Японская система развития интеллекта и программа памяти 60 дней

Обновлено: 21.11.2024

ТОКИО (Рейтер). Японская компания Toshiba Memory заявила, что у нее есть «хорошие шансы» на приобретение, поскольку она стремится увеличить свою долю на рынке передовых продуктов хранения данных, используемых в центрах обработки данных.

ФОТОГРАФИЯ: Фабрика флэш-памяти Toshiba во время пресс-тура в Йоккаичи, западная Япония, 9 сентября 2014 г. REUTERS/Reiji Murai/File Photo

По данным исследовательской компании IHS, Toshiba Memory занимает второе место в мире по производству чипов флэш-памяти NAND после Samsung Electronics и третье место после Intel по твердотельным накопителям на основе флэш-памяти, обычно используемым в центрах обработки данных.

«Одна из важнейших областей, на которых мы сосредоточены, — это поставщики облачных услуг и центры обработки данных, — сказала Рейтер председатель правления Toshiba Memory Стейси Смит. «Мы очень сосредоточены на увеличении нашей доли в этом пространстве».

«Существует большая вероятность того, что со временем Toshiba Memory начнет слияния и поглощения», — добавил Смит, бывший финансовый директор Intel Corp, который присоединился к японской фирме в октябре.

По мнению аналитиков, прежнее внимание Toshiba Memory к смартфонам и другим потребительским гаджетам отрицательно сказалось на ее прибыли.

Компания сообщила об операционном убытке в размере 28,4 млрд иен (210,99 млн фунтов стерлингов) за январь-март по сравнению с прибылью в размере 54 млрд иен в предыдущем квартале из-за медленных продаж смартфонов и избыточного предложения чипов.

С 1 октября компания изменит свое название на Kioxia (сочетание киоку, японского слова, обозначающего память, и аксиа, греческого значения).

Компания Toshiba Memory была выделена корпорацией Toshiba в прошлом году после кризиса, вызванного перерасходом средств в дочерней компании атомной энергетики США.

США Компания по выкупу Bain Capital, купившая Toshiba Memory за 18 млрд долларов, хотела включить этот бизнес в число крупнейших в Японии в этом году, но, по словам источника, отложила это примерно на два месяца до ноября.

В зависимости от рыночной конъюнктуры IPO может быть перенесено на 2020 год, добавил источник.

"Мы будем готовы, когда рыночные условия будут подходящими", — сказал Смит, отказавшись комментировать сроки.

Он сказал, что рынок памяти достигнет дна во второй половине 2019 года после того, как в течение более года наблюдался переизбыток предложения, что повторяет мнение других отраслевых экспертов.

Аналитики ожидают, что цены на рынке флэш-памяти NAND будут поддерживаться недавним сбоем производства на заводе памяти Toshiba. Хотя операции возобновились, на восстановление поставок потребуется несколько недель.

"Хорошая новость заключается в том, что у нас было достаточное количество запасов, которые мы могли использовать, чтобы смягчить воздействие на наших клиентов", – сказал Смит.

Маркетинг Реклама Бизнес запись закреплена

5 книг для развития памяти и интеллекта:

1. «Развивай мозг. «Как читать быстрее, лучше запоминать и достигать лучших целей», Р. Сип.
Автор — практикующий трейдер и консультант в области самоконтроля, предлагает весьма практичные методики и приемы.

2. Супертренер для мозга, К. Миллипс
Чарльза Миллипса называют ни много ни мало «гуру голоса», и он собрал в одной книге почти сотню интеллектуальных задач для развития и тренировка интеллекта. По аналогии с тринитарным телом требуются регулярные занятия для живого разума, центральной памяти и основного механизма памяти. Да и сама структура книги основана на методике фитнес-тренировок: сначала простые упражнения на «разминку», за ними продвинутые «тренажеры для интеллекта» и в финале — текущий «Бег с препятствиями». А среди второстепенных персонажей фильма увлекательные факты из жизни умного мозга.

3. «Научи свой мозг работать».
Серия «Итак, что работает» объяснит читателю, почему он влюбляется или влюбляется в остаток утра, как и почему это Правильно кормить тем, что "делает мозги", когда это необходимо и как улучшить память. Автор поощряет и поощряет осмысление последних достижений нейробиологии, психологии и науки о питании. Отличная реальная книга с заветами, без целей заобла.

4. «Японская система интеллекта и памяти», Р. Гавашима
Это уникальная 60-дневная программа выдающегося японского невролога, профессора Рюта Гавашима, по которой проходят обучение более 2 000 000 человек по всему миру .

5. «Это 100%. Интеллект. Запомнить. Петиция. Интуиция. «Преднамеренная тренировка», О. Енякина
Все мы слышали, что из бесстрашных сил нашего мозга простые мертвецы обычно используют только его нижнюю часть. Для тех, кто хочет большего, и придумана эта книга. Автор обещает научить нас запоминать самые важные аспекты шифров, событий, событий, составлять специальные задания, легко находить выход из самой сложной ситуации. Итак, для информации, это десятое издание тренировки интеллекта, памяти, творчества, интуиции - улучшенное и полное.

Предыстория: мы сравнили различия в интеллекте и функции памяти между нормальными пожилыми японцами с большим и меньшим количеством лет образования. Мы также исследовали клинические и нейропсихологические факторы, тесно связанные с функцией памяти.

Методы: 118 нормальных пожилых людей прошли мини-обследование психического состояния, шкалу интеллекта взрослых Векслера, 3-е издание (WAIS-III) и пересмотренную шкалу памяти Векслера. Субъекты с образованием не менее 13 лет были отнесены к группе H, а лица с 12-летним образованием или менее — к группе L.

Результаты: Возраст и баллы краткого обследования психического состояния существенно не отличались между двумя группами. В WAIS-III были значительные различия между двумя группами в Вербальном IQ и Полном IQ. По пересмотренной шкале памяти Векслера между двумя группами наблюдались значительные различия в зрительной памяти, общей памяти и отложенном воспоминании. Коэффициенты корреляции между функцией памяти и другими факторами продемонстрировали значимую, но слабую корреляцию между годами обучения и общей памятью (R = 0,22), а также между годами обучения и отсроченным вспоминанием (R = 0,20). Сильные корреляции были обнаружены между вербальным IQ и вербальной памятью (R = 0,45), между вербальным IQ и общей памятью (R = 0,49), между полным IQ и общей памятью (R = 0,50), а также между полным IQ и отсроченной памятью (R = 0,50). = 0,48).

Выводы. У обычных пожилых японцев годы обучения слабо коррелировали с функцией памяти, в то время как вербальный IQ, полномасштабный IQ и вербальное понимание по шкале WAIS-III имели более сильную корреляцию с функцией памяти. Было обнаружено, что вербальный IQ и вербальное понимание по шкале WAIS-III не подвержены когнитивному снижению, характерному для болезни Альцгеймера или амнестического легкого когнитивного нарушения. Таким образом, вербальный интеллект, измеренный с помощью вербального IQ и вербального понимания, может быть наиболее полезным фактором для определения преморбидной функции памяти у пациентов с болезнью Альцгеймера или амнестических пациентов с легкими когнитивными нарушениями.

Цитируется по 1 статье

Бонди М.В., Смит Г.Э. Бонди М.В. и др. J Int Neuropsychol Soc. 2014 фев; 20 (2): 129-34. дои: 10.1017/S1355617714000010. Epub 2014 Feb 4. J Int Neuropsychol Soc. 2014. PMID: 24490866 Бесплатная статья PMC.

Открытие каналов связи между учеными-исследователями и более широким сообществом

Рокуэлл Аньоха

Могут ли машины думать?

В первой половине 20 века научная фантастика познакомила мир с концепцией роботов с искусственным интеллектом.Все началось с «бессердечного» Железного человека из Волшебника страны Оз и продолжилось гуманоидным роботом, который выдавал себя за Марию в Метрополисе. К 1950-м годам у нас было поколение ученых, математиков и философов с концепцией искусственного интеллекта (или ИИ), культурно ассимилированной в их сознании. Одним из таких людей был Алан Тьюринг, молодой британский эрудит, исследовавший математические возможности искусственного интеллекта. Тьюринг предположил, что люди используют доступную информацию, а также разум для решения проблем и принятия решений, так почему же машины не могут делать то же самое? Это была логическая основа его статьи 1950 года «Вычислительные машины и интеллект», в которой он обсуждал, как создавать интеллектуальные машины и как проверять их интеллект.

Как сделать погоню возможной

К сожалению, разговоры дешевы. Что помешало Тьюрингу сразу приступить к работе? Во-первых, компьютеры должны были коренным образом измениться. До 1949 года у компьютеров отсутствовало ключевое условие интеллекта: они не могли хранить команды, а только выполнять их. Другими словами, компьютерам можно было сказать, что делать, но они не могли вспомнить, что они сделали. Во-вторых, компьютеры были чрезвычайно дорогими. В начале 1950-х стоимость аренды компьютера достигала 200 000 долларов в месяц. Только престижные университеты и крупные технологические компании могли позволить себе бездельничать в этих неизведанных водах. Чтобы убедить источники финансирования в целесообразности использования искусственного интеллекта, требовалось доказательство концепции, а также поддержка со стороны высокопоставленных лиц.

Конференция, с которой все началось

Пять лет спустя доказательство концепции было инициировано Алленом Ньюэллом, Клиффом Шоу и Гербертом Саймоном, теоретиком логики. Программа The Logic Theorist была разработана для имитации навыков человека в решении проблем и финансировалась корпорацией исследований и разработок (RAND). Многие считают ее первой программой искусственного интеллекта, и она была представлена на Летнем исследовательском проекте по искусственному интеллекту в Дартмуте (DSRPAI), организованном Джоном Маккарти и Марвином Мински в 1956 году. На этой исторической конференции Маккарти, представляя большие совместные усилия, собрал лучших исследователей из разных областей для открытого обсуждения искусственного интеллекта — термина, который он придумал на самом мероприятии. К сожалению, конференция не оправдала ожиданий Маккарти; люди приходили и уходили, когда им заблагорассудится, и не удалось договориться о стандартных методах для этой области. Несмотря на это, все искренне согласились с тем, что ИИ достижим. Нельзя недооценивать значение этого события, поскольку оно стало катализатором следующих двадцати лет исследований ИИ.

Американские горки успеха и неудач

С 1957 по 1974 год ИИ процветал. Компьютеры могли хранить больше информации и стали быстрее, дешевле и доступнее. Алгоритмы машинного обучения также улучшились, и люди стали лучше понимать, какой алгоритм применить к своей проблеме. Ранние демонстрации, такие как General Problem Solver Ньюэлла и Саймона и ELIZA Джозефа Вейценбаума, показали многообещающие решения задач и интерпретацию разговорной речи соответственно. Эти успехи, а также поддержка ведущих исследователей (а именно участников DSRPAI) убедили государственные учреждения, такие как Агентство перспективных оборонных исследовательских проектов (DARPA), финансировать исследования ИИ в нескольких учреждениях. Правительство особенно интересовалось машиной, которая могла бы расшифровывать и переводить разговорную речь, а также обрабатывать данные с высокой пропускной способностью. Оптимизма было много, а ожидания еще выше. В 1970 году Марвин Мински сказал журналу Life: «От трех до восьми лет у нас будет машина с общим интеллектом среднего человека». Однако, несмотря на то, что базовое доказательство принципа было готово, до достижения конечных целей обработки естественного языка, абстрактного мышления и самопознания оставалось еще далеко.

Преодолевая первоначальный туман ИИ, мы обнаружили гору препятствий. Самым большим было отсутствие вычислительной мощности, чтобы сделать что-то существенное: компьютеры просто не могли хранить достаточно информации или обрабатывать ее достаточно быстро. Например, чтобы общаться, нужно знать значения многих слов и понимать их во многих сочетаниях. Ганс Моравек, докторант Маккарти в то время, заявил, что «компьютеры все еще в миллионы раз слишком слабы, чтобы проявлять интеллект». По мере того, как терпение истощалось, сокращалось и финансирование, и исследования медленно продвигались в течение десяти лет.

В 1980-х годах ИИ был возрожден двумя источниками: расширением набора алгоритмических инструментов и увеличением финансирования.Джон Хопфилд и Дэвид Румельхарт популяризировали методы «глубокого обучения», которые позволяли компьютерам учиться, используя опыт. С другой стороны, Эдвард Фейгенбаум представил экспертные системы, которые имитировали процесс принятия решений человеком-экспертом. Программа спрашивала эксперта в какой-либо области, как реагировать в той или иной ситуации, и как только это узнавалось практически для каждой ситуации, неспециалисты могли получать советы от этой программы. Экспертные системы получили широкое распространение в промышленности. Японское правительство активно финансировало экспертные системы и другие проекты, связанные с ИИ, в рамках своего компьютерного проекта пятого поколения (FGCP). В период с 1982 по 1990 год они инвестировали 400 миллионов долларов с целью произвести революцию в компьютерной обработке, внедрить логическое программирование и улучшить искусственный интеллект. К сожалению, большая часть амбициозных целей не была достигнута. Однако можно утверждать, что косвенные эффекты FGCP вдохновили талантливое молодое поколение инженеров и ученых. Несмотря на это, финансирование FGCP прекратилось, и ИИ выпал из поля зрения.

По иронии судьбы, в отсутствие государственного финансирования и общественной шумихи искусственный интеллект процветал. В течение 1990-х и 2000-х годов были достигнуты многие из важнейших целей искусственного интеллекта. В 1997 году действующий чемпион мира по шахматам и гроссмейстер Гэри Каспаров потерпел поражение от IBM Deep Blue, компьютерной программы для игры в шахматы. Этот широко разрекламированный матч был первым, когда действующий чемпион мира по шахматам проиграл компьютеру, и послужил огромным шагом на пути к программе принятия решений с искусственным интеллектом. В том же году программное обеспечение для распознавания речи, разработанное Dragon Systems, было внедрено в Windows. Это был еще один большой шаг вперед, но в направлении устной интерпретации языка. Казалось, что нет такой проблемы, с которой не могли бы справиться машины. Даже человеческие эмоции были честной игрой, о чем свидетельствует Kismet, робот, разработанный Синтией Бризил, который может распознавать и отображать эмоции.

Время лечит все раны

Мы так и не научились программировать искусственный интеллект, так что же изменилось? Оказывается, фундаментальный предел компьютерной памяти, который сдерживал нас 30 лет назад, больше не был проблемой. Закон Мура, согласно которому память и скорость компьютеров удваиваются каждый год, наконец-то догнал, а во многих случаях и превзошел наши потребности. Именно так Deep Blue удалось победить Гэри Каспарова в 1997 году, а Alpha Go от Google удалось победить чемпиона Китая по го Ке Цзе всего несколько месяцев назад. Это дает некоторое объяснение американским горкам исследований ИИ; мы доводим возможности ИИ до уровня нашей текущей вычислительной мощности (компьютерного хранилища и скорости обработки), а затем ждем, пока закон Мура снова не сработает.

Искусственный интеллект повсюду

Сейчас мы живем в эпоху «больших данных», в эпоху, когда у нас есть возможность собирать огромные объемы информации, слишком громоздкой для обработки человеком. Применение искусственного интеллекта в этом отношении уже было весьма плодотворным в нескольких отраслях, таких как технологии, банковское дело, маркетинг и развлечения. Мы видели, что даже если алгоритмы не сильно улучшаются, большие данные и массовые вычисления просто позволяют искусственному интеллекту учиться с помощью грубой силы. Могут быть свидетельства того, что закон Мура немного замедляется, но увеличение количества данных, безусловно, не утратило своей динамики. Прорывы в области компьютерных наук, математики или нейронауки — все это потенциальные выходы за пределы потолка закона Мура.

Будущее

Итак, что нас ждет в будущем? В ближайшем будущем язык ИИ выглядит как следующая большая вещь. На самом деле, это уже происходит. Я не могу вспомнить, когда в последний раз звонил в компанию и напрямую разговаривал с человеком. В эти дни машины даже зовут меня! Можно представить себе взаимодействие с экспертной системой в плавном диалоге или разговор на двух разных языках, который переводится в режиме реального времени. Мы также можем ожидать появления беспилотных автомобилей на дорогах в ближайшие двадцать лет (и это консервативно). В долгосрочной перспективе целью является общий интеллект, то есть машина, превосходящая человеческие когнитивные способности во всех задачах. Это похоже на разумного робота, которого мы привыкли видеть в кино. Мне кажется невероятным, что это будет достигнуто в ближайшие 50 лет. Даже если есть возможность, этические вопросы послужат сильным барьером на пути к осуществлению. Когда это время придет (но лучше даже до того, как оно придет), нам нужно будет серьезно поговорить о политике и этике машин (по иронии судьбы, оба эти предмета являются человеческими), но пока мы позволим ИИ неуклонно совершенствоваться и выходить из-под контроля. в обществе.

Роквелл Аньоха — аспирант кафедры молекулярной биологии с опытом работы в области физики и генетики.Его текущий проект использует машинное обучение для моделирования поведения животных. В свободное время Роквелл любит играть в футбол и обсуждать мирские темы.

Читайте также: