Перечитываю Ивана Дмитриевича Папанина. Аккумуляторы кренкелевской радиостанции заряжал преимущественно ветряной двигатель, с бензином для двигателя внутреннего сгорания на льдине было туго. К началу экспедиции самые легкие существующие ветряки - американские - весили двести килограммов. По заказу Папанина харьковский инженер Пёрли сконструировал ветряк в пятьдесят четыре килограмма, а ленинградские мастера воплотили его в металле. Проблема была решена оперативно и эффективно: позывные Кренкеля со станции "Северный Полюс" слышал весь мир.
Я не призываю конструировать ветряки индивидуального пользования - хотя почему бы и нет. Пёрли в соавторстве с Кажинским даже книжечку издали "Самодельная ветроэлектростанция", ДОСААФ, 1956. И солнечные батареи на крыше дома моего - тоже не выход, хотя опять же почему бы и нет. Об управляемом квартирном термояде и думать не хочу. Всё будет иначе. Каждой семье автономную компакт-электростанцию на гравитационном потоке - вот мой девиз! Ну да, от этого Вселенная будет расширяться чуть иначе, и, быть может, начнет схлопываться на пару миллисекунд раньше, нежели предпишет теория (ещё предпишет ли), но оно того стоит. Зато сколько преимуществ! Впрочем, расписывать не стану, каждый сам вообразит то, что ему ближе - отсутствие электростанций или высоковольтных проводов, за которые цепляешься во время полётов во сне...
Вероятностный процессор: триумф байесовской логики
Автор: Олег Нечай
Опубликовано 23 августа 2010 года
Инженеры американской компании Lyric Semiconductor заявили о создании технологии, способной революционно изменить привычную логическую конструкцию микропроцессоров. Вместо традиционной двоичной логики, они предлагают использовать в компьютерных чипах принцип байесовской вероятности, что, по их утверждению, позволит существенно повысить скорость вычислений при решении задач, связанных с вероятностями. В частности, это касается поисковых машин, систем финансового моделирования и биржевого прогнозирования, систем обработки биологических и медицинских данных.
В чём же заключаются отличия и преимущества гипотетического вероятностного процессора от традиционного чипа, оперирующего с двоичной логикой? Напомним, что базовый принцип работы вычислительных систем уже на протяжении более шестидесяти лет - это закон исключения третьего булевой алгебры, который гласит, что логические переменные могут принимать только два значения: "да" или "нет", "истина" или "ложь", 1 или 0. В Lyric Semiconductor нашли возможность использовать при вычислениях промежуточные значения между "нулём" и "единицей", "истиной или правдой". Смысл этих промежуточных значений состоит в определении степени вероятности истинности тех или иных выражений.
Подход разработчиков основывается на одной из ключевых теорем теории вероятностей - теоремы Байеса, доказанной триста лет назад английским математиком и священником Томасом Байесом. Выведенная им формула позволяет, исходя из известных фактов, вычислить вероятность того, что они были вызваны конкретной причиной. Теорема даёт возможность оценивать вероятность событий, когда известна лишь часть информации о них, полученная эмпирическим путём.
Главный недостаток предложенной Байесом формулы заключался в том, что для получения более менее точных результатов необходимо множество вычислений, поэтому о ней вспомнили только к концу восьмидесятых, когда компьютерная техника достигла уровня, позволяющего использовать её на практике. С тех пор теорема Байеса стала широко применяться в самом разном программном обеспечении. Банальнейший пример - надоедливый Скрепыш, система контекстно-зависимых советов из пакета офисных программ Microsoft Office.
В дальнейшем программисты Microsoft использовали байесовскую логику для диагностики неполадок в операционных системах начиная с Windows XP. Теоретическая база, созданная провинциальным английским пастором триста лет назад, легла в основу сложнейших систем анализа массивов данных, способных вычислять вероятностные связи между огромным множеством фактов. Контекстная реклама на страницах в интернете тоже использует принципы байесовской логики: программный движок анализирует содержание страницы и предлагает наиболее близкие к нему рекламные объявления. Среди прочих примеров - интернет-магазины, предлагающие посетителям товары на основе сведений о предыдущих покупках и посещённых страницах, и, конечно же, почтовые спам-фильтры, отправляющие в корзину мусорные письма на основе анализа вероятности.