Ранее на этой неделе я услышал выступление Конрада Вольфрама на конференции TEDxBrussels. Человек, большая сила в популярной математической компании, утверждал, что вычислительная помощь в школе не должна рассматриваться как мошенничество.
Вычислительная помощь, как Mathematica и Wolfram Alpha.
На самом деле, отказ от этих легкодоступных инструментов — обман. Это обсуждение приведет к переосмыслению образования. Нужно ли знать, как построить машину, чтобы ездить на ней? Что, собственно, мы учим?
Хотя я оставлю это обсуждение для комментариев, демонстрация Вольфрама Альфы Вольфрама открыла глаза. Как и многие из вас, я читал и играл с этим «вычислительным механизмом знаний» раньше. Как и большинство, я не знал и половины того, на что он был способен.
В этой статье я попытаюсь пролить свет на три наиболее важных аспекта, составляющих движок знаний Wolfram Alpha . Если в конце этой статьи вы добавили Wolfram Alpha в свой поисковый арсенал (как я недавно это сделал), я буду знать, что мне это удалось.
Агрегация данных
В большинстве статей, которые я читал, основное внимание уделяется «интуитивно доступной» базе данных Wolfram Alpha. В словах, которые легче проглотить, это означает, что вы можете легко найти соответствующие факты по теме, вместо того, чтобы просматривать на нескольких страницах соответствующую информацию. Это очень хорошо продемонстрировано в предыдущей статье Гая Макдауэлла: Wolfram Alpha — шаг ближе к компьютеру Star Trek
На сайте введите любое имя, дату, город или компанию, и должен появиться список фактов. Например, после ввода конкретной даты механизм знаний Wolfram Alpha отображает разницу во времени на сегодня, положение дня в нашем текущем году, соблюдение даты (включая основные и второстепенные праздники), события 23 марта (включая годовщины и некрологи) и даже фаза луны.
Ввод названия компании вызовет другой поток информации. Вы увидите очевидную информацию, такую как финансовая информация и ее недавние доходы, а также множество довольно неожиданных цифр и визуализации данных, например, различные модели прогнозирования запасов.
Эта интуитивно понятная база данных, которую нам предоставляет Wolfram Alpha, конечно, невероятно важна, но это еще не все.
Математические суперспособности
Верно. Вольфрам Альфа обладает математическими сверхспособностями. И почему это должно нас удивлять? В конце концов, Wolfram Research занимается разработкой математических вычислений. Как и в Google, Wolfram Alpha решает простые математические уравнения. Один плюс один равняется двум, такого рода вещи. Однако Wolfram Alpha идет немного дальше, чем Google со своими расчетами.
Ввод ‘x ^ 2 sin (x / 2) / (x-3)’, иначе сказано 
, построит функцию на нескольких различных масштабах, покажет альтернативные формы, корни, разложение в ряд при x = 0, при x = â, неопределенный интеграл, представления рядов и т. д. Хотите знать, как получить эту функцию? Нажмите кнопку для пошагового объяснения.
Даже при запросе ряда Тейлора квадратной функции обратного косинуса, «серии acos (x) ^ 2», Wolfram Alpha не может нас разочаровать. Если вы не знаете, что это значит, не волнуйтесь. Просто знайте, что это круто — и это даже не предел.
Вы уже догадались. Математические способности Wolfram Alpha делают его идеальным домашним инструментом.
Объединение данных
Таким образом, Wolfram Alpha является мастером агрегирования данных. Это также математический супергерой. Но то, что делает Wolfram Alpha действительно невероятно, это третий аспект; это двигатель знаний, который может устанавливать связи. Это навык, который мы пытаемся научить людей. Взяв один кусок информации и связав его с другим. Объедините это с базой данных фактов и математического мастерства, и вы получите Wolfram Alpha.
Так каковы последствия этого?
Например, введите «какая погода была в день рождения Стива Джобса?». Wolfram Alpha сначала ищет дату рождения Стива Джобса, а затем связывает это с ее погодными данными. Вы можете сделать это более конкретным, если хотите; «Какая была погода в Бельгии в день рождения Стива Джобса?»
Хотите принять во внимание и эти математические навыки? Чтобы привести пример, мы попросили Wolfram Alpha (заказал, действительно) «сравнить Apple и Microsoft» (см. Скриншот ниже). Или, если вы хотите наказать себя, попросите «сравнить .com и eBay.com».
С этими тремя навыками объединено только одно ограничение; ваше собственное воображение. Wolfram Alpha показывает нам будущее поисковых систем. И теперь мы на шаг ближе к тому, чтобы компьютер захватил весь мир.