Эндрю Макафи , Эрик Бриньолфсон - Машина, платформа, толпа. Наше цифровое будущее
litresНазвание: | Машина, платформа, толпа. Наше цифровое будущее | |
Автор: | Эндрю Макафи , Эрик Бриньолфсон | |
Жанр: | Детская образовательная литература, Научная литература, Экономика | |
Изадано в серии: | МИФ. Кругозор | |
Издательство: | Манн, Иванов и Фербер | |
Год издания: | 2019 | |
ISBN: | 978-5-00117-661-9 | |
Отзывы: | Комментировать | |
Рейтинг: | ||
Поделись книгой с друзьями! Помощь сайту: донат на оплату сервера |
Краткое содержание книги "Машина, платформа, толпа. Наше цифровое будущее"
В этой книге описывается, как в цифровую эпоху изменился баланс сил – баланс разума и машины, продуктов и платформ, ядра и толпы. По мере развития технологий расширяются и возможности человека. Понимание того, какие принципы и тренды стоят за современной цифровой революцией поможет каждому из нас проложить собственный путь в будущее. Эта книга для тех, кто интересуется технологиями, трендами, будущим. На русском языке публикуется впервые.
К этой книге применимы такие ключевые слова (теги) как: цифровые технологии,будущее человечества,технологии будущего,развитие цивилизации,информационные технологии (IT),научно-технический прогресс,промышленная революция
Читаем онлайн "Машина, платформа, толпа. Наше цифровое будущее" (ознакомительный отрывок). [Страница - 2]
- 1
- 2
- 3
- 4
- . . .
- последняя (7) »
Чтобы ориентироваться в сложных средах, например во всех возможных позициях игры го, разработчики часто опираются на моделирование. Они пишут программы, которые делают ход, выглядящий хорошим, затем исследуют все разумные ответы противника на него, все разумные ответы на каждый такой ответ и так далее. В конечном счете обычно выбирается тот ход, что обеспечивает больше всего хороших вариантов и меньше всего плохих. Однако из-за того, что существует такое огромное количество возможных партий в го – так много вселенных, ими полных, – у вас получится смоделировать ничтожно малую их долю, будь у вас хоть цех, полный суперкомпьютеров.
Вследствие недоступности ключевых знаний и неэффективного моделирования прогресс у программистов, занимавшихся го, шел медленно. Давая характеристику нынешней ситуации с компьютерами, играющими в го, и ожидаемым перспективам, профессор философии Алан Левиновиц заключил в мае 2014 года в журнале Wired: «Может оказаться, что появление в течение десяти лет компьютера-чемпиона – слишком оптимистичный прогноз»[13]. Статья в Wall Street Journal, написанная в декабре 2015 года профессором психологии Крисом Чабрисом, ведущим в журнале колонку об играх, называлась «Почему го по-прежнему не дается компьютерам».
ПРЕОДОЛЕНИЕ ПАРАДОКСА ПОЛАНИ
В научной статье, опубликованной буквально в следующем номере Wall Street Journal (в январе 2016 года), рассказывалось о компьютере, который уже нельзя одурачить. Группа из лондонской компании DeepMind, принадлежащей Google и специализирующейся на машинном обучении (эту область искусственного интеллекта мы обсудим в главе 3), опубликовала статью «Освоение игры го с помощью нейронных сетей и поиска по дереву»[14], и престижный журнал Nature сделал ее темой номера. Статья описывала программу AlphaGo, которую создатели научили играть в го, обойдя парадокс Полани.Они не пытались напичкать программу лучшими стратегиями и эвристическими правилами. Вместо этого они создали систему, самообучающуюся в ходе анализа игровых позиций во множестве партий. AlphaGo должна была замечать в большом количестве данных мельчайшие паттерны и связывать действия игроков, например постановку камня на конкретное место, с результатами, скажем с выигрышем[15].
Дав программе доступ к тридцати миллионам позиций, записанных в онлайновом хранилище, ей, по сути, сказали: «Используй их и выясни, как выигрывать». AlphaGo также сыграла множество партий против самой себя, сгенерировав еще 30 миллионов позиций, которые затем проанализировала. Во время игры система вела моделирование, однако весьма узкое: она использовала знания, полученные от изучения миллионов позиций, чтобы моделировать только те ходы, которые, по ее мнению, вели к победе с наибольшей вероятностью.
Работа над AlphaGo началась в 2014 году[16]. К октябрю 2015 года она была готова к тестированию. AlphaGo – какое-то время это держалось в тайне[17] – сыграла матч из пяти партий с Фань Хуэем, который тогда был чемпионом Европы, и выиграла со счетом 5:0.
Победа компьютера в го на таком высоком уровне, оказавшаяся для всех неожиданной, произвела впечатление на сообщество ученых и разработчиков в области искусственного интеллекта. Практически все аналитики и комментаторы назвали достижение AlphaGo настоящим прорывом. Однако начались споры о масштабе победы. Нейробиолог Гэри Маркус заметил: «В Европе го едва ли является спортом, и этот чемпион занимает в мировом рейтинге всего 633-е место. Победу робота над 633-м в рейтинге профессиональным теннисистом тоже назвали бы впечатляющим достижением, однако неверно было бы говорить, что он достиг мастерства в игре»[18].
Команда DeepMind, очевидно, сочла замечание справедливым, поскольку бросила вызов Ли Седолю, предложив сыграть матч из пяти партий в Сеуле в марте 2016 года. Многие считали Седоля лучшим игроком в го на планете[19] и одним из лучших, которых помнят современники. Его стиль характеризовали как «интуитивный, непредсказуемый, творческий, напряженный, неистовый, запутанный, глубокий, стремительный, спонтанный»[20]. Эти качества, по мнению самого Седоля, давали ему преимущество перед любым компьютером. Он говорил: «В игре го есть красота, и я не думаю, --">- 1
- 2
- 3
- 4
- . . .
- последняя (7) »
Книги схожие с «Машина, платформа, толпа. Наше цифровое будущее» по жанру, серии, автору или названию:
Марио Ливио - От Дарвина до Эйнштейна. Величайшие ошибки гениальных ученых, которые изменили наше понимание жизни... Жанр: Детская образовательная литература Год издания: 2015 Серия: Золотой фонд науки |
Клас Фреск, Ула Фреск - Что умеет наше тело? Жанр: Детская образовательная литература Год издания: 2009 Серия: Научная лаборатория Тома Тита |
Роб Найт - Смотри, что у тебя внутри. Как микробы, живущие в нашем теле, определяют наше здоровье и нашу... Жанр: Медицина Год издания: 2015 Серия: ted books |
Борис Васильевич Зубков - Как машина азбуку учила Жанр: Детская образовательная литература Год издания: 1987 |
Другие книги из серии «МИФ. Кругозор»:
Эндрю Макафи, Эрик Бриньолфсон - Машина, платформа, толпа. Наше цифровое будущее Жанр: Экономика Год издания: 2019 Серия: МИФ. Кругозор |
Ной Чарни, Ингрид Роланд - Коллекционер жизней. Джорджо Вазари и изобретение искусства Жанр: Искусство и Дизайн Год издания: 2018 Серия: МИФ. Кругозор |
Алекс Беллос - Капуста, неверные мужья и зебра. Загадки и головоломки для развития критического мышления Жанр: Справочная литература: прочее Год издания: 2021 Серия: МИФ. Кругозор |
Билл Гейтс - Как нам избежать климатической катастрофы. Решения, которые у нас есть. Прорывы, которые нам нужны Жанр: Публицистика Год издания: 2021 Серия: МИФ. Кругозор |