На пороге перемен. Как технологии будущего изменят мир и жизнь людей

Решутест. Продвинутый тренажёр тестов

Онлайн тесты ЕГЭ и ОГЭ по всем предметам: Математика, Русский язык, Физика, Обществознание, Английский. Занимайтесь бесплатно.

Союз — это служебная часть речи, которая связывает однородные члены, простые предложения в составе сложного, а также предложения в тексте.

По строению союзы делятся на простые: а, и, чтобы, если и т. п.; на составные: потому что, как будто, то есть и т. п. По значению союзы делятся на сочинительные и подчинительные.

Сочинительные союзы — это союзы, которые служат для связи однородных членов предложения и равноправных по смыслу простых предложений в составе сложного.

По значению сочинительные союзы делятся на три группы

Виды сочинительных союзов Значение Примеры
Соединительные Соединительные союзы используются для выражения одновременно или по-следовательно происходящих событий, явлений действительности и, да(=и), ни-ни, тоже, также
Противительные Противительные союзы выражают отношения противопоставления или разграничения а, но, да (=но), зато, однако, же
Разделительные Разделительные союзы вносят в предложение значения чередования, выбора, предложения, неразличения или, либо, то-то, то ли … то ли, не то … не то

Подчинительные союзы — это союзы, которые связывают простые предложения в составе сложноподчинённого предложения. В таком сложном предложении от одного предложения к другому можно поставить вопрос.

По значению подчинительные союзы бывают

Виды подчинительных союзов Примеры
Изъяснительные как, чтобы, что, будто
Временные Когда, как, как только, между тем как, лишь, лишь только, едва лишь, пока
Причинные Ибо, потому что, оттого что, так как, из-за того что, благодаря тому что, вследствие того что, в связи с тем что
Целевые Чтобы (чтоб), дабы, для того чтобы, с тем чтобы
Условные Если, если бы, ежели, ежели бы, коли (коль), когда, когда бы, раз
Уступительные Хотя (хоть), хотя бы, пусть, даром что, несмотря на то что, невзирая на то что
Сравнительные Как, как бы, как будто, будто, будто бы, словно, словно как, точно
Следствия Так что

Искусственный интеллект

Развитие интернета уже привело к лавинообразному увеличению количества информации. Сейчас доступ в сеть есть более чем у пяти миллиардов человек, и большинство из них использует ее для поиска информации.

По оценке компании IDC, с 2018 по 2025 год объем созданных человечеством данных вырастет с 33 до 175 зеттабайт (1 зеттабайт равен 1 миллиарду терабайт).

При таком количестве контента нужную информацию крайне сложно найти без алгоритмов, самостоятельно отбирающих подходящий контент.

Самый банальный пример — рекомендательные системы. Так, онлайн-сервис «СберМаркет» анализирует, что пользователь уже добавил в корзину, оценивает его поисковые запросы и предлагает добавить подходящие товары. Другой пример — социальные сети: алгоритмы Facebook знают о пользователях практически все, что позволяет наполнить ленту новостей только той информацией, которая человеку интересна.

Все большую популярность набирают виртуальные ассистенты, реагирующие на речевые запросы. Они тоже работают на основе ИИ и уже могут не только выполнять базовые команды, но и становятся полноценными помощниками: находят ответы на сложные вопросы, отвечают на звонки, проверяют почту, общаются с курьерами, бронируют столик в ресторане и покупают билеты в кино.

По словам директора по технологиям SberDevices Дениса Филиппова, современные системы могут обеспечить очень высокое качество распознавания речи, не уступая уровню человека, однако все еще требуется учитывать много нюансов:

Например, в русском языке число словоформ значительно больше, чем в английском, поэтому и задача распознавания русской речи несколько сложнее. Еще один важный фактор — вычислительные затраты на распознавание речи. Одно дело — распознавание речи на мощном серверном оборудовании, другое — на обычном мобильном телефоне. Но в целом, с некоторыми оговорками, можно сказать, что сейчас почти не осталось задач распознавания речи, в которых машины уступали бы людям. Однако для достижения этого результата нередко нужны значительные усилия по настройке систем под специфику конкретной задачи

Денис Филиппов директор по технологиям SberDevices

«В какой-то момент ассистент может заменить меня в цифровом мире, стать там моим доверенным представителем. Самое банальное — он мог бы отвечать на большинство звонков с рекламой, разгребать спам в почте без моего участия. А если предположить, что я могу этого ассистента наделить своим голосом, то мой цифровой двойник избавит меня от большого количества мусорной информации, донося до меня выжимку по итогам общения», — считает Филиппов.

Филиппов уточняет, что диалоговые модели уже могут общаться не хуже реальных людей, и человек не сможет отличить, кто с ним говорит — человек или машина:

То же можно сказать и о лучших экспериментальных моделях, разрабатываемых нами для русского языка. Благодаря совместной работе со SberCloud и использованию ресурсов суперкомпьютера «Кристофари» у нас есть возможность обучать такие модели за разумное время. Болтать на различные бытовые темы машины уже сегодня могут практически не хуже людей

Денис Филиппов директор по технологиям SberDevices

Но подбор рекомендаций или фильтрация спама — лишь малая часть возможностей, которую дает ИИ, работая совместно с другими технологиями. Все сферы, которые затронет четвертая промышленная революция, так или иначе будут работать с искусственным интеллектом.

Это инструмент, который упростит работу людей и оставит им время на другие задачи, неподвластные технике.

Искусственный интеллект не только значительно упрощает жизнь человека, но все чаще превосходит его даже в тех областях, где раньше использование машин считалось невозможным: ИИ обыгрывает профессионалов в шахматы, го и покер, система Air Combat Evolution в виртуальном бою превзошла реального летчика-инструктора Военно-воздушных сил США, система от Google AlphaFold решает величайшие проблемы биологии. Подобные успехи искусственного интеллекта привели к тому, что некоторые люди стали опасаться его активного внедрения.

Существуют два популярных прогноза, касающихся роли искусственного интеллекта в будущем человечества: негативный и позитивный. Шведский философ Ник Бостром уверен, что андроида нельзя наделять человеческими чертами. По мнению ученого, со временем машины могут превзойти человека. Однако пока не появился превосходящий человека ИИ, у людей есть время придумать способ обезопасить себя. Похожих мнений придерживаются сотни специалистов, в том числе покойный ученый Стивен Хокинг и предприниматель Илон Маск. Однако, несмотря на страх перед сверхинтеллектом, они признают, что ИИ поможет решить глобальные проблемы, включая изменение климата и лечение онкологических заболеваний.

Другой точки зрения придерживается американский изобретатель и футуролог Рэймонд Курцвейл. Специалист уверен, что люди только выиграют от технологий искусственного интеллекта, развитие которого в далеком будущем приведет к технологической сингулярности — исчезновению границ между человеком и машиной.

По его словам, это произойдет уже в 2045 году, и Земля превратится в один гигантский компьютер, населенный людьми и машинами:

«Мы будем становиться все более небиологическими существами, пока не дойдем до состояния, когда небиологическая часть станет превалировать, а биологическая потеряет свое значение. При этом небиологическая, механическая часть будет настолько мощной, что она сможет полностью моделировать и понимать биологическую часть. Так что если биологическая часть вдруг исчезнет, это не будет иметь значения, поскольку небиологическая часть уже полностью ее поняла…»

По мнению первого заместителя председателя правления Сбербанка Александра Ведяхина, уже сейчас без искусственного интеллекта невозможно представить повседневную жизнь большинства людей.

Искусственный интеллект применяется в смартфонах и навигаторах, в бытовой технике и системах управления автомобилем. ИИ востребован буквально во всех отраслях экономики, недаром многие называют его новым электричеством. Например, ИИ-решения Сбера уже используются для повышения точности диагностики заболеваний и помощи врачам в постановке диагнозов, для предсказания природных катаклизмов и прогнозирования урожайности полей, для расшифровки древних рукописей и даже для создания новых произведений искусства. ИИ уже трансформировал мир, но в дальнейшем нас ждут еще большие изменения. По оценке PwC, вклад ИИ в мировой ВВП к 2030 году может составить 15,7 триллиона долларов. По прогнозу Всемирного экономического форума, к 2025 году в связи с цифровой трансформацией будет создано около 100 миллионов новых рабочих мест. Искусственный интеллект открывает перед человечеством огромные перспективы. Он способен придать новый импульс мировой экономике, помочь справиться с самыми сложными вызовами и создать более справедливое общество

Александр Ведяхин первый заместитель председателя правления Сбербанка

Предыстория графического дизайна

Прежде чем перейти к направлениям изобразительного искусства, которые оказали воздействие на внешний вид графического дизайна, рассмотрим самые ранние формы визуального и письменного языка и вспомним первые способы распространения информации при помощи печати.

Первые признаки визуальной коммуникации

Историки считают, что зарождение графического дизайна началось с пещерной живописи еще до нашей эры. Через эти наскальные рисунки люди передавали знания от одного поколения к другому.

Животные, отпечатки рук, оружия, заметки об охоте — все это были основные образы на наскальных рисунках. Очевидно, что в то время люди общались преимущественно визуальным способом.

Наскальные рисунки в пещере Ласко на юге Франции (Источник: Википедия)

Зарождение визуального языка

Язык и алфавит — следующая стадия эволюции графического дизайна. Считается, что шумеры изобрели письменность в период с 3300 до 3000 г. до нашей эры. Первоначальными формами письма считались пиктограммы. Пиктограммы — это символы, которые изображают объекты.

Письменный язык шумеров (Источник: Википедия)

Изобретение книгопечатания

Очевидно, что графический дизайн не зародился бы без появления печати. Так в 6 веке в Китае применяли деревянные гравюры и рельефную печать для штамповки узоров на шелковой одежде, а затем и на бумаге. В 1040 году Би Шэн изобрел первую в мире технику печати подвижных литер.

Образец первой печатной книги — Алмазная сутра от китайской династии Тан, 868 год н. э.

В 1439 году Иоганн Гутенберг был первым европейцем, который использовал подвижные литеры. Он внедрил средства массовой коммуникации в западную культуру. В своих дизайнерских разработках Гутенберг заменил дерево металлом, а гравюры буквами. С появлением печатного станка Гутенберга литература и грамотность стали доступны широким массам. Людям больше не было необходимости ждать репродукции книг. Станок сформировал коммерческий подход использования дизайна, что, в свою очередь, привело к развитию рекламы и графического дизайна.

Гравюра Уильяма Скин «Первая Типография» : Печатный станок (Источник: Википедия)

Как промышленная революция повлияла на развитие графического дизайна

Во время Промышленной революции (1760 — 1840 г.) появились новые технологии, которые способствовали повышению эффективности и работоспособности производственных процессов. Одним из таких новых видов печати стала литография.

Литография — это способ печати, который подразумевает нанесение рисунка на камень или металлическую поверхность, при этом краска переносится с плоской печатной формы на бумагу. Вскоре появилась хромолитография, которая подразумевала обычную литографию с применением цвета.

Цветная литография с использованием черных чернил, 1835 г. (Источник: Википедия)

Первое агентство графического дизайна

В 1903 году художник Коломан Мозер, архитектор Йозеф Гофман и банкир Фриц Варндорфер основали первые Венские мастерские.

Образец печатного бланка в Венских мастерских, 1914 год (Источник: Smashing Magazine)

Появление Венских мастерских объединило архитекторов, художников и дизайнеров в области керамики, моды, мебели, ювелирных изделий и графики. Их принято считать основоположниками современного дизайна и таких стилей, как Баухаус и Арт-деко. Они внесли вклад в стандарты дизайнерской деятельности для следующих поколений.

Ренессанс

Правящая верхушка непомерно богатела, у неё появлялись деньги, которые позволяли создавать роскошные апартаменты. Они должны были подчёркивать материальный статус хозяина и дарить ему новое качество жизни. Любой исторический интерьер того времени скрупулёзно продумывался, прорабатывались самые маленькие детали. Оформление внутреннего пространства составляло одно целое. Но оно собиралось из отдельных элементов. Каждый, по своей сути, произведение искусства.

Для Ренессанса характерны большие помещения, в которых обязательно присутствуют скруглённые арки и отделка резным деревом. Но мебель была очень простой и неказистой. При её изготовлении ещё не использовались дизайнерские изыски. Порой было не очень удобно пользоваться ею. Текстиль служил не красоте, а практичной стороне вопроса. При помощи него закрывались двери и окна, спасались от сквозняков, утеплялись, как могли. Дворцы и замки строились из камня. Окна стеклиться активно стали чуть позже. Поэтому единственной защитой от ветра становилась плотная ткань и гобелены.

Сто тысяч любителей видеоигр поучаствовали в эксперименте по квантовой запутанности

Иногда для участия в передовом физическом эксперименте достаточно быть любителем видеоигр.

Участники отправляли сигналы со смартфонов или других устройств.

30 ноября 2016 года более 100 тысяч человек приняли участие в эксперименте по квантовой физике. С помощью смартфонов или других устройств они отправляли физикам случайные биты, которые те воспринимали как инструкции по проведению измерений.

Это был первый эксперимент по проверке феномена квантовой запутанности, использующий массовое проявление человеческой свободной воли. Он подтвердил, что это удивительное явление действительно имеет известные физикам свойства, то есть не является артефактом использования генераторов случайных чисел. Результаты исследования опубликованы в журнале Nature.

Может показаться очень странным, что обычные гаджеты послужили инструментом исследований на переднем крае науки, а физики безоговорочно доверяли “желанию левой пятки” рядовых геймеров. Но такова концепция гражданской науки.

Строго говоря, каждый пользователь смартфона, ноутбука или другого устройства каждый день проводит эксперимент по проверке законов квантовой физики. Ведь именно эта область науки стала базой для создания полупроводниковой электроники. Если бы её законы не работали, не функционировали бы и приборы.

Однако есть экзотические квантовые эффекты, которые, по мнению учёных, до сих пор нуждаются в дополнительных экспериментальных исследованиях. Одним из них является удивительное явление, известное как квантовая запутанность.

Не погружаясь в дебри теории, можно сказать, что состояния запутанных между собой объектов согласованы, притом что они никак не взаимодействуют между собой. Соответственно, измеряя параметры одного из них, мы получаем сведения и о состоянии другого.

Скажем, пусть одна из запутанных частиц находится в лаборатории А, а другая в лаборатории Б. В каждой из них учёные проводят эксперимент, выясняющий состояние частицы. И, завершив измерение, первый экспериментатор сразу может сказать, что получится у второго. Эта связь сохраняется, даже когда лаборатории находятся друг от друга так далеко, что информация не успела бы пройти это расстояние со скоростью света.

В этом, казалось бы, нет ничего странного. Допустим, мы подняли с пола в аэропорту левую перчатку. Мы точно знаем, что второй человек, держащий в руках перчатку из той же пары, имеет дело с правой. И совершенно не важно, какие моря и континенты разделяют нас с её обладателем.

Но в более изощрённых версиях опыта каждый учёный ещё и случайным образом выбирает, какую именно физическую величину ему измерять. И вот тогда происходит удивительная вещь. Результаты эксперимента в одной лаборатории зависят от того, что именно надумал выяснить сотрудник другой. Пусть, скажем, учёного А интересует “зюмость”. Если учёный Б измеряет её же, то у физика А получится один результат. Но вот если исследователь Б занимается не “зюмостью”, а “кузявостью”, то совсем другой.

Следует подчеркнуть, что подобное положение вещей совсем не является сюрпризом для теоретиков. Из уравнений квантовой механики именно такие результаты и следуют. Так что перед нами ещё одна демонстрация того, что эти формулы работают.

Однако физики хотят понять, почему они работают. Построить более глубокую теорию, объясняющую утверждения, которые современная квантовая механика принимает за аксиомы. И вот по поводу таких “углублённых версий” споры ведутся не первое десятилетие. Такое интригующее явление, как квантовая запутанность, может быть одним из ключей к этим тайнам.

Как мы уже упоминали, исследование требует, чтобы измеряемые величины выбирались независимо и случайно. Чтобы быть уверенным в результатах эксперимента, следует провести многие тысячи опытов. Но, конечно, трудно нескольким учёным столько раз сделать независимый случайный выбор. Тут уж поневоле начнёшь следовать какой-нибудь системе, ибо человеческий мозг великий мастер их выстраивать даже совершенно незаметно для своего обладателя.

Можно переложить эту работу на генераторы случайных чисел. Но тут исследователей поджидает другая каверза. Вдруг, чем природа не шутит, сами исследуемые объекты каким-то образом диктуют этим электронным (и, следовательно, квантовым) “источникам случайности”, какой результат выдавать? В конце концов, в глазах нашей интуиции это не большее чудо, чем сама по себе запутанность.

С этой точки зрения предпочтительнее человеческий мозг. Ведь к его работе, как считает подавляющее большинство специалистов, квантовые эффекты не имеют ни малейшего отношения (о компьютерах же, как упоминалось выше, этого не скажешь).

Поэтому в 2016 году и был проведён “большой белловский тест” (BBT). Своё название он получил в честь изобретателя телефона Александра Белла.

Добровольцы играли в видеоигру, которая постоянно провоцировала их выбирать что-то “на авось”. В течение 12 часов геймеры порождали более тысячи случайных бит в секунду. Всего участники, которых организаторы эксперимента называли “беллстерами”, сгенерировали более 90 миллионов бит.

Эти плоды креативности пользователей отправлялись в 12 лабораторий на четырёх континентах. Их ждали в Брисбене (Австралия), Шанхае, Вене, Риме, Мюнхене, Цюрихе, Ницце, Барселоне, Буэнос-Айресе, Консепсьоне (Чили) и Боулдере (США). Физики считывали их и устанавливали под соответствующими углами поляризаторы или меняли другие параметры опыта.

В каждом из научных центров ставили свой эксперимент с запутанными объектами. В частности, использовались фотоны, одиночные атомы, целые группы атомов и твёрдые тела в сверхпроводящем состоянии.

Учёные очень хотели узнать, “так ли на самом деле всё запутано”. Другими словами, подтвердятся ли известные свойства квантовой запутанности в таком массовом эксперименте с использованием человеческой свободной воли как источника непредсказуемости.

“BBT был отличным опытом. Было удивительно видеть, что случайные числа, созданные “беллстерами” по всему миру, управляют нашими экспериментами в реальном времени, и видеть так много людей, участвующих в эксперименте по квантовой физике”, – комментирует участник коллаборации Угес де Рьедматтен (Hugues de Riedmatten) в пресс-релизе исследования.

Выяснилось, что и при таком экзотическом способе проверки прогнозы теории остаются верными. “Свалить вину” на электронные генераторы случайных чисел и якобы воздействующие на них запутанные объекты не удалось.

Можно, конечно, предположить, что какой-нибудь фотон и горстка атомов в лаборатории управляет мозгом геймера, находящегося за тысячи километров от неё, но это уж совсем экстравагантная гипотеза. А какое было бы прекрасное объяснение для игровой зависимости: “Мама, я не виноват, мною управляют фотоны!”.

Значит, квантовая запутанность действительно такова, какой мы её знаем. И теперь перед теоретиками стоит непростая задача выяснить, почему она именно такова.

Adblock
detector