Цифровой журнал «Компьютерра» № 185 - Коллектив Авторов

Falkor — это 83-метровый красавец, построенный в начале 80-х для патрулирования промысловых вод (отсюда его строгий «военный» профиль). Четыре года назад Шмидты выкупили его и за три года превратили в плавучую лабораторию, оснащённую по последнему слову техники. Как нескромно заявил один из членов команды, такого оборудования нет больше ни у кого — и в это легко верится, если вспомнить, что личное состояние Шмидта оценивается в восемь с лишком миллиардов долларов. На «Фалькоре» уникальные инструменты для взятия глубинных проб и неинвазивного ДНК-сэмплинга, реально крутые глубоководные видеокамеры высокого разрешения, средства для высокоточного высокоскоростного картографирования морского дна, двухтонная робосубмарина ROPOS с бурами, манипуляторами и прочей обвеской, напичканный электроникой суперсовременный командный центр и т. д.

Покупка корабля, перестройка и переоснащение обошлись Шмидтам, предположительно, почти в сто миллионов, и когда в конце прошлого года Falkor наконец вышел в море, научное сообщество получило уникальную платформу для экспериментов. Фишка в том, что места на корабле научным коллективам из любых стран предоставляются бесплатно. Равно как и оборудование, и любые расходы, связанные с исследованиями (короче, всё, кроме собственно зарплаты), оплачиваются Океаническим институтом Шмидтов. Единственное условие: результаты проведённых на борту экспериментов в полном объёме должны быть обнародованы не позже чем через два месяца.

Не удивительно, что на одно место приходится почти двадцать заявок. Отбором кандидатов в очередную экспедицию (только за этот год их планируется четыре) занимается комиссия из авторитетных учёных, и среди экипажа отчалившего корабля оказываются и микробиологи, и астробиологи, и генные инженеры. А результаты исследований, помимо обычных научных журналов, пополняют в том числе Google Earth.

В 2013-м, ставшем первым полным рабочим годом, Falkor исследует десятикилометровый кратер, оставшийся на дне Мексиканского залива после падения гигантского астероида (предположительная причина массового вымирания 65 млн лет назад), долгосрочные последствия аварии на подводной скважине Deepwater Horizon, разломы океанического дна у Каймановых островов, зоны кислородного голодания у берегов Канады и биоту подводного вулкана Аксиал.

Все проекты так или иначе связаны со «здоровьем» мирового океана, влиянием на морскую жизнь человека, её эволюцией под действием изменяющихся естественных глобальных условий. Беспокойство известное: гадя в океан, мы подрываем низшие звенья пирамиды, от которой зависим и сами. Шмидты называют текущую ситуацию «одиннадцатым часом» (в том смысле, что до полночи осталось чуть), а ведь мы убиваем океан в том числе и потому, что не понимаем его.

Наше невежество в отношении подводного мира просто невероятно. Мы чуть ли не до сантиметров изучили поверхности Луны и Марса, но даже рельеф большей части морского дна Земли (почти три четверти площади планеты) известен нам только по данным с искусственных спутников, чуть ли не с километровым разрешением! А ведь жить нам, детям и внукам, не на Луне, не на Марсе. Так что выбора на самом деле нет: изучение океанов должно стать приоритетной задачей для науки.

Конечно, даже с миллиардами Шмидта надеяться на немедленные революционные открытия было бы наивно. Но владельцы «Фалькора» и не ставят перед собой такой задачи. У них более скромная и реалистичная цель — изменить тон беседы о здоровье океана в обществе. Показать проблемы лицом, откопать интересные загадки.

Космос, во многом благодаря МКС и NASA, уже стал публичным: обывателю сегодня достаточно буквально протянуть руку, чтобы оказаться на переднем крае космических исследований: вот вам прямая трансляция с МКС, а вот — реалтаймовые твиты с Марса. С океаном сложней: много ли вы знаете океанографических проектов, пригодных и интересных «человеку с улицы»? Falkor должен стать одним из таких окошек в подводный мир.

К оглавлению

Когнитивные технологии IBM: на пути к искусственному мозгу

Андрей Васильков

Опубликовано 08 августа 2013

Cтарший вице-президент и директор по исследованиям компании IBM доктор Джон Келли написал книгу «Умные машины», которая выйдет в свет ближайшей осенью. Она посвящёна созданию целой экосистемы когнитивных вычислений — технологий будущего, способных взаимодействовать с людьми более естественным образом. Речь идёт о разработке архитектуры и алгоритмов, имитирующих отдельные способности мозга по восприятию данных различного вида, принятию решений и самообучению по результатам анализа их эффективности.

Джон Келли пишет, что современные люди сталкиваются с постоянным ростом объёмов информации. Если раньше казалось, что это благо, помогающее развитию общества, то сейчас стало вполне очевидно: чем больше данных, тем больше проблем. Мы попросту не успеваем вникнуть в интересующие нас вопросы как следует. Поэтому люди часто принимают необдуманные решения, ознакомившись только с одной точкой зрения. За недостатком времени анализ новых данных откладывается, а затем они вспоминаются уже как проверенная информация.

Директор может разгрузить себя, поручив большую часть обработки данных секретарю, ассистентам и даже целому штату аналитиков. Обычным людям всё сложнее противостоять давлению инфосреды. Когнитивные компьютерные технологии способны помочь в будущем как руководителям крупных компаний, так и обывателям. Умный поиск, семантический анализ, распознавание образов, прокладка маршрута с учётом пробок и оценка состояния водителя в фоне — это всё только начало.

Среди действующих когнитивных систем наиболее известен суперкомпьютер IBM Watson с программой искусственного интеллекта, созданной под руководством Дэвида Феруччи в рамках проекта DeepQA. Этот суперкомпьютер обыграл в 2011 году двух чемпионов в викторине Jeopardy. В ролике ниже приводятся пояснения о работе его алгоритма и необычной структуре использованной базы данных.

http://www.youtube.com/watch?v=DywO4zksfXw

Как и в случае с победившим Каспарова суперкомпьютером Deep Blue, для IBM это была лишь демонстрация возможностей. Реальная область практических применений будет совершенно иной.

Специалисты компании рассчитывают в ближайшие двадцать лет создать компактную или даже носимую систему, имитирующую работу миллиардов нейронов и триллионов синапсов. Применений для неё найдётся масса — как в гражданском, так и в военном секторе.

http://www.youtube.com/watch?v=AHcRRfpHPt4

Общественности говорят в основном о медицинских аспектах применения. К примеру, указывается, что с помощью такого электронного ассистента слабовидящие люди смогут не только лучше ориентироваться, но и жить более полноценной жизнью. У здорового человека мозг обрабатывает терабайты графических данных ежедневно, и заменить функции зрительной коры не сможет ни один носимый компьютер классической архитектуры.

Основная проблема целой отрасли в том, что архитектура компьютеров и базовые подходы к программированию сформировались в ту пору, когда на ЭВМ решали довольно узкий круг прикладных математических задач. Они были вычислительно сложными, а их постановкой занимался штат опытных программистов.

От современных компьютеров требуется гораздо больше. Всевозможные «умные устройства» должны большей частью самостоятельно получать и успевать обрабатывать массу разнородных данных. Результат требуется выдавать через дружественный интерфейс, чтобы помочь человеку в его повседневной жизни или просто развлечь его.

Для этого компьютерная техника должна постоянно развиваться в направлении «очеловечивания» и всё больше опираться на алгоритмы самообучения. Иными словами – как можно точнее копировать суть работы мозга, сохраняя запредельную скорость обработки числовых данных.

Компания IBM при поддержке Корнеллского университета и DARPA уже многие годы разрабатывает такой искусственный мозг. До сих пор в научном мире нет единого мнения о многих аспектах функционирования неокортекса. Поэтому задача не состоит в том, чтобы воссоздать на массиве транзисторов работу коры головного мозга в деталях. Скорее есть понятное желание сотворить на базе компьютерных технологий нечто работающее похожим образом. Требуется не более быстрый автомат, а гибкая вычислительная система, хотя бы частично проявляющая свойства мышления живых организмов.