пятница, 27 марта 2009 г.
вторник, 24 марта 2009 г.
Сервисы социальных закладок
Общаясь со своими друзьями офф-лай, мне рассказали, что существуют т.н. сервисы социальных закладок. В этих сервисах можно хранить свои закладки на сайты, которые находятся в «Избраное» в Интернет эксплораре.
Мне очень понравилась эта идея, ведь при переустановке операционной системы все закладки удаляются. У меня столько ссылок на интересные сайты, если я их потеряю, я не переживу.
Мне порекомендовали несколько сервисов социальных закладок. Сейчас я приведу ссылки, но сделаю это оригинально. Ссылки будут на профили моих друзей, уже зарегистрированных в этих сервисах.
Вот они:
http://www.mister-wong.ru/user/delbug/
http://memori.ru/Motorsnet/
Мне очень понравилась эта идея, ведь при переустановке операционной системы все закладки удаляются. У меня столько ссылок на интересные сайты, если я их потеряю, я не переживу.
Мне порекомендовали несколько сервисов социальных закладок. Сейчас я приведу ссылки, но сделаю это оригинально. Ссылки будут на профили моих друзей, уже зарегистрированных в этих сервисах.
Вот они:
http://www.mister-wong.ru/user/delbug/
http://memori.ru/Motorsnet/
понедельник, 16 марта 2009 г.
А вот здесь я ремонтирую компьютер
Недавно у меня сломался компьютер, не включается и все, незнала, что делать. Точнее включается, показываются какие-то ужасные сообщения на черном экране, после чего тишина, нечего не происходит, Windows не загружается. Обратилась в этот сервис delbug.ru. Очень милые ребята. Приехали, как договаривались на следующий день, точнее приехал один специалист. Специалист попробовал повключать компьютер, потом, как он объяснил, загрузил компьютер с какого-то Live-CD, вытащил все мои фото, файлы, документы на DVD диск. Переустановил операционку. Сказал, что Windows накрылся, из-за вирусов. У меня оказывается, антивирус не работал, лицензия закончилась. Теперь у меня новый Windows с прикольными темами или шкурами, как хочешь, так и называй, я сама плохо понимаю. А еще несколько новых звуковых схем. Все работает без сбоев и глюков уже несколько недель, а самое главное быстрей, чем раньше было. Специалист порекомендовал вот эту статью прочитать (Антивирусная защита компьютера), чтобы избежать таких неприятностей в дальнейшем. Прочитала статью, много полезного подчерпнула, а раньше о некоторых вещах даже не подозревала. Вообщем компьютерному сервису респект и уважуха.
Искусственный интеллект или как мыслит человек
Человек всегда старался понять, как он мыслит, по каким законам и правилам строятся его рассуждения, в чем гарантия истинности его умозаключений. Логика - древнейшая из наук. Законы, открытые еще Аристотелем (1V век до н.э.), верны и поныне и лежат в основе современной формальной логики. В ХХ веке логика как наука приобретает второе дыхание - она становится наукой... технической: по законам формальной логики строятся электрические схемы элементов и узлов ЭВМ, позволяя им решать не только математические, но и число логические задачи. Все это в какой-то мере моделировало интеллектуальную деятельность человека. Но хотелось большего.
Проследим вкратце эволюцию развития «интеллекта» ЭВМ (машинного интеллекта). В ней можно выделить несколько принципиально различных этапов развития.
Этап 1 (50–е – 60–е годы). Он связан с появлением первых машин последовательного действия, с очень небольшими, по сегодняшним меркам, ресурсными возможностями по памяти, быстродействию и классам решаемых задач. Это были задачи сугубо вычислительного характера, для которых были известны схемы решений и которые можно описать на некотором формальном языке. К этому же классу относятся и задачи на адаптацию.
Таким образом, первый этап эволюции «интеллекта» ЭВМ соответствовал формированию вычислительного «интеллекта», который носил чисто алгоритмический характер и достаточно просто поддавался формализации и программированию. Поэтому, при разработке систем автоматизации различных видов деятельности человека, необходимо было: выделить задачи расчетного характера, увязать их в определенную систему, построить формальные математические модели, подобрать методы решения, запрограммировать, проверить на адекватность и соответствие результатам деятельности человека и затем использовать в практической работе.
Можно сказать, что такого рода автоматизация носила фрагментарный (точечный) характер и, естественно, быстро перестала удовлетворять реальным потребностям. Недостатком такого рода алгоритмов было то, что в них в едином алгоритмическом процессе переплетались данные входные и промежуточные с операторами их обработки (действиями). И отделить данные от процессов их преобразования (знаний о процессах обработки) было невозможно. Это создавало огромные потребности в программистах и необходимость постоянного «дотягивания» программ до постоянно меняющихся алгоритмов. И даже появление алгоритмических языков, которые повышали производительность труда программистов не менее, чем на порядок, ситуация принципиально не изменилась.
Этап 2 (60-е – 70-е годы). По мере развития возможностей ЭВМ и их насыщения, усложнялись задачи и осознавались новые рутинные виды деятельности, которые хотелось передать машине. В частности, был осознан новый класс задач, решаемых человеком постоянно. Это были задачи поиска и сортировки информации, работа с БД. В «интеллект» машины добавились механизмы поиска, сортировки, простейшие операции по обобщению информации, не зависящие от смысла обрабатываемых данных. Это стало новой точкой отсчета в развитии и понимания задач автоматизации деятельности человека. Можно сказать, что с этого момента и началась эпоха массовой автоматизации систем управления, проектирования, управления технологическими процессами и т.п., продолжавшаяся до конца 80-х годов.
Этап 3 (70-е – 80-е годы). Практически параллельно в мире (США, Англия) развивалось научное направление, идеи которого принципиально отличались от принятых. Задачи этого класса характеризуются отсутствием априори известных схем решения, даже при условии привлечения дополнительных знаний о предметной области. Поэтому для решения таких задач используются сложные иерархические построения и программы, имитирующие механизмы мышления человека. Этот класс задач было принято считать интеллектуальным , а методы их решения стали развиваться в рамках научного направления, получившего название эвристического программирования. Его сторонники (Саймон А., Шоу Дж., Гелентер Г. и др.) считали, что интеллектуальной можно считать только ту программу, которая обладает механизмом логического вывода и которая на его основе способна самостоятельно синтезировать алгоритмы решения задач. При этом под решением задач понимался такой алгоритм, выполнение которого переводит объект управления (процесс, среду и т.п.) из начального состояния в целевое.
Этот алгоритм необходимо было каждый раз синтезировать автоматически на основе описания пространства состояний задачи. При этом в качестве прототипа модели механизма мышления использовалась теория логического вывода, хорошо разработанная в метаматематике.
На этом пути были достигнуты фундаментальные для теории ИИ результаты: апробирован и исследован механизм логического вывода и разработаны программы автоматического доказательства теорем в логике, арифметике, планиметрии; получены новые методы и алгоритмы, ускоряющие процесс логического вывода и сделавшие возможным его эффективную реализацию на ЭВМ и др. Именно в рамках эвристического программирования были разработаны: теория построения пространства состояний; методы поиска решений в нем (лабиринтная гипотеза); наработаны универсальные эвристики разбиения задачи на подзадачи и сокращения пространства поиска решений.
Это стало основой новых методов, языков программирования и моделей постановки и решения оптимизационных задач в математическом программировании (методы скорейшего спуска, ветвей и границ и др.), в распознавании образов.
Другим важнейшим результатом этого этапа развития ИИ стало понимание возможности разделения данных и механизмов их обработки в рамках формальных моделей представления знаний. Развитие этого направления стимулировалось наличием социального заказа в США, Японии и Европе на создание интеллектуальных роботов для исследования космического пространства и новых планет, для работы в недоступных или опасных для человека средах. Построить искусственный разум робота для таких целей невозможно было на основе вычислительного и поискового интеллектов. Нужен был принципиально новый подход, который развивался в рамках эвристического программирования и моделирования нейронных сетей (персептронов). Исследования проводились на задачах: на кубиках (планирование поведения роботов при сборке простейших конструкций), на построение пространства состояний и поиск в нем решений для игр (крестики – нолики, шашки, шахматы и т.п.)
В рамках этих исследований появились понятия: модель предметной области, пространство состояний и поиска решений, модель представления знаний, стратегии вывода и др., которые и составили в дальнейшем предмет нового научного направления под общим названием «искусственный интеллект». Таким образом, третий этап развития обогатил «интеллект» машины логикой (логическим выводом), как одним из основных механизмов мышления человека.
Этап 4 (80-е – 90-е годы). В конце 70-x годов в мире даже наметился некоторый "кризис жанра", поскольку огромные вложения не приводили к сколько-нибудь убедительным практическим результатам. Это продолжалось до тех пор, пока учеными не была осознана важность знаний (по объему и содержанию) для синтеза интересных алгоритмов решения задач. При этом имелись в виду знания, с которыми математика не умела работать, т.е. опытные знания, не носящие строгого формального характера и описываемые обычно в декларативной форме. Это знания специалистов в различных областях деятельности, врачей, химиков, исследователей и т.п. Такие знания получили название экспертных знаний, и соответственно системы, работающие на основе экспертных знаний, стали называться системами-консультантами или экспертными системами (не путать с экспертными оценками - это совсем другое).
В рамках экспертных систем, как важнейшего типа систем ИИ, произошло соединение неформально описываемых знаний с механизмами логического вывода и другими методами, разработанными в рамках эвристического программирования. Это дало потрясающий эффект в виде экспертных систем для самых различных направлений деятельности, к которым ранее никакие математические формализации не подходили, как-то: медицина, химия, геология, управление и т.д. Именно в рамках экспертных систем были разработаны неформальные модели представления знаний, модели вывода в различных представлениях, псевдофизические логики, логика рассуждений или логика правдоподобного вывода и т.п.
Четвертый этап развития ИИ стал прорывным. С появлением экспертных систем в мире начался принципиально новый этап развития интеллектуальных технологий – эра интеллектуальных систем - консультантов, которые предлагали варианты решений, обосновывали их, способны были к обучению и, следовательно, к развитию, общались с человеком на привычном для него, хотя и ограниченном, естественном языке. Знания стали товаром. Носителей систем знаний называли экспертами. Человечество получило возможность сохранять и накапливать базы знаний отдельных специалистов (или групп специалистов) в определенной области. Знания стало возможным собирать, тиражировать, проектировать, сделать доступным для всех заинтересованных в нем людей. Появилась новая профессия – «инженер по знаниям» или «инженер - когнитолог».
Этап 5 (1990 – 2000 годы). Усложнение систем связи и решаемых задач потребовало качественно нового уровня «интеллектуальности» обеспечивающих программных систем, таких систем, как защита от несанкционированного доступа, информационная безопасность ресурсов, защита от нападений, смысловой анализ и поиск информации в сетях и т.п. И новой парадигмой создания перспективных систем защиты всех видов, стали интеллектуальные системы. Именно они позволяют создавать гибкие среды, в рамках которых обеспечивается решение всех необходимых задач. Это новое направление получило название мультиагентных систем. Каждый агент имеет свою систему целеполагания и мотивации, свою область действий и ответственности, а взаимодействие между ними обеспечивается метаинтеллектом. В рамках такого осмысления традиционные методы, алгоритмы и программы становятся элементарными «кирпичиками», из которых строятся затем алгоритмы и решения возникающих задач. Таким образом моделируется некоторое виртуальное сообщество интеллектуальных агентов-систем, которые автономны, активны, вступают в различные «социальные» отношения – кооперации и сотрудничества (дружбы), конкуренции, соревнования, вражды и т.п. Этот «социальный» аспект решения задач - фундаментальная особенность концептуальной новизны передовых информационных технологий, искусственных (виртуальных) организаций, виртуального общества. Уже сегодня мультиагентные системы находят широчайшее применение для: распределенного решения сложных задач, совмещенного проектирования изделий, построения виртуальных предприятий, моделирования больших производственных систем и электронной торговли, электронной разработки сложных компьютерных систем, управления системами знаний и информации и т.п. Мы являемся свидетелями триумфального шествия по миру интеллектуальных информационных технологий (ИИТ), основанных на идеях экспертных систем и мультиагентности. Именно они делают цивилизованные страны практически недосягаемыми для других, пока еще только развивающихся, стран. Именно ИИТ сегодня в мире являются источником глобальной власти и материального благополучия.
Проследим вкратце эволюцию развития «интеллекта» ЭВМ (машинного интеллекта). В ней можно выделить несколько принципиально различных этапов развития.
Этап 1 (50–е – 60–е годы). Он связан с появлением первых машин последовательного действия, с очень небольшими, по сегодняшним меркам, ресурсными возможностями по памяти, быстродействию и классам решаемых задач. Это были задачи сугубо вычислительного характера, для которых были известны схемы решений и которые можно описать на некотором формальном языке. К этому же классу относятся и задачи на адаптацию.
Таким образом, первый этап эволюции «интеллекта» ЭВМ соответствовал формированию вычислительного «интеллекта», который носил чисто алгоритмический характер и достаточно просто поддавался формализации и программированию. Поэтому, при разработке систем автоматизации различных видов деятельности человека, необходимо было: выделить задачи расчетного характера, увязать их в определенную систему, построить формальные математические модели, подобрать методы решения, запрограммировать, проверить на адекватность и соответствие результатам деятельности человека и затем использовать в практической работе.
Можно сказать, что такого рода автоматизация носила фрагментарный (точечный) характер и, естественно, быстро перестала удовлетворять реальным потребностям. Недостатком такого рода алгоритмов было то, что в них в едином алгоритмическом процессе переплетались данные входные и промежуточные с операторами их обработки (действиями). И отделить данные от процессов их преобразования (знаний о процессах обработки) было невозможно. Это создавало огромные потребности в программистах и необходимость постоянного «дотягивания» программ до постоянно меняющихся алгоритмов. И даже появление алгоритмических языков, которые повышали производительность труда программистов не менее, чем на порядок, ситуация принципиально не изменилась.
Этап 2 (60-е – 70-е годы). По мере развития возможностей ЭВМ и их насыщения, усложнялись задачи и осознавались новые рутинные виды деятельности, которые хотелось передать машине. В частности, был осознан новый класс задач, решаемых человеком постоянно. Это были задачи поиска и сортировки информации, работа с БД. В «интеллект» машины добавились механизмы поиска, сортировки, простейшие операции по обобщению информации, не зависящие от смысла обрабатываемых данных. Это стало новой точкой отсчета в развитии и понимания задач автоматизации деятельности человека. Можно сказать, что с этого момента и началась эпоха массовой автоматизации систем управления, проектирования, управления технологическими процессами и т.п., продолжавшаяся до конца 80-х годов.
Этап 3 (70-е – 80-е годы). Практически параллельно в мире (США, Англия) развивалось научное направление, идеи которого принципиально отличались от принятых. Задачи этого класса характеризуются отсутствием априори известных схем решения, даже при условии привлечения дополнительных знаний о предметной области. Поэтому для решения таких задач используются сложные иерархические построения и программы, имитирующие механизмы мышления человека. Этот класс задач было принято считать интеллектуальным , а методы их решения стали развиваться в рамках научного направления, получившего название эвристического программирования. Его сторонники (Саймон А., Шоу Дж., Гелентер Г. и др.) считали, что интеллектуальной можно считать только ту программу, которая обладает механизмом логического вывода и которая на его основе способна самостоятельно синтезировать алгоритмы решения задач. При этом под решением задач понимался такой алгоритм, выполнение которого переводит объект управления (процесс, среду и т.п.) из начального состояния в целевое.
Этот алгоритм необходимо было каждый раз синтезировать автоматически на основе описания пространства состояний задачи. При этом в качестве прототипа модели механизма мышления использовалась теория логического вывода, хорошо разработанная в метаматематике.
На этом пути были достигнуты фундаментальные для теории ИИ результаты: апробирован и исследован механизм логического вывода и разработаны программы автоматического доказательства теорем в логике, арифметике, планиметрии; получены новые методы и алгоритмы, ускоряющие процесс логического вывода и сделавшие возможным его эффективную реализацию на ЭВМ и др. Именно в рамках эвристического программирования были разработаны: теория построения пространства состояний; методы поиска решений в нем (лабиринтная гипотеза); наработаны универсальные эвристики разбиения задачи на подзадачи и сокращения пространства поиска решений.
Это стало основой новых методов, языков программирования и моделей постановки и решения оптимизационных задач в математическом программировании (методы скорейшего спуска, ветвей и границ и др.), в распознавании образов.
Другим важнейшим результатом этого этапа развития ИИ стало понимание возможности разделения данных и механизмов их обработки в рамках формальных моделей представления знаний. Развитие этого направления стимулировалось наличием социального заказа в США, Японии и Европе на создание интеллектуальных роботов для исследования космического пространства и новых планет, для работы в недоступных или опасных для человека средах. Построить искусственный разум робота для таких целей невозможно было на основе вычислительного и поискового интеллектов. Нужен был принципиально новый подход, который развивался в рамках эвристического программирования и моделирования нейронных сетей (персептронов). Исследования проводились на задачах: на кубиках (планирование поведения роботов при сборке простейших конструкций), на построение пространства состояний и поиск в нем решений для игр (крестики – нолики, шашки, шахматы и т.п.)
В рамках этих исследований появились понятия: модель предметной области, пространство состояний и поиска решений, модель представления знаний, стратегии вывода и др., которые и составили в дальнейшем предмет нового научного направления под общим названием «искусственный интеллект». Таким образом, третий этап развития обогатил «интеллект» машины логикой (логическим выводом), как одним из основных механизмов мышления человека.
Этап 4 (80-е – 90-е годы). В конце 70-x годов в мире даже наметился некоторый "кризис жанра", поскольку огромные вложения не приводили к сколько-нибудь убедительным практическим результатам. Это продолжалось до тех пор, пока учеными не была осознана важность знаний (по объему и содержанию) для синтеза интересных алгоритмов решения задач. При этом имелись в виду знания, с которыми математика не умела работать, т.е. опытные знания, не носящие строгого формального характера и описываемые обычно в декларативной форме. Это знания специалистов в различных областях деятельности, врачей, химиков, исследователей и т.п. Такие знания получили название экспертных знаний, и соответственно системы, работающие на основе экспертных знаний, стали называться системами-консультантами или экспертными системами (не путать с экспертными оценками - это совсем другое).
В рамках экспертных систем, как важнейшего типа систем ИИ, произошло соединение неформально описываемых знаний с механизмами логического вывода и другими методами, разработанными в рамках эвристического программирования. Это дало потрясающий эффект в виде экспертных систем для самых различных направлений деятельности, к которым ранее никакие математические формализации не подходили, как-то: медицина, химия, геология, управление и т.д. Именно в рамках экспертных систем были разработаны неформальные модели представления знаний, модели вывода в различных представлениях, псевдофизические логики, логика рассуждений или логика правдоподобного вывода и т.п.
Четвертый этап развития ИИ стал прорывным. С появлением экспертных систем в мире начался принципиально новый этап развития интеллектуальных технологий – эра интеллектуальных систем - консультантов, которые предлагали варианты решений, обосновывали их, способны были к обучению и, следовательно, к развитию, общались с человеком на привычном для него, хотя и ограниченном, естественном языке. Знания стали товаром. Носителей систем знаний называли экспертами. Человечество получило возможность сохранять и накапливать базы знаний отдельных специалистов (или групп специалистов) в определенной области. Знания стало возможным собирать, тиражировать, проектировать, сделать доступным для всех заинтересованных в нем людей. Появилась новая профессия – «инженер по знаниям» или «инженер - когнитолог».
Этап 5 (1990 – 2000 годы). Усложнение систем связи и решаемых задач потребовало качественно нового уровня «интеллектуальности» обеспечивающих программных систем, таких систем, как защита от несанкционированного доступа, информационная безопасность ресурсов, защита от нападений, смысловой анализ и поиск информации в сетях и т.п. И новой парадигмой создания перспективных систем защиты всех видов, стали интеллектуальные системы. Именно они позволяют создавать гибкие среды, в рамках которых обеспечивается решение всех необходимых задач. Это новое направление получило название мультиагентных систем. Каждый агент имеет свою систему целеполагания и мотивации, свою область действий и ответственности, а взаимодействие между ними обеспечивается метаинтеллектом. В рамках такого осмысления традиционные методы, алгоритмы и программы становятся элементарными «кирпичиками», из которых строятся затем алгоритмы и решения возникающих задач. Таким образом моделируется некоторое виртуальное сообщество интеллектуальных агентов-систем, которые автономны, активны, вступают в различные «социальные» отношения – кооперации и сотрудничества (дружбы), конкуренции, соревнования, вражды и т.п. Этот «социальный» аспект решения задач - фундаментальная особенность концептуальной новизны передовых информационных технологий, искусственных (виртуальных) организаций, виртуального общества. Уже сегодня мультиагентные системы находят широчайшее применение для: распределенного решения сложных задач, совмещенного проектирования изделий, построения виртуальных предприятий, моделирования больших производственных систем и электронной торговли, электронной разработки сложных компьютерных систем, управления системами знаний и информации и т.п. Мы являемся свидетелями триумфального шествия по миру интеллектуальных информационных технологий (ИИТ), основанных на идеях экспертных систем и мультиагентности. Именно они делают цивилизованные страны практически недосягаемыми для других, пока еще только развивающихся, стран. Именно ИИТ сегодня в мире являются источником глобальной власти и материального благополучия.
пятница, 13 марта 2009 г.
Мой первый блог
Открываю первый в своей жизни собственный блог. Буду сюда писать свои мысли, дела, поступки. Собирать интересные ссылки на сайты. Публиковать всякие интересности.
Подписаться на:
Сообщения (Atom)
