j‎ > ‎4‎ > ‎4‎ > ‎

2

Джефф Хокинс Развивает башковитый Big Company Data

Квентин Харди
28 ноября 2012 12:13 вечера 28 ноября 2012 12:13 вечера Фото Джефф Хокинс Джефф HawkinsCredit
Джефф Хокинс был пионером мобильных устройств, выдающийся лектор в области неврологии, и опубликовал автор революционной теории о том, как работает мозг. Если он прав насчет больших данных, много людей собираются жаль, что он никогда не ходил в эту область.

Г-н Хокинс, который участвовал в разработке технологии Palm, раннего и успешного мобильного устройства, является одним из основателей Numenta, прогнозирующей программного обеспечения компании. Технология Numenta основана на теории г-Хокинса о том, как работает мозг, предмет он изучил и опубликовал интенсивно. Пожалуй, наиболее важным для отрасли информационных технологий, продукт отрабатывает потоки информации в реальном времени от датчиков, не триллионы байт данных, компании накапливают.

«Это имеет смысл только, чтобы посмотреть на старые данные, если вы считаете, что мир не изменится», сказал г-н Хокинс. «Вы не помните конкретные мышцы вы просто использовали, чтобы забрать чашку кофе, или все слова, которые вы слышали сегодня утром; Вы могли бы вспомнить некоторые из идей «.

Если не нужно сохранять в течение длительного периода и в режиме реального времени данных нет данных могут передавать всю информацию, которая необходима, большая часть ИТ-индустрии есть проблема. компании хранения данных, как EMC и Hewlett-Packard процветают на хранение больших объемов данных дешевле. Анализ данных компаний, включая Microsoft, IBM и SAS извлечь эту информацию и хруст историю, чтобы найти образцы. Они и другие полагаются на обоих традиционных реляционных баз данных с Oracle, так и новые «неструктурированной» баз данных, таких как MongoDB и рамки пакетной обработки, как Hadoop.

Многое из этого будет реликвией в течение нескольких лет, по словам г-Hawkins. «Hadoop не уйдет, но это обойдется гораздо меньше вещей,» сказал он в интервью в штаб-квартире Numenta в Редвуд-Сити, штат Калифорния. «Запросов к базам данных не имеет большого значения, так как люди волнуются, а не о миллионах потоков в режиме реального времени данных.»В сенсорном богатом мире данных кормов, он говорит, мы будем моделировать себя более тесно на постоянном изменении, что является реальным миром.

Г-н Хокинс считает, что человеческий неокортекс, что часть мозга, которая включает в себя функцию восприятия и рассуждения, сам по себе работает как своего родом модельных поисков и прогнозной системы. Клетки мозга, начиная с некоторых из их самых элементарных компонентов, работать вместе, чтобы построить ожидания, сначала о том, как светлые и темной, или ближнем и дальнем, что они собираются из органов чувств.

Закономерности одного или другого усилены в течение долгого времени. Как потоки в новых данных, мозг цифра, если он захватывает больше сложности, что требует либо изменений понимания исходного рисунка или разделив ее на две узоры, делая для новых знаний. Иногда, особенно если она не повторяется, то данные отбрасываются, как ненужная информация. Таким образом, с течением времени, звуки становятся слова, слова занимают грамматическую структуру, и идеи передаются.

«Ключ к области искусственного интеллекта всегда было представление,» говорит он. «Вы и я потоковые двигатели данных.»

Это модель сознания, что г-н Хокинс способствовал не только в мире технологий, но неврологи. Хотя некоторые ставят под сомнение идеи, он опубликовал популярную книгу по стихиям темы, «О разведке.» Весна прошлого года он был приглашен, чтобы представить работу на Чарльз М. и Марфы Хичкок Лекции в Университете Калифорнии, Беркли , Предыдущие преподаватели включают Мартин Рис, Иже Великобритании Королевский Астроном, и Стивен Чу, лауреат Нобелевской премии и секретарь департамента энергетики.

Продукт Numenta, который называется Grok, это облачный сервис на основе, которая работает так же. Grok занимает устойчивые каналы данных от таких вещей, как термостаты, веб-щелчки, или машина. Из первоначально наблюдения за потоком данных, он начинает делать предположения о том, что будет происходить дальше. Чем больше данных, тем более точные прогнозы стали.

Это было гораздо труднее, инженер, чем кажется. Моделирование себя на 40 сенсорных рецепторов кормления более 128 информационных всевидящее дендритов на каждой клетке мозга, мистер Хокинс поставил в Grok математический алгоритм, что он говорит приблизительно так, как клетки мозга работают вместе, даже иногда стирают сигналы друг друга для уточнения ощущение того, что происходит.

«Есть эквивалент 60000 нейронов, каждый из которых довольно сложные, в каждом Grok,» сказал он. Эта модель 300 миллионов соединений, отмечает он, примерно одномиллионном фактическая способность неокортекса

Grok еще в ограниченном выпуске, с помощью всего лишь нескольких клиентов в области энергетики, средств массовой информации и обработки видео. До сих пор, компания утверждает, Grok поставила результаты, 10 процентов до 20 процентов лучше, чем различные тесты, таких как доход, оптимальных закупок смесей и обслуживание машины. Компания планирует начать продажи ГРОК в более широком смысле в первой половине 2013 года.

Поскольку все больше компаний используют продукт, и Grok питается более потоков данных, мир будет в лучшем положении, чтобы судить о том, мистер Хокинс является правильным. Он выказывает мало сомнений, однако.

«Это будущее машинного интеллекта,» сказал он. «Через двадцать лет в компьютерной индустрии будет зависеть от этого, я уверен в этом.»

#auto

Comments