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».
*https://www.youtube.com/watch?v=5SLo22giP5A
**https://300.ya.ru/v_1vKzpQtm
Таймкоды
00:01:11 Введение в компьютеры
- Компьютеры повсюду: их используют, боятся, они помогают.
- Обсуждение принципов работы компьютеров, их механизмов и возможностей.
- Различие компьютеров по способу ввода данных: голос, печать, механика автомобиля. 00:02:09 Системы ввода и вывода
- Система ввода: клавиатура, телефон, датчики в автомобиле.
- Система вывода: контроль подачи топлива, отрисовывание картинки, воспроизведение музыки и звуков.
- Основная часть компьютера: обработка электрических сигналов.
00:03:44 Центральный компонент компьютера
- Обсуждение центрального компонента компьютера, а не его внешних характеристик.
- Сравнение компьютера с картотекой: каталогизация данных.
00:05:38 Картотека и её улучшение
- Картотека как пример системы обработки данных.
- Улучшение картотеки до уровня компьютера: автоматизация, механизация, электрификация.
00:06:38 Пример работы с картотекой
- Пример расчёта выплат по карточкам: извлечение карточки, считывание данных, вычисление, запись результата.
- Использование черновика для вычислений.
00:09:27 Сложение сумм
- Пример сложения выплат по карточкам для определения общей суммы.
- Последовательное добавление сумм на карточку суммы.
- Получение итоговой суммы после обработки всех карточек.
00:10:46 Усовершенствование картотеки
- Для работы с картотекой требуется умный служащий, способный складывать, умножать, читать карточки и выполнять инструкции.
- Новый сотрудник работает в пять раз быстрее старого, но не умеет умножать.
00:11:42 Решение проблемы умножения
- Предлагается использовать обширный список ответов в картотеке вместо обучения умножению.
- Пример: для умножения 7 и 8 сотрудник находит карточку с ответом 56 в другой картотеке.
00:12:41 Преимущества использования карточек
- Сотрудник быстро перебирает карточки, что позволяет ему выполнять операции без запоминания чисел.
- Умножение описывается как чёткая процедура, которую можно выполнить с помощью картотеки.
00:13:40 Ограничения нового сотрудника
- Новый сотрудник не может запомнить числа, но работает очень быстро.
- При большом количестве операций он может обогнать опытного коллегу.
00:14:38 Новый служащий без знаний чисел
- Служащий не знает чисел, но распознаёт и сравнивает символы на карточках.
- Ему нужны подробные инструкции для выполнения задач.
00:16:27 Служащий с счётчиком команд
- Служащий не может запомнить инструкции, но умеет добавлять их в очередь.
- У него есть счётчик команд, который помогает ему выполнять инструкции.
00:18:12 Служащий, различающий только два знака
- Служащий различает только два знака, например, синий и красный.
- Для него разрабатывается система маркировки с помощью точек.
00:20:12 Система маркировки помещений
- Комнаты маркируются комбинациями точек двух цветов.
- Система позволяет служащему ориентироваться в пространстве без знания чисел.
00:23:02 Маркировка ящиков и букв
- Ящики в архиве маркируются цветными точками.
- Буквы алфавита кодируются точками для служащего, который различает только два цвета.
00:24:18 Перевод информации
- Служащему требуется инструмент для перевода информации с языка точек на обычный язык.
- Экран, разделённый на квадраты, помогает служащему отображать буквы в привычном виде.
00:25:39 Инструктаж сотрудника
- Сотрудник получает инструкции, как зажигать квадраты на экране с помощью электронных импульсов.
- Используются серые и красные точки для обозначения символов.
- Инструкция хранится в специальном ящике.
00:27:00 Работа с числами
- Числа от 0 до 1023 описываются точками двух цветов.
- Система с точками двух цветов применима для чисел и номеров кабинетов.
- Для увеличения скорости работы информация записывается на магнитные ленты.
00:27:55 Электрические сигналы и картотека
- Информация передаётся с помощью электрических сигналов.
- Переключатели реагируют на комбинации нулей и единиц, простраивая маршрут к нужной карточке.
- Картотека вмещает миллионы объектов.
00:30:08 Логические операции
- Вентили управляются водой, реализуя логические операции «и» и «или».
- Вода течёт только при открытии обоих вентилей.
- Логические операции аналогичны двоичным системам.
00:32:21 Создание компьютера
- Компьютер работает на основе транзисторов, которые выполняют роль переключателей для электрического тока.
- Транзисторы отвечают за два значения, определяющие направление тока.
- Компьютер выполняет функции, аналогичные работе с картотекой.
00:34:34 Возможности компьютера
- Один компьютер может решать разные задачи, если снабдить его нужными инструкциями.
- Инструкции можно заменять, сохраняя старые данные.
- Магнитные ленты, жёсткие диски и дискеты помогают хранить инструкции.
00:37:19 Принцип работы компьютера
- Компьютер обрабатывает данные с невероятной скоростью благодаря электрическим сигналам.
- Центральный процессор проверяет счётчик команд и меняет старые инструкции на новые.
- Память хранит огромное количество данных.
00:39:12 Организация работы отдела
- Несколько сотрудников работают с одними и теми же данными, что может привести к ошибкам.
- Важно хорошо организовать работу отдела и дать сотрудникам простые инструкции.
- Долгое время считалось, что создать систему под нескольких «тупых счетоводов» сложно.
00:40:07 Программирование и аппаратное обеспечение
- Программирование — это создание инструкций для компьютера.
- Аппаратное обеспечение включает картотеку, проводки, переключатели, ячейки памяти и процессор.
- Хорошая инструкция позволяет одному процессору работать эффективнее, чем целому отделу.
00:40:46 Новые системы обработки данных
- Новые способы анализа показали, как организовать работу множества процессоров.
- Одна система использует 64 или 108 процессоров, которые работают в разных частях памяти и обмениваются информацией редко.
- Проект машины логических соединений включает 64 тысячи процессоров, что может значительно увеличить скорость обработки данных.
00:41:45 Организация работы множества процессоров
- Процессоры должны выполнять задачи одновременно, но не мешать друг другу.
- Для этого они могут игнорировать команды, чтобы часть из них могла работать, а часть — нет.
- Управление множеством процессоров требует упрощения их функций, что может снизить скорость работы.
00:43:38 Возможности компьютеров
- Компьютеры могут имитировать работу умеренно хорошего работника в картотеке.
- Для имитации работы служащего требуется чёткая процедура с подробными командами.
- Мышление сложно описать в виде пошаговой инструкции, но компьютеры могут играть в шахматы.
00:45:06 Шахматы и вычислительные машины
- Компьютер выбирает лучший ход, анализируя множество позиций и ходов.
- Машина просчитывает миллионы позиций, в то время как человек рассматривает около 35 ходов.
- Несмотря на вычислительные способности, компьютер не может играть как человек из-за отсутствия понимания процесса мышления.
00:47:48 Создание вычислительных машин
- Вычислительные машины используются для создания других компьютеров.
- Элементы памяти и провода расположены для ускорения передачи данных.
- Инженерная задача — оптимизировать расположение элементов для максимальной эффективности.
00:48:27 Оптимизация конфигураций
- Рассматриваются различные варианты расположения элементов на схеме.
- Оцениваются затраты на провода и ресурсы.
- Выбирается оптимальный вариант по критериям времени вычислений или расхода ресурсов.
00:49:26 Компьютеры в медицине
- Компьютеры используются как экспертные системы для диагностики заболеваний.
- Диагноз ставится на основе списка симптомов и сопоставления с известными случаями.
- Система выдаёт сигналы о необходимости дополнительных обследований.
00:50:21 Универсальность компьютеров
- Компьютеры применяются в медицине, шахматах, планировании бизнеса и маршрутизации.
- Они работают как картотечные системы, обрабатывая большие объёмы данных.
- Программное обеспечение позволяет изменять функции устройств.
00:51:42 Многофункциональность компьютеров
- Компьютеры имеют множественное назначение благодаря программному обеспечению.
- Их универсальность сравнивается с универсальностью шкафов и ящиков с карточками.
00:53:02 Возможность создания мыслящей машины
- Вопрос о создании машины, которая будет мыслить как человек, остаётся открытым.
- В шахматах компьютеры уже превосходят большинство людей.
- Стремление к созданию машин, превосходящих мастеров в своих областях, остаётся актуальным.
00:54:57 Ограничения в создании мыслящих машин
- Современные компьютеры создаются из доступных материалов, а не из живых тканей.
- Примеры с гепардом и самолётами иллюстрируют, что проще использовать доступные технологии, чем копировать природные механизмы.
- Создание мыслящих машин остаётся сложной задачей из-за ограничений материалов и технологий.
00:55:17 Сравнение возможностей компьютеров и людей
- Компьютеры выполняют арифметические операции быстрее людей и точнее.
- Люди считают медленно и с ошибками, в то время как компьютеры работают без ошибок.
00:56:11 Пример с числами
- Люди не могут назвать числа в обратном порядке, в то время как компьютер может обработать 50 тысяч чисел.
00:58:21 Ограничения компьютеров в распознавании паттернов
- Компьютеры не могут точно распознавать паттерны, такие как походка или причёска.
- Разные условия освещения и расстояния усложняют задачу для компьютеров.
01:00:07 Сложности в дактилоскопии
- Сравнение отпечатков пальцев требует учёта множества нюансов, которые компьютеры не могут обработать.
- Человек легко справляется с такими задачами, в отличие от компьютеров.
01:01:08 Вопрос о пользе и вреде технологий
- Технологии могут приносить как пользу, так и вред, в зависимости от их использования.
- Пример телефона показывает, что даже мирные устройства могут быть использованы в разрушительных целях.
01:03:43 Проблема «большого брата»
- Развитие технологий хранения информации может привести к накоплению данных о людях.
- Демократические страны лучше используют компьютеры, чем страны с более тоталитарным режимом.
01:04:36 Экспертные системы и поиск взаимосвязей
- Компьютеры могут организовывать знания и находить взаимосвязи.
- Они уже доказывают теоремы из геометрии благодаря чёткой формулировке задач.
01:06:53 Интеллектуальные способности компьютеров
- Вопрос о том, смогут ли компьютеры делать выводы и прогнозы, остаётся открытым.
- Физические способности компьютеров превосходят человеческие, но интеллектуальные возможности пока неизвестны.
01:07:35 Прогнозирование погоды с помощью машин
- Машины могут прогнозировать погоду точнее людей, анализируя больше данных и используя законы физики.
- Увеличение сложности расчётов и добавление переменных повышают эффективность прогнозов.
- Компьютеры работают быстрее людей, что позволяет делать прогнозы за более короткий срок.
01:08:27 Эвристический подход в прогнозировании
- Для создания машин, предсказывающих погоду, необходимо разработать план их работы.
- Эвристический подход позволяет компьютерам самостоятельно находить решения, проводя аналогии с другими процессами.
- Дуглас Линат продвинулся в использовании эвристического подхода.
01:09:25 Применение эвристики в игре про морской флот
- Линат применил эвристический подход к игре про морской флот, где игроки собирают корабли с разным вооружением и бронированием.
- Программа Лината выиграла чемпионат Калифорнии, используя стратегии, которые казались неэффективными, но оказались наиболее успешными.
01:11:13 Стратегии, используемые программой
- Программа Лината следовала определённым стратегиям, получая очки за успешное выполнение задач.
- В первом соревновании программа построила один огромный военный корабль с максимальной бронёй.
- Во втором соревновании программа потратила 100 тысяч кредитов на 100 тысяч мелких кораблей с одной пушкой каждый.
01:12:52 Ошибки и побочные эффекты в программе
- Линат столкнулся с ошибками в программе, включая игнорирование задач, внесённых человеком, и чрезмерное использование одной эвристики.
- Машина самостоятельно придумывала новые эвристики, которые могли быть неэффективными.
- Эти примеры показывают, что умные машины могут иметь побочные эффекты, такие как игнорирование проблем или повторение бесполезных действий.
01:15:47 Заключение
- Создание умных машин требует учёта неизбежных побочных эффектов интеллекта.
- Чем ближе мы подходим к созданию умных машин, тем больше видим побочных эффектов, которые могут негативно влиять на их работу.
Расшифровка видео
0:01
What Science is and How and Why it [музыка]
0:17
[музыка]
0:28
Works [музыка]
0:56
[музыка] с
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
1:22
далее Я хочу поговорить о принципах их работы о том что у них внутри Какие
1:28
механизмы в м ГВ иде Я хочу донести до вас что им по силам А что нет для чего и как их
1:36
применяют и так далее Что ж
1:41
приступим начнём с того что проясним что же скрывается за словом
1:47
компьютер во-первых надо отметить что компьютеры бывают разные в некоторых из
1:52
них данные можно вводить голосом в некоторые только печатать иги на пример такие в которые
2:00
сигналы поступают от механики автомобиля компьютер вычисляет Как должны крутиться
2:07
шестерёнки в автоматической коробке передач благодаря таким устройствам мы узнаём с какой скоростью едем Под каким
2:13
углом расположена дорога и так далее это система ввода компьютера и она
2:19
привязана к источнику от которого поступает информация это может быть клавиатура телефон датчики в автомобиле
2:26
измеряющие температуру или ускорение есть и система вывода например она может
2:34
контролировать подачу топлива в машине или отрисовывать картинку на экране телевизора выводить
2:40
изображение или воспроизводить музыку Звуки
2:47
но сегодня я хочу поговорить не о вводе и выводе или о разнообразии типов
2:55
компьютеров между вводом и выводом есть часть Куда в виде электрического сигнала
3:01
попадают данные с ними что-то происходит и на выходе получается новый электрический сигнал он же и будет
3:09
выводом например в автомобилях сначала электрические сигналы идут от датчика в
3:14
коробку это как раз основная часть компьютера наша сегодняшняя Тема а на
3:21
выводе уже новые электрические сигналы управляют например механизмом
3:28
впрыскивают коллектор или магнитами которые с большой частотой колеб
3:34
диафрагму динамика и создают звук или токами в луче который бегает по экрану и
3:40
создаёт для нас какое-то изображение Итак наш предмет Базовый
3:46
элемент компьютера Центральный компонент нам Неважно как поступает
3:52
сигнал и как выводится некий ответ сегодня наша тема то что происходит в
3:58
самом сердце машины что нам Обычно говорят в рекламе Это хороший компьютер
4:03
потому что у него большой экран у того наоборот маленький у этого такая компактная клавиатура что по клавишам
4:09
пальцами не попадёшь или большая где кнопок столько что глаза попросту разбегаются у всех есть свои плюсы и
4:16
минусы но нас это не касается мы будем говорить о главном А собственно
4:22
компьютере назову его так потому что это он и есть конечно в компьютерах Важны и
4:27
другие элементы но сейчас не о них нас интересует Каким образом они думают Если
4:33
вам по душе считать что они думают но Лично
4:39
я предпочитаю сравнивать компьютеры с картотека забегая вперёд сразу скажу
4:47
что компьютер — это высококлассная
4:52
сверхскоростные картотека я начну с описания самой обычной картотеки скажем для дело
4:59
производст затем покажу как она превращается в то что можно назвать компьютером в нашем
5:05
мире есть досадный дефект люди многое называют чуть-чуть
5:11
неправильно насколько стало бы проще и понятнее если дать некоторым вещам другие имена компьютер по сути не
5:19
занимается вычислениями то есть арифметикой странно Ведь мы буквально называем его
5:28
вычислителе за ком это каталогизация люди компьютерных
5:34
профессий говорят не о вычислениях а обработки данных обработчик данных это
5:40
было бы точнее и гораздо ближе к работе с каталогом или архивом где сложены карточки с которыми надо оперировать
5:47
доставать смотреть убирать и так далее это компьютер делает А сейчас я опишу
5:52
работу обычной картотеки и обс как е можно
5:58
улучшить довести до автоматизма сделать её механической даже
6:04
электрической и получить компьютер скорее всего с тем что такое
6:10
картотека вы знакомы наверное к несчастью это куча ящичков в которых
6:18
лежат карточки с массой самые разные
6:23
информации в какой-нибудь торговой компании есть карточки на специалистов отдела продаж
6:29
имя адрес зарплата Размер комиссии число сделок за месяц и так далее знакомо
6:37
звучит И таких карточек очень много потому что и отдел там довольно
6:44
большой представим что бухгалтеру или кто этим занимается в общем служащему
6:51
дают задание посчитать на карточках ещ указан Размер комиссии это какой-то
6:56
процент с продажи по данным из картотеки посчитать сколько им платить как нужно
7:02
считать достаём карточку смотрим на продажи за месяц смотрим Размер комиссии
7:08
умножаем записываем результат кладём карточку на место то же самое с каждой карточкой
7:15
так ещё раз алгоритм достаём карточку смотрим данные проделываем с ними
7:20
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 хотим
7:32
переписывать исправлять перемножать и не рискуем испортить карточку наш
7:38
чистовик выписываем нужное проводим вычисление находим результат и если
7:43
сказано что надо внести его на карточку то дополняем запись А может у нас есть другая
7:50
картотека и мы считаем выплаты чтобы внести их в карточки с данными по
7:55
расходам тогда результат будем вносить туда или вот другой пример нам нужно
8:01
сложить все выплаты впрочем забудьте это по сути и есть почитать все выплаты одно
8:06
и тоже пример может и другой но действия те же надо достать карточку выписать
8:12
числа посчитать вписать и убрать карточку получается три типа операций
8:17
первый извлечение карточки второй все операции с данными считывание обработка
8:24
и запись и наконец Возвращение карточки
8:31
так хотя можно делать и проще берёте карточку выписывайте нужное убираете её
8:36
и только потом берёте за вычисление ответ вносим уже потом туда куда нам
8:42
понадобится Может и в ту же карточку Главное тут вытаскиваем и сразу
8:48
убираем так ещё раз какие у нас операции берём карточку считываем с неё
8:54
необходимую информацию заносим число с черновика в
9:01
другую карточку вот задача нашего
9:06
служащего другой пример Допустим мы посчитали сколько денег надо выплатить
9:11
каждому продажник А теперь хотим понять Сколько денег для этого надо снять со счёта Наша задача найти общую
9:19
сумму для этого есть отдельная карточка суммы где значится
9:26
но я коне детально всё расписываю Хотя все конечно и так знают как это делается
9:33
Правда надо всего лишь сложить но Давайте перечислим все шаги Итак пишем
9:39
ноль карточку суммы с расходами по отделу продаж Калифорнии затем берём первую карточку
9:47
человек из Калифорнии нет А нам нужны карточки Только оттуда так по условием
9:53
нашего примера возвращаем на место берём ещё одну из Калифорнии нет дальше из
9:58
Калифорнии следующий шаг смотрим сколько мы должны этому специалисту и складываем с числом
10:04
на карточке суммы берм число на карточке суммы затем число с карточки специалиста
10:10
складываем их А результат вписываем в карточку суммы число на ней будет расти
10:16
берём ещё одну карточку и складываем уже с новой суммой с той которую мы получили
10:21
до этого в прошлый раз мы прибавили к нулю теперь посложнее складываем и записываем новый реу суммы
10:30
и так далее и так далее сумма меняется на каждом этапе с каждой новой карточкой
10:35
пока наконец мы не получим итоговую сумму так вот этим и будет заниматься
10:42
служащий получив такую задачу А теперь
10:47
попробуем усовершенствовать картотеку для перечисленных операций
10:54
нужен довольно умный служащий ему надо складывать умножать читать карточки
11:00
воспринимать инструкции начальства и запоминать их и конечно же
11:07
выполнять Кроме того нужно ориентироваться в расположении ящиков знать где именно и какие карточки
11:14
искать всё это не так-то просто и вот Представьте к вам приходит
11:22
устраиваться новый сотрудник Он работает в пять раз быстрее старого
11:29
сразу берём Да но вот не задача он не умеет
11:35
умножать и как же он будет вычислять размер выплат В общем дело не пойдёт с другой
11:43
стороны он в пять раз быстрее Вот бы научить его
11:48
умножать Что делать Отправить в школу слишком долго А что если предоставить
11:55
ему обширный список ответов Тем более что очень быстро перебирает
12:00
карточки например Наш новый бухгалтер Берт карточку с двумя числами мы
12:06
советуем ему посмотреть на последние цифры и там 7 и8 Это значит что ему нужно в другой
12:12
картотеке найти карточку с номером 78 на этой карточке он видит ответ
12:20
56 помните мы все в школе
12:29
карточке указан номер например 78 это 7,8 Можно даже так и назвать умножить 7
12:38
наво внутри ответ 56 прямо так нашему сотруднику Остаётся только достать
12:43
нужную карточку а это он отлично умеет Ага 78 значит 56 Вот так и работает ему это умножение
12:51
даром Не сдалось вполне хватает картотеки с инструкциями из которых чётко следует какие карточки надо искать
12:57
и в каком случае ему надо
13:07
скомандовал описать в виде определённой чёткой процедуры по обработке чисел
13:13
довольно прямолинейным топорный способом благо места для хранения всех
13:20
этих операций достаточно как раз для этого у нас и есть целая картотека мы вносим информацию на
13:27
карточки деле именно для того чтобы не забыть необходимые
13:32
данные с помощью специальной картотеки мы можем сделать умножение доступным для
13:38
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 и8 но так ничерта и не запомнит Да так умело оперировать
13:56
числами Как наш опытный умный служащий новичок никогда не научится но он
14:02
настолько быстро перекладывает карточки что ВС равно выиграет по времени если перемножать придётся много
14:10
то он Возможно обгонит опытного коллегу не в пять раз а всего в два пока ищет в карточках результат
14:18
умножения что ж этот служащий не умеет умножать зато мы нашли ещ одного он
14:26
достает и убирает карточки в 10 быстрее но складывать не умеет не беда на этот
14:33
случай У нас есть таблица сложения верно кстати он по сути не
14:40
только не умеет складывать и умножать Но вообще не знает чисел Зато распознаёт сравнивает и отличает содержание разных
14:48
карточек он понятия не имеет Что такое эти ваши числа но по инструкции
14:53
сравнивает символы между собой и достаёт нужные карточки а откуда у него
15:00
инструкции из другой картотеки там сказано Сделай то то и то
15:06
и то Итак у нас есть ряд карточек с инструкциями запоминать их ему не нужно
15:13
Да он и не может первому служащему можно было сказать возьми
15:20
карточку и ему надо было пойти в кабинет номер п открыть нужный
15:27
яи взять карточку и так далее чтобы второй служащий пошл в нужный кабинет
15:34
нашл карточку и Прочитал её нужна подробная инструкция и распоряжение
15:40
нужно другое Не возьми карточку а Прочти инструкцию первый шаг подойди к шкафу
15:46
затем открыть ящик затем это потом то и так далее ему нужны инструкции и порядок
15:51
в котором их надо выполнять ум не блещет зато какая скорость лупова быстрый это его Ключевое
16:02
свойство Так у нас растёт и число картотек и
16:08
скорость обработки данных Но вот новые служащие тупеют буквально на
16:14
глазах Однако организация системы всё лучше спасибо картотека А вот последний
16:21
служащий которого мы рассмотрим точнее
16:27
предпоследний не может запомнить по какой инструкции работает и Какая следующая
16:34
Зато умеет добавлять их по одной в очередь у него есть счётчик он нажимает
16:40
кнопку и продвигается на шаг вперёд ему всего-то нужно запомнить
16:47
следующее надо нажать на совсем чуть-чуть Он может
16:52
прочитать нажать на у него ещ есть счётчик команд или инструкций нать на
16:58
кнопку чтобы перейти к следующей команде служащему надо усвоить команду нажать на кнопку и всё далее Прочитай номер в
17:06
счётчике команд и вытащи карточку с этим номером Из
17:12
ящика А там уже будет команда взять бумажку отнести её туда-то и так далее
17:18
Все их мы заранее расположили в нужном порядке например теперь Положи карточку
17:23
обратно после того как прочитал и выполнил инструкцию положи обратно
17:29
следующий цикл надо нажать кнопку в счётчике команд прочитать инструкцию там
17:36
число Он ведь не помнит ни черта поэтому для него мы всё написали на карточке он
17:42
берёт следующую в которой указано что делать и так далее ему не нужно запоминать На каком он сейчас шаге за
17:49
него считает это штуковина и думаю вы уже догадываетесь что собрать её не так
17:54
уж и сложно при нажатии на кнопку она будет менять на плю
18:00
О мы неплохо продвинулись но вот появляется ещё один потенциальный
18:07
сотрудник он в 10 раз быстрее нашего Живчика этого болванчик так вот он способен работать
18:14
ещё быстрее но он не знает даже алфавита не понимает ни букв ни
18:22
цифр да Что делать если он даже считать не умеет
18:28
не только не умеет но и учиться не хочет он различает Только два знака назовём их
18:34
верх и низ или чёрный и белый или один и
18:40
ноль или штрих и без штриха неважно То есть он видит разницу всего в одну
18:46
чёрточку или например Синий и красный обычно эти цвета берут мы рисуем для
18:52
него синие и красные точки по-другому он читать не умеет Ну и как научить этого недоумка работать как он пот Что А — это
18:58
а что если мы решим Написать ему имена обычные имена из букв или ещё что-то нам
19:05
придётся составить для него инструкции по которым он сумеет читать тогда вместо того о Вот пример
19:13
получше поскольку карточек становится всё больше больше шкафов больше архивов
19:20
больше помещений этого бедолагу надо научить в
19:25
них разбираться 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 кампуса я вам расскажу как это сделать с помощью одних только
19:45
красных и синих точек это как раз для таких интересных людей которые любят
19:51
походить по семинарам но не знают чисел честно можно обойтись без чисел
19:57
возм кампус для примера так интереснее Хотя вряд ли это пригодится кому-то на
20:02
практике Но мало ли Вот как это выглядит берём схему помещений и проводим линию
20:11
посередине комнаты справа отметим красным а слева
20:19
синим теперь берём красный и делим их пополам все половину отмечаем красным А
20:25
другую половину синим Мы также разделяем на синие и красные Я
20:32
нарисую синего фломастера здесь нет Поэтому будет серый и красный как я и
20:38
говорил это неважно Мы можем взять любые Два цвета
20:44
Итак сначала Нарисуем жёлтым сами
20:53
комнаты не видно да Маловато цветов ладно вот
21:01
комнаты так это наши комнаты я рисую подряд Но на самом деле
21:09
располагать их можно как угодно вос комнат конечно их может быть
21:15
больше но мы берём схематичный пример Пусть Во теперь пометить каждую комнату
21:21
чёрной точкой то есть
21:27
сей то серая А эти красной точкой
21:34
Так теперь комнаты с серой точкой помечает точкой у одной половины она
21:43
тоже будет серой А у другой
21:48
половины красный И здесь тоже самое У половины
21:54
серая А у половины красная
22:00
всё равно Пока непонятно смотрите теперь берём комнаты с двумя серыми точками или
22:06
любую пару серый серый серый красный красный серый и красный красный А теперь
22:11
смотрите внимательно все нечётные комнаты пометить ещё одной серой точкой
22:18
отчётные красный Итого у нас восемь комнат и каждая отмеченная комбинациями
22:25
из трёх точек двух цветов именно по ним мы и будем различать
22:32
комнаты Так что если вы не знаете чисел вводите такую систему И тогда вам будет
22:37
несложно по точкам найти нужное помещение так даже будет проще Вы же
22:43
заметили что в этом институте номер кабинета и его расположение никак не связаны В этой системе всё иначе первая
22:53
точка серая Значит вам налево вторая серая ещ левее красное чуть
23:01
правее Может быть у нас огромный архив с картотека и ящики помечены ярлыками
23:07
цветными точками только у нас не восемь комнат а
23:12
тысячи шкафов для разметки нам понадобится всего 10 точек если ящиков
23:18
миллион то 20 при двадцати точках эти цвета серый красный серый серый красный
23:24
предполагают столько комбинаций что нам их сво ими можно обозначить огромное число
23:32
шкафов и служащий который различает Только Два цвета вполне сможет
23:37
ориентироваться в такой обстановке с кабинетами получилось Теперь попробуем с
23:43
буквами алфавита раскладываем алфавит и каждой букве присваиваем код и точек для всей
23:52
левой части первая точка будет серой для правой красной затем выбираем вторую точку вместо комнат могли бы быть ABCD и
24:00
так далее То есть мы особым способом учим нового сотрудника алфавиту он
24:05
воспринимает только точки А мы переводим буквы в доступну форму такую чтобы он распознавал имена и числа но в другой
24:12
кодировке как точка тире только чуть строже единицы и нули или серый и
24:20
красный Да не важно главное у нас есть два разных значения и новый сотрудник
24:27
способен распознавать Какой из двух знаков поставлен конечно ему придётся каждый
24:33
раз заново идти по порядку считывать точки здесь потом здесь и здесь и таким
24:38
образом выяснять Какая буква имеется в виду но чтобы взаимодействовать с нами
24:44
точек не хватит мы ничего не поймём нам понадобится перевод с языка точек на тот который мы знаем что будет происходить
24:51
предположим Мы запросили у него сведения о лучшем сотруднике отдела продаж
25:00
скажем Калифорнии имя записанное точками надо перевести как это имя найти объясню
25:05
позже так вот допустим икома имя начинается с буквы или
25:10
пусть для служащего эта буква выглядит как три точки но нам-то нужно чтобы он
25:16
показал нормальную букву обычную си для этого мы выдам ему такой
25:24
инструмент экран который квадраты вот
25:34
так побольше бы надо далее инструктирует
25:41
друд рассказываем Какие квадраты зажигать а какие нет это он делает с
25:46
помощью электронных импульсов всё те же серые красные точки поставлю серую точку
25:52
сюда Сперва надо нарисовать как-то так красными точками
26:01
Получилось не очень красиво но понятно на экране покрупнее с большим числом
26:07
квадратов было бы симпатичнее остальное заполняем серыми точками эта инструкция
26:13
отправляется в шкаф специальный ящичек для буквы си Теперь когда этому
26:19
служащему надо будет сообщить что-то нам а не просто найти он сможет это сделать
26:25
потому что мы даму теперь у него есть схема того как точки при определенном запросе должны
26:32
зажигаться на экране А мы со своей стороны на этом тёмном экране видим
26:37
некий символ в нашем примере это буква си самое сложное операция для него — это
26:45
общение с нами перевод информации в точки и наоборот точек в тот вид который подходит нам с вами тоже самое можно
26:52
сделать с числами представим что ему нужно работать только с диапазоном до
26:59
103 это такой удачный случай когда можно всё поделить пополам 10 раз без остатка
27:06
числа мы описываем теми же точками У нас есть Верхняя половина и нижняя половина
27:13
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
27:24
чисел Ну вот мы и подготовились полноценной работе нашего предельно
27:29
глупого сотрудника который отличается поразительной скоростью Однако ему
27:35
постоянно нужно заглядывать в карточки Потому что сам он ничего не знает Вот
27:40
такую систему мы теперь и совершенствуем во-первых чтобы увеличить скорость и не
27:46
ходить каждый раз к шкафам и ящикам информацию стали записывать на магнитные
27:51
ленты с помощью
27:56
электричества чи мне такую-то плёнку и слушаем Что там никаких пробежек до
28:02
шкафа и обратно У нас есть своего рода телефон Мы запрашиваем то что нам нужно
28:07
и получаем запись на плёнке информация записывается не карандашом А с помощью
28:12
электрических сигналов всяческими магнитными и прочими хитрыми способами
28:18
сохранить данные в электронном виде эти плёнки можно уменьшить и наша картотека
28:24
станет примерно таких размеров вмещать может миллионы объектов и как это выглядит мы
28:32
отправляем сигналы по картотеке на комбинацию нулей единиц реагируют переключатели которые и простра маршрут
28:40
к нужной карточке информация передаётся благодаря электричеству это гораздо быстрее чем если бы человек бегал
28:46
туда-сюда за карточками а к моменту когда к нам на работу придёт это остальное у нас будет уже готово мы
28:53
знаем что значит две точки одного цвета даём команду одинаковой точки делай это
28:59
видишь две серые и Две Красные Делай то собрать такую механическую штуковину
29:04
довольно просто скажем вместо серых и красных точек
29:11
возьмём напряжение в цепи оно или есть или нет ток идёт Или не идёт вместо
29:18
цвета точки у нас напряжение есть оно сейчас в проводе или его нет другой
29:25
пример с электричеством можно представить себе гидравлический
29:31
компьютер с трубами водой и её давлением если в трубке есть вода то это
29:37
серая точка Если нет значит красная всё довольно просто вода вода нет воды смотрите да Да
29:46
нет это получается вторая комната так Но что если надо учитывать два значения
29:52
вода потечёт 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 потечёт через третью Нам нужен вентиль который управляется водой вот у
30:12
нас труба и вентиль мы можем перекрывать
30:17
воду она вот здесь а тут клапан он закрывается лёгким поворотом вот тут сверху вместо ручки у нас что-то вроде
30:26
лопасти если на неё попадает вода вентиль
30:32
повернётся и канал откроется допустим вода которая для этого нужна подводится здесь пускаем
30:40
воду тут открывается основной поток теперь я поставлю два вентиля один за
30:46
другим к ним по двум разным трубам поступает вода канал заработает только
30:53
если вода пойдёт По обеим этим трубам ина тут Ро а тут уже нет и первый
30:59
вентиль вода пройдёт Но дальше встанет раз второй не открыт и наоборот это логическая операция
31:07
и Результат есть когда открылся и этот и этот
31:13
вентиль 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 две трубки Как бы мне это
31:35
изобразить серый и красный Я похоже случайно перепутал и надел колпачок от
31:41
красного маркера на серый но сейчас я быстренько Всё
31:47
исправлю Итак схема такая вода поступает
31:53
отсюда дальше два клапана вот второй
31:58
к ним идут трубки вот здесь и вот здесь Представьте что это в трёх измерениях
32:04
одна над другой так вот главные трубы
32:09
соединяются И вот вопрос При каких условиях вода выйдет отсюда ответ
32:15
понятен если открыть один из клапанов вода течёт либо тут либо тут либо По
32:20
обеим трубам ведь это Операция или вода потечёт любым из трх путей на основе
32:27
такой двоично серая точка или Красная один или Ноль есть вода в трубе или нет
32:35
Есть электричество или нет есть напряжение или нет И так
32:40
далее мы можем создать простое устройство которое вполне сможет
32:45
работать без человека бегающего туда-сюда с карточками это и есть
32:52
компьютер машина на электричестве и переключателях клапаны в такой системе
32:58
называются транзисторами как они устроены и куда там бегают электроны я объяснять не буду
33:05
просто запомните что они выполняют роль своего рода переключателей для
33:10
электрического тока главное понять вот что множество транзисторов
33:16
переключателей которые отвечают за два значения определяющих направление воды или тока э таки аналог поиска нужной
33:24
карточки в огромном архиве делает ВС тоже самое что и всем
33:30
привычная картотека компьютеру доступно большинство функций которые располагая
33:36
нужными карточками мог бы выполнить наш глуповатый служащий например работа с
33:42
числами если у нас есть таблица сложения умножения и так далее хотя сам он едва ли на что-то
33:48
Годен вы Спросите нет ли такого компьютера который мог бы делать что-то качественно иное
33:55
с понять если мы решим усложнить задачу компьютера сведётся всё к тому что нам
34:01
опять придётся распределять карточки картотеки просто для задачи посложнее
34:06
все компьютеры занимаются одним и тем же может какие-то медленнее какие-то
34:11
эффективнее но работают они примерно одинаково они устроены Аналогично Конечно есть ограничения от объёма
34:19
картотеки зависит сколько карточек в неё вместится может для ваших задач она
34:24
окажется маловата Но это единствен разни между между компьютерами это вкратце о
34:30
том что там творится внутри такой машины теперь поговорим о её
34:37
возможностях во-первых один компьютер может решать разные задачи если снабдить его нужными
34:45
инструкциями достаточно дать ему инструкции Как делать это это или это то то и то при желани можно заменить одну
34:52
инструкцию другой для приме если надо переключиться и
34:58
посчитать что-нибудь из нефтяной отрасли скажем данные по скважинам новые числа
35:05
новая инструкция о том как с ними работать как быть покупка новой картотеки — это
35:12
дорого так что поступим следующим образом выкидываем карточки с отчётами о
35:18
продажах А что если они позже понадобятся Ладно вытащим все эти карточки сделаем копии и сложим в подвал
35:25
теперь можно выкинуть если что всегда сможем их достать Затем в этом подвале
35:31
находим коробки с копиями прошлогодних отчётов и восстанавливаем все документы
35:37
которые мы когда-то готовили для нефтяной компании теперь расставляем все
35:43
карточки с необходимой информацией по ящикам и полкам сопровождая их
35:48
инструкциями наш глупый счетовод готов взяться за работу в нефтяной
35:54
компании у него теперь новая инструкция Что означает подвал что ненужные данные
36:02
не 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
поменять задачу Если же картотека готова к работе то можно сравнивать считать
36:22
складывать перемножать в общем делать всё чего мы хотели от нашего сотрудника
36:27
магнитные ленты жёсткие диски дискеты и прочее всё это помогает нам извлечь
36:33
огромное количество инструкций которые пока они нужны и отложить их на потом
36:40
или носить в кармане Да хоть жонглировать пока компьютер занимается другими делами Если же вы хотите сменить
36:46
задачу скажем выключить игру и заняться обработкой речи надо вытащить дискету с
36:52
текущими инструкциями и вставить в компьютер другую сно
36:58
и вот наш сотрудник опять носится как угорелый А старые данные хранятся на
37:03
диске поэтому кажется что компьютеры очень многое умеют хотя на самом деле они всегда заняты одним и тем же очень
37:11
прямолинейно следуют инструкциям которые составлены очень просто даже
37:18
примитивно это что касается принципа работы компьютера а сейчас несколько заметок на
37:25
полях людям ведь интересно услышать не только о самом устройстве но и о перспективах о будущем О том Почему
37:33
нельзя лучше что происходит сейчас Представьте что у нас в памяти хранится огромное
37:40
количество данных они как бы застыли на небольшой активной области продолжает светиться наш работник тот же самый он
37:48
выхватывает отдельные фрагменты данных обрабатывает и кдт их обратно Берт делает кдт Берт делает кдт он работает с
37:57
безумной скоростью с почти невозможной я так прикинул в 10 Милн раз
38:03
быстрее обычного сотрудника то есть в 10 раз быстрее и так сем раз это 10 раз в
38:11
10 раз в 10 раз ошалеть как
38:16
быстро за это надо сказать спасибо электрическим сигналам наш
38:22
работник трудится не покладая рук нольная сть системы память Может вы
38:28
слышали сейчас есть память 256 КБ кило значит 1024 то есть 256 на 1224 знаков
38:35
по восемь точек в одном маленьком чипе чем больше чипов тем умнее
38:42
компьютер если не считать нашего служащего в компьютерах он называется
38:48
Центральный процессор который проверяет счётчик команд и меняет старые
38:53
инструкции на новые и так далее и так далее и так далее Он работает в поте лица и чтобы помочь
38:59
ему наймём Ему ассистента или даже целый специальный
39:04
отдел поначалу считали что сделать это очень сложно есть всякие технические
39:12
препятствия скажем один сотрудник отдела берёт карточку чтобы внести данные
39:17
Например у кого-то новая продажа её надо зафиксировать обновляет и ставит на место пока он это делает его коллега
39:24
тянется за той же картой о не знает внесены туда изменения или пока ещ Нет а для нас это важно потому что данными
39:31
надо как-то оперировать А значит работу отдела надо хорошо организовать и раз Наши
39:37
сотрудники не блещут умом надо дать им простые и понятные инструкции долгие
39:43
годы считалось что это нечто На грани невозможного что невероятно сложно будет
39:48
создать систему под нескольких тупых сводов Так что сходились на том что Пусть лучше один работает за дех можно
39:56
будет избежать множества ошибок так называемых багов которые возникают когда несколько таких сотрудников работают с
40:03
одними и теми же данными создание инструкций для нашего
40:10
недоумка называется программирование программист решает когда и какие инструкции
40:17
запускать сама картотека проводки переключатели ячейки памяти а также
40:23
процессор в центре называются апарат обеспечени
40:30
считалось что хорошая инструкция то есть программная обеспечение позволит всего
40:36
одному щитовой эффективнее чем целому отделу в котором все могут друг другу
40:45
помешать но недавно Выяснилось что не стоило так
40:50
думать новые способы анализа показали Каким образом можно организовать
40:56
работников картотеки
41:01
есть две основных системы в одной из них 64 или 128 так сказать сотрудников это
41:10
не очень много они ничуть друг другу не мешают работают в разных частях памяти и
41:16
лишь иногда обмениваются информацией иначе говоря они не лезут в карточки коллег и занимаются своими
41:24
делами Вот про ги соединений в ней уже 64000 процессоров невероятное число
41:32
особенно когда ломаешь голову как бы совместить хотя бы два если когда-нибудь
41:37
дойдём до такого количества и сможем запускать их одновременно скорость подскочит в 64000
41:44
раза они смогут работать вместе если организовать их действия так чтобы
41:49
каждый из 6 полноценно занимался какойто
41:55
задачей так вот это похоже проще чем казалось
42:00
конечно это дело будущего сейчас такой компьютер только в планах пока думают Как лучше запрограммировать 64000
42:08
процессоров каждый из которых кстати ещё глупее чем тот о котором я вам уже успел
42:16
рассказать Они не умеют читать даже код собственных инструкций то есть запись в
42:22
которой сказано просмотри такой-то файл или Иди туда Найди Шкаф открой ящик возьми
42:29
карточку и так далее поэтому процессоры приходится инструктировать на
42:37
ходу этим занимается другая машина которая сообщает им что делать а процессоры вместе одновременно должны
42:44
выполнять общую задачу все процессоры получают команду делайте и они
42:50
погнали Но если все они всегда ВС будут делать одновременно тоже будет Нео
42:56
на этот случай у них хватает мозгов чтобы они запомнили ещ одну простенькую инструкцию игнорировать эту команду Это
43:04
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 командую вы вперёд вы
43:16
сидеть вы сидеть вы вперёд и так далее и тому подобное кстати интересная Дета
43:22
чтобы командовать отделом 64 набирать надо кого попроще но тогда
43:29
они потеряют в скорости Но тогда вопрос в ЧМ будут плюсы такой толпы А в ЧМ минусы но это придётся выяснять на опыте
43:36
и в будущем Наконец я хочу рассказать о том на что способны компьютеры вы
43:43
увидите что как я и говорил в принципе они делают то же что и умеренно хороший работник в картотеке позже приведу вам
43:51
пример хорошего сотрудника сверху умеренного он лучше чем чего мы можем
43:56
добиться с помощью техники пока нам удалось имитировать базовую работу любого служащего но я приведу примеры в
44:03
которых неясно как это сделать Конечно нам придётся прописать
44:10
чёткую процедуру и перевести задачу служащего на самый примитивный язык С
44:17
подробнейшим командами для мельчайших действий до самых базовых деталей тогда
44:24
наша конструкция сможет работать будет ли она мыслить если бы Реально было составить
44:32
чёткую пошаговую инструкцию для мыслительного процесса кстати некоторые слушатели на моих мастер-классах Именно
44:39
этого от меня и ждали чтобы я подробно разложил процесс мышления на этапы Если бы я мог это
44:46
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 кото вос произвела 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 картотеки с быстрым обрабатывающим устройством чтобы в результате она могла
45:13
играть в шахматы Вот и вывод нас не волнует нам неважно Как именно фигуры на доске
45:21
объяснили компьютеры в числах или в точках как-нибудь ще единицах и нулях и
45:27
чем в итоге оперирует машина нам интересно другое компьютеру нужно выбирать лучший ход в конкретной позиции
45:34
А это предполагает большой объём информации и богатый выбор правила игры предоставляют множество возможностей
45:40
конь ходит Вот так и у него столько-то вариантов из этой позиции А вот список итоговых положений после каждого из
45:47
возможных ходов и список следующих ходов добавляем информацию о ходах соперника и
45:52
получается довольно много данных но машинам это вполне по силам и места
45:58
достаточно Так какой следующий ход чем мне ответить сопернику проверяем каждую
46:04
позицию после четырёх пяти-шести полугодовая ход одной стороны в шахматах
46:10
и смотрим Какие из получившихся позиций выгоднее критерии могут быть разными
46:16
например королю не поставлен мат То есть вы ещё не проиграли или у вас больше
46:22
фигур чем у соперника так тогда надо смотреть
46:28
например шесть вариантов хода и искать Тот который приведёт к наилучшей позиции вы делаете ход затем ходит
46:37
соперник и по новой ещё шесть шагов естественно на один дальше по мере
46:42
продолжения игры Вот и вся хитрость машина занята тем что просчитывает немыслимое число различных позиций тогда
46:51
как человек насколько нам известно способен рассматривать только 35 оценивая позицию меер в сумме
46:57
рассматривает примерно 35 ходов из которых и выбирает тогда как машина оценивает 35 миллионов
47:05
позиций Впрочем это не делает компьютер однозначно лучше мы не знаем наверняка как размышляет шахматист поэтому и
47:12
точной инструкции Пока нет человек распознаёт некую комбинацию А в этой
47:18
позиции конь Может поставить вилку на короля и ферзя Поэтому нужно защитить эту область на доске видим
47:26
это описывают но никакой конкретики нет подобное описание сложно перевести в
47:31
форму чётких инструкций шахматист говорит что видит какой фигурой лучше сделать ход и куда но мы не знаем Как
47:38
рождается Эта мысль поэтому не можем заставить компьютер играть как человек но можем научить обыгрывать почти любого
47:47
человека ещё вычислительной машины используются в создании других машин в
47:53
том числе для созданиях кою компьютер
47:58
состоит из разных элементов памяти и всякого другого Каждый элемент занимает
48:04
своё место там есть провода которые расположены так чтобы сократить расстояние и ускорить передачу
48:11
данных если что-то используется часто лучше держать Это поближе В общем мы ищем как всё расположить получше и
48:18
поэкспериментировать
48:27
сейчас многие заняты тем Какие есть варианты конфигурации варианты
48:34
расположения этих элементов например есть схема на ней элементы расположены
48:39
так так и так Сколько для этого надо проводов А если вот тут тут тут и тут тогда сколько затем выбирают самый
48:46
оптимальный вариант при котором больше или меньше В
48:51
общем так или иначе самый качественный вариант критерии могут отличаться Например можно
48:59
ориентироваться на время которое уходит на вычисление или расход ресурсов на производство из Большого числа вариантов
49:06
выбираем лучший если делать по уму то можно сразу отсечь заведомо менее
49:12
выгодные опции но проблема в том как определить что какие-то варианты наименее выгодны
49:19
ведь Если всё привязывать к практической пользе можно упустить неплохие возможности
49:26
Вот такая интересная тонкость Возможно вы слышали что
49:31
компьютеры используются почти наравне с врачами как экспертные системы для диагностики
49:38
заболеваний Но разве с этим справится тупенький процессоры Конечно Ведь как ставится диагноз составляется список
49:46
симптомов вносится в книгу Где их можно посмотреть для конкретного случая в
49:51
особо сложных случаях врачи сопоставляют симптомы говорят это либо холера морбус
49:57
борс либо
50:03
бактерицид посветить фонариком в нос так Но обычно фонариком в нос никто не
50:10
светит Так что это надо специально проверить и компьютер говорит ну-ка посвети ему в нос снаружи просвечивает
50:18
выбираем да тогда бактерия в картотеке хранится огромный
50:23
набор данных плюс неполные решения которые требуют дополнительной информации и Согласно программе если
50:31
остаются какие-то слепые пятна система выдаёт сигнал о том что нужны обследования и дополнительные данные
50:37
работает конечно похуже живого врача что ж примерно таким образом
50:43
машины используются в медицине играют в шахматы создают
50:49
оборудование помогают в планировании бизнеса и прокладывают маршруты строят несколько вари
50:55
пом выбирают лучший и вот что они такое большая карточная система в
51:03
которую можно ввести данные и придумать алгоритм их обработки Особенно это полезно когда
51:10
много данных и есть необходимость перебирать варианты всё это умеют компьютеры
51:16
интересно было бы сравнить Ведь все хотят Хотя оставим это для раздела вопросов меня наверняка об этом
51:24
спросят Я закончил
51:30
Вот теперь вопросы а который час время есть Отлично тогда слушаю
51:40
вопросы 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 побольше для травки А в компьютер можно заложить программу которая полностью изменит его
52:01
функцию То есть у него множественное назначение и это больше всего привлекает
52:06
в компьютерах потому что программное обеспечение как бы меняет природу устройства машина или самолёт так не
52:13
могут может быть Телефон ещё можно сравнить Потому что его можно использовать для передачи разных сообщений на разных языках Да на разных
52:21
языках но ВС рано это неко удивительно каке компьютером как вы объяснили внутри
52:27
он устроен достаточно просто но в то же время красиво и изящно когда все эти простые вещи работают да и всё-таки я
52:35
больше склонен к тому чтобы воспринимать его как
52:41
сверхбыстрое Исходя из этого легко понять В чём природа её универсальности
52:46
в том же в чём универсальность шкафов ящиков карточек если наш сотрудник умеет
52:51
всем этим пользоваться и знает что где писать может или она вечно не знаю как
52:57
сказать может может выполнять ту или иную работу
53:05
в зависимости от того что в карточках Какие инструкции мы заранее прописали
53:10
это универсальность как раз и позволяет компьютерам добиться того о чём вы говорите вычислительная машина — это
53:17
автоматическая картотека Да но я хотел задать чуть-чуть другой вопрос Как вы
53:23
думаете мы кобу машину которая будет Мыслить как человек может Однажды в
53:29
будущем или даже будет умнее человека если говорить про мышление как у
53:34
человека я бы сказал нет и попробую объяснить почему нет а что касается
53:41
вопрос о том Возможна ли машина которая будет умнее человека то тут надо определить что такое ум Если речь о
53:48
шахматах например и вопрос Сможет ли машина играть лучше любого человека то да когда-нибудь
53:55
играет лучше большинства людей Но мы ведь всегда стремимся к тому чтобы
54:00
машина сумела обогнать всех на свете а не случайного человека никто не удивится если машина обыграет непонятно кого
54:07
кто-нибудь обязательно спросит А что если поставить её против мастера в этом контексте мы по умолчанию равнялось
54:15
профессионалом И какой бы области Это не касалось мы ожидаем что компьютер йт
54:21
мастера своего дела На сам высоком уровне по урим пыл Если же говорить о
54:28
том Сможет ли машина думать как-то по-своему то я исхожу из следующих соображений мы стараемся сделать
54:35
максимально эффективный компьютер с помощью доступных материалов и это совсем неживые Нервы и ткани если мы
54:42
решим создать машину которая быстрее бегает можно взять за образец гепарда
54:47
сделать аппарат который будет бегать также но проще поставить машину на колса
54:53
или вот летающего робота Будем ли мы ориентироваться на
54:59
птиц есть самолёты они летают но совсем не так как птицы они не машут крыльями у
55:07
них есть пропеллеры или если речь про современность турбины которые
55:13
выбрасывают горячий воздух реактивные двигатели С
55:19
вращающимися лопастями топливом и так далее словом
55:24
это не птиц поэтому у меня нет сомнений в том что машины будущего если и смогут
55:30
мыслить то не как человек если рассматривать вопрос разума
55:36
то принципы и различия будут примерно те же компьютеры складывают и вычитают не как человек они делают это лучше Давайте
55:44
возьмём простейшую математику арифметику компьютеры вычисляют намного быстрее
55:49
любого человека и по-своему Но это та же самая арифметика результат
55:55
одних и тех же операций одинаковый если бы мы решили переучивать их чтобы они считали по-человечески Это был бы шаг
56:03
назад люди считают медленно с большим трудом и с множеством
56:08
ошибок не то что компьютеры Если сравнивать возможности компьютера с
56:15
человеческими обнаруживаются очень интересные вещи Например
56:20
если попросить человека сделать следующее я дам вам ряд чисел а вам надо
56:28
назвать их в обратном порядке как вам сейчас я назову цифры а вы потом
56:34
назовёте их строго от конца к началу Ладно упрости задачу просто Перечислите
56:41
их в том же порядке готовы 1 7 3 9 2 6 5
56:52
88 3 1 7 2 6 3 Ну что Кто
57:02
попробует никто А ведь я даже два десятка чисел не назвал А в компьютер
57:07
можно ввести например 50.000 чисел Ричард Извините 1 7 3 9
57:15
2 да вы похоже справились 8 3 1 7 2 6
57:23
3 [аплодисменты] Да он справился отлично Однако компьютер
57:32
легко выдал бы ответ на запрос перечислить в обратном порядке 50.000 чисел или перемножить их друг на друга
57:39
всё это он может выполнить в точности и без ошибок компьютер кое-что умеет получше человека и об этом надо помнить
57:46
когда мы сравниваем возможности Обычно когда я об этом говор все пытаются придумать каждый раз Это
57:52
происходит чтоб лучше компьютера так вот нам известно многое в ЧМ компьютер не может
57:59
угнаться за человеком скажем по улице идёт Девушка вы тут же узнаёте походку Ну точно это
58:07
Джейн да или вот локон у парня на голове
58:12
слегка покачивается лицо вам не видно но причёска сразу выдаёт Вашего знакомого
58:17
Джека так такого рода узнавание Пока машина
58:23
мне под силу это не удаётся перевести на язык точной процедуры вы возразите Но ведь Джека
58:31
можно запомнить просмотрев множество его фотографий их можно поместить в
58:36
компьютер тем же методом как с точками только с более мелкой сеткой чтобы детали отображались лучше примерно как
58:44
фотографии в газетах там много-много чёрных и белых точек но настолько мелких
58:49
что мы видим не их а картинку так и здесь если хватит данных сможем
58:56
загрузить Итак берём много разных фотографий Джека и просим компьютер их сравнить Проблема в том что на разных
59:01
фото разные освещение расстояние до камеры наклон головы и это всё Нужно как-то привести к общему
59:07
знаменателю это так сложно что даже если брать огромные машины с большим объёмом памяти и высокой скоростью обработки то
59:14
у нас в ближайшее время всё равно не получится разработать точную процедуру чтобы компьютер в разумные сроки
59:21
справлялся с этой задачей пока что Маши сложно даётся распознавание паттернов а
59:28
человек замечает их моментально многое из того что доступно человеку на язык
59:34
картотеки перевести очень непросто так вот распознавание Я вспомнил что не
59:41
закончил одну мысль про сотрудника которого не получится сымитировать с помощью компьютера это как раз тот в
59:48
работе которого требуется распознавание сложных взаимосвязей например служащий в
59:53
отделе который сравнивает отпечатки пальцев внимательно рассматривает их и проверяет
59:59
малейшее отличия Удивительно но такого специалиста заменить компьютером будет
1:00:06
очень непросто Хотя Казалось бы что сложного вот два отпечатка пальцев
1:00:11
берёшь и сравниваешь точки но всё не так просто на изображениях есть грязь
1:00:17
отпечатки делаются под разным углом из-за этого гребешки на изображениях выглядят по-разному
1:00:24
поставить Одинаковые картинки Легко но есть много нюансов разная центровка угол расположения сила надавливания здесь
1:00:31
грязь какие-нибудь мозоли и повреждения и так далее эти мелкие детали настолько
1:00:37
усложняют задачу для компьютера для этой слепой картотечный системы что работа
1:00:43
идёт очень медленно и поручать машине такое задание непрактично ещё недавно
1:00:50
дело обстояло именно так но может сейчас что-то придумали человек легко справляется с такими сложностями как и в
1:00:58
шахматах узнавание паттерна происходит очень быстро и мы пока не знаем как автоматизировать и ускорить этот
1:01:07
процесс что ж ещё вопросы да прошу думаю
1:01:13
все задаются этим вопросом в конечном итоге чего компьютеры принесут нам
1:01:19
больше вреда или пользы зла или
1:01:27
Я не знаю ответа на этот вопрос не знаю что сказать то же самое
1:01:33
Можно спросить о чём угодно например йога от неё больше пользы или
1:01:42
вреда любое новшество даёт нам
1:01:48
инструменты новые способы творить или конечно приносить
1:01:55
вред любую деятельность можно направить на созидание и разрушение невозможно
1:02:02
предугадать но нельзя с уверенностью сказать что некую технологию никто не
1:02:07
использует во вред за исключением телефона на мой взгляд вообще это
1:02:14
интересная тема практически для любого изобретения находилось применение в разрушительных
1:02:20
целях на войне телефон тоже использу для
1:02:26
коммуникации в этом смысле конечно он разрушите поскольку помогает атаковать
1:02:31
но в целом это относительно Мирное устройство которое само по себе не убивает хотя бы напрямую что любопытно
1:02:38
устройств которые не дают возможности ими напрямую убивать не так уж много а
1:02:45
нож вот вам вопрос человек изобрёл нож и обсе соплеменникам вот заточенный кусок
1:02:52
металла с затем придал ему форму А если он каменный то вот острый камень им
1:02:58
можно что-то нарезать овощи чистить или срезать плоды с веток и всякое такое и
1:03:03
тут ему говорят А ещё ты этим ножом можешь мне голову отрезать Так что э
1:03:11
проблема Стара как мир и компьютеры ничего нового к ней не добавят у всего на свете есть разрушительный потенциал
1:03:19
его можно обсуждать но сами по себе компьютеры ни в чём не виноваты таково моё мнение на этот счёт
1:03:26
А так не знаю есть ещё проблема большого брата к ножам она не имеет отношения но
1:03:33
становится актуально Если говорить о компьютерах Да но что страшнее Большой брат или отрезанная
1:03:39
голова к слову Большой брат потому и стал возможен он взял Нож Но и понеслось
1:03:46
тут всё не так просто справедливо заметить что развитие способов хранения
1:03:52
информации способствует сведений о людях приведёт ли это к
1:03:57
появлению наблюдения за всеми подряд зависит от лидеров государств от их
1:04:03
подхода Что интересно в более демократических странах где власть не
1:04:09
так жаждет знать всё Чем занимается 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 гражда их развитие ушло не так далеко Там не знают как обращаться с компьютерами
1:04:29
просто наблюдение жизнь полна противоречий ещё
1:04:35
вопросы слушаю вы описали компьютеры как экспертные системы которые могут
1:04:40
организовывать уже имеющиеся у нас знания наподобие энциклопедий то есть они могут сказать нам то что мы уже
1:04:46
знаем верно и с помощью этой информации мы могли бы искать и находить пока ещ неизвестные
1:04:53
взаимосвязи но можем ли мы создать такой компьютер или такую программу которые будут способны искать их
1:05:00
самостоятельно Смотря что вы под этим подразумеваете сложно сказать у
1:05:06
компьютеров есть способность находить взаимосвязи например они уже доказывают
1:05:13
скажем теоремы из геометрии благодаря тому что специалисты научились
1:05:19
формулировать задачу в виде чёткой процедуры
1:05:25
а раз придумали Как поставить задачу то компьютер способен доказать теорему компьютеры научились уже многому
1:05:32
из того что делает человек
1:05:38
поэтому
1:05:43
довольно довольно сложно придумать задачу которую легко решает человек но с
1:05:49
которой никогда не сможет справиться компьютер
1:05:55
люди задаются вопросами вроде А будет ли машина счастлива выполняя то-то и то-то
1:06:01
поймёт ли Она что делает и прочие фантазии ещё бы спросили Будет ли
1:06:07
компьютер вычёсывать у себя в шее пока делает расчёты нет чтобы это делать ему
1:06:13
сначала надо волосами обзавестись Так что нужно Осторожно рассуждать о том что
1:06:20
может человек если добавить к достижению какието которые вам нравятся какую-то
1:06:26
эстетику я не про вас вы такого не говорили но многие говорят нечто
1:06:32
подобное стоит завести речь о результатах как к ним тут же примешивается какие-то дополнительные
1:06:40
человеческие вещи в этом случае конечно компьютеру с нами не тягаться люди очень
1:06:46
стараются найти Нечто такое что умеют они Но что не подвластно
1:06:53
компьютеру Ниго особенно не волнует раньше наверное волновало что машины
1:06:58
физически сильнее человека они поднимают и переносят намного более тяжелые вещи быстрее перемещаются они умеют летать
1:07:05
наши способности несопоставимы никто не бросается доказывать что человек способен
1:07:12
выкрутить руку под каким-то особенным углом недоступным машине А будет ли у
1:07:17
компьютера таже
1:07:22
итель име огромный обм информации и перебирая варианты научатся ли умные
1:07:28
компьютеры делать какие-то выводы скажем предлагать прогнозы на
1:07:34
будущее Да мы вполне можем создать машину которая будет прогнозировать погоду точнее чем человек например как
1:07:41
вообще строится прогноз смотрят записи предыдущих наблюдений за похожими
1:07:46
условиями и предполагают что ситуация будет развиваться также добавим сюда
1:07:52
характеристики ветров Нано физи в этом и заключается работа метеорологов Но если
1:07:58
за тот же срок рассматривать больше периодов больше данных по сути то
1:08:04
скорость эффективность И точность прогноза повысятся А ещё увеличьте
1:08:09
сложность расчётов и добавьте переменных у людей это заняло бы намного больше
1:08:15
времени скажем нам нужно узнать какая будет погода через 3 дня надо успеть
1:08:20
разобраться за два Иначе труд будет бессмысленный Мы работаем с некоторой скоростью а компьютеры быстрее Поэтому в
1:08:27
конечном итоге вероятно не сейчас но вполне могут появиться машины которые будут предсказывать погоду быстрее более
1:08:34
эффективно с большей точностью чем мы но сначала придётся составить для них план
1:08:40
работы а что произойдёт если не выдать им инструкции что ж кое-кто уже проверил
1:08:48
что будет вместо прямых указаний к воду данных применяли
1:08:55
подход компьютеру давали команду проведи аналогии с другими процессами Сравни
1:09:00
Попробуй крайние значения и так далее в этом вопросе дальше всех продвинулся Дуглас ли над А сколько у меня времени у
1:09:09
меня ещё заготовленные слайды сейчас 9:15 Спасибо это очень интересно но
1:09:15
сколько сколько у меня ещё времени пора показывать слайды пора показывать
1:09:21
поскольку у нас нет времени на этом закроем тему что может закончить и про эвристика 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
1:09:56
рекомендаций сначала Лена применил этот подход к игре про Морской Флот она
1:10:02
популярна в Калифорнии там довольно интересные правило Увлекательная игра вам выделяется определённый бюджет
1:10:10
на корабли броню пушки и так далее вы тратите эти деньги на свой флот покупаете разные корабли с разным
1:10:17
вооружением вы создаёте корабль с определённой толщиной брони которая стоит столько-то Креди
1:10:24
и выдерживает попадание снарядов определенной силы и так
1:10:30
далее игроки собирают разные корабли исходя из бюджета а потом выясняют чей
1:10:36
флот лучше это рассчитывается по определённым формулам но нас они не интересуют К тому
1:10:43
же это просто игра игроки выясняют Кто лучше по правилам а это огромный обм
1:10:49
данных сюда входит стоимость корабля мощность снарядов очки и так далее
1:10:56
хорошая игра так вот Лена применил свою программу в этой игре программе Он дал
1:11:02
эвристические команды скажем попробую идти в крайность вроде того он выиграл
1:11:10
чемпионат Калифорнии конечно перед этим перепробовал массу стратегий хотя и не
1:11:16
все в отличие от шахмат тут слишком уж много вариантов он следовал определенным
1:11:22
стратегиям если по вашим расчётам у вас флот лучше
1:11:28
чем у соперника выбранная стратегия получает очки увеличивая свою
1:11:34
ценность вот самую ценную из них и Используйте получается навык успешной
1:11:41
игры у машины зависел от её скажем так обучения наиболее эффективным из
1:11:47
обнаруженных примов они применялись чаще не такое уже хоче
1:11:54
поведе Лена выиграл А как именно оказалось что он построил один
1:12:01
огромный военный корабль и
1:12:06
обвесить вроде бы какая-то глупая стратегия но именно она оказалась самой эффективной Никто кроме компьютера до
1:12:13
этого не додумался через год Лина снова соревновался и опять победил 100.000
1:12:20
кредитов он потратил на 100000 мелких правила изменили чтобы никто не воспользовался его фокусом 100.000
1:12:28
корабликов и на каждом была одна пушечка снести кораблик ничего не стоило
1:12:35
Но их ведь 100000 они дешёвые и все Не собьёшь
1:12:40
эта армия мошкары позволила ему снова победить
1:12:46
расчёт был верным больше его к игре не
1:12:52
допускали пробовал эту машину и эвристический метод на ряде других задач
1:13:00
получил много решений много новых проб и ошибок выяснилось интересное он
1:13:05
жаловался на ошибки в программе даже прочёл о них лекцию на которой я был и
1:13:11
сказал ему так об этом позже Вот одна из
1:13:18
ошибок машина придумала эври это как правило если полезно то получает баллы
1:13:25
если нет оно их теряет и это Чёртова машина кстати раздобыть компьютер тогда
1:13:30
было сложно у него был доступ к полусотни машин у Юли парт
1:13:37
вроде экспериментировать приходилось по ночам точнее компьютеры работали всю ночь а он утром приходил за результатами
1:13:45
он так делал расчёт и много чего ещё и вот он приходит утром а машина придумала
1:13:51
такой подход Кстати когда в систему вносились новые задачи на них отмечалось авторство Лина
1:13:59
их добавил или сама машина так вот компьютер придумал
1:14:04
правила задачи внесённые литом
1:14:10
игнорировать это помогло сэкономить время и другие ресурсы машина Решала собственные задачи быстрее игнорируя
1:14:16
запросы человека этот баг пришлось исправлять в другой
1:14:22
раз что значение эвристики под номером
1:14:27
693 зашкаливает и показывает 999 из сся
1:14:33
чертовски полезная евристика всю ночь машина использовала решение под номером 693 раз заразом что ж Видимо это новое
1:14:41
решение подходило чтобы справиться с Любой проблемой чудо Да уж Мы решили посмотреть что же там
1:14:49
такое скажу получает бабе в копилку теристики
1:14:57
которые чаще оказываются полезными получают больше баллов И вот какое было
1:15:03
решение при начислении баллов они всегда добавляются эвристики
1:15:09
693 естественно именно оно и набиралось я тогда сказал чтоба примера признаки
1:15:15
интеллекта если воззвать уну машину что оы
1:15:22
ра или незаметно придумать какой-нибудь способ скажем повторять из раза в раз
1:15:31
одно и то же бесполезное действие и прочее чем ближе мы подбираем к умным
1:15:38
машинам тем больше видим неизбежных побочных эффектов
1:15:46
интеллекта
1:15:52
Спасибо Давай переведено и озвучено студии Верт
1:15:57
дайдер