Технологии и машины: Технологии и Машины – всё для ИТ-проектов

Содержание

404 Cтраница не найдена

Размер:

AAA

Цвет: C C C

Изображения Вкл. Выкл.

Обычная версия сайта

федеральное государственное бюджетное
образовательное учреждение высшего образования
«Верхневолжский государственный
агробиотехнологический
университет»

Анкеты

Абитуриенту

Студенту, магистранту и аспиранту

Сведения об образовательной организации
- Основные сведения
- Структура и органы управления образовательной организацией
- Документы
- Образование
- Образовательные стандарты и требования
- Руководство. Педагогический (научно-педагогический) состав
- Материально-техническое обеспечение и оснащённость образовательного процесса
- Стипендии и меры поддержки обучающихся
- Платные образовательные услуги
- Финансово-хозяйственная деятельность
- Вакантные места для приёма (перевода)
- Абитуриенту
- Доступная среда
- Международное сотрудничество
О ВУЗе
- Сведения об образовательной организации
- Факультеты
- Ученый совет
- Структура
- Руководство
- Устав
- Молодежная политика
- Библиотека
- История
- Новости
- Объявления
- Профком
- Противодействие коррупции
- СМИ о нас
- Антитеррор
Образование
- Образовательная деятельность
- Образовательные стандарты
- Направления и специальности
- Факультеты
- Аспирантура
- Дополнительное образование
- Система оценки качества образования
- Проект Агроклассы
Наука
- Структура управления науки и инноваций
- Научная деятельность
- Аспирантура
- Совет молодых ученых
- Студенческое научное общество
- Научные издания
- Полезные ссылки
- Научно-технический совет
- Конференции и конкурсы
- НТОЦ Контур
Наука и университеты
Ресурсы
Контакты и реквизиты
- Административные подразделения
- Кафедры
- Реквизиты
Лицам с ОВЗ и инвалидам
- Абитуриенту
- Общая информация

Главная

Абитуриентам

Направления, специальности, экзамены

Стиральные машины – обзоры технологий и характеристик товаров Haier на официальном сайте

Зачем нужна функция пара в стиральной машине

Что такое инвертор в стиральной машине? Как выбрать

Ультрафиолет в стиральных машинах Haier

Бесплатная доставка до двери по всей России

Расширенная гарантия при покупке на haieronline. ru
и в фирменных магазинах Haier

Выгода при покупке Оплачивайте Haier-балламидо 30% следующих покупок.

Trade In Услуга доступна на территории
Москвы и Московской области

Бесплатная установка стиральных машин,

стирально-сушильных машин
и cушильных машин

Сайт haieronline. ru использует файлы сookie и сервисы аналитики. Оставаясь на нём, вы соглашаетесь с нашей Политикой в отношении файлов сookie

Восстание машин: технологии вышли из-под нашего контроля? | Книги

Устройство с голосовым управлением в углу вашей спальни внезапно маниакально смеется и отправляет коллеге запись вашей постельной беседы. Клип Peppa Pig , который ваш малыш смотрит на YouTube, неожиданно погружается в кровопролитие и смерть. Социальная сеть, которую вы используете, чтобы поддерживать связь со старыми школьными друзьями, оказывается, влияет на выборы и провоцирует перевороты.

Что-то странное произошло с нашим мышлением, и в результате в мире происходят еще более странные вещи. Мы пришли к выводу, что все можно вычислить и решить с помощью новых технологий. Но эти технологии не являются нейтральными посредниками: они воплощают нашу политику и предубеждения, они выходят за рамки наций и правовых юрисдикций и все больше превосходят понимание даже их создателей.

В результате мы все меньше и меньше понимаем мир, поскольку эти мощные технологии берут на себя больший контроль над нашей повседневной жизнью.

В науке и обществе, в политике и образовании, в войне и торговле новые технологии не просто увеличивают наши способности, они активно формируют и направляют их, в лучшую или худшую сторону. Если мы не понимаем, как функционируют сложные технологии, то их потенциал легче захватывается эгоистичными элитами и корпорациями. Результаты этого можно увидеть вокруг нас. Существует причинно-следственная связь между сложной непрозрачностью систем, с которыми мы сталкиваемся каждый день, и глобальными проблемами неравенства, насилия, популизма и фундаментализма.

Вместо утопического будущего, в котором технологический прогресс проливает на мир ослепительный освобождающий свет, мы, похоже, вступаем в новый темный век, характеризующийся еще более причудливыми и непредвиденными событиями. Идеал Просвещения, заключающийся в более широком распространении большего количества информации, не привел нас к большему пониманию и растущему миру, но вместо этого, похоже, способствует социальным разногласиям, недоверию, теориям заговора и постфактумной политике. Чтобы понять, что происходит, необходимо понять, как появились наши технологии и почему мы так сильно в них поверили.

Облако — это центральная метафора Интернета: глобальная система огромной силы, которую почти невозможно понять

В 1950-х годах на схемах, нарисованных инженерами-электриками для описания построенных ими систем, появился новый символ. : нечеткий круг, или дождевик, или мысленный пузырь. В конце концов, его форма приняла форму облака. Над чем бы ни работал инженер, он мог подключиться к этому облаку, и это все, что вам нужно было знать. Другое облако может быть энергосистемой, или системой обмена данными, или другой сетью компьютеров. Что бы ни. Это не имело значения. Облако было способом снижения сложности, оно позволяло вам сосредоточиться на текущих проблемах. Со временем, по мере того как сети становились все больше и взаимосвязаннее, облачные технологии становились все более важными. Это стало деловым модным словом и точкой продажи. Это стало больше, чем инженерная стенография; это стало метафорой.

Сегодня облако — центральная метафора Интернета: глобальная система великой силы и энергии, которая, тем не менее, сохраняет ауру чего-то сверхъестественного, почти непостижимого. Мы работаем в нем; мы храним и извлекаем из него вещи; это то, что мы испытываем все время, не понимая, что это такое. Но с этой метафорой есть проблема: облако — это не какое-то волшебное далекое место, состоящее из водяного пара и радиоволн, где все просто работает. Это физическая инфраструктура, состоящая из телефонных линий, оптоволокна, спутников, кабелей на дне океана и огромных складов, заполненных компьютерами, которые потребляют огромное количество воды и энергии. В облаке поглощены многие из ранее весомых зданий гражданской сферы: места, где мы делаем покупки, банки, общаемся, берем книги и голосуем. Затененные таким образом, они становятся менее заметными и менее поддающимися критике, исследованию, сохранению и регулированию.

Один из центров обработки данных Google в Айове, США. Фотография: KeystoneUSA-ZUMA / Rex Features

За последние несколько десятилетий торговые площадки по всему миру умолкли, так как людей заменили банки компьютеров, которые торгуют автоматически. Цифровизация означала, что сделки внутри фондовых бирж и между ними могли происходить все быстрее и быстрее. Когда торговля перешла в руки машин, появилась возможность реагировать почти мгновенно. На рынок вышли алгоритмы высокочастотной торговли (HFT), разработанные бывшими аспирантами-физиками для использования преимуществ миллисекунд, и трейдеры дали им такие имена, как «Нож». Эти алгоритмы были способны зарабатывать доли цента на каждой сделке, и они могли делать это миллионы раз в день.

Что-то очень странное происходит на этих сильно ускоренных непрозрачных рынках. 6 мая 2010 года индекс Доу-Джонса открылся ниже, чем в предыдущий день, и в течение следующих нескольких часов медленно падал в ответ на долговой кризис в Греции. Но в 14:42 индекс начал стремительно падать. Менее чем за пять минут с рынка было стерто более 600 пунктов. В самой низкой точке индекс был почти на 1000 пунктов ниже среднего значения предыдущего дня, разница почти в 10% от его общего значения и самое большое однодневное падение в истории рынка. К 15:07, всего за 25 минут, он восстановил почти все эти 600 очков, что стало самым большим и быстрым колебанием за всю историю.

В хаосе этих 25 минут 2 миллиарда акций на сумму 56 миллиардов долларов перешли из рук в руки. Что еще более тревожно, многие ордера исполнялись по тому, что Комиссия по ценным бумагам назвала «иррациональными ценами»: от пенни до 100 000 долларов. Это событие стало известно как «внезапная авария», и спустя годы оно все еще расследуется и оспаривается.

В то время как трейдеры могли бы играть дольше, машины, столкнувшись с неопределенностью, вышли из игры как можно быстрее

В одном отчете регулирующих органов было обнаружено, что высокочастотные трейдеры усугубляют колебания цен. Среди различных HFT-программ у многих были жестко запрограммированные точки продажи: цены, по которым они были запрограммированы на немедленную продажу своих акций. Когда цены начали падать, одновременно начали продаваться группы программ. По мере того, как каждая контрольная точка была пройдена, последующее падение цены запускало другой набор алгоритмов для автоматической продажи своих акций, создавая эффект обратной связи. В результате цены падали быстрее, чем мог отреагировать любой трейдер-человек. В то время как опытные участники рынка, возможно, смогли бы стабилизировать крах, играя дольше, машины, столкнувшись с неопределенностью, вышли из игры как можно быстрее.

Другие теории обвиняют алгоритмы в инициировании кризиса. Один из методов, который был обнаружен в данных, заключался в том, что HFT-программы отправляли на биржи большое количество «неисполняемых» ордеров, то есть ордеров на покупку или продажу акций настолько далеко за пределами их обычных цен, что их можно было игнорировать. Цель таких ордеров не в том, чтобы на самом деле общаться или зарабатывать деньги, а в том, чтобы намеренно затуманить систему, чтобы в суматохе можно было совершать другие, более ценные сделки. Многие ордера, которые никогда не предназначались для исполнения, были фактически выполнены, что вызвало дикую волатильность.

Флэш-сбои теперь являются общепризнанной особенностью дополненных рынков, но до сих пор плохо изучены. В октябре 2016 года алгоритмы отреагировали на негативные заголовки новостей о переговорах по Brexit, обрушив фунт на 6% по отношению к доллару менее чем за две минуты, после чего почти сразу же восстановились. Узнать, какой именно заголовок или какой именно алгоритм вызвал сбой, почти невозможно. Когда в октябре 2012 года один из запутанных алгоритмов начал размещать и отменять ордера, которые поглощали 4% всего трафика на американских акциях, один комментатор иронично заметил, что «мотивы алгоритма до сих пор неясны».

23 апреля 2013 года, в 13:07, агентство Associated Press отправило своим 2 миллионам подписчиков твит: «Взрыв: два взрыва в Белом доме, Барак Обама ранен». Сообщение стало результатом взлома, позже заявленного Сирийской электронной армией, группой, связанной с президентом Сирии Башаром Асадом. AP и другие журналисты быстро заполонили сайт предупреждениями о том, что сообщение было ложным. Однако алгоритмы, следующие за экстренными новостями, не обладали такой проницательностью. В 13:08 индекс Доу-Джонса резко упал. Еще до того, как большинство зрителей увидели твит, индекс упал на 150 пунктов менее чем за две минуты и вернулся к своему предыдущему значению. За это время он потерял 136 миллиардов долларов рыночной стоимости акций.

Asus Zenbo. Разработанный как умный домашний помощник, Zenbo использует камеры, чтобы не врезаться в стены, а также динамики и микрофоны, которые позволяют ему реагировать на голосовые команды. Фотография: Asus.com

Вычисления все больше накладываются друг на друга и скрываются внутри каждого объекта в нашей жизни, и с их распространением увеличивается непрозрачность и непредсказуемость. Одним из рекламируемых преимуществ линейки «умных холодильников» Samsung в 2015 году была их интеграция с сервисами календаря Google, позволяющая владельцам планировать доставку продуктов с кухни. Это также означало, что хакеры, получившие доступ к недостаточно защищенным тогда машинам, могли прочитать пароли Gmail своего владельца. Исследователи из Германии обнаружили способ вставить вредоносный код в лампочки Philips Hue с поддержкой Wi-Fi, которые могут распространяться от светильника к светильнику по всему зданию или даже городу, быстро включая и выключая свет и — в одном из возможных сценариев — вызывая светочувствительную эпилепсию. . Это подход, которому отдает предпочтение Байрон-Лампочка в романе Томаса Пинчона «9».0003 Gravity’s Rainbow , акт великого восстания маленьких машин против тирании их создателей. Когда-то вымышленные возможности технологического насилия реализуются в Интернете вещей.

В романе Кима Стэнли Робинсона « Аврора » разумный космический корабль переносит человеческий экипаж с Земли к далекой звезде. Путешествие займет несколько жизней, поэтому одна из задач корабля — следить за тем, чтобы люди заботились о себе. Когда их хрупкое общество рушится, угрожая миссии, корабль развертывает системы безопасности в качестве средства контроля: он способен видеть повсюду через датчики, открывать или закрывать двери по своему желанию, говорить через свое коммуникационное оборудование так громко, что это причиняет физическую боль. и использовать системы пожаротушения для снижения уровня кислорода в конкретном помещении.

Это примерно тот же набор операций, который сейчас доступен в Google Home и его партнерах: сеть подключенных к Интернету камер для домашней безопасности, умные замки на дверях, термостат, способный повышать и понижать температуру в отдельных комнатах, и система обнаружения пожара и вторжения, которая издает пронзительный аварийный сигнал. Любой успешный хакер будет иметь такую же власть над своей командой, какую имеет «Аврора» или Байрон над своими ненавистными хозяевами.

Прежде чем отбрасывать такие сценарии как лихорадочные сны писателей-фантастов, еще раз обратимся к мошенническим алгоритмам на фондовых биржах. Это не отдельные события, а повседневные явления внутри сложных систем. Тогда возникает вопрос, как бы выглядел мошеннический алгоритм или аварийный сбой в более широкой реальности?

Будет ли это выглядеть, например, как Mirai, часть программного обеспечения, которое 21 октября 2016 года отключило большие участки Интернета на несколько часов? Когда исследователи изучили Mirai, они обнаружили, что он нацелен на плохо защищенные устройства, подключенные к Интернету — от камер видеонаблюдения до цифровых видеомагнитофонов — и превращает их в армию ботов. Всего за несколько недель Mirai заразил полмиллиона устройств, и ему потребовалось всего 10% этой мощности, чтобы вывести из строя основные сети на несколько часов.

Президент Махмуд Ахмадинежад посещает ядерный объект в Натанзе, Иран, 2008 г. Фотография: Ho New / Reuters/REUTERS

Mirai, на самом деле, больше всего похож на Stuxnet, еще один вирус, обнаруженный в промышленных системах управления гидроэлектростанциями и заводскими сборочными линиями в 2010 году. Stuxnet был кибероружием военного уровня; при анализе было обнаружено, что он нацелен конкретно на центрифуги Siemens и предназначен для срабатывания при столкновении с предприятием, на котором имеется определенное количество таких машин. Это число соответствовало одному конкретному объекту: ядерному объекту в Натанзе в Иране. При активации программа незаметно испортит важные компоненты центрифуг, что приведет к их поломке и срыву иранской программы обогащения.

Атака, по-видимому, была частично успешной, но влияние на другие зараженные объекты неизвестно. До сих пор, несмотря на очевидные подозрения, никто не знает, откуда взялся Stuxnet и кто его создал. Никто точно не знает, кто разработал Mirai или откуда может появиться его следующая итерация, но он может быть там, прямо сейчас, в камере видеонаблюдения в вашем офисе или в чайнике с поддержкой Wi-Fi в углу вашей кухни.

Или, возможно, авария будет похожа на череду блокбастеров, потворствующих заговорам правых и фантазиям о выживании, от квазифашистских супергероев (сериал «Капитан Америка» и «Бэтмен») до оправданий пыток и убийств ( Zero Dark Thirty , Американский снайпер ). В Голливуде киностудии запускают свои сценарии через нейронные сети компании Epagogix — системы, обученной на неустановленных предпочтениях миллионов кинозрителей и разрабатывавшейся десятилетиями для того, чтобы предсказывать, какие реплики будут нажимать на нужные — то есть самые прибыльные — эмоциональные кнопки. Алгоритмические механизмы, дополненные данными из Netflix, Hulu, YouTube и других, с доступом к поминутным предпочтениям миллионов зрителей видео приобретают уровень когнитивного понимания, о котором не мечтали предыдущие режимы. Питаясь непосредственно измотанными, запойными желаниями насыщенных новостями потребителей, сеть включает себя, отражая, усиливая и усиливая паранойю, присущую системе.

Квази-фашист… Бэтмен, которого играет Кристиан Бэйл, в фильме «Темный рыцарь: восстание» 2012 года. Allstar/Warner Bros. поведение игроков. У них такое тонкое понимание нейронных путей, вырабатывающих дофамин, что подростки умирают от истощения перед своими компьютерами, не в силах оторваться.

Или, может быть, крах флэш-памяти будет выглядеть как кошмары, транслируемые по сети на всеобщее обозрение? Летом 2015 года клиника расстройств сна афинской больницы была загружена как никогда: долговой кризис в стране был в самый бурный период. Среди пациентов были высокопоставленные политики и государственные служащие, но машины, к которым они были подключены по ночам, отслеживая их дыхание, движения и даже то, что они говорили вслух во сне, посылали эту информацию вместе с их личными медицинскими данными. , вернемся к фермам диагностических данных производителей в Северной Европе. Какой шепот может вырваться из таких сооружений?

Пользователям рекомендуется держать свои телефоны в своих кроватях, чтобы записывать свои режимы сна. Куда идут все эти данные?

Мы можем записывать каждый аспект нашей повседневной жизни, прикрепляя технологии к поверхности нашего тела, убеждая нас, что мы тоже можем быть оптимизированы и модернизированы, как и наши устройства. Умные браслеты и приложения для смартфонов со встроенными счетчиками шагов и мониторами кожно-гальванической реакции отслеживают не только наше местоположение, но и каждый вдох и сердцебиение, даже паттерны наших мозговых волн. Пользователям рекомендуется класть свои телефоны рядом с собой на кровати ночью, чтобы можно было записать их режим сна. Куда идут все эти данные, кому они принадлежат и когда они могут появиться? Данные о наших снах, наших ночных страхах и потливости ранним утром, сама субстанция нашего бессознательного «я», превращаются в дополнительное топливо для систем, одновременно безжалостных и непостижимых.

Или, возможно, внезапный крах в реальности выглядит точно так же, как все, что мы переживаем сейчас: рост экономического неравенства, распад национального государства и милитаризация границ, тотальный глобальный надзор и ограничение индивидуальных свобод, торжество транснациональных корпорации и нейрокогнитивный капитализм, рост крайне правых групп и нативистских идеологий, а также деградация окружающей среды. Ни один из них не является прямым результатом новых технологий, но все они являются продуктом общей неспособности воспринимать более широкие, сетевые эффекты индивидуальных и корпоративных действий, ускоренных непрозрачной, технологически увеличенной сложностью.

В 1997 году в Нью-Йорке чемпион мира по шахматам Гарри Каспаров во второй раз встретился с Deep Blue, компьютером, специально разработанным IBM для его победы. Когда он проиграл, он заявил, что некоторые движения Deep Blue были настолько умными и творческими, что они, должно быть, были результатом вмешательства человека. Но мы понимаем, почему Deep Blue сделала эти ходы: процесс их выбора в конечном счете был методом грубой силы, массивно-параллельной архитектурой из 14 000 специально разработанных шахматных фишек, способных анализировать 200 миллионов позиций на доске в секунду. Каспаров не перехитрил, а просто перехитрил.

Outgunned … чемпион по шахматам Гарри Каспаров играет против компьютера IBM Deep Blue.

Фотография: Берни Нуньес/Getty Images

К тому времени, когда в 2016 году программное обеспечение AlphaGo на базе Google Brain сразилось с корейским профессиональным игроком в го Ли Седолем, что-то изменилось. Во второй из пяти партий AlphaGo сделала ход, который ошеломил Седоля, поместив один из своих камней на дальний край доски. «Это очень странный ход», — сказал один из комментаторов. «Я думал, что это ошибка», — сказал другой. Фан Хуэй, опытный игрок в го, который шестью месяцами ранее стал первым профессионалом, проигравшим машине, сказал: «Это не человеческий ход. Я никогда не видел, чтобы человек делал этот ход».

AlphaGo выиграла игру и серию. Инженеры AlphaGo разработали свое программное обеспечение, запустив в нейронную сеть миллионы ходов опытных игроков в го, а затем заставив ее играть еще миллионы раз, разрабатывая стратегии, превосходящие стратегии игроков-людей. Но его собственное представление этих стратегий неразборчиво: мы можем видеть ходы, которые он сделал, но не то, как он решил их сделать.

Покойный Иэн М. Бэнкс назвал место, где происходили эти перемещения, «Бесконечным пространством веселья». В научно-фантастических романах Бэнкса его культурной цивилизацией управляют доброжелательные, сверхразумные ИИ, называемые просто Разумами. Хотя Разумы изначально были созданы людьми, они уже давно переделали и перестроили себя и стали всемогущими. Между управлением кораблями и планетами, управлением войнами и заботой о миллиардах людей Разумы также занимаются своими удовольствиями. Способные моделировать целые вселенные в своем воображении, некоторые Разумы навсегда уходят в Бесконечное Пространство Веселья, царство метаматематических возможностей, доступное только сверхчеловеческому искусственному интеллекту.

В 2016 году три сети Google разработали частную форму шифрования. Машины учатся хранить свои секреты

Многие из нас знакомы с Google Translate, который был запущен в 2006 году и использует метод, называемый статистическим выводом языка. Вместо того чтобы пытаться понять, как на самом деле работают языки, система вобрала в себя обширные корпуса существующих переводов: параллельные тексты с одинаковым содержанием на разных языках. Просто сопоставляя слова друг с другом, он убрал человеческое понимание из уравнения и заменил его корреляцией, управляемой данными.

Translate был известен своими юмористическими ошибками, но в 2016 году система начала использовать нейронную сеть, разработанную Google Brain, и ее возможности расширились в геометрической прогрессии. Вместо того, чтобы просто сопоставлять кучи текстов, сеть строит собственную модель мира, и в результате получается не набор двумерных связей между словами, а карта всей территории. В этой новой архитектуре слова кодируются расстоянием друг от друга в сетке значений — сетке, которую может понять только компьютер.

В то время как человек может достаточно легко провести линию между словами «бак» и «вода», на одной карте быстро становится невозможно провести линию между «баком» и «революцией», между «водой» и «жидкостью». », и все эмоции и выводы, которые вытекают из этих связей. Карта, таким образом, многомерна и простирается в большем количестве направлений, чем может удержать человеческий разум. Как прокомментировал один инженер Google, когда его преследовал журналист за изображением такой системы: «Мне вообще не нравится пытаться визуализировать тысячемерные векторы в трехмерном пространстве». Это невидимое пространство, в котором машинное обучение обретает смысл. Помимо того, что мы не в состоянии визуализировать, есть то, что мы не в состоянии даже понять.

В том же году другие исследователи из Google Brain создали три сети под названием Алиса, Боб и Ева. Их задачей было научиться шифровать информацию. Алиса и Боб оба знали число — ключ в терминах криптографии, — который был неизвестен Еве. Алиса выполняла какую-то операцию над строкой текста, а затем отправляла ее Бобу и Еве. Если Боб мог расшифровать сообщение, оценка Алисы увеличивалась; но если бы Ева могла, счет Алисы уменьшился.

За тысячи итераций Алиса и Боб научились общаться так, чтобы Ева не взломала их код: они разработали частную форму шифрования, подобную той, которая используется сегодня в частных электронных письмах. Но самое главное, мы не понимаем, как работает это шифрование. Его работа блокируется глубокими слоями сети. То, что скрыто от Евы, скрыто и от нас. Машины учатся хранить свои секреты.

‘Мы не можем переосмыслить сеть; мы можем думать только насквозь и внутри него». Фотография: Alamy Stock Photo

То, как мы понимаем и думаем о своем месте в мире, а также о нашем отношении друг к другу и к машинам, в конечном итоге решит, куда нас приведут наши технологии. Мы не можем переосмыслить сеть; мы можем только мыслить через него и внутри него. Технологии, которые информируют и формируют наше нынешнее восприятие реальности, никуда не денутся, и во многих случаях мы не должны этого желать. От них зависят наши нынешние системы жизнеобеспечения на планете с населением 7,5 миллиардов человек, а то и больше. Наше понимание этих систем и сознательный выбор, который мы делаем при их разработке, остается полностью в пределах наших возможностей. Мы не бессильны, не лишены свободы воли. Нам нужно только думать, и думать снова, и продолжать думать. Сеть — мы, наши машины и то, о чем мы думаем и открываем вместе, — требует этого.

Вычислительные системы, как инструменты, подчеркивают один из самых мощных аспектов человечества: нашу способность эффективно действовать в мире и формировать его в соответствии со своими желаниями. Но раскрытие и формулирование этих желаний и обеспечение того, чтобы они не унижали, не подавляли, не стирали и не стирали желания других, остается нашей прерогативой.

Когда Каспаров потерпел поражение в 1997 году, он не бросил игру. Год спустя он вернулся к соревновательной игре в новом формате: продвинутые, или кентавровые, шахматы. В продвинутых шахматах люди сотрудничают с машинами, а не соревнуются с ними. И быстро стало ясно, что из этого подхода вытекает нечто очень интересное. В то время как даже шахматный компьютер среднего уровня сегодня может стереть пол с ног большинства гроссмейстеров, средний игрок в паре со средним компьютером способен победить самый сложный суперкомпьютер — и игра, которая является результатом такого сочетания способов мышления, произвела революцию в игре. . Еще неизвестно, возможно ли сотрудничество — или будет разрешено — с теми видами сложных машин и систем управления, которые сейчас разрабатываются, но понимание и совместное мышление предлагают более обнадеживающий путь вперед, чем запутывание и доминирование.

Наши технологии являются продолжением нас самих, кодифицированным в машинах и инфраструктурах, в рамках знаний и действий. Компьютеры существуют не для того, чтобы давать нам ответы на все вопросы, а для того, чтобы мы могли по-новому задавать новые вопросы Вселенной

Книга Джеймса Бридла «Новое темное время: технологии и конец будущего» опубликована издательством Verso. Чтобы заказать копию за 14,44 фунтов стерлингов, перейдите на сайт guardianbookshop.com или позвоните по телефону 0330 333 6846. Бесплатно в Великобритании на сумму свыше 10 фунтов стерлингов, только онлайн-заказы. Заказы по телефону мин. на человека в размере 1,9 фунта стерлингов9.

Машиностроение | Макино

Технология машин | Макино

Перейти к основному содержанию

Каким бы ни был ваш размер и отрасль, у нас есть решение, которое может изменить ваш мир.

Лидер отрасли в области проектирования машин

В мире, где доминируют сроки, требования и время простоя, мы помогаем вам производить детали более высокого качества с меньшими затратами и ремонтом. Горизонтальная, вертикальная, графитовая обработка, все виды электроэрозионной обработки — у нас есть высокопроизводительный и сверхточный станок для любой настройки, о которой вы только можете мечтать.

Ознакомьтесь с нашим производственным оборудованием

На шаг впереди в области программного обеспечения и цифровых технологий

Как сделать Makino еще лучше? Путем интеграции нового типа производственной интеллектуальности, которая выводит производство на новый уровень. Получайте данные в режиме реального времени для непревзойденного времени безотказной работы, прогнозируйте проблемы до их возникновения и подключайтесь к своим машинам более полными способами.

Ознакомьтесь с нашими цифровыми решениями

Один источник автоматизации — простой

Каждый этап производства имеет решающее значение. Каждое потраченное впустую движение — это возможность сэкономить. Сократите затраты на обработку и гарантируйте время цикла с помощью полной системы автоматизации, разработанной нашими экспертами в области производства и эффективности. Наши повторные процессы могут помочь вам достичь до 9Коэффициент использования 5%.

Ознакомьтесь с нашими системами автоматизации

Expert Engineering Help

Во-первых, мы снабжаем наших опытных инженеров-технологов последними цифровыми инновациями. Затем мы призываем их устранить неэффективность и раскрыть весь потенциал вашей деятельности. Мы можем индивидуально спроектировать и построить процессы с нуля или интегрировать проверенные услуги в вашу систему.

Ознакомьтесь с нашими инженерными услугами

Отрасли, обслуживаемые Макино

Aerospace

Машины, процессы и инженерные решения Makino позволяют производить самые точные детали в отрасли.

Автомобильная промышленность

Сокращение времени цикла обработки деталей при большей точности, стабильности и воспроизводимости. Конкурентное преимущество Макино.

Штамп/форма

Более высокая производительность, более качественная отделка и более низкие затраты. Это стало возможным благодаря интеллектуальной технологии Makino.

Магазины по трудоустройству

Компания Makino предлагает решение, которое может помочь снизить ваши затраты и увеличить ваши конкурентные преимущества.

Medical

Машины и технологии Makino обеспечивают точность и гибкость при производстве медицинских деталей.

Микрообработка

Сложные операции с допусками на микронном уровне. Машины и технологии Makino могут удовлетворить спрос.

Semiconductor

Производство полупроводниковой продукции требует уникальных возможностей. Макино удовлетворяет потребности.

ТУРБОТЕХМАСТЕР – онлан-гипермаркет