鬼ごっこ: メモリー

人工知能コミュニティは、おそらく計算モデルを使用しているため、おそらく宇宙で最も強力な知能である脳のエネルギーを把握しませんでした。 彼らは、知性が計算を通じて人生の目標の達成であると誤って信じていました。 AIの研究は、1940年代にコンピューターが到着することにより、心がある種の計算を行ったという本質的な前提で設定されました。 Alan Turingは、コンピューターをプログラミングすることにより、インテリジェントマシンに最初に焦点を当てたものの1つでした。 アルゴリズム手順により、プログラムは印象的な結果を達成できます。 コンピューターは、複雑な数学的および工学的な問題を解決できます。 何人かの科学者は、プログラムの十分な大きさの集会と照合された知識が人間のレベルの知性を達成できるとさえ信じていました。 他の可能な方法があるかもしれませんが、コンピュータープログラムは、人間のレベルのインテリジェンスをシミュレートすることを望むための最高の利用可能なリソースでした。 しかし、1930年代には、チューリングやゴデルを含む数学的論理学者は、数学的ドメインを使用して問題を解決するためにアルゴリズムを保証できないことを確立しました。 一般的なクラスの問題の問題を定義した計算の複雑さの理論とAIコミュニティは、問題と問題解決方法の特性を特定しなかったため、人間は問題を解決できました。 検索のあらゆる方向がリードしているように見え、その後死が終わりました。 AIコミュニティはマシンを設計することはできません。これは、学習し、かなりインテリジェントになる可能性があります。 読むことで多くのプログラムを学ぶことができませんでした。 コンピューターは膨大な計算機能を使用してグランドマスターレベルでチェスをプレイするかもしれませんが、それらの知性は限られていました。 並列処理コンピューターは有望に見えましたが、プログラムが困難であることが判明しました。 コンピュータープログラムは、ドメイン固有の問題のみを解決できました。 問題を区別したり、「一般的な問題解決者」と見なされない場合があります。 人間は独自のドメインの問題を解決できるため、ロジャーペンローズは、コンピューターは本質的に人間の知性を達成することができないと主張しました。 哲学者ヒューバートレイファスはまた、AIが不可能であることを示唆しました。 しかし、ほとんどの研究者が新しい基本的なアイデアの必要性を感じていたという事実にもかかわらず、AIコミュニティは検索を続けました。 最終的に、全体的なコンセンサスは、コンピューターが「ややインテリジェント」にすぎないということでした。 それで、「知性」自体の本質的な定義は間違っていましたか？ 多くの人間の知性はほとんど理解されていなかったため、特定の計算手順をインテリジェントに定義することは不可能でした。 インテリジェンスは明らかに問題を解決する能力でした。 自然界では、それは成熟した知性であり、生存プロセスにおける動物の「恒常性」に力を与えました。 恒常性は、普通に動作するエンティティの力であり、体内で比較的一定の状態を達成し、敵対的な環境で変化しやすい状態でした。 これは、多くのレベルで動物によって内部的に維持されており、さまざまなセンシング、フィードバック、制御システムを通じて、コントロールセンターの階層によって監督されている賢明なプロセスでした。 最も安い動物でさえ達成されたこの手法は、最高の「一般的な問題ソルバー」でした。 手順はドメイン固有ではありませんでした。 問題を認識し、効果的な運動活動で対応しました。 それは生存のあらゆる部分を置きます。 神経系は、数兆個の感覚入力の万華鏡の混合物を受け取りました。 驚異的なメモリにより、パターンを念頭に置いて特定できました。 アルゴリズムプロセスである直観により、銀河メモリから個々のパターンのコンテキストを分離することができました。 マシンは、受信した感覚入力の驚くべき数からオブジェクトを識別できます。 そのパターン認識能力は、静的オブジェクトの識別によって制限されていませんでした。 問題を特定するかもしれません。 それは、感情のパターンを作成するために、動的なイベントを認識して解釈しました。 感情は明らかに問題を定義しました。 動物は、心地よいナッジと致命的なスリザーの違いを認識し、反応しました。 恐怖、怒り、またはjeは彼らを動機付けました。 各モーター応答には、問題解決ステップの特定のシーケンスがあり、再び、アクティビティのパターンを記憶していました。 環境は、信じられないほどの数の謎めいた現象を機械に提示しました。 いくつかは他の現象によるものでした。 ほとんどの問題はイベントのパターンであり、これには、成功した問題解決戦略を記憶するための文脈上のリンクがありました。 パターン認識が識別を有効にしました。 手順はドメイン固有ではありませんでした。 完全な問題解決領域にまたがりました。 パターン認識は、1つの現象と別の現象の間のハイパーリンクを単に特定しました。 直感は、コンテキストリンクを即座に特定しました。 2つの間の複雑な推論リンクを特定しませんでした。 問題を解決するための増分論理的手順を使用しませんでした。 原始人が嵐の雲が進んだために避難所を取ったとき、彼は単に認識されたパターンに答えを与えていました。 多くの年にわたって、人類は根本的な原因を理解することなく、多くの性質に適切に対応しました。 その知能は計算ではなく、特定の原因とその効果の間の論理的および数学的に正確なリンクを分析することにより、人生を通してその方法を推論しました。 原因の背後にある理由は、高度な研究と研究により、後にのみ発見されました。 このような分析は、問題を解決する世界のわずかなセグメントに過ぎませんでした。 病気に関連するいくつかの症状。 医師は、あなたの症状と状態の間の論理的または合理的なリンクを常に知ることなく、病気を特定しました。 ソフトウェアコードは論理的でした。 しかし、複雑なコードの多くの癖は、特定のプログラミングイベントにリンクされた効果のパターンであり、パターン認識インテリジェンスによってのみ認められました。 複雑な問題解決は、敏感なパターン認識を通じて達成されました。 真の知性は、この強力なパターン認識能力であり、偶然にも論理、推論、数学を発見しました。...

開発中に非常にうまく機能し、少しスケールで展開されているシステムは、展開が実際の使用度をサポートすることを中心にスケーリングされると、パフォーマンスの目標を達成することを怠ることができます。 | - |これの模範的な模範的なケースは、最近、フォワード思考ハイテクプラットフォームの開発を外部委託した重要なブルーチップ企業に由来しています。 開発は予定より遅れていましたが、これは許容できるとみなされます。 マシンは、個々の受け入れテストの機能的なコンポーネントを徐々に通過し、最終的に展開日を設定できるように見えました。 しかし、サプライヤーは負荷テストとスケーラビリティテストを開始しました。 そこには、拡張された費用のかかる量の建築的変化と機械要件の変更が続きました。 サプライヤーは、プロジェクトが最終的に存在するまで、満足のいくシステムを提供するために英雄的に戦いました。 | - |これは孤立したケースではありません。 民間伝承には同様の物語がたくさんあります。 救急車の派遣システムから、課税明細書の電子提出のためのWebサイトまで、システムはピークの需要を拡大して体験するため、失敗します。 これらのプロジェクトはすべて、彼らが直面した主要なリスクを特定し、命じたことがないようです。 これは、リスクベースのテストの基本的な段階である可能性があり、機能性テストまたはビジネス継続テストにはスケーラビリティテストまたは負荷テストに等しく適用されます。 リスク評価がなければ、スケーリングが最大のリスクの間にあることを認識していませんでした。 サービス指向アーキテクチャ（SOA）に対する最近の傾向は、スケーラビリティの問題に対処しようとしますが、さらに新しい問題を導入します。 現在のソリューションに外部から提供されたサービスを組み込むことは、現在スケーリングする能力がこれらの外部システムが負荷下で動作することに依存していることを意味します。 これを保証することは厳しい作業になる可能性があり、悲しいことに、ここでのひずみテストとストレステストはしばしば見落とされています。 | - |より良い練習は、特にスケーラビリティテスト、ボリュームテスト、負荷テスト、特にスケーラビリティテスト、ボリュームテスト、負荷テストで、心臓でのパフォーマンスを使用して、大規模なソフトウェアシステムの開発を開始することです。 このパフォーマンステストフォーカスを生成するには：| - |＃+＃情報のボリュームとトランザクションのボリュームを調査して定量化するマーク市場が暗示しています。 これらの数字のいくつかは、目を見張るものであり、ビジネスエンタープライズユーザーがマシンの全体のスケールを実現するのに役立ちます。 これだけで、いくつかの機能の優先順位が再評価される可能性があります。 ＃ - ＃| - |＃+＃ユーザーと、マシンのスケーリングを容易にするために構造化されたマシンに機能をどのように表示できるかを決定します。 通常、個々のユーザーデスクトップソリューションで適切なスケーラブルな代替手段を提供するために、まったく同じ機能を持たないようにしないでください。 ＃ - ＃| - |＃+＃開発プロセスの本質的な領域を認識することは、各インクリメンタルソフトウェアリリースの代表的なスケールでの負荷テストです。 それは継続的なテストであり、プロジェクトの最大のリスクであるフルスケールで運営する機会に集中しています。 ＃ - ＃| - |＃+＃負荷テストが範囲と厳密さの両方で適切であることを確認してください。 負荷テストは、パフォーマンステストで応答時間を測定するだけではありません。 ひずみテストプログラムには、ストレステスト、信頼性テスト、持久力テストなど、他のスタイルの負荷テストを含める必要があります。 ＃ - ＃| - |＃+＃障害が発生することを忘れないでください。 大規模システムには、一般に、フェイルオーバー動作を伴うサーバークラスターが含まれます。 故障テスト、フェイルオーバーテスト、および負荷の下で動作する代表的なスケールシステムで完了した回復テストを含める必要があります。 ＃ - ＃| - |＃+＃壊滅的な障害が発生する可能性があることを忘れないでください。 大規模な問題については、災害テストと災害復旧のテストは、代表的な規模と負荷で完了する必要があります。 これらのアクティビティは、ビジネス継続性テストの技術層と見なすことができます。 ＃ - ＃| - |＃+＃外部サービスを使用している場合は、外部サービスを認識します。 あなたの場所はSOAアプローチを採用しているため、外部サービスの影響を受けているのは、これらのサービスのスループットとターンアラウンド時間が身体の鱗とそれ自体の要求が増加するにつれて受け入れられ続けることを確認する必要があります。 優れたシステムアーキテクチャには、外部サービスの動作が悪化または故障した場合の優雅な応答とフォールバック操作が含まれます。 ＃ - ＃。 | - |...

デジタル時代の夜明けとともに、70年代と80年代のデジタル時計が突然大流行していました。 それは、着用者が技術的発明に遅れをとっていることを意味しました。 最初のデジタルウォッチは、LEDスクリーンテクノロジーを特徴としていました。 LEDテクノロジーは十分なパワーを消費しているため、ユーザーはボタンを押して、ライトアップする機会を必要としなければなりませんでした。 LCDスクリーンの導入により、さらなる進歩が作成され、時間を継続的に表示することができました。 | - |追加のデジタルウォッチには、ストップウォッチ、電卓、アラームなどの機能を備えたアレイが含まれています。 | - |では、どのような時計が優れているのか：デジタルまたはアナログ？ | - |デジタル時計には、その瞬間を伝えるための数字のセットがあります。 彼らは、非常に正確に2番目の時間まで、正確な情報を取得できることをあなたに伝えます。 | - |電子時計のもう1つの利点は、時計が無視した場合、すぐにスキャンが消えることです| - |そして、あなたは時計を変える時が来たことを知っています。 ただし、アナログウォッチの長くて短い手は移動を停止し、十分な時間があり、予約を逃していると信じて誤解されるかもしれません。 あなたの時計が失敗したことをあなたに与えられた警告はありません。 | - |一方、アナログウォッチはユーザーも非常によく機能します。 一目で、あなたは大まかに時間を伝えることができます。 アナログ画面は、何かがまっすぐに不正確であるかどうかを知ることができます。 航空機は多くの計装ダイヤルで構成されています。 したがって、航空機の生産者は、針が北または南を上部に向けて、すべてが機能していることを意味するという独創的なアイデアを考え出しました。 | - |パイロットは、一目で何か問題があるかどうかを知ることができます。 パイロットは、針が下に向かっているのを見たり、測定値に他のいくつかの変更があるのを見れば、何かが間違っていることを簡単に知ることができます。 これは自動車にも当てはまります。 まっすぐに、ドライバーはレッドゾーンで針が見える場合、何かが間違っていることを知っています。 デジタルディスプレイは、何も正しくない場合は伝えません。 それは単なる数字であり、物事が正しいか間違っているかどうかをユーザーにすぐに伝えません。 | - |私たち人間は本質的にアナログクリーチャーです。 | - |...

だから、あなたはついに変更の時だと決めました。 あなたが持っているデスクトップコンピューターの古い仕事の馬に従うアドバイスに関係なく、ロードのゆっくりしたアプリケーションと操作ノイズの継続的な上昇でその有用性を高めました。 その完璧なコンピューターを探すことは、新しい車を購入するのと同じくらい楽しいことがあります。 非常に大きいものを返しようとするすべてのものは別として、不便で非常に難しいことができます。 したがって、最初に正しい選択をすることは、選択のスマートパスです。 スターターの場合、PCで何をしたいのかを判断する必要があります。 あなたはビデオゲームシーンに興味がありますか、それともネットをサーフィンするだけで、時々単純なワードプロセッシングプログラムに沿って本を書くのが好きな人ですか？ ビデオゲームに参加している場合は、高レベルのグラフィックと優れた音質を処理できるマシンが必要になる可能性があります。 一方、あなたがより手頃な価格のシステムでおそらく手に入れることができるすべてのハイヒールの素材に興味がないなら。 ただし、安全な側にとどまりたい場合は、購入したばかりのマシンをアップグレードするために別の大きな変更を費やす必要がないように、もっと「ハイエンド」を使用することをお勧めします。 新しいコンピューターを購入するときに取ることができる2つの基本的なルートがあります。 1）「ブランド名」コンピューターを購入 2）「clone」コンピューター 「brand-name」コンピューターは生成されるものです。 名前で認識できる会社によって。 「brand-name」コンピューターのいくつかの利点/短所には、 利点： *カスタマーサポート - あなたが あなたのコンピューターで問題を経験することで、あなたはあなたの問題を解決するために助けを得るためにあなたがPCを購入した会社の代表者と話すことを選択するでしょう。 カスタマーケアは、ブランド名のコンピューターを購入する最良の理由である可能性が高いです。 *保証 - 保証付きは、あなたにとって一種のセキュリティブランケットとして機能するため、常に優れています。 コンピューターの機能が失敗した場合、保証が期限切れになっていない限り、無料で修正されていない場合があります。 コンピューターを購入する前に、企業の保証ポリシーを読んで理解してください。 このようにして、問題が発生した場合に従う手順を素晴らしい理解します。 *事前にインストールされたソフトウェア - 多くの企業には、すべてセットアップされ、PCに行く準備ができているソフトウェアパッケージが含まれます。 ただし、アプリケーションがプリインストールされたブランドコンピューターを購入することの欠点は、通常、ニーズに合ったもの以上のもので終了し、通常はストレージデバイスのスペースを浪費するだけで生じることです。 *サポートの追加 - 多くのブランド名のコンピューター会社は、現在のソフトウェアの更新、ユーザーマニュアル、または基本的なトラブルシューティングヘルプを提供できるWebサイトを提供することもできます。 Disadvantages： *独自のコンポーネントの使用 - 表現独自は、単一の会社とその会社のみに固有の製品を指します。 保証後にPCの誤動作を行い、それを交換する必要があった場合、故障した製品と同一の機能を目的としていても、近所のコンピューターストアに行って古い部品を購入することはできませんでした。 コンピューターから来たものとまったく同じものを購入することを余儀なくされます。そうしないと、コンピューターが適切に機能することをやめます。 独自の部品を購入するには、通常、注文を行う必要があるため、到着するために部品を待たなければならないか、修理のためにコンピューターまたは会社の認定ディーラーにコンピューターを送信する必要があります。 ホームベースのビジネスを持つ個人は、いかなる点でもその状況にあまり満足していないでしょう。 *統合/オンボードコンポーネント - コンピューターの世界では、編集またはオンボードという用語を聞くと、スピーカーを接続するモデムやオーディオポートなどの特定の部分が構築されていることを意味します。 またはコンピューターメインボードの一部（マザーボードとも呼ばれます）。 これは、これらのもののいずれかが失敗した場合、コンピューターからそれらを単純に削除して、新しい部分に置き換えることはできないことを意味します。 彼らは通常、メインボードに直接はんだ付けされ、そこに立ち往生しています。 ただし、一部のコンピューターは、壊れた部品の代わりに購入したデバイスを独自のストアでセットアップできるようにする誤動作デバイスを無効にする手段を提供します。 コンピューター技術者の観点からは、これを達成するのが簡単ではありません。 これは、現在持っているコンピューターのブランドに依存します。 いくつかは他のものよりも簡単に取り組むことを意味します。 「クローン」コンピューターは、会社の固有または独自のパーツではなく、クローンコンピューターの作成に使用されるアイテムがさまざまな異なるものからのものであるという例外を除いて、そのブランド名のコピーのクローンまたはコピーです。 1つではなく会社。 「クローン」コンピューターを構築する地元企業に参加し、あなたが望むものを正確に伝えるなら、そのタイプのコンピューターのみに固有の部品を使用しない可能性があると言ってみましょう。 ブランド名のコンピューター企業など。 これは素晴らしいことです。なぜなら、彼らはいくつかの異なるブランドと交換可能で、必要に応じて簡単に見つけることができるコンポーネントを使用する可能性が高いことを意味するからです。 「クローン」コンピューターのいくつかの利点/短所には、 利点： *価格 - ブランド名コンピューターと比較して クローンは通常、そのブランドの対応物と同様の機能を持つものを購入するときに、ポケットブックで簡単になります。 これは、ハイエンドのカスタマーサポートを供給しないことで節約されるお金のためである可能性が高いです。 ただし、それは価格の引き下げの唯一の理由ではないかもしれません。 *簡単に利用可能な交換部品 - クローンコンピューターは1つの企業固有のコンポーネントで構築されているため、ブランドが異なる場合でも使用できるクローンコンピューター用の部品を購入できます。 元々購入したらコンピューターにあったもの。 お使いのコンピューターに付属するはずのマニュアルを参照するか、知識のある友人や修理担当者からサポートを受けてください。 短所： *保証 - サービスプランを購入する場合を除き、通常、ブランドのコンピューター会社を使用するように魅力的な保証はありません。 あなたがすることは、あなたが保証がどれくらいの期間のためにあるかを理解していること、そしてあなたが購入する前に保証がカバーする修理の種類に関してあなたがただ確実にしてください。 *クライアントサポート - ブランド名のコンピューター会社を使用すると、通常、24時間のフリーダイヤル番号が付属しています。 クローンコンピューターは24時間のサポートサービスを受けることはないでしょうが、代わりに通常の営業時間中にのみ電話をかけることができなくなります。 さらに、おそらく、あなたが持っているかもしれないトラブルシューティングの質問に関する情報を学ぶためにあなたが行くことができる1つのウェブサイトはありません。 サービスのために、コンピューターを購入したショップに戻す必要があるかもしれません。または、コンピューターに入った個々の部品について少し調査し、ヒントのトラブルシューティングのためにメーカーのウェブサイトをご覧ください。 最後に、他のすべてが失敗した場合、あなたがこのレポートから学んだことを確実に取ることができ、今日必要なものを正確に知っているが、どこに行って「完璧なコンピューター」を手に入れるべきかわからないこと 、あなたの自由に最適なリソースは、地元の電子工場で働く最も多くの男性と女性です。...