Плюсы и минусы компьютера сочинение
Наша жизнь не стоит на месте и с каждым годом человек старается ее усовершенствовать с помощью компьютерных технологий.
В связи с созданием компьютера, у человека появились возможности, которые ранее были ему не доступны. Компьютер стал настоящим помощником в современном мире людей. Изначально, вычислительные машины помогали людям производить сложные вычислительные операции.
Нынешние современные машины имеют бесчисленное множество программ для обработки информации, выхода в интернет. Конечно, с появлением компьютера жизнь человека стала намного легче, но во всём должен присутствовать баланс. Ведь наличие чего-то много может превратиться в переизбыток.
Итак, какие же достоинства есть у нашего друга?
Во-первых, доступность к любой информации: электронные книги, познавательные статьи, словари и многое другое.
Во-вторых, облегчение рабочего процесса. Можно легко оформлять какие-либо иллюстрации, печатать тексты, создавать таблицы, графики, оформлять презентации, делать слайд-шоу и монтировать видеоролики.
В-третьих, удалённое общение. Социальные сети, чаты, Skype или Viber, помогают поговорить с близкими людьми, которые находятся за тысячи километров.
В-четвертых, проверка своих знаний. С помощью компьютерных программ можно протестировать себя.
В-пятых, онлайн покупки. В настоящее время индустрия интернет-магазинов стала популярной и востребованной. Люди не хотят больше стоять в очереди и тратить время на поиски одежды, обуви и товаров для дома, разъезжая по городу из одного магазина в другой.
Но есть и отрицательные моменты в использовании компьютера.
Если в интернете людям есть о чём разговаривать, то при личном общении они не замечают друг друга. Человек теряет навыки общения и свой словарный запас.
Компьютер формирует нагнетающую обстановку, в связи с чрезмерным его использованием. Это создаёт ряд проблем со здоровьем. Снижается зрение, нарушается осанка, электромагнитное излучение отрицательно влияет на организм человека.
Возникает зависимость от компьютера. Когда человек проводит за компьютером не одну пару часов, он перестает ориентироваться во времени, у него возникают галлюцинации и он не может уже отличить виртуальный мир от реального.
Снижается грамотность и образованность людей. Компьютер сам исправляет орфографические ошибки и предлагает поставить знаки препинания. Молодое поколение перестало читать книги и ходить в театр, теперь можно виртуально посетить выставку и уехать путешествовать.
Несмотря на плюсы и минусы, компьютер является важной частью современной жизни каждого человека. Без него уже сложно представить свою работу и досуг.
Что такое компьютер — ПК
Компьютер (комп, пк) — это электронно вычислительная машина, для обработки и выполнения определенных задач. Может быть мульти-задачным, или для решения специфических узкоспециализированных задач. Термин чаще употребляют для обозначения вычислительной машины, собранной из аппаратного обеспечения (железа) в системном блоке. Но, его можно смело употреблять и для ноутбуков, смартфонов и планшетов. Все эти — мини-компьютеры.
Компьютерная система — это устройства, собранные в одну систему для решения определенных задач. Это могут быть не обязательно именно ПК.
Компьютер является именно электронно вычислительной машиной и собирается из нескольких разных устройств, которые называются аппаратным обеспечением. Собранные вместе в системном блоке они и составляют ПК. Также, это правило и распространяется и на другие устройства.
Само слово — термин произошло от английского — compute, т.е. вычислять. С английского полностью переводится, как вычислитель. Совсем правильно будет называть — ЭВМ, т.е. электронно вычислительная машина. Интересно то, что некоторые разделяют термины ЭВМ и ПК, как разные понятия, что странно. Вообще компьютерами раньше называли людей, которые занимались вычислениями, еще в 1 613 английский писатель Ричард Брейтуэйт в своей книге употреблял этот термин в отношении человека, который производил вычисления. А до 20 века так чаще называли женщин, которые делали то же самое (их труд был дешевле).
Позволяет решать, выполнять, обрабатывать самые различные задачи и является многозадачным и универсальным вычислительным средством. С помощью него можно: хранить и обрабатывать информацию, играть в игры, заниматься программированием, работать с векторной и растровой графикой и т.д.
Оптимизирует процесс общения
Компьютеры также стали каналами для развития коммуникаций. Об этом свидетельствует появление Интернета, который в настоящее время считается одним из средств взаимодействия человека..
Интернет принес с собой появление электронной почты, форумов, блогов и социальных сетей, что позволяет разнообразить задачи, которые может выполнять компьютер.
Новые функции ПК
Благодаря компьютерной 3D графике, стремительно начала развиваться вычислительная техника. Во многих областях появились практически безграничные возможности. Теперь археологам проще воссоздать древние строения, палеонтологам – увидеть животных, которые жили тысячи лет назад, а в криминалистике появились программы, помогающие делать фотороботы.
В современной кинематографии без проблем можно создать любую картину и декорации, несмотря на сложность и нереальность идеи. Но самым важным аспектом, без которого сегодня не обходится, ни человек, ни машина, – это интернет. Ведь вовремя полученная информация всегда была бесценной.
Человек и компьютер: кто умнее?
Интеллектуальный потенциал современного компьютера поражает. Его можно описать двумя главными критериями:
- Компьютер способен вместить огромное количество информации и использовать ее для анализа.
- Искусственный интеллект (ИИ) за секунды анализирует миллионы вариантов развития событий и принимает наилучшее решение.
Эти способности доказывают регулярные матчи по шахматам и другим играм, в которых сталкиваются человек с компьютером. Так, еще в 1997 году состоялось легендарное противостояние чемпиона мира по шахматам россиянина Гарри Каспарова и программы от IBM Deep Blue. В матче победа впервые досталась ИИ. С тех пор прогресс не стоял на месте, и сегодня обыграть опытных гроссмейстеров может даже мобильное приложение.
Следует понимать, что игровая стратегия ИИ заключается лишь в перебирании доступных комбинаций. Многие эксперты, Каспаров в том числе, уверены: машине далеко до гибкого человеческого разума.
Но ИИ пошел дальше и вступил в схватку с чемпионами по го — логической настольной игре родом из Древнего Китая. Вот в чем ее суть: игроки по очереди ставят на поле черные и белые камни, стараясь занять территорию большую, чем противник.
Количество возможных комбинаций в го не сравнится с шахматами: здесь их больше, чем атомов во Вселенной. Грубое перебирание ходов в го попросту не сработает: нужно обладать мощной интуицией и абстрактным мышлением.
Однако продукту компании Google AlphaGo удалось произвести фурор в мире го:
- в 2015 году программа обыграла чемпиона Европы Фань Хуэя со счетом 5:0;
- в 2016-м состоялся легендарный матч с корейцем Ли Седолем, заставляющий иначе взглянуть на возможности ИИ.
Обычно машина просчитывает, какой ход обеспечит ей большую вероятность победы. Но в поединке с Седолем ИИ проявил креативность. Его 37-й ход поначалу казался нелогичным. Но позже выяснилось: программа поняла низкую вероятность такого хода у соперника и решила поставить его в тупик — и это, кстати, удалось. Эксперты высоко оценили такое решение, назвав ход красивым и творческим.
И все-таки машинному креативу далеко до человеческого. Да, нейросеть уже умеет писать картины, музыку и стихи. Однако ее творчество ограничено тем, что уже создал человек.
Машина способна анализировать имеющиеся произведения и создавать на их основе что-то новое. Но гениальное и новаторское остается по плечу только человеку — по крайней мере, пока что. Кстати говоря, Ли Седолю удалось перехватить инициативу: на 78-м ходу он сам сделал «нелогичный» шаг, который сломал машинный алгоритм.
Выходит, компьютеры действительно обладают поразительными возможностями и способны значительно облегчить нам жизнь. Но, в отличие от человека, машина умеет анализировать только то, что уже существует, абстрактное мышление для нее непостижимо. И возможно, что так будет всегда.
Компьютер и человек: Pexels
Аппаратное обеспечение: компактное, дешевое и универсальное
В мейнфрейм-эпоху только крупные организации могли позволить себе компьютер. Мини-компьютеры были доступны для организаций поменьше, а компьютеры – для домов и офисов.
Размер компьютеров уменьшается с постоянной скоростью
Сейчас мы на пороге новой эпохи, в которой процессоры и сенсоры становятся настолько дешевыми и компактными, что компьютеров скоро будет больше, чем людей.
Этому способствуют два фактора. Во-первых, неуклонный прогресс в производстве полупроводников за последние 50 лет (Закон Мура). Во-вторых, то, что Крис Андерсон называет «мирными дивидендами от войны смартфонов»: головокружительный успех смартфонов способствовал большим инвестициям в разработку процессоров и сенсоров. Загляните внутрь современного квадрокоптера, очков виртуальной реальности или любого устройства интернета вещей – что вы увидите? Правильно – главным образом компоненты смартфона.
Но в современную эпоху полупроводников всё внимание перешло от отдельных процессоров к целым узлам специальных микросхем, известным как однокристальные системы.
Цены на компьютеры стабильно снижаются
Обыкновенная однокристальная система сочетает в себе энергоэффективный ARM-процессор и специальный графический процессор, а также устройства обмена информацией, управления питанием, обработки видеосигнала и так далее.
Raspberry Pi Zero: 5-долларовый Компьютер на Linux с процессором 1 GHz
Эта инновационная архитектура позволила сбросить минимальную стоимость базовых вычислительных систем со 100 до 10 долларов за единицу. Отличным примером послужит Raspberry Pi Zero – первый 5-долларовый компьютер на Linux с частотой 1 GHz. За те же деньги можно приобрести микроконтроллер Wi-Fi, поддерживающий одну из версий Python. Совсем скоро эти микропроцессоры будут стоить меньше доллара, и мы без труда сможем встраивать их практически всюду.
Но более серьезные достижения происходят сегодня в мире высококачественных микропроцессоров. Отдельного внимания заслуживают графические процессоры, лучшие из которых производит компания NVIDIA. Графические процессоры полезны не только для обработки графики, но и при работе с алгоритмами машинного обучения, а также с устройствами виртуальной и дополненной реальности. Однако представители компании NVIDIA обещают более существенные улучшения производительности графических процессоров в ближайшем будущем.
Козырем всей сферы информационных технологий по-прежнему остаются квантовые компьютеры, которые пока существуют преимущественно в лабораториях. Но стоит сделать их коммерчески привлекательными, и это приведет к грандиозному росту производительности, прежде всего, в сфере биологии и искусственного интеллекта.
Программное обеспечение: золотой век искусственного интеллекта
Сегодня в мире программного обеспечения происходит много любопытных вещей. Хороший пример – распределенные системы. Их появление обусловлено многократным увеличением количества устройств за последние годы, что вызвало необходимость распараллеливать задания на нескольких машинах, налаживать обмен данными между устройствами и координировать их работу. Отдельного внимания заслуживают такие технологии распределенных систем, как Hadoop или Spark, предназначенные для работы с большими массивами данных. Стоит также упомянуть технологию блокчейн, обеспечивающую безопасность данных и ресурсов и впервые реализованную в криптовалюте Bitcoin.
Но, пожалуй, самые захватывающие открытия совершаются сегодня в области искусственного интеллекта (ИИ), имеющего длинную историю взлетов и падений. Еще сам Алан Тьюринг предсказывал, что к 2000 году машины будут способны имитировать людей. И хотя это предсказание пока не осуществилось, есть веские причины полагать, что ИИ наконец вступает в золотой век своего развития.
«Машинное обучение – это ключевой, революционный способ переосмысления всего, что мы делаем», – генеральный директор компании Google Сундар Пичаи.
Наибольший ажиотаж в области ИИ сосредоточен вокруг так называемого глубинного обучения – метода, который был широко освещен в рамках одного известного проекта компании Google, запущенного в 2012 году. В этом проекте была задействована высокопроизводительная сеть компьютеров, целью которой было научиться распознавать котиков на видеороликах с YouTube. Метод глубинного обучения основывается на искусственных нейронных сетях – технологии, зародившейся еще в 40-х годах прошлого века. Недавно эта технология снова стала актуальной из-за многих факторов: появления новых алгоритмов, снижения стоимости параллельных вычислений и широкого распространения больших наборов данных.
Процент ошибок в конкурсе ImageNet (красная линия соответствует показателям человека)
Остается надеяться, что глубинное обучение не станет просто очередным модным термином Силиконовой долины. Впрочем, интерес к этому методу обучения подкрепляется впечатляющими теоретическими и практическими результатами. К примеру, до введения глубинного обучения допустимый процент ошибок победителей ImageNet, известного конкурса по машинному видению, составлял 20–30 %. Но после его применения правильность алгоритмов неуклонно росла, и уже в 2015 году показатели машин превзошли показатели человека.
Многие документы, пакеты данных и инструменты программного обеспечения, связанные с глубинным обучением, находятся в открытом доступе, что позволило отдельным лицам и небольшим организациям создавать собственные высокоэффективные приложения. Компании WhatsApp Inc. потребовалось всего 50 разработчиков, чтобы создать популярный мессенджер для 900 миллионов пользователей. Для сравнения, создание мессенджеров предыдущих поколений требовало привлечения свыше тысячи (а иногда и нескольких тысяч) разработчиков. Нечто подобное теперь происходит и в области ИИ: программные средства вроде Theano и TensorFlow в сочетании с облачными дата-центрами для обучения и недорогими видеокартами для вычислений позволяют небольшим командам разработчиков создавать новаторские системы ИИ.
К примеру, ниже представлен небольшой проект одного программиста с использованием TensorFlow для преобразования черно-белых фото в цветные:
Слева направо: черно-белое фото, преобразованное фото, цветной оригинал фото. (Источник)
А вот небольшое стартап-приложение для классификации предметов в реальном времени:
Приложение Teradeep идентифицирует предметы в реальном времени
Хм, а ведь где-то я уже это видел:
Фрагмент из фильма Терминатор 2: Судный день (1991 г.)
Одним из первых приложений с методом глубинного обучения, выпущенных крупной компанией, было удивительно умное приложение для поиска изображений Google Photos:
Поиск по фотографиям (без метаданных) с ключевой фразой «big ben»
В скором времени нас ожидает значительное повышение производительности ИИ во всех сферах программного и аппаратного обеспечения: голосовые помощники, поисковые механизмы, чат-боты, 3D сканеры, языковые переводчики, автомобили, дроны, системы диагностической визуализации и многое-многое другое.
«Легко предугадать идеи следующих 10000 стартапов: взять Х и прибавить искусственный интеллект», – Кевин Келли.
Стартапы, создающие продукцию с упором на ИИ, должны оставаться предельно сфокусированными на определенных приложениях, чтобы поддерживать конкуренцию с крупными компаниями, для которых ИИ является высшим приоритетом. Системы ИИ становятся эффективнее по мере того, как увеличивается объем собранных для них данных. Получается нечто вроде маховика, постоянно вращающегося за счет так называемого эффекта сети данных (больше пользователей → больше данных → лучше продукция → больше пользователей). К примеру, команда картографического сервиса Wase использовала эффект сети данных, чтобы сделать качество предоставляемых карт лучше, чем у их более маститых конкурентов. Всем, кто намерен использовать ИИ для своего стартапа, стоит придерживаться аналогичной стратегии.
Программное + аппаратное обеспечение: новые компьютеры
Сейчас на стадии формирования находится целый ряд перспективных платформ, которые скоро вполне могут перейти на стадию развития, так как они сочетают в себе самые последние разработки из сфер программного и аппаратного обеспечения. И хотя эти платформы могут выглядеть по-разному либо иметь разную комплектацию, у них есть одна общая черта: использование последних расширенных возможностей умной виртуализации. Рассмотрим некоторые из этих платформ:
Автомобили. Крупные информационно-технологические компании вроде Google, Apple, Uber и Tesla немало инвестируют в разработку автономных или беспилотных автомобилей. На рынке уже представлены полуавтономные автомобили Tesla Model S и вскоре ожидается выход обновленных и более совершенных моделей. Создание полностью автономного автомобиля потребует некоторого времени, однако есть основания полагать, что ждать осталось не более пяти лет. На самом деле, уже существуют разработки полностью автономных автомобилей, которые ездят не хуже, чем под управлением человека. Тем не менее, в силу многих аспектов культурного и регулятивного характера такие автомобили должны ездить намного лучше, чем управляемые человеком, чтобы быть допущенными к широкой эксплуатации.
Беспилотный автомобиль составляет схему своего окружения
Несомненно, объем инвестиций в беспилотные автомобили будет только расти. В дополнение к информационно-технологическим компаниям, крупные производители автомобилей тоже начали задумываться над автономностью. Нас ждет еще много интересных стартап-продуктов. Программные средства глубинного обучения стали настолько эффективными, что сегодня одному-единственному разработчику под силу сделать полуавтономный автомобиль.
Самодельный беспилотный автомобиль
Дроны. Современные дроны укомплектованы по последнему слову техники (в основном компонентами смартфонов и механическими деталями), но имеют относительно простое ПО. В скором времени появятся усовершенствованные модели, оснащенные компьютерным зрением и другими видами ИИ, что сделает их более безопасными, удобными в управлении и полезными. Фото- и видеосъемка с дронов будет популярной не только среди аматоров, но, что важнее, найдет и коммерческое применение. К тому же, существует немало опасных видов работ, в том числе высотных, для выполнения которых было бы гораздо безопаснее использовать дроны.
Полностью автономный полет дрона
Интернет вещей. Самые основные преимущества устройств интернета вещей – это их энергоэффективность, безопасность и удобство. Хорошими примерами первых двух характеристик могут послужить продукты Nest и Dropcam. Что касается удобства, стоит обратить внимание на устройство Echo от Amazon.
Большинство людей полагают, что Echo – это очередная маркетинговая уловка, но, воспользовавшись хотя бы раз, они удивляются, насколько удобным оказывается это устройство. Оно блестяще демонстрирует эффективность голосового управления как основы пользовательского интерфейса. Конечно, мы еще не скоро увидим роботов с универсальным интеллектом, способных поддерживать полноценный разговор. Но, как показывает Echo, компьютеры уже способны справляться с более-менее сложными голосовыми командами. По мере того как метод глубинного обучения будет совершенствоваться, компьютеры научатся лучше понимать язык.
3 основных преимущества: энергоэффективность, безопасность, удобство
Устройства интернета вещей также найдут применение в бизнес-сегменте. К примеру, устройства с сенсорами и возможностью сетевого подключения широко используются для оперативного контроля промышленного оборудования.
Носимая техника. Сегодня функциональность носимых компьютеров варьируется в зависимости от ряда факторов: емкости батареи, средств коммуникации и обработки данных. Наиболее успешные устройства обычно имеют весьма узкую сферу применения: к примеру, фитнес-трекинг. По мере улучшения компонентов аппаратного обеспечения носимые устройства будут, как и смартфоны, расширять свою функциональность, открывая тем самым возможности для новых приложений. Как и в случае с интернетом вещей, предполагается, что голос станет основным пользовательским интерфейсом управления носимыми устройствами.
Миниатюрный наушник с искусственным интеллектом, фрагмент из фильма «Она»
Виртуальная реальность. 2016 год будет очень интересным для развития средств VR: релиз очков виртуальной реальности Oculus Rift и HTC Vive (и, возможно, PlayStation VR) означает, что удобные и иммерсивные системы VR наконец станут общедоступными. Разработчикам устройств VR придется хорошенько постараться, чтобы не допустить возникновения у пользователей так называемого эффекта «зловещей долины», при котором чрезмерная правдоподобность робота или другого искусственного объекта вызывает неприязнь у людей-наблюдателей.
Для создания качественных систем VR требуются качественные экраны (с высоким разрешением, высокой частотой обновления и низкой инерционностью), мощные видеокарты и возможность отслеживать точное положение пользователя (предыдущие поколения систем VR могли только отслеживать поворот головы пользователя). В этом году благодаря новым устройствам пользователи впервые смогут испытать на себе полноценный эффект присутствия: все чувства настолько качественно «обманываются», что пользователь ощущает полное погружение в виртуальный мир.
Демонстрация Oculus Rift Toybox
Несомненно, очки VR продолжат развиваться и со временем будут становиться всё доступнее. Разработчикам еще предстоит немало поработать над такими аспектами, как новые инструменты представления генерируемого и/или отснятого контента VR, усовершенствование машинного зрения для отслеживания положения пользователя и получения данных о нем прямо с телефона или очков виртуальной реальности, а также распределенные серверные системы для размещения масштабных виртуальных окружений.
Создание виртуального мира в 3D формате с помощью очков VR
Дополненная реальность. Скорее всего, AR получит развитие только после VR, потому что для полноценного использования дополненной реальности потребуются все возможности виртуальной вместе с дополнительными новыми технологиями. К примеру, для полноценного объединения в одной интерактивной сцене реальных и виртуальных объектов средствам AR потребуются продвинутые технологии машинного зрения с малой задержкой.
Устройство дополненной реальности, фрагмент из фильма «Kingsman: Секретная служба»
Но, скорее всего, эпоха дополненной реальности наступит быстрее, чем вам кажется. Этот деморолик был отснят непосредственно через устройство AR Magic Leap:
Демонстрация Magic Leap: виртуальный персонаж в реальной среде
Этот деморолик был снят непосредственно через устройство Magic Leap 14 октября 2015 года. При его создании не применялись ни спецэффекты, ни композитинг.
