Prezentacja „Sztuczna inteligencja i komputery”. Prezentacja na temat: „Sztuczna inteligencja” Sztuczna inteligencja i prezentacja komputerowa

Slajd 1

Slajd 2

Slajd 3

Slajd 4

Slajd 5

Slajd 6

Slajd 7

Slajd 8

Slajd 9

Slajd 10

Slajd 11

Slajd 12

Przykłady systemów ekspertowych System ekspertowy MYCIN (Uniwersytet Stanforda) jest jednym z pierwszych i najbardziej znanych ES, opracowanym w połowie lat 70. ubiegłego wieku. Jest przeznaczony do diagnostyki chorób zakaźnych. System ekspercki JUDITH powstał w 1975 roku na uniwersytetach w Heidelbergu i Darmstadt, umożliwiając prawnikom uzyskiwanie ekspertyz w sprawach cywilnych. System ekspercki INTERNIST diagnozuje kilkaset chorób z dokładnością porównywalną z trafnością diagnozy postawionej przez wykwalifikowanego lekarza. System ekspercki Management Advisor pomaga menedżerom w planowaniu działań biznesowych. System ekspercki EXPERTAX przygotowuje rekomendacje dla audytorów i specjalistów podatkowych w zakresie sporządzania kalkulacji podatkowych i sporządzania sprawozdań finansowych. Baza wiedzy odzwierciedla doświadczenie ponad dwudziestu ekspertów. System ekspercki PROSPECTOR - pomaga geologom w poszukiwaniu minerałów. Do komputera wprowadzane są mapy, przeglądy terenu i odpowiedzi na pytania geologów.

Slajd 15

Sztuczna inteligencja. W latach 60. XX wieku pojawił się nowy dział informatyki, który nazwano „Sztuczną Inteligencją”. Słownik encyklopedyczny podaje: „Inteligencja (od łac. intellectus - wiedza, zrozumienie, rozum) - zdolność myślenia, racjonalna wiedza”. Zdolność ta jest w pełni charakterystyczna tylko dla ludzi. Przedmiotem badań nauki „Sztuczna inteligencja” jest myślenie człowieka. Naukowcy szukają odpowiedzi na pytanie: jak człowiek myśli? Celem tych badań jest stworzenie modelu ludzkiej inteligencji i zaimplementowanie go na komputerze. W pewnym uproszczeniu powyższy cel brzmi tak: - Nauczyć maszynę myśleć. Rozpoczynając rozwiązywanie problemu, człowiek często nie ma jasnego programu działania. Sam buduje ten program w trakcie pracy. Na przykład grając w szachy, szachista zna zasady gry i ma na celu wygranie partii. Jego działania nie są z góry zaprogramowane. Zależą one od działań przeciwnika, od rozwijającej się pozycji na szachownicy, od inteligencji i osobistego doświadczenia szachisty. Jest wiele innych działań człowieka, których nie da się zaprogramować z góry. Na przykład komponowanie muzyki i poezji, udowadnianie twierdzeń, tłumaczenie literackie z języka obcego, diagnozowanie i leczenie chorób i wiele więcej. Doskonale wiesz, że komputer wykonuje każdą pracę zgodnie z programem. Programy są pisane przez ludzi, a komputer formalnie je wykonuje. Twórcy systemów sztucznej inteligencji właśnie starają się nauczyć maszynę, podobnie jak człowieka, samodzielnego budowania programu swoich działań w oparciu o uwarunkowania problemu. Można też powiedzieć tak: celem jest przekształcenie komputera z wykonawcy formalnego w wykonawcę intelektualnego.

Wymiary: 720 x 540 pikseli, format: .jpg. Aby bezpłatnie pobrać slajd do wykorzystania na zajęciach, kliknij obraz prawym przyciskiem myszy i kliknij „Zapisz obraz jako…”. Całą prezentację „Sztuczna inteligencja i bazy wiedzy.ppt” możesz pobrać w archiwum zip o wielkości 180 KB.

Systemy Informacyjne

„Wsparcie informacyjne SI” – Podstawowe pojęcia ERD. Generowanie kodu. Połączenie jest reprezentowane przez linię. Klucze. Indeksy. Instancja. Skalowanie. Wyświetlanie modelu danych. Unikalna nazwa i numer. Domeny. Metoda IDEFI. Typy jednostek i hierarchia dziedziczenia. Lista wyboru. Podmioty i atrybuty. Znajomości Inżynieria naprzód i wstecz. Modelowanie danych.

„Koncepcja systemu informacyjnego” – Każdy system ma określony cel (funkcję, cel). Antarktyda pokryta jest wiecznym lodem. Przymiotnik wyraża właściwość. Pojęcie systemu. Przeciwne bieguny magnesu przyciągają się i podobnie jak bieguny odpychają. Bermudy obmywa Ocean Atlantycki. Zadanie 2 Narysuj osobisty horoskop.

„Informacja, system informacyjny” - Klasyfikacja systemów informatycznych. Klasyfikacja. Podsystem oprogramowania aplikacyjnego. Serwer plików. Efektywność. Innowacja. Zarządzanie marketingowe. Systemy Informacyjne. Przykłady wdrożeń systemów informatycznych. Czynniki. Wymagania dla systemów informatycznych.

„Utrzymanie systemów informatycznych” – Charakterystyka. Testy przeprowadzane są w różnych celach i w różnych trybach. Okres funkcjonowania IS. Działanie IS. Struktura funduszu „czasu maszynowego”. Modele cyklu życia IS. Funkcje wykorzystania zasobów IP. Proces zmiany. Zestaw elementów technologicznych. Funkcja JEST. JEST konserwacja. Pogorszenie stanu fizycznego.

„Administracja systemami informatycznymi” - Analiza i konfiguracja bezpieczeństwa. Komendy zarządzania użytkownikami. Administratorzy. Bezpieczeństwo w Active Directory. Kod bezpieczeństwa. Schemat Kerberosa. Graficzny interfejs zarządzania użytkownikami. Ochrona Active Directory. Interfejs poleceń. Standardowe szablony zabezpieczeń. Ochrona. Domyślnie bezpieczeństwo.

„Systemy informacyjne” - Jednak niemal natychmiast przedsiębiorcy zwrócili uwagę na wygląd komputerów. Skąd pochodzą dane w pamięci zewnętrznej? Wprowadzenie do systemów informatycznych. Problemy rozwiązywane przez systemy informatyczne. Inne wykonują operacje związane z pobieraniem z bazy danych. Kształcenie na odległość. Jeszcze inni robią jedno i drugie.

Opis prezentacji według poszczególnych slajdów:

1 slajd

Opis slajdu:

Sztuczna inteligencja i komputery Projekt przygotowali: uczniowie klasy 10 „G” Magomedova A.M. i Slugina S.V.

2 slajd

Opis slajdu:

Komputer elektroniczny, komputer, to zespół środków technicznych, w którym główne elementy funkcjonalne (logiczne, przechowujące, wyświetlające itp.) są wykonane na elementach elektronicznych przeznaczonych do automatycznego przetwarzania informacji w procesie rozwiązywania problemów obliczeniowych i informacyjnych.

3 slajd

Opis slajdu:

Sztuczna inteligencja (AI) 1) nauka i technologia tworzenia inteligentnych maszyn, w szczególności inteligentnych programów komputerowych; 2) właściwość inteligentnych systemów do wykonywania funkcji twórczych, które tradycyjnie uważane są za prerogatywę człowieka. Sztuczna inteligencja wiąże się z podobnym zadaniem, jakim jest wykorzystanie komputerów do zrozumienia ludzkiej inteligencji, ale niekoniecznie ogranicza się do biologicznie wiarygodnych metod.

4 slajd

Opis slajdu:

Oczywiście my, ludzie, posiadamy inteligencję i to właśnie odróżnia nas od innych żywych istot. Ale czy możemy powiedzieć, że tylko ludzie posiadają inteligencję? Nazywamy siebie „osobą rozsądną”, osobą posiadającą rozum i inteligencję. Co nam to daje? Dzięki temu możemy zmieniać świat. Zmieniaj świat według własnego uznania, rób to, czego natura dla nas nie zrobiła. Ale jak? Jak możemy to zrobić? jak stworzyliśmy wszystko, co nas teraz otacza, wszystkie te dobrodziejstwa cywilizacji. Czy zwierzęta mają inteligencję? Tak, zwierzęta żyją w zgodzie z naturą i nie starają się jej zmieniać. A może to nieprawda? Uważamy, że nie. Zwierzęta kopią dziury, których natura im nie zapewniła. Budują gniazda i sieci (pająki). Wykorzystują nawet to, co stworzył człowiek, aby osiągnąć swoje cele, jak wrona rzucająca orzechy na drogę, aby orzech został zmiażdżony przez przejeżdżający samochód. Tworzenie zapasów na zimę, loty do cieplejszych klimatów. I psy, które wiedzą, jak przejść przez ulicę, gdy jest zielone światło i korzystać z transportu publicznego. Oczywiście dla zwierząt to, co stworzył człowiek, ma tę samą naturę, z tą tylko różnicą, że reakcja na samochód jest nabytym doświadczeniem. Jednym słowem zwierzę przystosowuje się do życia w zmieniającym się środowisku. Uczy się reagować na nowe niebezpieczeństwa, uczy się jeść nowy pokarm i zdobywać go w nowych warunkach. Żywy organizm żyje i funkcjonuje samodzielnie, je, unika niebezpieczeństw, przystosowuje się i uczy. Żywy organizm zdobywa doświadczenie i wykorzystuje je. Weźmy na przykład odkurzacz automatyczny, wielu go widziało. Co on może zrobić? Odkurzacz ten porusza się po mieszkaniu omijając przeszkody i spadając ze schodów. Można go zasilać - podłącz samodzielnie do ładowarki, aby naładować akumulator. Ten odkurzacz wygląda, jakby był żywy. Może działać w ten sposób samodzielnie przez dość długi czas. Można go porównać do chrząszcza, który niczego się nie boi, samodzielnie pełza i nie reaguje na nikogo. Owad też się nie uczy, wypuść chrząszcza i będzie wyglądać tak samo - chrząszcz będzie biegał po pokoju w poszukiwaniu wyjścia i pożywienia. Chrząszcz będzie także przestrzegał własnego, bardziej złożonego, rygorystycznego programu. Jedyną różnicą będzie to, że odkurzacz został stworzony przez człowieka, chrząszcz pojawił się w wyniku podziału żywych komórek. Oczywiście nie można porównać chrząszcza i odkurzacza, ale oba spełniają swoje zamierzone funkcje. Czym więc jest inteligencja? Wierzymy, że inteligencja to zdolność do interakcji z otoczeniem, poruszania się, reagowania na zmiany i działania za pomocą kończyn. Zatem wszystkie żywe organizmy, od pierwotniaków, roślin, bakterii, ludzi, posiadają inteligencję, ale w różnym stopniu rozwoju.

5 slajdów

Opis slajdu:

Sztuczna inteligencja – główna funkcja Lata pięćdziesiąte to czas pojawienia się na horyzoncie powojennej nauki supernowej – Cybernetyki, jej gwałtownego powstania i równie szybkiego rozpadu na części, z których jedna wiąże się z narodzinami sztucznej inteligencji (AI). I choć z chwytliwym imieniem noworodka wiązano (i nadal wiąże się) różnorodne nadzieje, szybko okazało się, że niezależnie od tego, jak szeroko pojmowany jest ten obszar, jego rdzeniem powinien być aparat reprezentacji i przetwarzania wiedzy. Jednocześnie najbardziej ambitni apologeci uważają, że celem sztucznej inteligencji jest utworzenie aparatu metawiedzy zdolnego zjednoczyć filozofię, psychologię, matematykę i rozszerzyć „nowy porządek” symbiozy człowieka z komputerem na wszystkie nauki, działania a nawet sztuka. Okazało się zatem, że główne zadanie sztucznej inteligencji – rozwój formalnych sposobów reprezentowania i przetwarzania wiedzy – jest bardzo bliskie funkcji samej matematyki.

6 slajdów

Opis slajdu:

7 slajdów

Opis slajdu:

Czy maszyna może myśleć samodzielnie? Twórcy systemów AI właśnie starają się nauczyć maszynę, podobnie jak człowieka, samodzielnego budowania programu swoich działań w oparciu o warunki zadania. Celem jest przekształcenie komputera z wykonawcy formalnego w wykonawcę intelektualnego.

8 slajdów

Opis slajdu:

Jakie możliwości mają współczesne komputery? W dzisiejszych czasach wiele się zmieniło, teraz dla wielu zwykły komputer PC stał się czymś więcej niż prostą maszyną do obliczania i wykonywania różnych procedur pracy w wyspecjalizowanych programach. Dziś już dość trudno jest szybko wymienić wszystkie obszary zastosowań współczesnych komputerów. Należy zauważyć, że nawet tak specjalne narzędzia, jak kamera wideo do monitoringu, mogą teraz współpracować z komputerem PC. Warto zauważyć, że grafika komputerowa odegrała ważną rolę w udoskonalaniu i ogólnym rozwoju współczesnego komputera osobistego, co w rzeczywistości wyznaczyło wiele kierunków aktywnego praktycznego wykorzystania nowoczesnej technologii komputerowej. Na przykład teraz, dzięki zastosowaniu grafiki 3D, istnieje niepowtarzalna możliwość eksploracji i oceny różnych złożonych danych informacyjnych, w tym modeli rozwoju klimatu ziemskiego i wielu innych. Jednocześnie grafika komputerowa umożliwia tworzenie obrazów o niemal dowolnej złożoności. Ponadto należy zaznaczyć, że w zakresie nauki różnych języków komputery PC umożliwiają automatyczne tworzenie abstraktów tekstów, sprawdzanie morfologii i ortografii oraz wykonywanie szybkich tłumaczeń; syntetyzować nowe teksty, rozpoznawać, a także syntetyzować mowę ludzką z tekstu (zarówno w języku angielskim, jak i rosyjskim). Warto wiedzieć, że wprowadzenie sieci umożliwiło przekształcenie standardowego komputera ze standardowego narzędzia obliczeniowego w specjalne urządzenie komunikacyjne. Wraz z pojawieniem się Internetu rozpoczęła się nowa runda ewolucji współczesnej ludzkości - tak zwany czas „technologii informatycznych”. To właśnie dzięki temu nowoczesne komputery PC znajdują zastosowanie w niemal wszystkich znanych gałęziach nauki i produkcji. Należy szczególnie zauważyć, że nowoczesne komputery PC znacznie uprościły i zautomatyzowały wszystkie procesy i procedury pracy. Przykładowo instalacja systemów monitoringu wizyjnego w oparciu o zwykły komputer PC i specjalne stacje serwerowe pozwala na zbudowanie najskuteczniejszego nowoczesnego systemu bezpieczeństwa, eliminując wszelkie możliwe awarie. Warto powiedzieć, że ogólna ewolucja i udoskonalanie komputerów postępuje w dalszym ciągu w szybkim tempie – być może w niedalekiej przyszłości pojawią się komputery ze specjalną sztuczną inteligencją. W nich całkiem możliwe będzie wprowadzanie tekstu głosowo, specjalne polecenia głosowe, „dotyk” maszyny i „wizja”. Obecnie wiele z tego, co wymieniono wcześniej, zostało już wdrożonych w praktyce i obecnie trwają aktywne prace nad dalszym rozwojem takich technologii.

1 z 24

Prezentacja na temat: Sztuczna inteligencja

Slajd nr 1

Opis slajdu:

Sztuczna inteligencja Intellectus (od łac. poznanie, rozumienie, rozum) – zdolność myślenia, racjonalna wiedza Przedmiotem badań nauki „sztuczna inteligencja” jest myślenie człowieka. Naukowcy szukają odpowiedzi na pytanie: jak człowiek myśli? Celem tych badań jest stworzenie modelu ludzkiej inteligencji i zaimplementowanie go na komputerze (innymi słowy: nauczenie maszyny myślenia).

Slajd nr 2

Opis slajdu:

Slajd nr 3

Opis slajdu:

Sztuczna inteligencja – główna funkcja Lata pięćdziesiąte to czas pojawienia się na horyzoncie powojennej nauki supernowej – Cybernetyki, jej gwałtownego powstania i równie szybkiego rozpadu na części, z których jedna wiąże się z narodzinami sztucznej inteligencji (AI). I choć z chwytliwym imieniem noworodka wiązano (i nadal wiąże się) różnorodne nadzieje, szybko okazało się, że niezależnie od tego, jak szeroko pojmowany jest ten obszar, jego rdzeniem powinien być aparat reprezentacji i przetwarzania wiedzy.

Slajd nr 4

Opis slajdu:

Jednocześnie najbardziej ambitni apologeci uważają, że celem sztucznej inteligencji jest utworzenie aparatu metawiedzy zdolnego zjednoczyć filozofię, psychologię, matematykę i rozszerzyć „nowy porządek” symbiozy człowieka z komputerem na wszystkie nauki, działania a nawet sztuka. Okazało się zatem, że główne zadanie sztucznej inteligencji – rozwój formalnych sposobów reprezentowania i przetwarzania wiedzy – jest bardzo bliskie funkcji samej matematyki.

Slajd nr 5

Opis slajdu:

Istnieje jednak dość znacząca różnica w ich stanowiskach metodologicznych: zajmując się teorią i rozwojem aparatów formalnych, matematyka jedynie na peryferiach zwraca uwagę na zastosowanie tych aparatów do problemów innych dyscyplin; Metodologię sztucznej inteligencji cechuje odwrotny kierunek – od badania różnych form wiedzy do opracowania zestawu środków formalnych, idealnie obejmujących cały zakres obszarów działania.

Slajd nr 6

Opis slajdu:

Slajd nr 7

Opis slajdu:

Jest wiele działań człowieka, których nie można zaplanować z wyprzedzeniem. Komponowanie muzyki i poezji, udowadnianie twierdzeń, tłumaczenie literackie z języka obcego, diagnozowanie i leczenie chorób i wiele więcej... Na przykład grając w szachy, szachista zna zasady gry i ma cel - wygrać grę. Jego działania nie są z góry zaprogramowane. Zależą one od działań przeciwnika, od rozwijającej się pozycji na szachownicy, od inteligencji i osobistego doświadczenia szachisty.

Slajd nr 8

Opis slajdu:

Slajd nr 9

Opis slajdu:

Slajd nr 10

Opis slajdu:

Slajd nr 11

Opis slajdu:

Każdy system sztucznej inteligencji działa w ramach określonej dziedziny tematycznej (diagnostyka medyczna, legislacja, matematyka, ekonomia itp.) Komputer niczym specjalista musi posiadać wiedzę z danego obszaru, wiedzę z określonej dziedziny, sformalizowaną w określony sposób i przechowywane w pamięci Komputery nazywane są komputerową bazą wiedzy.

Slajd nr 12

Opis slajdu:

Na przykład chcesz użyć komputera do rozwiązywania problemów z geometrią. Książka zadań zawiera 500 zadań o różnej treści. Specjalista sztucznej inteligencji wszczepi do komputera wiedzę z geometrii (zakłada się, że w ten sposób zostaje wpojona wiedza nauczyciela). W oparciu o tę wiedzę i wykorzystując specjalny algorytm logicznego rozumowania, komputer rozwiąże dowolny z 500 problemów. Aby to zrobić, wystarczy poinformować go jedynie o stanie problemu. Systemy sztucznej inteligencji działają w oparciu o wbudowane w nie bazy wiedzy.

Slajd nr 13

Opis slajdu:

Jak stworzyć inteligentny system na komputerze? Myślenie człowieka opiera się na dwóch elementach: zasobie wiedzy i zdolności do logicznego rozumowania. Rodzi to dwa główne zadania podczas tworzenia inteligentnych systemów na komputerze: modelowanie wiedzy (opracowanie metod formalizacji wiedzy w celu wprowadzenia jej do pamięci komputera jako). baza wiedzy); modelowanie rozumowania (tworzenie programów komputerowych imitujących logikę ludzkiego myślenia przy rozwiązywaniu różnych problemów).

Slajd nr 14

Opis slajdu:

Jednym z rodzajów systemów sztucznej inteligencji są systemy ekspertowe. Celem systemów ekspertowych jest udzielanie użytkownikom konsultacji i pomoc w podejmowaniu decyzji. Taka pomoc staje się szczególnie istotna w sytuacjach ekstremalnych, na przykład w razie wypadku technicznego, awaryjnej operacji, czy podczas jazdy. Komputer nie podlega obciążeniom. Szybko znajdzie optymalne, bezpieczne rozwiązanie i zaproponuje je danej osobie.

Slajd nr 15

Opis slajdu:

Dla zainteresowanych: Sztuczna inteligencja - główna funkcja Modelowanie wiedzy Matematyka rozmyta Technologia informacyjna - zmiana epok Sterowanie „niealgorytmiczne”... Zadania dla specjalistów najwyższej klasy Komputer NOT architektura von Neumanna

Slajd nr 16

Opis slajdu:

Slajd nr 17

Opis slajdu:

Centralne zadanie AI - stworzenie aparatu wiedzy (AZ) - niemal natychmiast wymagało wyjaśnienia - o jakim rodzaju wiedzy mówimy? Jeśli mówimy o precyzyjnych, formalnych, to terytoria te mają już kochankę - Matematykę, z profesjonalną armią, z którą konkwistadorzy nowych ziem nie chcieli się wiązać. Jeśli mamy na myśli wiedzę nieformalną, to może ona obejmować zarówno wiedzę dostatecznie przestudiowaną i konkretną, ale (jak dotąd) słabo sformalizowaną – na przykład składnię języka naturalnego czy diagnostykę medyczną, jak i słabo sformalizowaną w zasadzie, czyli główną część koncepcje wszystkich dziedzin działalności - od nauk humanistycznych po sztukę i sfery życia codziennego.

Opis slajdu:

Tę niemal beznadziejną sytuację uratował L. Zadeh, który w połowie lat 60. zaproponował koncepcję zmiennej językowej i aparatu matematyki rozmytej. Sztuczna inteligencja otrzymała w prezencie prawdziwą magiczną różdżkę – szybko stało się jasne, że pustynię solidnych białych plam na mapie wiedzy można łatwo zamienić w mgliście (i niestety tylko wirtualnie) kwitnące pola.

Slajd nr 20

Opis slajdu:

Fuzzy-Morgana szybko podbiła masy: na początku lat 80. rozmyta bibliografia liczyła około dwudziestu tysięcy tytułów, których liczba prawdopodobnie wzrosła od tego czasu nie mniej niż dwa lub trzy razy. W wirze entuzjazmu niezauważono pewnej wrodzonej wady nowych uniwersalnych środków – semantyka i pragmatyka aparatu niejasności od samego początku była sama w sobie dość rozmyta: to, co pozostało zamazane, to CO w istocie reprezentuje niejasność, CO to jest? działa i DLACZEGO dokładnie w TAK a nie inny sposób. Niejasność aparatu nieuchronnie doprowadziła do całkowitego zaciemnienia wyników jego użycia, czego nie zauważono po prostu dlatego, że nie było jasne, jak w rzeczywistości sprawdzić te wyniki.

Slajd nr 21

Opis slajdu:

Slajd nr 22

Opis slajdu:

Choć sterowanie imperatywne (algorytmiczne) było od samego początku podstawą programowania komputerów o architekturze von Neumanna, to już na przełomie lat 60. i 70. XX w. podejmowano próby opracowania alternatywnych sposobów organizacji procesu obliczeniowego. Wiązało się to przede wszystkim z badaniami nad sztuczną inteligencją i programowaniem równoległym dla systemów wieloprocesorowych. Jednakże postęp jakościowy w rozwiązaniu tego problemu zapewnił aparat modeli nieokreślonych oraz najnowsze prace z zakresu programowania z ograniczeniami, gdyż zbudowane są one w oparciu o zdecentralizowany, asynchroniczny, maksymalnie równoległy proces obliczeniowy sterowany danymi. Kolejnym krokiem tej rewolucji jest możliwość przejścia na zarządzanie oparte na zdarzeniach, znacznie podnoszące poziom aparatu skojarzeniowego organizującego proces zarządzania w oparciu o dane.

Slajd nr 23

Opis slajdu:

Nierozwiązywalność równoległości - problem równoległości niezbędnych technologii oprogramowania stworzył barierę nie do pokonania na drodze do powszechnego przyjęcia systemów wieloprocesorowych. W ciągu ostatnich 15 lat oprogramowanie i sprzęt zmieniły miejsca: poziom automatyzacji projektowania sprzętu i koszt bazy elementów umożliwiły od wielu lat masową produkcję komputerów z dowolną liczbą procesorów, jednak dostosowując nowoczesne produkty programowe dla nich i opracowywanie nowych produktów software'owych pozostaje zadaniem, które rozwiązują wyłącznie najwyższej klasy specjaliści i to tylko w wyjątkowych przypadkach. W nowym paradygmacie IT równoległość przestaje być problemem, ale staje się naturalną cechą każdego systemu oprogramowania.

Slajd nr 24

Opis slajdu:

Komputer NIE jest architekturą von Neumanna. Zarządzanie oparte na danych (a w przyszłości na zdarzeniach) radykalnie zmienia samą organizację procesu obliczeniowego, czyniąc go asynchronicznym, zdecentralizowanym i niezależnym od liczby procesorów. Konieczna będzie fundamentalna restrukturyzacja znanej architektury nowoczesnych maszyn von Neumanna. Istnieje zatem perspektywa nie tylko zmiany pokoleń, ale zmiany epok, prowadzącej do prawdziwej rewolucji - szoku dla „niezmiennych fundamentów” IT: algorytmu, architektury von Neumanna, procesu deterministycznego i sekwencyjnego na zawsze idą w dół w historii, ustępując miejsca modelowemu, wieloagencyjnemu i asocjacyjnemu, samoorganizującemu się, niedeterministycznemu procesowi równoległemu.