В Сети можно найти всё что угодно. Единственное, чего в ней нет, — ответов на новые, еще не заданные никем вопросы. Есть надежда, что Alpha Стивена Вольфрама сможет давать ответы на нетривиальные вопросы, причем не ища их в Сети, а вычисляя. Конечно, ответить на вопрос о том, где искать человека или в чем смысл жизни, Alpha пока не сможет. Равно как она не сможет и открыть новые законы природы или новые способы борьбы с болезнями.
Вы участвовали когда-нибудь в Кубке «Яндекса» по поиску? Может быть, пробовали «погуглить» и найти ответ на вопрос типа «Какой трехзначный код будет в России на регистрационном знаке автомашины дипломата из Ватикана?» или «Каким был средний курс акций РАО «ЕЭС» во время президентства Билла Клинтона?» Поиск ответа — задача не такая тривиальная, как может показаться на первый взгляд.
Основные поисковые машины типа Google, Yahoo! или Yandex проиндексировали чуть ли не весь (на самом деле действительно не весь, но это отдельный разговор) интернет, и, используя язык поисковых запросов (свой у каждого поисковика), найти в Сети можно очень много, если очень постараться. Обычному пользователю, правда, стараться не хочется, и он может ограничиться «Википедией», куда сотни тысяч энтузиастов уже успели запихнуть статьи на миллионы самых разных тем. А вот для профессионала, например экономиста или социолога, собирающих статистику по определенной тематике, поиск становится отдельной и трудоемкой задачей.
50 лет назад, когда «компьютеры были еще молоды», как пишет в своем блоге Стивен Вольфрам, казалось, что довольно скоро они смогут быстро и понятно отвечать на вопросы, которые касаются всего запаса тех знаний, которые накоплены человечеством. До последнего времени этого, однако, так и не произошло.
Вы, конечно, можете задать вопрос Google или «Яндексу» о том, сколько нейтронов в атоме ксенона, и поисковики добросовестно выдадут вам ссылки на веб-страницы, на которых, возможно, вы найдете ответ на этот вопрос — и то только потому, что на этих страницах встречаются одновременно слова «нейтрон», «атом» и «ксенон». Прямой ответ на вопрос вы получите только тогда, если кто-то уже его задавал, на него ответил и ответ опубликовал на какой-то веб-странице. На это способны не только поисковики, но и различные информационные ассистенты (инфоботы), которые после обучения (то есть ввода базовой информации) способны отвечать на вопросы, ответы на которые заранее даны. Они могут быть довольно симпатичными, как, например, «инфы», которыми предлагает воспользоваться российский стартап iii.ru. Но они не смогут быть умнее их учителя-пользователя.
Впрочем, «машина ответов», способная отвечать на нетривиальные вопросы и в прямом смысле слова давать новую — получающуюся в результате вычисления — информацию, кажется, уже появилась. Стивен Вольфрам, создатель популярной среди специалистов программы компьютерной алгебры, обработки и визуализации математических данных Mathematica, готовит к запуску в мае 2009 года сервис Wolfram|Alpha, который как раз и претендует быть такой машиной.
Стивен Вольфрам (р. 1959) стал знаменитым еще в юности, когда всего в 16 лет он опубликовал статью по физике элементарных частиц. В 20 лет он получил степень доктора наук в Калифорнийском технологическом институте, знаменитом Калтехе, одной из главных американских кузниц лауреатов Нобелевской премии по физике. По окончании института он занимался теорией клеточных автоматов, компьютерной алгеброй и моделированием физических процессов. В 1986 году он ушел из университетской среды, организовав компанию Wolfram Research, которая занялась разработкой программного обеспечения для сложных математических и физических расчетов, визуализации и пр.
«Альфа» базируется на алгоритмических разработках Mathematica и подходе, который Вольфрам сформулировал в своей немного скандально известной книге «A New Kind of Science» («Новый вид науки»), посвященной универсальной теории клеточных автоматов. Простейший клеточный автомат — придуманная английским математиком Джоном Конвеем игра «Жизнь». На бесконечной расчерченной на квадратики доске живут клетки, каждая из которых «жива» только в том случае, если в соседних с ней клетках есть 2 или 3 живые соседки. В противном случае она умирает — от одиночества или перенаселения. Стоит включить отсчет, и поверхность доски придет в движение — клетки будут рождаться и умирать в зависимости от первоначального «рисунка», который сам будет трансформироваться, двигаться, разрушаться или порождать всё новые и новые узоры. Удивительно, что столь простые правила игры позволяют создавать фантастическое разнообразие узоров, напоминающее настоящую жизнь.
Главная мысль Вольфрама, изложенная в его книге, состоит в том, что теория клеточных автоматов описывает не только математические модели, но и подходит для окружающего мира вообще во всем его многообразии. И физикам с математиками пора учиться не решать дифференциальные уравнения, а моделировать клеточные процессы и интерпретировать природу в этих схемах. Вышедшая в 2002 году книга Вольфрама была принята ученым миром неоднозначно, однако, судя по всему, ученый решил положить ее принципы в основание реальной программы — сервиса ответов.
Первым рассказал о готовившемся втайне на протяжении нескольких лет проекте Alpha программист Нова Спивак, основатель коллаборативного сервиса twine.com, которого Вольфрам познакомил с уже работающей системой. Первое впечатление Спивака: «Эта штука будет столь же важной для Сети, как и Google, но только в другом смысле… Это не «убийца Google», это не поисковый движок, а машина для вычисления ответов».
Конечно, ответить на вопрос о том, где искать человека или в чем смысл жизни, Alpha не сможет. Равно как она не сможет и открыть новые законы природы или новые способы борьбы с болезнями. У нее другие задачи — облегчить поиск ответов, которые помогут в этом ученому-исследователю. Не сможет Alpha превратиться и в осознающий себя искусственный интеллект, подобный компьютеру HAL600 из «Космической одиссеи». И это даже радует. Но можно надеяться на другое — мы наконец сможем задавать компьютеру вопросы и получать нетривиальные ответы, которые никто еще не давал.
ОТПРАВИТЬ:
| Читать @chaskor |
