на друга все
57:40
это он может выполнить в точности и без ошибок компьютер кое-что умеет получше человека и об этом надо помнить когда мы
57:47
сравниваем возможности Обычно когда я об этом говорю все пытаются придумать каждый раз Это происходит что-нибудь что
57:54
человек умеет лучший компьютера так вот нам известно многое в чем компьютер не
57:59
может угнаться за человеком скажем по улице Девушка вы тут же узнаете походку Ну точно это же
58:09
или вот локону парня на голове слегка покачивается лицо вам не видно но
58:15
прическа сразу выдает Вашего знакомого Джека
58:21
такого рода узнавания Пока машина мне под силу это не удается перевести на
58:26
язык точные процедуры вы возразите Но ведь Джека можно запомнить просмотрев множество его
58:33
фотографий их можно поместить в компьютер тем же методом как с точками только с более
58:39
мелкой сеткой чтобы детали отображались лучше примерно как фотографии в газетах
58:45
там много-много черных и белых точек но настолько мелких что мы видим не их а
58:51
картинку так и здесь если хватит данных сможем загрузить Итак
58:57
берем много разных фотографий Джека и просим компьютер их сравнить Проблема в том что на разных фото разное освещение
59:03
расстояния до камеры наклон головы и это все Нужно как-то привести к общему знаменателю это так сложно что даже если
59:10
брать огромные машины с большим объемом памяти и высокой скоростью обработки то у нас ближайшее время все равно не
59:17
получится разработать точную процедуру чтобы компьютер в разумные сроки справлялся с этой задачей пока что
59:24
машинам сложно дается распознавание паттернов а человек замечает их
59:29
моментально из того что доступно человеку на язык картотеки перевести очень непросто так
59:37
вот распознавание Я вспомнил что не закончил одну мысль про сотрудника которого не
59:45
получится сымитировать с помощью компьютера это как раз тот в работе которого требуется распознавание сложных
59:51
взаимосвязей например служащий в отделе дактилоскопии который сравнивает
59:56
отпечатки пальцев внимательно рассматривает их и проверяет малейшее отличие Удивительно но такого
1:00:04
специалиста заменить компьютером будет очень непросто Хотя Казалось бы что
1:00:09
сложного вот два отпечатка пальцев берешь и сравниваешь точки Но все не так
1:00:14
просто на изображениях есть грязь отпечатки делаются под разным углом
1:00:19
из-за этого гребешки на изображениях выглядят по-разному сопоставить
1:00:25
Одинаковые картинки Легко но есть много нюансов разная центровка угол расположения сила надавливания здесь
1:00:32
грязь какие-нибудь мозоли и повреждения и так далее эти мелкие детали настолько
1:00:37
усложняют задачу для компьютера что Работа идет очень медленно и
1:00:46
поручать машине такое задание не практично Еще недавно дело обстояло
1:00:51
именно так но может сейчас что-то придумали человек легко справляется с такими сложностями как и в шахматах
1:00:59
происходит очень быстро и мы пока не знаем как автоматизировать и ускорить
1:01:04
этот процесс что ж еще вопросы да прошу думаю все
1:01:13
задаются этим вопросом в конечном итоге чего компьютеры принесут нам больше
1:01:20
вреда или пользы зла или Благо
1:01:26
Я не знаю ответа на этот вопрос не знаю что сказать то же самое Можно
1:01:34
спросить о чем угодно например йога от неё больше пользы или вреда
1:01:43
любое новшество дает нам инструменты
1:01:49
новые способы творить или конечно приносить вред
1:01:56
любую деятельность можно направить на созидание и разрушение невозможно предугадать но нельзя с
1:02:04
уверенностью сказать что некую технологию никто не использует во вред
1:02:09
за исключением телефона на мой взгляд вообще это интересная тема практически
1:02:16
для любого изобретения находилась применение в разрушительных целях на
1:02:21
войне телефон тоже используется военными для коммуникаций
1:02:27
в этом смысле конечно он разрушителен поскольку помогает атаковать но в целом
1:02:32
это относительно Мирное устройство которое само по себе не убивает хотя бы напрямую что любопытно устройство
1:02:38
которое не дают возможности именно прямой убивать не так уж много а нож
1:02:45
вот вам вопрос человек изобрел нож так и объясняется племянником вот заточенный
1:02:52
кусок металла я его сначала расплавил затем придал ему форму А если он каменный то вот острый камень и можно
1:02:59
что-то нарезать овощи чистить или срезать плоды с веток и всякое такое и тут ему говорят А еще ты этим ножом
1:03:07
можешь мне голову отрезать Так что это проблема Стара как мир и компьютеры
1:03:13
ничего нового к ней не добавят у всего на свете есть разрушительный потенциал
1:03:18
его можно обсуждать но сами по себе компьютеры ни в чем не виноваты
1:03:24
таково мое мнение на этот счет А так не знаю
1:03:29
есть еще проблема большого брата к ножам она не имеет отношения но становится актуально Если говорить о компьютерах Да
1:03:36
ну что страшнее Большой брат или отрезанная голова к слову Большой брат потому и стал
1:03:42
возможен он взял Нож Но и понеслось тут все не так просто
1:03:48
справедливо заметить что развитие способов хранения информации способствует накоплению сведений о людях
1:03:56
приведет ли это к появлению наблюдения за всеми подряд зависит от лидеров
1:04:01
государств от их подхода Что интересно в
1:04:06
более демократических странах где власть не так жаждет знать все Чем занимается
1:04:11
гражданин чтобы не дай бог он не задумал плохого компьютеры развиты больше всего
1:04:17
Казалось бы там где государство более заинтересовано в том чтобы накапливать
1:04:22
информацию обо всех гражданах их развитие ушло не так далеко Там не знают
1:04:28
как обращаться с компьютерами просто наблюдение жизнь полна противоречий еще вопросы
1:04:37
как Экспертная система которые могут организовывать уже имеющиеся у нас знания наподобие энциклопедий то есть
1:04:44
они могут сказать нам то что мы уже знаем верно с помощью этой информации
1:05:01
Смотря что вы под этим подразумеваете сложно сказать у компьютеров есть
1:05:07
способность находить взаимосвязи например они уже доказывают скажем
1:05:14
теоремы из геометрией благодаря тому что специалисты научились формулировать
1:05:20
задачу в виде четкой процедуры понимаете А раз придумали Как поставить
1:05:27
задачу то компьютер способен доказать теорем компьютеры научились уже многому из того
1:05:33
что делает человек поэтому довольно
1:05:44
довольно сложно придумать задачу которую легко решает человек но с которой
1:05:50
никогда не сможет справиться компьютер люди задаются вопросами вроде А будет ли
1:05:58
машина счастлива выполняет то-то и то-то поймёт ли Она что делает и прочие
1:06:04
фантазии Еще бы спросили Будет ли компьютер вычесывать у себя вшей пока
1:06:10
делает расчеты нет чтобы это делать ему сначала надо волосами обзавестись Так
1:06:15
что нужно Осторожно рассуждать о том что может человек если добавить к достижению
1:06:23
какие-то другие вещи которые вам нравятся какую-то эстетику я не про вас
1:06:29
вы такого не говорили но многие говорят нечто подобное стоит завести речь результаты как к ним
1:06:37
тут же примешивают какие-то дополнительные человеческие вещи в этом случае конечно компьютер с нами не
1:06:44
тягаться люди очень стараются найти Нечто такое что умеют они
1:06:53
почему-то никого особенно не волнует раньше наверное волновало что машины физически сильнее человека они поднимают
1:07:00
и переносят намного более тяжелые вещи быстрее
1:07:20
вы промышление Можно и так сказать например имея огромный объем информации и перебирая варианты научится ли умные
1:07:28
компьютеры делать какие-то выводы скажем предлагать прогнозы на будущее
1:07:34
Да мы вполне можем создать машину которая будет прогнозировать погоду точнее чем человек например как вообще
1:07:41
строится прогноз смотрят записи предыдущих наблюдений за похожими
1:07:47
условиями и предполагают что ситуация будет развиваться также добавим сюда
1:07:52
характеристики ветров на основе законов физики в этом и заключается работа метеорологов Но если за тот же срок
1:07:59
рассматривать больше периодов больше данных по сути то скорость эффективность
1:08:05
И точность прогноза повысится А еще увеличьте сложность расчетов и добавьте
1:08:11
переменных у людей это заняло бы намного больше времени скажем нам нужно узнать
1:08:17
какая будет погода через три дня надо успеть разобраться за два Иначе труд
1:08:22
будет бессмысленный Мы работаем с некоторой скоростью компьютер быстрее Поэтому в конечном итоге вероятно не
1:08:29
сейчас но вполне могут появиться машины которые будут предсказывать погоду быстрее
1:08:34
с большей точностью чем мы но сначала придется составить для них план работы а
1:08:42
что произойдет если не выдать им инструкции что ж кое-кто уже проверил что будет
1:08:49
вместо прямых указаний к вводу данных применяли эвристический подход
1:08:56
компьютеру давали команду проведя аналогии с другими процессами Сравни Попробуй крайние значения и так далее в
1:09:04
этом вопросе дальше всех продвинулся Дуглас линат А сколько у меня времени у
1:09:09
меня еще заготовленные слайды сейчас 9:15 Спасибо это очень интересно но
1:09:15
сколько сколько у меня еще времени пора показывать слайды пора показывать
1:09:20
поскольку у нас нет времени на этом закроем тему что может закончить и про эвристику на
1:09:27
это нужно хотя бы несколько минут поэтому я спросил несколько минут есть хорошо так вот он работал над машиной
1:09:34
которая представляла собой ту же картотеку но искала решение на основе сравнения разных возможностей пыталась
1:09:40
выбрать наилучший вариант в целом Похоже на то как компьютер играет в шахматы
1:09:46
инструкции были не пошаговые а что-то вроде сосредоточьтесь на фигурах ближе к
1:09:51
центру доски остальные пока не трогайте что-то вроде того такого плана рекомендаций
1:09:57
сначала линат применил этот подход к игре про Морской Флот она популярна в
1:10:03
Калифорнии там довольно интересные правила Увлекательная игра вам выделяется определенный бюджет на
1:10:10
корабли броню пушки и так далее вы тратите эти деньги на свой флот покупайте разные корабли с разным
1:10:16
вооружением вы создаете корабль с определенной толщиной брони которая
1:10:22
стоит столько-то кредитов и выдерживает попадание снарядов определенной силы так
1:10:29
далее игроки собирают разные корабли исходя из
1:10:34
бюджета а потом выясняет чей флот лучше это рассчитывается по определенным
1:10:41
формулам но нас они не интересуют К тому же это просто игра игроки выясняют Кто лучше по правилам а
1:10:48
это огромный объем данных сюда входит стоимость корабля мощность снарядов очки
1:10:54
и так далее хорошая игра так вот ленат применил свою программу в
1:11:01
этой игре программе Он дал эвристические команды скажем попробую идти в крайность
1:11:06
вроде того он выиграл чемпионат Калифорнии конечно
1:11:13
перед этим перепробовал массу стратегии хотя и не все в отличие от шахмат тут
1:11:18
слишком уж много вариантов он следовал определенным стратегиям Как именно
1:11:25
если по вашим расчетам у вас флот лучше чем у соперника выбранная стратегия
1:11:30
получает очки увеличивая свою ценность вот самую ценную из них Используйте
1:11:38
получается навык успешной игры у машины зависит ее
1:11:44
скажем так обучение наиболее эффективным из обнаруженных приемов они применялись
1:11:50
Нечто такое уже хочется назвать
1:11:56
Лена от выиграл А как именно оказалось что он построил один огромный
1:12:02
военный корабль и обвесил всей броней что смог купить вроде бы какая-то глупая
1:12:09
стратегия но именно она оказалась самой эффективной Никто кроме компьютера до этого не додумался через год линат снова
1:12:17
соревновался и опять победил 100 тысяч кредитов он потратил на 100
1:12:23
тысяч мелких правил изменили чтобы никто не воспользовался его фокусом 100 тысяч
1:12:28
корабликов и на каждом была одна пушечка снести кораблик ничего не стоило Но их
1:12:36
ведь 100 тысяч Они дешевые и все Не собьешь это армия мошкары
1:12:44
позволила ему снова победить расчет был верным больше его к игре не допускали
1:12:52
он опробовал эту машину и эвристический метод наряде других задач получил много
1:13:01
решений много новых проб и ошибок выяснилось интересное он жаловался на
1:13:06
ошибки в программе
1:13:14
Вот одна из ошибок
1:13:19
машина придумала ивристику это как правило если оно полезно то получает
1:13:25
баллы если нет оно их теряет и это чертова машина кстати раздобыть
1:13:30
компьютер тогда было сложно у него был доступ к полусотни машин у хьюли Packard вроде
1:13:38
экспериментировать приходилось по ночам точнее компьютеры работали всю ночь а он утром приходил за результатами он так
1:13:46
делал расчет и много чего еще и вот он приходит утром а машина придумала такой
1:13:52
подход Кстати когда в систему вносились новые задачи на них отмечалось авторство Ренат
1:13:59
их добавил или сама машина так вот компьютер придумал правила
1:14:05
задачи внесенные или натом и игнорировать
1:14:11
это помогло сэкономить время и другие ресурсы машина Решала собственные задачи быстрее игнорируя запросы человека этот
1:14:18
баг пришлось исправлять в другой раз он пришел утром и обнаружил что значение в риске под номером
1:14:27
693 зашкаливает и показывает 999
1:14:46
Мы решили посмотреть что же там такое сейчас скажу помните Когда решение
1:14:53
срабатывает оно как бы получает баллы себе в копилку те эвристики которые чаще
1:14:59
оказываются полезными получают больше баллов И вот какое было решение при
1:15:04
начислении баллов они всегда добавляются эвристики 693
1:15:10
естественно именно оно и набирало ценность я тогда сказал чтобы примера признаки интеллекта если возьмётесь
1:15:17
создавать умную машину учтите что она будет пытаться отлынивать от работы игнорировать проблемы или незаметно
1:15:25
придумать какую-нибудь способ скажем повторять из раза в раз одно и то же
1:15:32
бесполезное действие и прочее чем ближе мы подбираемся к умным машинам тем
1:15:39
больше видим неизбежных побочных эффектов интеллекта [музыка]
1:15:47
Спасибо [аплодисменты]
1:15:54
переведено и озвучено