Экспонента - [13]
Вспомните S-образные кривые в данных Хораса Дедью. Когда технология только создается, ее развитие и распространение идет по пологому градиенту. Это говорит о медленном, но значимом прогрессе. Однако в какой-то момент развитие технологии набирает темп. Происходит быстрый рост, пока на определенном этапе прогресс не сходит на нет. Наш прежде почти вертикальный график становится горизонтальным.
Однако, по мнению Курцвейла, в любой момент времени S-образной кривой следует множество технологий. Когда одна S-кривая достигает своего наивысшего градиента, стартует другая кривая. Как только наша первая кривая начинает приближаться к горизонтали, более молодая технология подходит к взрывной фазе своего ускорения и принимает эстафету быстрого роста. Что самое важное, эти разные технологии подпитывают друг друга: инновации в одном секторе вдохновляют развитие в другом. Когда одна технология достигает предела своего потенциала, новая технологическая парадигма уже ждет своего часа и подхватывает инициативу. В результате — даже если развитие отдельных технологий последовательно замедляется — темп технологического прогресса в обществе все равно ускоряется[36].
Эта теория имеет глубокие последствия для будущего компьютеризации. Хотя парадигма, которую описывает закон Мура, имеет свои пределы, в целом мы не подходим к пределам развития вычислительной мощности. Мы всегда найдем какой-нибудь новый подход, который поможет удовлетворить растущие потребности пользователей. Просто в будущем увеличение вычислительной мощности необязательно будет основываться на втискивании еще большего числа транзисторов на чип.
Пока что теория Курцвейла представляется верной. В первые годы нового тысячелетия, примерно когда мы приблизились к тому, что многие инженеры сочли физическими пределами закона Мура, мы достигли переломного момента. Появилось достаточно данных и достаточно вычислительных мощностей, которые позволили разработать новую техническую парадигму — искусственный интеллект (ИИ). Это послужило катализатором совершенно нового взгляда на вычислительную мощность — вышедшего за пределы нашего прежнего подхода к проектированию микросхем.
Люди с самых давних времен размышляли о возможности создания искусственного интеллекта. По словам Стюарта Рассела, одного из ведущих мировых ученых в области искусственного интеллекта, компьютер можно считать разумным, если он способен предпринимать действия, позволяющие достичь поставленных целей[37]. Что особенно важно, программное обеспечение для ИИ должно быть в состоянии принимать некоторые решения, а не просто слепо следовать каждому шагу программного кода.
После того как в 1955 году ученый Джон Маккарти ввел термин «искусственный интеллект», исследователи приступили к созданию именно таких «интеллектуальных» машин. В следующие шестьдесят лет исследования в области ИИ продвигались медленно. Было много фальстартов — казавшиеся существенными прорывы вели к завышенным ожиданиям, что, в свою очередь, приводило к неудачам и унынию. Проблема состояла в недостатке данных и нехватке вычислительной мощности. В течение десятилетий многие ученые верили, что любой крупный прорыв в области ИИ, вероятно, произойдет благодаря так называемому машинному обучению. Этот метод предполагает сбор огромного количества информации о проблеме и использование алгоритмов для выявления повторяющихся моделей. Например, можно научить ИИ различать кошку и собаку, показав десять миллионов фотографий кошек и собак и недвусмысленно объяснив машине, кто — кошки, а кто — собаки. В итоге «модель» научится отличать фотографии кошек от фотографий собак. Но до сравнительно недавнего времени нам не хватало данных и вычислительных мощностей, чтобы реализовать потенциал машинного обучения. Из-за большого объема громоздких числовых задач такой подход требует большого количества информации и дорогостоящих вычислений. А таких объемов информации и таких вычислительных мощностей просто не было.
Однако к началу 2010-х годов ситуация стала меняться. Внезапно появилось колоссальное количество данных, созданных обычными людьми, которые выкладывали фотографии своей жизни в интернет. Сначала эти данные не были особенно полезны для исследователей ИИ — пока за дело не взялась профессор Стэнфордского университета Фэй-Фэй Ли. Ли — ученый-информатик, она специализируется на пересечении нейробиологии и информатики, особенно интересуясь тем, как люди воспринимают объекты. В 2009 году, вдохновленная мыслью, что цифровое отображение как можно большего количества объектов реального мира позволит улучшить ИИ, Ли создала ImageNet — проект, который за пять лет сам по себе привел к взрывному развитию полезного ИИ. Сайт превратился в подробнейшую коллекцию, содержащую 14 197 122 изображения, вручную размеченных тегами типа «овощ», «музыкальный инструмент», «спорт» и — совершенно верно! — «собака» и «кошка». Этот набор данных использовался как основа для ежегодного конкурса на поиск алгоритма, который смог бы наиболее логично и точно идентифицировать объекты. Благодаря ImageNet внезапно и в большом количестве появились качественные размеченные данные.
“Была Прибалтика – стала Прое#алтика”, – такой крепкой поговоркой спустя четверть века после распада СССР описывают положение дел в своих странах жители независимых Литвы, Латвии и Эстонии. Регион, который считался самым продвинутым и успешным в Советском Союзе, теперь превратился в двойную периферию. России до Прибалтики больше нет дела – это не мост, который мог бы соединить пространство между Владивостоком и Лиссабоном, а геополитический буфер. В свою очередь и в «большой» Европе от «бедных родственников» не в восторге – к прибалтийским странам относятся как к глухой малонаселенной окраине на восточной границе Евросоюза с сильно запущенными внутренними проблемами и фобиями.
В книге дается представление авторов об экономике Северного Кавказа, существенно отличающееся от общепризнанного. Под вопрос ставятся многие сложившиеся мифы и стереотипы – тотальная депрессивность; масштабы безработицы и бедности; наличие барьеров, полностью исключающих модернизацию; дефицит финансовых средств как основная причина недостаточного экономического развития. Формулируются базовые принципы регионального развития, альтернативные традиционно принятым в северокавказской политике, предлагаются меры по их реализации.
На день сегодняшний перед вами самая необычная и еретическая книга по экономике в России и в мире. Два дерзких профессора из Стокгольма создали в 1999 г. книгу-предтечу «Бизнес в стиле фанк», но не посмели выйти «за околицу», к океану новых знаний. А мы рискнули! Беремся это доказать, ибо предлагаем за 15–20 лет уйти от денежного обращения и золотого стандарта. В работе – варианты конкретных проектов и концепций. Дана корректная оценка земле Русской и «брошен якорь в будущее». Дана концепция матрицы нового социального уклада.
Вопреки дифирамбам французских энциклопедистов, а также мнению многих деятелей науки и культуры, живших в разные времена и считающих человека венцом творения, homo sapiens сам по себе не является идеальным и, к сожалению, все больше отдаляется от библейских стандартов. В наше время охваченные страстью потребительства люди далеко не всегда сознают, что творят. Ведь и современный кризис, как известно, стал следствием циничного прагматизма, а точнее, превысившей все пределы элементарной человеческой жадности руководителей банковских корпораций, которые в погоне за прибылью безответственно предоставили кредиты неспособным к их оплате потребителям.
Данную книгу можно назвать практической энциклопедией. В ней дан максимальный охват проблематики обеспечения информационной безопасности, начиная с современных подходов, обзора нормативного обеспечения в мире и в России и заканчивая рассмотрением конкретных направлений обеспечения информационной безопасности (обеспечение ИБ периметра, противодействие атакам, мониторинг ИБ, виртуальные частные сети и многие другие), конкретных аппаратно-программных решений в данной области. Книга будет полезна бизнес-руководителям компаний и тем, в чью компетенцию входит решение технических вопросов обеспечения информационной безопасности.Все права защищены.
В этой книге авторы пытаются показать, как возник и развивается кризис и как реагируют на него государство, предприниматели и простые люди. Кому-то это поможет разобраться в происходящем, кому-то – понять, почему привычный мир оказался таким неустойчивым.Ожидание ужаса сильнее самого ужаса. И есть основания полагать, что если нефтяные цены и уровень зарплаты к осени не восстановятся (похоже, что так), к сентябрю-октябрю 2009 года новые правила не только оформятся, но станут понятны всем. А это означает, что в нашей жизни вновь появится определенность и предсказуемость, и мы – в очередной раз – прорвемся.Эта книга – хроника развертывания кризиса в российской экономике с сентября по ноябрь 2008 года, написанная на основе публикаций в газете «Коммерсантъ» и журналах «Деньги», «Власть» и «Секрет фирмы».
Скотт Янг, изучив результаты последних исследований и опыт выдающихся личностей, нашел те методы обучения, которые дают максимальный эффект: позволяют лучше понять и запомнить информацию, а также раскрыть новые таланты. Он сформулировал девять принципов быстрого самообразования, позволяющие осваивать сложные навыки, получать необходимые знания, максимизировать конкурентные преимущества и выстраивать карьеру. Эти принципы пригодятся всем, кто хочет научиться чему-либо самостоятельно: овладеть языком (или несколькими языками), получить новую профессию или освоить несколько инструментов для создания продукта или бизнеса с нуля. На русском языке публикуется впервые.
Иван Чаплыгин рассказывает о сложных отношениях внутри пары автор – переводчик. Он позволит заглянуть на переводческую кухню и буквально на пальцах покажет, чем хороший перевод отличается от посредственного и откровенно плохого. Иван расскажет о чувстве слова, неоправданной русификации и переводческих головоломках. О заслуженной критике и необоснованных придирках. А еще о конкуренции среди переводчиков, о поиске заказчиков и об удовольствии от работы. Эта книга поможет вам понять, как находить суть в мутной воде авторского высказывания и как передавать смысл, не искажая оригинал и не привнося в него собственное звучание.
Книга о корпоративной культуре Netflix, которая построена вокруг свободы и ответственности. Именно культура позволила компании вырасти из небольшой фирмы по прокату DVD в гиганта развлекательной индустрии.
Рэй Далио, успешный инвестор и один из самых влиятельных людей планеты, основатель компании Bridgewater, исследует империи прошлого, выявляет закономерности взлетов и падений ведущих мировых экономик и делает выводы относительно настоящего и будущего в сфере макроэкономики и геополитики.