Array Коллектив авторов - The Question. Будущее

Я знаю две модели биокомпьютеров. Более близкая к нам в плане технической реализации основана на вычислениях с помощью белков. Если обобщить, то белки в таком вычислительном чипе двигаются по своеобразному лабиринту. Каждый раз, поворачивая в ту или иную сторону, белки прибавляют к искомому числу или вычитают из него единицу вычисления. Такие процессоры «заточены» скорее под решение задач комбинаторики. Вторая модель (даже скорее метод хранения и реализации информации) основан на ДНК. В последовательности азотистых оснований точно так же, как и генетический код, можно закодировать любую информацию, прочитать ее или хранить долгое время, обеспечив такие условия, при которых величина ошибок в последовательности ДНК (мутаций) будет минимальна.

Это серьезная задача в программировании. Случайные числа принципиально важны для шифрования, генерации паролей и в научных экспериментах.

Подлинно случайное число никаким алгоритмом получить невозможно, хотя существуют более или менее удачные алгоритмы. Их уязвимости – периодичность появления одних и тех же чисел, зависимость друг от друга последовательных чисел, неравномерность распределения, обратимость.

Для получения случайного числа наиболее распространенный метод – обращение к внешнему источнику. Таковым чаще всего выступает счетчик тактов процессора. Некоторые программы отслеживают движения мышки и тому подобное.

Наша организация давно про это говорила. Роботов сейчас много кто делает, от крупных заводов до стартапов. Каждый разработчик конструирует технику, исходя из своего видения. Но для себя, для дома, для выставки ты можешь делать, как угодно, а вот когда речь идет о технике специального назначения – для атомной энергетики, химического производства, для армии и так далее, – есть свои внутренние стандарты.

При этом разработчик должен четко знать, в каких областях какие компоненты он может использовать. Должна быть единая классификация – к примеру, роботы могут делиться на легкие, сверхлегкие, тяжелые, сверхтяжелые, – и без стандарта даже я, разработчик, понятия не имею, к какому классу относится моя разработка.

Также без стандарта не решить вопросы совместимости. К примеру, купил я робота и хочу оснастить его дополнительным оборудованием. Но у этого разработчика такого оборудования нет, я обращаюсь к другому. При этом интерфейсы, скорее всего, будут несовместимы, программное обеспечение несовместимо. Если же будет единый ГОСТ, в рамках которого все будут работать, я, как потребитель, смогу брать один компонент у одного поставщика, другой у другого и все это будет нормально работать друг с другом.

В такой динамично развивающейся области очень сложно давать прогнозы на будущее даже на такой короткий срок, но все же некоторые тенденции прослеживаются. Например, совершенно точно продолжатся разработки различных автопилотов: от беспилотных мультикоптеров (дронов) до автомобилей. Вряд ли за 5 лет удастся создать полноценный автопилот, которому действительно можно будет доверить жизнь человека, однако за это время человечество точно придет к реализации этой идеи.

Все больше аналитики будет доверено различным системам машинного обучения, в том числе и нейросетям. Также сейчас активно развивается направление обработки естественного языка, что должно привести к совершенствованию различных диалоговых систем (от ботов-консультантов на различных сайтах до Cortana и Siri).

А серьезных изменений в жизни мы, вероятнее всего, не заметим. Во всяком случае, за такой короткий срок.

Правильная постановка вопроса должна быть такой: как натренировать свою собственную нейросеть? Писать сеть самому не нужно, нужно взять какую-то из готовых реализаций, которых есть множество, предыдущие авторы давали ссылки. Но сама по себе эта реализация подобна компьютеру, в который не закачали никаких программ. Для того чтобы сеть решала вашу задачу, ее нужно научить.