Мой новый сайт, на котром есть вся информация по рискам вымирания человечества:
http://www.humanextinction.ru/
Вольфрам Альфа вычисляет ответы на фактические вопросы. Это должно быть круто.
(машинный перевод)
Это пост Нова Спивака, CEO radar networks, посвящённый новому устройству, вычисляющему знания, под названием Вольфрам Альфа, который был разработан специалистом по компьютерам Стефаном Вольфрамом.
Стефан Вольфрам построил нечто новое – и это действительно впечатляюще и важно. Фактически, это может быть столь же важно для Сети, как Google, но использоваться с другими целями.
Стефан был достаточно добр, чтобы провести со мной два часа на прошлой неделе с демо его нового онлайнового сервиса
В ходе нашей беседы мы внимательно изучить Вольфрам Альфа способностях, обсудили, где она могла бы идти, и что она означает для Web, и даже Semantic Web.
Стивен не раскрыл многие детали своего проекта еще публично, поэтому я буду уважать это и не буду дать визуальное описание в точности то, что я видел. Тем не менее, он показал немного в недавней статье, и поэтому ниже я дам мою реакцию на то, что я увидел и то, что я думаю, это означает. И от этого вы должны иметь возможность получить хотя бы некоторое представление о силе этой новой системе.
Вычисляющий знания мотор для Web
В двух словах, Вольфрам и его команда создали то, что он называет "Вычисляющий знания движок" для Web. ОК, так что это действительно означает? По сути это означает, что вы можете попросить его фактические вопросы, и он вычисляет ответы для вас.
Это не просто возврат документов, которые (возможно) содержатся ответы, например, Google это делает, и это не только гигантская база знаний, как Википедия. Это не просто разобрать на естественном языке, а затем использовать его для получения документов, как и Powerset, например. Вместо этого, Вольфрам Альфа фактически вычисляет ответы на широкий спектр вопросов - как и вопросы, которые имеют фактические ответы, такие как "Какая страна в Тимбукту?" Или "Сколько протонов в атоме водорода?" Или "Что представляет собой среднее количество осадков в Сиэтле? "
Подумайте о том, что в течение одной минуты. Он вычисляет ответы. Вольфрам "Альфа" не просто содержать огромные вручную вступил пары вопросов и ответов, и не искать ответы в базе данных фактов. Вместо этого, он понимает, а затем вычисляет ответы на некоторые виды вопросов.
Как это работает?
Вольфрам "Альфа" представляет собой систему для вычисления ответов на вопросы. Для этого он использует встроенные в модель областях знаний, в комплекте с данными и алгоритмов, которые представляют собой реальный мир знаний.
Например, в нем содержится официальное модели многое из того, что мы знаем про науку - огромное количество данных о различных физических свойствах и законах, а также данные о физическом мире.
Исходя из этого вы можете попросить его научные вопросы и может вычислить ответ для Вас. Даже если он не был запрограммирован явно ответить на каждый вопрос вы можете задать его.
Но наука является лишь одной из областей его знает - он также знает о технологии, география, погода, кулинария, бизнес, путешествия, люди, музыка, и многое другое.
Она также имеет естественный язык интерфейса для просьбой вопросы. Этот интерфейс позволяет задавать вопросы простым языком, и даже в различных формах сокращенно нотацию, а затем приводятся подробные ответы.
Видение, как представляется, создать систему, которая может сделать для формальных знаний (все официально определимых систем, эвристики, алгоритмы, правила, методы, теоремы и факты в мире), какие поисковые системы сделали для неформальных знаний (весь текст и документов в различных средствах массовой информации).
Строительные блоки для вычисления знаний
Вольфрам Альфа практически больше, чем достижений инженерной научно один - Вольфрам из строя установить фактические вопросы, мы могли бы спросить, и вычислительных моделей и данных, необходимых для ответа на них, в основных строительных блоков - вид базового знания языка вычислений, если вы будете. Затем, эти строительные блоки в руки его система сможет вычислить с ними - чтобы сломать вопросов в основных строительных блоков и расчетов необходимо ответить на них, а потом фактически создать расчеты и вычислить ответы "на лету".
Вольфрам команды вступило вручную, а в некоторых случаях автоматически тянут в масс-сырца фактические данные о различных областях знаний, а также модели и алгоритмы для ведения расчетов с данными. Опираясь на все это в модульном поверх Mathematica двигателя, они создали систему, которая способна реально сделать расчеты более обширных данных, представляющих реальный мир знаний. Что еще более важно, она позволяет любому легко построить свои собственные расчеты - просто задавать вопросы.
Научные и философские основы Вольфрам Альфа схожи с клеточных автоматов системы он описывается в его книге "Новый вид науки" (NKS). Точно так же, как в клеточных автоматов (таких, как знаменитая "Игра в жизнь" алгоритм, который многие видели по ЗАСТАВКИ), набор простых правил, и данные могут быть использованы для создания удивительно разнообразны, даже реалистичные модели. Одно из замечаний NKS заключается в том, что невероятно богаты, даже непредсказуемых моделях, могут быть получены от крошечных наборы простых правил и данных, когда они применяются для собственных выходных снова и снова.
В самом деле, клеточных автоматов, с помощью нескольких простых повторяющихся правил, можно вычислить все любого компьютера или компьютерной программы можно вычислить, в теории, по крайней мере. Но на самом деле с помощью таких систем для создания реальных компьютеров или полезных программ (таких, как веб-браузеры) никогда не было удобно, поскольку они очень низкого уровня, он не будет эффективным (он будет, как пытаются строить гигантские компьютера, начиная с атомным уровень).
Простота и элегантность клеточных автоматов доказывает, что все, что можно вычислить, - и все, что потенциально может существовать в природе, - могут быть получены из очень простых строительных блоков и правила, которые взаимодействуют на местах друг с другом. Существует не сверху вниз контроля, нет общей модели. Вместо этого, из сгустка с низким уровнем частей, которые взаимодействуют только с других близлежащих районах, сложных глобальных поведения, которые возникают, например, могут моделировать физические системы, такие, как жидкости, оптика, динамика населения в природе, голосование поведение, и, возможно, даже Сама природа пространства-времени. Это основная точка NKS книга на самом деле, и Вольфрам привлекает множество примеров из природы и клеточного автомата, чтобы его дело.
Но все свое внимание на простых recombining бит информации и простые правила, клеточных автоматов не упрощенный подход к науке - по сути, она является гораздо более целенаправленного синтеза сложных по возникающим поведения из простых элементов, чем в уменьшении сложности на простых единиц. Высоко синтетических философии NKS является смена парадигмы на основании Вольфрам Альфа подход тоже. Она представляет собой систему, которая в значительной степени "снизу вверх", в ориентации.
Вольфрам создал набор строительных блоков для работы с формальными знаниями для получения полезной вычислений, и, в свою очередь, в процессе создания этих вычислений вместе вы можете ответить на еще более сложные вопросы, и так далее. Это система для синтеза сложных вычислений от простых вычислений. Конечно, всех, кто понимает, компьютерных программ будет признать это как само существо хорошего программного обеспечения. Но ключевым является то, что вместо того чтобы заставить пользователей писать программы, делать это в Mathematica, Вольфрам Alpha позволяет им просто задавать вопросы на естественном языке вопросов, а затем автоматически собирает программа для расчета ответы они нуждаются.
Это не означает, что Вольфрам альфа клеточных автоматов себе - а в том, что она аналогичным образом на основе фундаментальных правил и данных, которые recombined создавать весьма сложные структуры. Знаний и интеллекта в нем содержится очень модульная и может быть использовано для синтеза ответы на фактические вопросы, никто не спросил еще. Вопросы разбиты на их основных частей, а затем простые рассуждения занимает места, и ответы вычисляются на обширной базой знаний в системе. Похоже, эта система может делать выводы и сделать некоторые основные доводы через то, что он знает - это не чисто упрощенческих в этом отношении, это генеративной, она может синтезировать новые знания, если попросят.
Вольфрам "Альфа", возможно, является то, что может быть новый подход к созданию "умных машин", что ли покончить с значительная часть ручного труда в здании прямо сверху экспертных систем об областях знания (традиционный подход А.И., как, например, что принятые CYC проектов), одновременно избегая сложностей пытаются делать что-либо разумное с беспорядочна распределенных знаний на веб-сайте (открытых стандартах подхода Semantic Web). Это проще, чем сверху вниз А.И. и легче, чем оригинальная концепция Semantic Web.
В целом, если кто-то предложил сделать это, я бы сказал это не практично. Вольфрам Но, похоже, понял, способ это сделать. Доказательством является то, что он сделал. Она работает. Я видел это сам.
Волосатые вопросам
Конечно, вопросы изобилуют. Он по-прежнему следует рассматривать только как смарт Вольфрам "Альфа" действительно есть, или может быть. Как легко расширяемый это? Будет ли он получать все усилия, чтобы добавлять и поддержания знаний, а еще добавил к нему? Будет ли он когда-либо делать ошибки? Какие формы знаний, он будет в состоянии справиться в будущем?
Я думаю, Вольфрам бы согласны с тем, что, вероятно, никогда не сможет дать отношений или карьеры, например, потому, что является "нечетким" - там часто нет единого правильного ответа на такие вопросы. И я не знаю, насколько всеобъемлющими она есть, и каким он будет в состоянии идти в ногу со всеми новыми знаниями в мире (знания в системе исключительно добавлены Вольфрам команды прямо сейчас, что является трудоемким процесс). Однако Вольфрам это амбициозный парень. Он, как уверены в том, что он понял, как добавлять новые знания в систему на довольно быстрыми темпами, и он, как представляется, планирует сделать систему чрезвычайно широк.
И возникает вопрос о предвзятости, которые мы рассмотрели, как хорошо. Есть ли риск смещения в ответах система дает, так как все знания вносится Вольфрам команда? Те, кто вступит знания и разработки формальных моделей в системе находятся в состоянии определить как способ системе думает - как вопросы и ответы, он может справиться. Вольфрам верит, что, сосредоточив внимание на фактические знания - вещи, как вы можете найти в Википедии или учебники или докладов - предвзятость проблемы можно избежать. По крайней мере, он сосредоточивает внимание на вопросы системы, что есть только один ответ - не вопросы, которые могут существовать различные мнения. Все в целом согласна, например, что закрытие цена GOOG на определенные данные частности сумма в долларах. Она не является спорным. Эти виды вопросов системе адресов.
Но даже для некоторых якобы фактические вопросы, Есть потенциальные погрешности в ответ можно было бы разработать, в зависимости от источников данных и парадигм, используемых для расчета их. Таким образом, выбор источников данных должна быть тщательно попытаться отразить как не предвзятое мнение, насколько это возможно. Вольфрам стратегия заключается в том, чтобы опираться на широкое признание источников данных, как хорошо известных научных моделей, государственных данных о фактических вещей, как погодные условия, география и фондового рынка опубликованы авторитетными organizatoins и правительственных учреждений и т.д. Но, конечно, даже это особенности мировоззрения и отражает определенную неявного или явного предположения относительно того, какие данные являются авторитетными источниками.
Это система, которая отражает один аспект - что из вольфрама и его команды - что, вероятно, является тесное сближение основных консенсус научного мировоззрения нашей современной цивилизации. Это инструмент - инструмент для ответа на вопросы о современном мире, основанный на том, что мы в целом согласны с тем, что мы знаем о нем. Тем не менее, это потенциально мрачной философской территорию, по крайней мере, для некоторых видов вопросов. Рассмотрим глобальное потепление - не все ученые согласны, даже это происходит, не говоря уже о то, что оно означает, или когда тенденции главе. Аналогичным образом, в экономике, основанной на определенных предположениях и измерений мы либо испытывает лишь незначительные темпы инфляции прямо сейчас, или значительной инфляции. Существует не один правильный ответ - Существуют действительные альтернативных точек зрения.
Я согласен с Вольфрам, что отклонения в данных выборах не будет проблемой, по крайней мере на какое-то время. Но даже ученые не всегда согласны с ответами на фактические вопросы, или то, что модель, используемая для описания мира, - и это несогласие имеет важное значение для прогресса в науке на самом деле. Если есть только один "правильный" ответ на любой вопрос, там никогда не может быть прогресса, или даже разных точек зрения. К счастью, вольфрама является desigining его системы связи на альтернативные вопросы и ответы по крайней мере, и даже на источники для получения дополнительной информации о ответов (например, Wikipeda например). Таким образом, он может предоставить однозначные ответы фактической, но также подключение к дополнительной информацией и точками зрения о них в то же время. Это очень важно.
Ирония в том, что система, как Вольфрам "Альфа", которая призвана ответить на вопросы, фактически, будет, вероятно, воспитывать широкий круг вопросов, которые сами по себе не имеют однозначные ответы фактологическую - вопросы о философии, перспективы, и даже государственной политики в будущем (если он становится очень широко используется). Это система, которая имеет возможность прикоснуться к нашей жизни, как глубоко, как Google. Тем не менее, насколько широко она будет использоваться это открытый вопрос.
Система прекрасно, и пользовательский интерфейс уже довольно простой и чистой. Кроме того, ответы включают вычислительно порожденных диаграмм и графиков - не просто текст. Она выглядит очень круто. Но она также предназначена и для людей с IQ-то в высоте Вольфрам's - некоторые работы нужно будет сделать dumbing его IQ несколько сотен точек, чтобы не перегрузить среднего потребителя с ответами, которые так всеобъемлющей, что они требуют выпускника степени, в полной мере понять.
Кроме того, еще предстоит выяснить, сколько в среднем потребитель жаждет ответы на фактические вопросы. Я думаю, для всех потребителей на время потребность в такого рода разведывательные раз в то время, но, возможно, не так часто, как им нужно нечто вроде Google. Но я уверен, что ученые, исследователи, студенты, государственные служащие, журналисты и широкому кругу специалистов во всех областях, безусловно, необходимо, как этот инструмент и использовать его каждый день.
Насколько умно это и сможет ли оно захватить мир?
Вольфрам "Альфа", как подключать в подавляющем электронный мозг. В нем содержится очень впечатляет, и подробные ответы на широкий круг вопросов, заданных разными способами, и она вычисляет ответы, это не просто смотреть их в большой базе данных.
В этом отношении он намного умнее, чем (и с разными) Google. Google возвращает только документы, основанные на поиске ключевых слов. Google не понимает вопрос или ответ, а не вычислять ответы, основанные на моделях различных областей человеческих знаний.
Но, как умный, как кажется, Вольфрам "Альфа" не HAL 9000, и она не намерена быть. Он не имеет смысла самооценки или убеждений или чувств. Это не искусственный интеллект в смысле время моделирования человеческого разума. Напротив, она представляет собой систему, которая была инженерии предоставлять действительно богатые знания о человеческих знаний - это очень мощный калькулятор, который не только работы по математике проблем - она работает на протяжении многих других вопросов, которые имеют однозначные (вычислимого) ответы .
нет риска Вольфрам Alpha становится слишком умным, или захватить мир. Хорошо, отвечая на фактические вопросы, это вычислительная машина, инструмент - не ум.
Одна из самых удивительных аспектов этого проекта заключается в том, что Вольфрам удавалось держать его в секрете на протяжении столь длительного времени. Я говорю об этом потому, что это монументальное усилий (и достижения), и почти абсурдно амбициозными. Проект предусматривает более ста человек, работающих в стелс создание обширной системы многократного использования, вычислимого знаний, от терабайтов необработанные данные, статистика, алгоритмы, данные каналы, и опыта. Но он, судя по всему, сделали это, и она тихо хранится в течение длительного времени, хотя он находится в стадии разработки.
Отношение к Semantic Web
В ходе нашего обсуждения, после того, как я попытался и не совать дыры в своем естественном языке парсер на какое-то время мы обратились к вопросу о только, что это дело, и как она связана с другими подходами, как Semantic Web.
Первый вопрос был может (или даже должны) Вольфрам "Альфа" будет построен с использованием Semantic Web в некоторых порядке, а не (или и) Mathematica двигателя в настоящее время строятся на. Что-то упустил, не здания с Семантический веб-языков (RDF, сова, Sparql и т.д.)?
Ответ заключается в том, что нет никаких причин, которые нужно использовать семантический Web стека построить нечто вроде Вольфрам "Альфа". В самом деле, на мой взгляд, было бы слишком сложно, чтобы попытаться четко представлять все Вольфрам Альфа знает и можно вычислить, используя ПЛЗ онтологиях. Это слишком широкий круг человеческих знаний и гигантских ПЛЗ онтологиях просто слишком сложно построить и викарий.
Было бы, конечно, в какой-то момент быть полезным для интеграции с Semantic Web, чтобы знания в Вольфрам "Альфа" могла бы получить, связанные с мотивированным с другими семантических приложений на Web, и, возможно, чтобы его было легче тянуть знаний извне, а. В этой области стандартов Semantic Web может быть весьма полезным для проекта. Однако для внутреннего представления знаний и рассуждения, что занимает места в системе, по-видимому Вольфрам нашел прагматичной и эффективной представленности его собственную, и я не думаю, что он нуждается в Semantic Web на этом уровне. Казалось бы делать хорошо и без него.
Вольфрам Альфа построен на руки Куратор знаниями и опытом. Вольфрам и его команда как-то понял из способов сделать это практический, когда все другие, которые пытались этому не смогли достичь своих целей. Задача состоит в гигантский - есть лишь столько разнообразных знаний в мире. Представляя даже небольшой части его формально оказывается чрезвычайно сложным и трудоемким.
Она обычно не представляется возможным по одной группе в руки викарий все знания о каждой теме. Вот почему Semantic Web был изобретен - позволяя каждому викарий собственных знаний о своих собственных документов и тем, параллельно, в принципе, по крайней мере, больше знаний, могли бы быть представлены и разделяет меньше времени более человек - в интероперабельной образом. По крайней мере, что это видение Semantic Web.
Но делать что-либо как сложные, как "Альфа" Вольфрам о существующих децентрализованных Semantic Web данных просто не будет иметь практическую сегодня, если когда-либо. Я думаю, Вольфрам подход более прагматичный. Рук-централизованного хранения Вольфрам Alpha просто более управляемой и эффективной для проектов такого масштаба и сложности. Кроме того, потенциальных "узких мест" и, безусловно, стоимость-центр. Но это, как представляется, Вольфрам, что компромисс может позволить себе, а один стоит сделать также.
Конкурс
Где Google является системой для поиска вещей, которые мы как цивилизация коллективно публиковать Вольфрам "Альфа" для ответов на вопросы о том, что мы, как цивилизация коллективно знаю. Это следующий шаг в распространении знаний и разведки по всему миру - новый шаг в интеллект нашего коллектива "Глобальный мозг". И, как любой большой следующего шага Вольфрам "Альфа" работает на новый путь - он вычисляет ответы а не просто их.
Вольфрам "Альфа", по своей сути это совершенно отличается от грубой силы статистики поисковых систем, как Google. И она не собирается заменять Google - это не общее поиска: Вы, вероятно, не используют Вольфрам "Альфа" в магазине на новый автомобиль, найти записи в блогах по поводу темы или выбрать курорт для вашего медового месяца. Он не является системой, которая будет понимать нюансы того, что вы считаете идеальным романтическим отдыха, например, - до сих пор не может заменить руководство деятельностью человека руководствоваться поиска для этого. В тех случаях, когда она появляется в Excel, когда вы хотите о чем-то факты, или, если вам нужно вычислить фактологической ответ на некоторое множество вопросов о фактических данных.
Я думаю, что люди на Google будут удивлены Вольфрам "Альфа", и они, вероятно, хотите владеть, но не потому, что она рискует резки в своих основных поисковых системах трафика. Напротив, это будет потому, что он открывает совершенно новые области потенциального движения вокруг вопросов, ответов и расчетов, что вы не можете сделать на Google сегодня.
Услуги, которые, вероятно, будут наиболее угрожают услуга, как "Альфа" Вольфрам является Википедия, Metaweb в Freebase, и каких-либо естественного языка поисковых системах (таких, как Microsoft предстоящих поисковой системы, основанной, возможно, отчасти по технологии Powerset и др.), а также другие услуги, которые пытаются построить всеобъемлющую фактологической базы знаний.
Как побочный сведению мою службу, Twine.com, не пытаясь делать то, что "Альфа" Вольфрам пытается сделать, к счастью. Вместо этого, шпагат использует Semantic Web, чтобы помочь людям фильтр Web, организации знаний, а также отслеживать свои интересы. Это очень разные цели. И я очень рад, потому что я не хотел бы быть конкурирующие с Вольфрам "Альфа". Это сила, с которой приходится считаться.
Будущие шаги
Я думаю, что есть больше возможности для этой системы, чем Стивен показал, до сих пор. Я думаю, что он имеет большие амбиции для нее в долгосрочной перспективе. Я полагаю, он имеет потенциал для онлайн сервиса для расчета фактических ответов. Система фактических знаний на веб-сайте. Более того, она может в конечном итоге иметь возможность учиться и даже сделать новые открытия. Нам придется подождать и посмотреть, где он принимает Вольфрам.
Может Вольфрам "Альфа" могла бы даже лучше, чем получении документов Google, для некоторых типов вопросов - сначала понять, что вы действительно хотите, то вычисления ответа, а затем давая вам ссылки на документы, связанные с ответом. Но даже если она никогда не применяется для поиска документов, я думаю, он может играть ведущую роль в нашей повседневной жизни - она может функционировать как своего рода эксперт помощника, со всеми фактами и вычислительной мощности в мире, на наш под рукой.
Мне было бы ожидать, что Вольфрам "Альфа" будет открывать в различных API в будущем, и тогда мы начинаем видеть некоторые новые интересные, умные, приложения начинают формироваться на основе ее основных возможностей и то, что он уже знает.
В мае Вольфрам планирует открыть то, что я считаю, будет первый вариант Вольфрам "Альфа". Каждый заинтересован в умнее Web найдете очень интересно, я думаю. Тем временем, я с нетерпением ожидаю получения дополнительной информации о данном проекте, как Стивен показывает более месяцев.
Ясно одно, Вольфрам Альфа впечатляет и Стивен Вольфрам заслуживает поздравлений он вскоре собирается получить.