Alasan Google Ingin Berpikir Seperti Manusia Daripada Seperti Mesin

Alasan Google Ingin Berpikir Seperti Manusia Daripada Seperti Mesin

Google tidak secerdas itu. Biar lebih pintar, hingga programer serta insinyur di Google wajib dapat lebih menguasai apa yang terjalin di otak orang kala mereka mau membenarkan algoritme mesin pencarian mereka. Serta inilah alibi mereka memohon dorongan akademikus saraf.

Pemahaman Otak

Orang mempunyai keahlian luar lazim dalam mengolah bahasa apalagi yang samar banget juga. Apalagi satu perkataan simpel dengan perkata yang tertata bagus juga mempunyai pemahaman yang beraneka ragam.

Misalnya, ikuti perkataan bahasa Inggris ini: “time flies like an arrow” dapat berarti“ coba Kamu jumlah durasi melambung laler semacam Kamu membagi durasi melambung anak panah”, ataupun “durasi melambung begitu juga anak panah melambung”. Sedang banyak lagi mungkin lain.

Kamu dapat menguasai kalau pilihan- pilihan arti ini seluruh bisa jadi namun Kamu hendak memilah pemahaman yang sangat biasa “durasi beranjak kilat semacam seperti anak panah”. Gimana Kamu melaksanakannya?

Menguasai bahasa merupakan satu ilustrasi dari usaha komputasi luar lazim yang kamu jalani dikala ini, tanpa Kamu mengetahuinya.

Keahlian yang lain? Menguasai lukisan. Tiap lukisan 2 format di retina Kamu dapat saja diperoleh dari acak panorama alam 3 format. Tiap pinggiran dapat jadi merupakan bagian dari sebagian subjek berlainan, ataupun dapat saja cuma ketidaksempurnaan (noise) di lukisan. Namun Kamu nyaris senantiasa dapat menebaknya dengan pas.

Satu ilustrasi yang susah merupakan merelaikan subjek dari latarnya, apalagi kala sketsanya (dengan begitu garis batasnya) amat tidak jelas, serta objeknya ialah wujud kompleks, yang sering terjalin pada lukisan kedokteran. Apalagi tanpa ‘noise’ dapat jadi susah untuk algoritme buat memilah mana yang berarti.

Terdapat lagi ilustrasi susah, ialah gambar-gambar tabrakan (adversarial images) yang didesain spesial buat mengelabui algoritme pandangan pc, walaupun orang tidak mempunyai permasalahan dengan lukisan itu.

Algoritme serta program pc dikala ini lagi berupaya membandingi keahlian orang dalam menguasai bahasa serta mengerjakan lukisan visual.

Namun Google serta industri teknologi lain mau lebih bagus dalam perihal ini, buat meningkatkan produk mereka serta keahlian mereka buat memeras pola statistik dari beberapa informasi besar.

Teknologi Memerlukan Ilmu Saraf

Seperti itu alibi mereka merekrut banyak orang dari area ilmu saraf mengakulasi daya yang menguasai gimana otak biologis melaksanakan komputasi.

Misalnya, dini tahun ini Memburu merekrut Zoubin Ghahramani, ahli di aspek penataran mesin (machine learning) serta mantan akademikus saraf, buat jadi akademikus penting mereka.

Demis Hassabis, penggagas start- up DeepMind (setelah itu dibeli Google dengan harga lebih dari£400 juta) yang pula mempunyai kerangka balik dalam pemrosesan saraf, pula baru-baru ini membanggakan kalau beliau terkini saja merekrut pekerja dari aspek ilmu saraf.

Ini cuma ilustrasi dari kasus- kasus terkenal; terdapat yang lain yang dipekerjakan dari posisi PhD serta pascadoktoral yang tidak masuk informasi besar. Studi di aspek artificial intelligence di Google mulai membuktikan hasil, dengan melonjaknya jumlah postingan yang diterbitkan di harian akademis.

Berasumsi Biologis

Otak biologis bertugas dengan metode serupa banget berlainan dengan pc. Otak kita bertugas paralel, memakai daya dari beberapa besar bagian yang relatif simpel serta lelet dengan cara berbarengan. Tiap neuron tersambung dengan neuron yang lain alhasil di dalam otak orang terdapat dekat sejuta miliyar koneksi.

Sedangkan itu, pc digital melakukan perihal satu per satu, tetapi dengan amat kilat. Apalagi yang diucap selaku pc paralel juga sesungguhnya membagi permasalahan jadi kepingan-kepingan kecil, namun tiap potongan senantiasa saja mengaitkan banyak tahap yang dicoba terpisah.

Komputasi paralel yang mendekati otak dapat disimulasi di pc digital. Memanglah, penataran mendalam (deep learning) merupakan tata cara buat mesin berlatih dari beberapa besar informasi yang sebelumnya diilhami ilmu saraf, serta ini merupakan materi penting dari algoritme Google.

Namun di pc digital perihal ini membutuhkan daya besar, sedangkan otak orang memakai daya yang lebih kecil dari yang diperlukan suatu bohlam lampu.

Dengan cara berbarengan, wawasan kita mengenai otak sendiri lagi ditransformasi oleh teknologi terkini. Ini tercantum tata cara terkini buat merekam kegiatan saraf rasio besar pada neuron tunggal.

Pada orang, metode non- invasif semacam functional magnetic resonance imaging (fMRI) merata-ratakan aktivistas dari puluhan ribu neuron. Tetapi pada bentuk fauna, saat ini dimungkinkan buat men catat neuron dengan indikator fluoresens yang hendak bercahaya lebih jelas dikala neuronnya aktif.

Memakai tipe terkini pemakaian kaca pembesar membolehkan kita buat memandang tiap neuron dalam satu area yang lebih besar, kadang kala apalagi dalam totalitas otak, dikala bertugas bersama buat menuntaskan permasalahan.

Metode ilmu saraf semacam ini hendak merevolusi uraian kita hendak gimana otak biologis melaksanakan komputasi yang luar lazim.

Pengetahuan terkini ini hendak menolong mendesak inovasi terkini dalam algoritme yang menghela perusahaan- perusahaan teknologi, dengan mengatakan trik-trik komputasi yang dipakai hayati buat senantiasa berakal saing.

Algoritme beangsur- angsur hendak membolehkan pc berasumsi terus menjadi mendekati orang. Namun begitu juga ditunjukkan oleh AlphaGo, khianat mengenai berapa lama durasi yang diperlukan PC buat menggapai kemampuan tingkat orang (ataupun orang luar biasa) buat melakukan kewajiban khusus sering kali salah.

Komputer Kuantum Buatan Google Di Klaim Dapat Menyelesaikan Komputasi Dalam Waktu 3 Menit

Komputer Kuantum Buatan Google Di Klaim Dapat Menyelesaikan Komputasi Dalam Waktu 3 Menit

Baru- baru ini raksasa teknologi data Google membuat kegemparan lewat suatu inovasi dalam komputasi kuantum.

Regu Google Artificial Intelligence Quantum arahan fisikawan John Martinis menerbitkan suatu postingan objektif di harian bergengsi Nature bulan kemudian. Postingan ini muat hasil penelitian mereka memakai PC kuantum.

Mereka klaim, bersumber pada percobaan coba mereka, pc kuantum yang mereka bangun bisa membagi angka random yang amat kompleks dalam durasi 3 menit 20 detik, sedangkan superkomputer ataupun pc klasik tercanggih dikala ini, hendak menginginkan durasi 10. 000 tahun.

Mereka mengatakan capaian itu selaku daulat kuantum. Postingan ini mangulas capaian Google ini serta gimana akibatnya untuk bumi teknologi era kelak.

Daulat Kuantum

Sebutan daulat kuantum awal kali diusulkan tahun 2012 oleh fisikawan John Preskill dari California Institute of Technology.

Sebutan ini berasal dari anggapan kalau pc klasik, pc yang kita maanfaatkan dikala ini, tidak bisa membagi dengan cara berdaya guna kepada sistem kuantum, sistem yang menata sikap barang- barang amat kecil semacam anasir serta molekul.

Preskill berkata sesuatu dikala kita hendak hingga pada suatu masa kala pc kuantum bisa dengan cara berdaya guna membagi angka kepada sistem kuantum jauh melampaui apa yang dapat dicoba oleh pc klasik tercanggih.

Masa semacam itu diucap selaku daulat kuantum.

Summit Versus Sycamore

Superkomputer tercanggih di wajah dunia dikala ini bernama Summit yang terletak di Makmal Nasional Oak Ridge, kepunyaan Unit Tenaga Amerika Sindikat. Summit dikala ini bisa melaksanakan 200 juta miliyar pembedahan enumerasi angka biner semacam akumulasi, penurunan, multiplikasi, serta penjatahan, masing-masing detiknya.

Teknologi superkomputer dengan cara prinsip bertugas semacam pc kita di rumah, ialah membagi campuran bit 0 serta 1 dengan cara berangsur-angsur. Seluruh informasi pc ditaruh dalam nilai biner: 0 ataupun 1. Dikenal superkomputer sebab kinerjanya yang jauh melampaui pc kita dikala ini.

Sedangkan pc kuantum Google memakai prosesor kuantum berplatform quantum bit (qubit) superkonduktor yang mereka namai “Sycamore”.

Qubit merupakan dasar data terkecil dalam suatu PC kuantum, seperti bit dalam pc klasik. Bila pc di rumah serta kantor kita mengerjakan data lewat bit-bit 0 ataupun 1 yang bertugas semacam sakelar, PC kuantum bisa membagi qubit-qubit serta berbarengan, seperti sakelar yang hidup serta mati sekalian dalam satu durasi.

Keahlian luar lazim prosesor qubit terjalin sebab dalam prosesor qubit arus listrik bisa mengalir searah jarum jam, bertentangan jarum jam, ataupun campuran dari keduanya. Arah rotasi arus ini yang mendeskripsikan qubit serta.

Prosesor qubit dapat melaksanakan perihal itu sebab tertata atas sirkuit (loop) dari kawat aluminium, yang kala didinginkan di dasar temperatur 1,2 Kelvin (-271, 93 bagian Celsius) hendak kehabisan halangan listriknya, alhasil arus listrik bisa mengalir tanpa kehabisan tenaga, menciptakan dampak yang diucap superkonduktivitas.

Sycamore mempunyai 54 qubit yang silih tersambung satu serupa lain.

Membagi Mungkin Timbulnya Angka Acak

Buat menyamakan keahlian PC kuantum kepunyaan Google dengan superkomputer tercanggih di bumi dikala ini, regu Google AI Quantum mengonsep suatu algoritme kuantum yang didesain lumayan susah buat dituntaskan superkomputer.

Algoritme yang dibesarkan regu Google tertuju buat menciptakan bilangan- bilangan random yang direpresentasikan dalam susunan campuran angka biner, 001100, 001010,… misalnya.

Dalam eksperimennya, regu Google melaksanakan algoritme ini pada 53 qubit yang terdapat di Sycamore.

Bila kita jumlah, hendak terdapat 253 ataupun 9 juta miliyar campuran angka biner yang berlainan.

Jumlah ini bukan nilai yang kecil serta tidak hendak gampang untuk pc klasik buat melaksanakan algoritme ini.

Kemiripan Kukila Garuda Vs Angka

Buat memikirkan alangkah susah pembedahan pc kuantum ini, kita dapat analogikan bit 0 serta 1 selaku 2 wajah pada duit koin, kukila garuda menggantikan 0 serta nilai nominal menggantikan 1.

Bayangkan terdapat 53 orang, tiap- tiap menggenggam 1 koin, setelah itu masing- masing orang melemparkan koin ke hawa setelah itu membekuknya lagi buat memandang wajah koin mana yang timbul, kukila Garuda ataupun nominal.

Satu lontaran berbarengan dari tiap- tiap orang hendak menciptakan campuran 53 barisan nilai 0 serta 1. Orang awal menemukan kukila garuda, orang kedua menemukan nominal, orang ketiga menemukan nominal serta berikutnya sampai orang ke-53. Bila kita perintahkan 53 orang itu buat melemparkan koin lagi mungkin hendak didapat barisan nilai 0 serta 1 yang berlainan serta hendak terdapat 9 juta miliyar mungkin campuran yang berlainan.

Bila kita perintahkan 53 orang mulanya buat melemparkan koin berulang kali dengan cara berbarengan setelah itu kita tulis campuran nilai hasil dari tiap- tiap lontaran, hendak terdapat mungkin campuran khusus lebih kerap timbul dibandingkan campuran lain. Kurang lebih semacam itu kemiripan gimana pc klasik membagi, dicoba berangsur-angsur lontaran untuk lontaran.

Berlainan perihalnya dengan pc klasik, PC kuantum bisa membagi kala koin berkeliling di hawa. Bit 0 serta 1 dalam PC kuantum bisa populer dalam durasi yang berbarengan sebab kejadian superposisi kuantum. (Superposisi kuantum merupakan kejadian yang cuma terjalin pada barang-barang mikro semacam elektron yang memungkinkannya buat terletak pada 2 ataupun lebih kondisi ataupun posisi pada durasi berbarengan). Kamu dapat miliki 9 juta miliyar mungkin campuran dengan cara simultan.

Buat menyamakan keahlian membagi ini pada pc kuantum dengan superkomputer, regu Google memakai aturan yang dikenal cross- entropy benchmarking (XEB). Aturan ini hendak memperhitungkan apakah pc kuantum bisa bertugas melaksanakan algoritme dengan cara betul dengan metode membandingkannya dengan imitasi enumerasi yang dijalani di superkomputer.

Hasilnya, enumerasi dengan dengan 53 qubit menginginkan durasi 200 detik, sebaliknya imitasi dengan superkomputer dengan 1 juta inti prosesor (core) menginginkan durasi 130 detik. Ini berarti diperlukan kurang lebih PC klasik dengan 1 juta core prosesor buat membandingi kecekatan suatu prosesor Sycamore dalam membagi.

Core ialah bagian dalam chip prosesor PC yang bekerja mengerjakan data khusus. Chip prosesor pada pc dikala ini dilengkapi dengan lebih dari 1 core yang buatnya bisa melaksanakan multitasking.

Dari hasil ekstrapolasi informasi ataupun ekspansi informasi di luar informasi yang ada kepada kenaikan kerumitan algoritme didapat durasi 3 menit 20 detik untuk Sycamore buat membagi, sebaliknya superkomputer Summit (PC klasik tercanggih dikala ini) menginginkan durasi sepanjang 10.000 tahun.

Beda durasi yang amat jauh ini membuat regu Google mengklaim diri selaku yang awal menggapai daulat kuantum.

Apa Itu VPN? Dan Bagaimana Cara Kerjanya?

Apa Itu VPN? Dan Bagaimana Cara Kerjanya?

Dekat seperempat pengguna internet memakai suatu “virtual private jaringan” (jaringan eksklusif virtual), ialah lapisan aplikasi yang menghasilkan koneksi informasi terenkripsi serta nyaman antara pc mereka serta pc lain di mana juga di internet.

Banyak orang memakai VPN buat mencegah pribadi mereka kala memakai wifi Wi- Fi, ataupun buat terhubung dengan cara nyaman ke jaringan kantor kala mereka lagi berjalan.

Terdapat pula pengguna VPN yang takut hal pengintaian dari penguasa serta fasilitator pelayanan internet.

Banyak industri VPN berikrar memakai enkripsi kuat buat mengamankan informasi, serta berkata mereka mencegah pribadi konsumen dengan metode tidak menaruh data posisi VPN diakses ataupun apa yang dicoba konsumen sepanjang mereka terhubung ke VPN.

Bila seluruh berjalan begitu juga mestinya, seorang yang “mengintip” pc Kamu tidak hendak memandang seluruh aktivitas intenet anda hanya koneksi tidak berarti yang dapat diamati. https://107.152.46.170/situs/palemqq/

Industri, penguasa, ataupun hacker yang mengintai lalu-lintas internet dengan cara totalitas memanglah sedang bisa mengenali terdapatnya pc yang mengirimkan data sensitif (ataupun misalnya membuka Facebook di kantor) tetapi mereka tidak dapat mengenali dengan cara benar pc mana yang digunakan.

Mereka hendak beranggapan aktivitas itu berjalan di PC yang berlainan dari pc sesungguhnya.

Walaupun begitu, banyak orang termasuk klien VPN tidak mempunyai keahlian buat mengecek balik apakah mereka sangat memperoleh layanan yang sebaiknya.

Aku tercampur dalam segerombol periset yang memiliki keahlian itu, serta pengecekan kita kepada layanan dari 200 industri VPN menciptakan kalau banyak industri mengelabui klien hal pandangan berarti dalam proteksi konsumen mereka.

Klien Dalam Kegelapan

Riset kita mengatakan kalau amat susah untuk klien VPN buat memperoleh data yang bening. Penyebabnya, banyak industri VPN terencana melunasi pihak ketiga buat membuat keterangan di web ataupun web buat menaikkan layanan mereka dengan menulis keterangan positif serta berikan tingkatan besar di survei-survei.

Keterangan berbayar sejenis ini serupa saja dengan promosi untuk calon klien, dibanding keterangan bening serta bebas. Dari 26 keterangan web yang kita analisis; terdapat 24 yang dibayar buat keterangan positifnya.

Wujudnya sering berbentuk web yang membuat catatan ratusan industri VPN. Lebih dari 90 persen industri itu diberi 4 (dari 5) bintang ataupun lebih. Ini tidak bawah tangan, tetapi melencengkan penilaian yang sebaiknya bebas.

Aplikasi ini pula membuat kompetisi kian susah untuk industri VPN yang sedang terkini serta sedang kecil, yang bisa jadi saja memiliki layanan lebih bagus tetapi budget advertensi mereka lebih kecil.

Ketidakjelasan Pertanyaan Pribadi Data

Kita pula menciptakan kalau industri VPN tidak senantiasa melakukan banyak buat mencegah informasi konsumen (tidak semacam promosi mereka). Dari 200 industri yang kita cermat, 50 apalagi tidak menayangkan kebijaksanaan pribadi serupa sekali padahal hukum mengharuskan perihal ini.

Sedangkan itu, industri yang menayangkan kebijaksanaan pribadi mempunyai cerita yang berbeda-beda hal penindakan informasi klien. Terdapat yang kebijaksanaannya cuma bermuatan 75 tutur, amat jauh dari akta sah berlembar-lembar yang jadi standar di perbankan serta web alat sosial.

Terdapat pula yang tidak dengan cara sah mengonfirmasi keadaan yang dijanjikan di promosi, alhasil mereka sedang bisa mengintai klien serta melanggar akad.

Membongkar Ataupun Memantau Lalu-Lintas

Beberapa besar keamanan VPN tergantung pada gimana membenarkan kalau seluruh lalu-lintas internet konsumen melampaui suatu koneksi terenkripsi antara PC konsumen serta server VPN. Namun yang namanya aplikasi itu ditulis orang, serta orang dapat membuat kekeliruan.

Kala kita mencoba 61 sistem VPN, kita menciptakan kekeliruan programming serta bentuk di 13 dari 61 sistem itu, yang membolehkan lalu- lintas internet pergi dari koneksi terenkripsi yang kebalikan dari tujuan orang memakai VPN. Aktivitas online si konsumen pula bisa terhampar ke pengamat serta detektif di luar sistem.

Tidak hanya itu, sebab industri VPN sanggup (bila ingin) memantau seluruh kegiatan online yang dicoba klien, kita mengecek apakah terdapat yang melaksanakan perihal semacam itu.

Kita menciptakan 6 dari 200 layanan VPN nyatanya memantau aktivitas klien mereka sendiri. Ini berlainan dari kebocoran yang tidak disengaja, karena ini dengan cara aktif mengintai aktivitas pengguna dan bisa jadi saja menaruh informasi aktivitas konsumen itu.

Didorong oleh promosi yang berpusat pada pribadi, para konsumen yakin saja kalau perusahan VPN tidak hendak memantau aktivitas mereka, serta tidak memberikan informasi ke pihak lain, industri periklanan serta polisi ataupun tubuh penguasa yang lain.

Tetapi 6 industri VPN yang kita ucap di atas tidak berkomitmen dengan cara sah buat mencegah klien mereka, walaupun telah berikrar begitu.

Berdalih Mengenai Lokasi

Perihal yang sangat menjual dari banyak layanan VPN merupakan mereka mengklaim klien bisa terhubung ke internet seakan dari negeri lain. Sebagian konsumen melaksanakan ini buat menjauhi kekangan hak membuat, tidak tahu dengan cara bawah tangan ataupun semi bawah tangan, semacam menyaksikan Netflix Amerika di dikala lagi liburan di Eropa.

Terdapat pula konsumen yang melaksanakan ini buat menjauhi sensor ataupun peraturan penguasa terpaut aktivitas internet.

Tetapi yang kita temui merupakan, klaim-klaim terpaut posisi seakan dari negeri lain itu tidak senantiasa betul. Kita awal mulanya berprasangka kala memandang terdapat VPN yang mengklaim bisa membuat konsumen seakan terhubung dari Iran, Korea Utara and kepulauan semacam Barbados, Bermuda serta Cape Verde. Ini merupakan tempat- tempat yang amat susah memperoleh akses internet, apalagi tak mungkin untuk industri asing.

Kala kita telusuri, kita menciptakan kalau beberap VPN yang mengklaim mempunyai koneksi besar serta banyak sesungguhnya cuma mempunyai sebagian kombinasi server di sebagian negeri.

Riset kita menciptakan, mereka memalsukan rekaman rute internet alhasil seakan mereka sediakan layanan di posisi lain. Kita menciptakan setidak-tidaknya 6 layanan VPN yang mengklaim melupakan lalu- lintas lewat satu negeri namun sebetulnya justru lewat negeri lain.

Terkait pada kegiatan konsumen serta hukum di negeri itu, perihal semacam ini dapat jadi bawah tangan ataupun apalagi mengecam nyawa tapi yang nyata ini telah mengelabui atau mengelabui konsumen.