Читать Механоид

Шрифт

Интервал

Часть первая

Мир изменился. Мы не заметили, как это произошло, но вдруг оглянувшись, стало понятно – сейчас уже все по-другому. Мы действительно вошли в эпоху умных машин и автоматизированного труда. Начиналось все довольно буднично и незаметно. Сначала появились базы данных со своим собственным языком, ничего особенного, просто такое структурированное хранилище, куда вы запихиваете жестко заданные типы записей – «сказано в таблице карандаши и тетради, значит, нечего совать туда свои ручки». Это грубо, но зато наглядно – если мы определили тип данных, то только его туда и можем впихнуть. А если ситуация стремительно меняется, что тогда? Тогда нам нужен программист и переработанная оболочка программы – людям сложно работать напрямую с данными, и тут самое слабое звено мы. Потом появились распределенные базы данных по множествам серверов. Они были особо интересны тем, что сами базы не имели жестко заданных типов данных. Вещь вышла прекрасно масштабируемой и отказоустойчивой. Но вот чем более гибкая система хранения, тем более топорная система обработки – тут уже надо хорошо самому головой шевелить, чтобы к ручкам в ящик не положить топор. Здесь мы сами за всем следим и сами делаем выборки данных. Но с этими базами можно делать все что угодно, и как вариант в ситуации вседозволенности возникает соблазн по-быстрому влепить дополнительное поле или сбацать отчетик на прямых запросах. В результате – никто не может понять, как это работает и что где находится. Каша.

И вот тут человечество сделало следующий шаг – слияние двух типов баз и применение технологии нейронных самообучающихся сетей. Появилось понятие «фокуса данных». Первая жесткая база данных хранила только ссылки на сами объекты, но не хранила их. Вторая – масштабируемая и огромная – уже располагала их детальными описаниями. Нам не нужно в данный момент времени полностью знать, что такое карандаш, все его типы и где они валяются или где их видели – нам нужен просто один карандаш под рукой именно сейчас. Вот тут первая база и помогала быстро отыскать по заданным условиям его, а вот дальше уже обращалась к огромному хранилищу – нам нужен именно красный карандаш, надгрызенный с одного конца и хорошо заточенный, наш любимый. По ссылкам и вытаскивали данные из хранилища последовательно – все нужные нам признаки. Фокус данных предполагает одну простую мысль: для использования объекта нам не требуется все его описание, достаточно выявить его основные признаки, а выявлять их удобно именно из жесткой структурированной таблицы. А потом человечество сделало еще один маленький шаг: связало возможные действия с объектами данных. Именно возможные – что-то вроде аллертов. Просто свойство объекта – действие такое-то, за которое и отвечала нейронная сеть. Действия были обучаемыми! Мелочь, но нам стало достаточно знать один признак, чтобы вытащить все возможные действия с ним, но опять только те, что в «фокусе». Ночь, постель, девушка в ней и никого рядом, отношения у вас в статусе «очень близкие» – согласитесь, вариантов действий не много, и компьютеру не требуется перебирать все варианты, чтобы выбрать вариант действий. Решение вы можете принять быстро, или не вы – это может сделать и домашний робот, укрыть одеялом, например.