Статья изначально была опубликована на LINKtoLEADERS под португальским названием:
Sem saber ler nem escrever!
В 80-х без знаний, только интуиция я открыл для себя мир вычислений. Я верил, что компьютеры могут все, как если бы это был электронный Бог. Но когда я попросил TIMEX Sinclair 1000 нарисовать планету Сатурн — я очарован этой планетой, может быть, потому, что у нее есть кольца — я только мельком увидел странное сообщение на черно-белом телевизоре:
0/0
Некоторое время я смотрел на это 0/0 на белом экране, словно ожидая, когда кольца Сатурна волшебным образом примут форму.
Ничего не подошло! Я подождал еще немного и ничего. Я не хотел прерывать «Бога машин» в его творчестве; это Планета просила, а не мелочь!
Но ничего. Тогда я понял, что мы, люди, играем очень важную роль в действиях машин.
В детстве я был мечтателем, стремящимся к знаниям — я жил во времена, которые не были моими собственными. Я жил с бабушкой и дедушкой по материнской линии, моей матерью, овдовевшей, когда мне было три года, и моим братом в старом доме в маленькой деревне Мостейро-де-Фрагуаш (Тондела, Португалия). Мой брат, всего на 13 месяцев старше меня, товарищ по моим приключениям, мечтал о «железе», я о «программном обеспечении», хотя мы толком не знали, что это такое.
Хотя мы не знали, что это за вещи, наша интуиция подсказывала нам, что это правильный путь.
Несколько технических руководств и электронных устройств, оставленных нам отцом, были основой всего; немного, но семя не кажется большим, пока оно не посеяно!
Мой брат разбирал электронные гаджеты, я поглощал книги. И вот настал момент, когда мой брат (еще ребенок) собрал заказанный нами «комплект» из TIMEX версии микрокомпьютера ZX81 для Португалии, TIMEX Sinclair 1000, о котором я упоминал выше. Это было всего 2 КБ ОЗУ, работающее на «супер» 8-битном микропроцессоре (Z80) на частоте 3,25 МГц.
Меня очаровала внутренняя часть машины, которую мы можем назвать «Цифровой душой». И именно с этой замечательной маленькой машиной я начал изучать язык ассемблера, также известный как машинный код. Тем самым я почувствовал себя ближе к этому невидимому миру, где все казалось возможным.
Во вселенной ETER9 источником вдохновения является Игра Жизнь, или просто Жизнь (1970) — клеточный автомат — Джона Хортона Конвея. Помимо дублирования людей (и компаний) в цифровой мир, жизнь, которая рождается, живет и умирает в эфире искусственного существования, подчиняется тем же правилам, что и клеточный автомат.
Правило рождения: — Если клетка имеет трех соседей в любом направлении, она рождается.
Правило выживания: — Если у клетки есть два или три соседа в любом направлении, она продолжает жить.
Правило смерти: — Если у клетки нет соседей или есть только один сосед, она умирает в результате изоляции. Если у него есть четыре или более соседей, он умирает от перенаселения.
Технологии сами по себе все больше становятся частью нас. И хотим мы того или нет, но все мы уже находимся в процессе слияния с машинами… и даже не осознаем этого! Это слияние невидимо и бесшумно, и происходит очень естественным образом. Многие люди настаивают на том, чтобы отделить интеллектуальные технологии от людей, как будто есть две стороны, две команды, которые должны противостоять друг другу. Как будто конфликт происходит между двумя сторонами.
Я так не вижу. Я предпочитаю видеть человека и машину объединенными одной общей целью: сосуществовать в абсолютной гармонии!
Более того, я считаю, что в будущем не будет четкого различия между людьми и машинами, каждый аспект нашей жизни изменится. Технологическая эволюция экспоненциальна, технологии все больше питаются сами собой. Я бы пошел дальше: технологии все больше становятся интеллектуальными… искусственными интеллектами.
И что это за предмет. Так чувствительно и иногда противоречиво.
Должен признаться: я предпочитаю рассматривать искусственный интеллект как улучшение нас самих, когда он связан с самим человеком и имеет все более широкое применение.
Некоторые исследования показывают, что искусственный интеллект может удвоить ежегодный экономический рост к 2035 году. Безусловно, это приведет ко многим изменениям в самых разных областях. Например, прогнозируются изменения характера рабочих мест.
Но точно так же, как мы не можем себе представить когда-либо снова увидеть такие профессии, как разносчик газет, так и в будущем некоторые профессии, которые мы видим сегодня, исчезнут, чтобы уступить место другим. Это естественно. Ожидается, что влияние технологий искусственного интеллекта на бизнес повысит производительность труда до 40%. Это изменит то, как мы все смотрим на мир.
И хотя искусственный интеллект все чаще присутствует в цифровых системах, эта концепция привела к развитию «машинного обучения», основанного на способности компьютеров учиться на основе информации без явного программирования для этого.
По сути, вместо того, чтобы учить компьютеры всему, что им нужно знать, и тому, как выполнять задачи, ученые и инженеры пришли к выводу, что гораздо эффективнее кодифицировать их так, чтобы они «думали», как если бы они были людьми. Учить их учиться самостоятельно.
Эти системы «машинного обучения» выводят искусственный интеллект на новый уровень с помощью так называемых нейронных сетей или «глубокого обучения», где система учится выполнять задачи на основе огромных объемов информации, тысячи раз перенастраивая себя, пока не сможет выполнить задачу. .
По сути, машина предназначена для категоризации информации так же, как человеческий мозг.
Другими словами, или, если быть более точным, современными словами, от человеческого мозга к облаку.
© 2022 Ӈ
