Для чего нужен вольфрам альфа
Обзор Wolfram|Alpha. Поисковик для умных
Если Google — синоним поиска для обычных людей, то Wolfram|Alpha — синоним поиска для математиков, физиков, инженеров и прочих сверхумных людей. И сегодня пост именно о нём.
Wolfram|Alpha — поисковик для самых различных вычислений по математике, науке, технологиям, обществу, культуре и многому другому.
Сервис работает благодаря обработке естественного языка, большому набору данных, динамическим вычислениям и визуальному отображению результатов поиска.
Что умеет
При переходе на сайт вас ожидает строка поиска, куда можно ввести свой поисковый запрос. В данном случае это должно быть какое-либо выражение для вычисления. Например, химическое уравнение или алгебраическое выражение.
Чтобы было проще писать формулы, в поисковике предусмотрена расширенная клавиатура. Или можно просто загрузить изображение с задачей, файл или данные.
Если вы просто хотите попробовать Wolfram|Alpha в действии, но не знаете, что посчитать, можно перейти в раздел примеров по нужному вам предмету.
Например, в разделе Mathematics > Plotting & Graphics вы сможете просмотреть различные функции, уравнения и прочее, на основе которых можно построить график.
При нажатии на пример откроется результат вычислений с подробными пояснениями того — как так получилось.
Мобильные приложения
У Wolfram|Alpha есть мобильные приложения для iOS, Android, Kindle fire и Windows Phone. Либо можно скачать небольшое приложение для вычисления каких-то узких задач.
К сожалению, мобильные приложения сразу платные, поэтому не дают возможности попробовать поисковик на халяву. Но по своим возможностям они ничем не уступают веб-версии.
Платные тарифы
Для большинства вычислений будет достаточно бесплатной версии сайта. А вот если вы часто пользуетесь Wolfram|Alpha и вам надо интегрировать его в вашу работу, то лучше приобрести платный тариф. Есть более дешёвые версии для студентов и преподавателей. А обычная версия стоит от 5,49$ в месяц.
Выводы о качестве работы Wolfram|Alpha я делать не буду. Просто потому что я жалкий гуманитарий. Но, насколько я знаю, это действительно лучший и почти единственный сервис в своём роде, которому доверяют расчёты многие люди.
10 способов использования Wolfram Alpha
Вероятно, вы слышали о Wolfram Alpha, который является «базой знаний и набором вычислительных алгоритмов». Звучит на первый взгляд страшно, но этот инструмент непременно сослужит вам хорошую службу, как только вы поймете, как он работает.
Siri от Apples использует Wolfram Alpha в 25% своих исследований. Вы можете испытать это чудо на себе, заставив инструмент работать на вас – пустая поисковая строка на его главной странице хранит в себе неограниченные возможности.
Сравнение
Введите два понятия, поместив между ними «vs», и получите их сравнительный анализ. К примеру, вы можете сравнить веб-сайты и узнать разницу в их трафике.
Сравнивать можно практически все, что угодно: книги, города, продукты питания и многое другое.
Пищевая ценность
Введите в строку поиска любой продукт питания, и Wolfram Alpha предоставит вам информацию о его пищевой ценности. Не стоит останавливаться на одном продукте – введите несколько, и инструмент сравнит их для вас.
Сложные вычисления
Wolfram Alpha идеально подойдет для вычислений, которые не по зубам калькулятору Google и многим другим вычислительным веб-сайтам. Здесь даже есть графики.
Где я?
Задайте вопрос о своем местонахождении, и Wolfram укажет его, использовав ваш IP адрес. Вы также можете ввести IP адрес, и инструмент расскажет о том, где его отыскать.
Отсчет дней до события
Хотите знать, сколько дней осталось до вашего дня рождения, любимого праздника или любого другого события? Просто попросите Wolfram напоминать вам об этом!
Создание пароля
Wolfram Alpha может создать случайный пароль и оценить, сколько времени потребуется, чтобы его взломать. Кроме того, вы можете установить правила, по которым будет генерироваться пароль.
Пьян ли я?
Вы выпили? Wolfram Alpha поможет определить, можно ли в вашем состоянии садиться за руль. Задайте вопрос относительно своей трезвости, и вы получите форму для предоставления более детальной информации.
Заполните все поля, и Wolfram подскажет, как вам лучше поступить: сесть за руль самостоятельно, вызвать такси или подождать. Более того, в одной из граф будет указано, через какое время уровень содержания алкоголя в крови достигнет разрешенного законом для управления автомобилем уровня.
Как часто встречается ваше имя?
Введите ваше имя и узнайте, насколько часто оно встречается, а также уровень его популярности в разное время (выраженный в виде графика). Введите два имени, и Wolfram сравнит их распространенность.
Индекс массы тела
Впишите в строку поиска «индекс массы тела», и Wolfram выдаст вам специальную форму. После того, как вы укажете свой рост и вес, программа выведет ваш индекс массы тела и укажет, находится ли он в пределах нормы.
Словесная викторина
Хотите отыскать слова, начинающиеся с определенной буквы или заканчивающиеся на заданное сочетание букв, а может вам интересно и то, и другое? Просто спросите об этом у Wolfram.
Это лишь некоторые задачи, которые может выполнять Wolfram Alpha. Введите в область поиска все, что вам интересно, и посмотрите, что произойдет.
Как вам нравиться использовать Wolfram Alpha? Оставьте свой комментарий!
Wolfram|Alpha, или Вычислительная Теория Всего
Проект Wolfram|Alpha создан знаменитым математиком Стивеном Вольфрамом на основе теории о вычислимости. Собственно, на этом построена вся сфера IT. Стивен посвятил идее вычислений более тридцати лет и создал два значимых проекта: Mathematica и Wolfram Alpha. Первый представляет собой систему компьютерной алгебры, а второй — базу знаний и набор вычислительных алгоритмов на основе первого.
Интересно, что Стивена в юности прозвали «маленьким Эйнштейном» — посудите сами: в 15 лет он опубликовал статью по физике элементарных частиц, в 17 — поступил в Оксфордский университет, а в 20 — получил степень доктора наук в Калифорнийском технологическом институте.
Wolfram|Alpha — это 8 миллионов строк кода из Mathematica, написанного с помощью экспертов из множества разных областей. Знания, которые там содержатся, больше напоминают ультрасовременную библиотеку. Но цель проекта значительно выше — демократизировать знания, быть авторитетным источником во всех областях, быть в состоянии вычислить ответы на конкретные вопросы не через поиск того, что было написано другими, а используя встроенные знания.
Поисковые системы развиваются в сторону семантической сети — вводят правила разметки, чтобы понимать структуру и суть текста, но Вольфрам пошел по другому пути — он «сам» собирает данные и не заставляет никого размечать свои страницы. Более того, другие страницы не требуются. Wolfram|Alpha серьезный инструмент для обработки информации, который способен соотносить разные данные в имеющейся базе и вычислять ответы на вопросы.
Вопросы, кстати, можно и нужно формулировать предельно просто — так, как они приходят в голову. Одна из задач (не самых простых) системы — интерпретировать все те странные выражения, которые люди вбивают в строку поиска.
В 2012 году статистика показывала, что с первого раза успешно обрабатываются более 80% запросов.
Многие задаются вопросом: сможет ли Альфа победить Google? Ведь система, созданная Вольфрамом, быстро дает точные ответы по несметному количеству вопросов. Однако нужно отдать должное, мнения и интерпретации, теории и истории вряд ли когда-нибудь перестанут интересовать общественность (впрочем, для этого теперь есть социальные сети). Рекомендую к просмотру выступление Стивена Вольфрама на TED, а пока постараюсь кратко передать его суть.
Wolfram|Alpha предоставляет новый тип вычислений, которые можно назвать вычислениями, основанными на знаниях. Их начальная точка — это не просто вычисление, а колоссальный объем встроенных знаний. И когда это происходит, меняется сама экономика доставки вычислений будь то в интернете или где-то еще. При помощи этого сервиса каждый может совершать открытия — причем как в точных науках, так и в творческой среде (например, в музыке).
Wolfram|Alpha находится в открытом доступе с середины 2009-го года и постоянно совершенствуется. Вполне возможно, в ближайшем десятилетии про помощи этой системы действительно будут совершены чудесные открытия или по крайней мере значительно пополнится багаж знаний миллионов пытливых людей 🙂 Согласно одной из теорий, Альфа является первым «огнем» семантической паутины — «новый интернет» будет основан на совершенно других принципах определения релевантности страниц веб-ресурсов.
От редакции: этот пост впервые опубликован в 2012 году и до сих пор входит в топ самых читаемых материалов журнала. Если у вас есть чем его дополнить, пишите в комментариях. По нашим правилам, более 50% доработки/обновления статьи позволяет сменить авторство (с указанием автора первой версии поста).
35 команд, которые наглядно покажут, в чем Wolfram Alpha круче Google
Придаем поиску информации в интернете феноменальное ускорение.
Один из главных недостатков традиционных поисковых систем — невозможность задать им вопрос на простом человеческом языке и получить конкретный ответ.
К примеру, нам надо выяснить какой город больше Пермь или Екатеринбург? Вводим запрос и получаем следующий результат:
Если захотим узнать, что получится в результате реакции двух химических веществ, то поисковая выдача будет состоять из сайтов с готовыми домашними заданиями для школьников и нам придется просмотреть несколько страниц, прежде чем мы получим нужную информацию.
А если мы спросим у поисковика «Кто больше лев или тигр?», то получим список ссылок на форумы, где обсуждается этот вопрос и никакой гарантии, что по ним найдется ответ.
То же самое относится к датам историческим событий, расположением стран на карте, калорийности продуктов, переводу римских цифр в обычные и математическим расчетам (хотя Google с недавнего времени отлично справляется с нахождением логарифмов и вычислением квадратных корней).
Все эти запросы заставляют нас тратить время и совершать лишние движения, которых могло не быть, если бы поисковик понимал, что мы имеем в виду и сразу выдавал нужную информацию, а не ссылки.
Известный программист и научный деятель Стивен Вольфрам потратил десятки лет на решение проблемы организации доступа к знаниям, имеющимся в руках у человечества, и в результате создал сервис, которые понимает вопросы, заданные на естественном человеческом языке и дает на них четкие и подробные ответы.
Wolfram Alpha — это гигантская экспертная система, запущенная в 2009 году. Доступ к ней организован на одноименном сайте. Ее оценили и внедрили в свою повседневную жизнь школьники, студенты, журналисты и ученые по всему миру.
Обращаться к системе можно также через Android.
Если быть точными, то Wolfram Alpha понимает не обычную речь, а формализованные команды, синтаксически идентичные естественному человеческому языку. Поэтому для эффективного использования этой системы необходимо иметь небольшую теоретическую подготовку.
Ниже мы познакомимся с самыми интересными из команд для Wolfram Alpha. C их помощью можно рассчитывать калорийность блюд по рецепту, моделировать химические реакции, сравнивать различные предметы между собой, решать кроссворды, узнавать какая погода была в вашем городе в этот же день 30 лет назад, конвертировать единицы измерения и многое другое.
Испытав в действии примеры из статьи, вы обучитесь основам использования Wolfram Alpha. Эти навыки, в перспективе, позволяет вам сэкономить значительное количество времени при поиске информации в интернете.
ЛИНГВИСТИКА
Переводим слово на иностранный язык
Переводим фразу на язык азбуки Морзе
Узнаем, на каких языках говорят в стране
Сравниваем два языка между собой
Узнаем как правильно называть число по-английски
Узнаем значение смайлика
Расшифровываем римские цифры
ИСТОРИЯ
Узнаем, какие события произошли между двумя датами
Смотрим на календарь за определенный год
Узнаем, что происходило с нашей планетой n-миллионов лет назад
Считаем сколько золотых олимпийских медалей у страны
ПИТАНИЕ
Узнаем энергетическую ценность продуктов
Узнаем содержание витаминов в продуктах
Получаем информацию о питательной ценности комбинации продуктов
100g carrot + 100g bananas + 200g cucumber
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
Получаем сведения об IP-адресе
Получаем информацию о сайте
Узнаем, как выглядит раскладка клавиатуры для определенного языка
Генерируем надежные пароли
generate a 60 characters password
Генератор штрих-кодов
ФИНАНСЫ
Получаем список самых дешевых моделей техники определенной категории
Конвертируем валюты
Измеряем инфляцию доллара
10000 current us dollars in 2010
ГЕОГРАФИЯ
Сравниваем погоду в разных городах
weather perm, chusovoy, ekaterinburg
Узнаем, какая погода была много лет назад
weather vorkuta january 1 2000
Получаем данные о климате города
Находим страну на карте мира
Получаем информацию о правящем президенте страны
Сравниваем численность населения двух городов
ЗООЛОГИЯ
Сравниваем животных между собой
АСТРОНОМИЯ
Узнаем положение планеты в конкретную дату
ХИМИЯ
Сравниваем химические элементы между собой
Получаем информацию о химической реакции
Рисуем 3D модели молекул веществ
ПРОЧЕЕ
Конвертируем единицы измерения
Сравниваем два самолета между собой
Где взять больше информации?
Выше была приведена лишь малая часть приемов использования Wolfram Alpha. Если в нашей подборке вы не нашли той команды которая вам нужна, то четко сформулируйте свой вопрос на английском языке и введите его в форму. Скорее всего, результат вас приятно удивит.
А по этим ссылкам можно найти дополнительные сведения по теме:
Главный вопрос Жизни, Вселенной и Вообще. Семантическая поисковая система Wolfram|Alpha
В ноль часов по Гринвичу 16 мая состоялся запуск первой всемирной семантической поисковой системы Wolfram|Alpha, разработанной под начальством британского физика и математика, гения Стивена Вольфрама.
От обычного поисковика Wolfram отличается повышенной разумностью: в ответ на поисковый запрос система должна не просто выдавать список сайтов, а догадаться, что имел в виду пользователь, и сгенерировать единственно верный ответ, отсекая всю постороннюю информацию. Иными словами, на запрос «сколько раз в год выходит журнал «Игромания»?» система не просто выведет список сайтов, на которых встречаются запрошенные слова, а сразу ответит — двенадцать. Конечная цель у Вольфрама скромная — систематизировать вообще все человеческие знания.
Wolfram: поисковик разумный
По адресу www.wolframalpha.com мы наблюдаем поисковую строку в оранжевой рамочке, довольно-таки стимпанковское определение computational knowledge engine («вычислительная машина знаний») и суровый минимум подсказок. Поисковик из Wolfram своеобразный: он не то чтобы ищет, а скорее суммирует уже известные ему конкретные факты. Наберите «от Лондона до Пекина» (на английском, русский язык система пока не понимает) и узнаете, что между двумя столицами 5071 миля или 8160 км, при средней скорости полета 890 км/ч вы проведете в воздухе 9 часов 15 минут, в Пекине живет 14,93 млн человек, что примерно в 2,01186 раза больше, чем в Лондоне, разница во времени составляет 7 часов и т.д.
Но найти, скажем, какая авиакомпания бережнее всего относится к багажу пассажиров или у кого вкуснее завтрак на борту, Wolfram не сможет: во-первых, это субъективные данные, во-вторых, они не заложены в систему. Зато с решением сложных уравнений, составлением экономических и статистических прогнозов и выстраиванием графиков Wolfram|Alpha справляется блестяще. Если школьникам удастся пронести на ЕГЭ по математике подключенные к интернету коммуникаторы, в этом году у нас все смогут поступать в МГУ. А если нет — Wolfram с легкостью подсчитает процент двоечников и отличников, составит динамическую таблицу успеваемости и спрогнозирует результаты ЕГЭ следующего года.
Большую часть знаний авторы вбили в систему вручную, выбрав из справочной литературы, а какая-то часть информации берется программой на лету из лент новостей, прогнозов погоды и биржевых сводок. Разработчики особо подчеркивают возможность задавать Wolfram вопросы простым человеческим языком, а не составлять поисковые запросы из специальных терминов, как в других поисковиках. Для этого в Wolfram задействовано множество алгоритмов из области компьютерной лингвистики.
В первые два дня после запуска Wolfram обработала 13,7 млн поисковых запросов (это примерно в двадцать раз меньше, чем обрабатывает Google за то же время, и в семь раз меньше, чем обрабатывает «Яндекс»). В Wolfram Inc. говорят, что запросы отличались «невероятным разнообразием», а в компанию прислали 27 000 полезных советов — иными словами, отметился каждый пятисотый пользователь. Впечатляет. К моменту написания этой статьи — за 13 неполных дней работы — Wolfram отщелкал 100 млн запросов (это половина «дневной нормы» Google). В то же время количество полезных советов и пожеланий разработчикам выросло всего до 55 000 — видимо, ажиотаж вокруг первого семантического поисковика начинает спадать.
Привет, человек!
А что, собственно, может предложить нам нашумевшая первая разумная поисковая система? Ну, у нее есть чувство юмора. Она честно отвечает на вопрос «Как тебя зовут?» («Меня зовут Wolfram|Alpha») и реагирует на слово «Привет!» («Привет, человек»), цитирует «Монти Пайтона» и песни Боба Дилана, говорит, что не любит, когда с ней «обходятся как с простой поисковой системой», объясняет, что живет в интернете и пока что знает только английский язык, а будучи перегруженной, притворяется компьютером HAL 9000 из фильма «Космическая одиссея 2001 года». Но это все так, милые шутки разработчиков, предназначенные для тех, кто первым делом спросит у новорожденной семантической поисковой системы, зачем цыпленок переходит через дорогу, сколько ангелов могут танцевать на кончике иглы и когда наступит Судный день.
Если попытаться использовать Wolfram|Alpha по прямому назначению — как, собственно, разумный поисковик, — быстро выяснится, что ни о каком полноценном общении с системой речи пока не идет. Элементарные сведения получать удобно — если ввести слово «Москва», покажут местоположение города на карте, численность населения, местное время, температуру и высоту над уровнем моря. Если ввести «самое высокое здание», Wolfram назовет Дубайскую башню, Си-Эн Тауэр, Останкинскую телевышку, Тайбэй 101 и Шанхайский всемирный торговый центр, посчитает их высоту и количество этажей. В то же время сложных вопросов система не понимает, а ее информационная база в 10 Тб выборочных данных, хоть и постоянно пополняемая разработчиками, после Google и «Википедии» кажется до смешного ограниченной.
Если абстрагироваться от рекламной шумихи, вспомнить про строгую научную ориентированность Wolfram|Alpha и немного повозиться с синтаксисом, можно добиться кое-каких результатов. Система может в считанные секунды решать абсолютно любые уравнения, подсчитывать калории, визуализировать самые разные числовые показатели, сравнивать разнородную информацию — спецификации различного «железа» или валовой национальный продукт России, США и Бразилии (если вам это вдруг срочно понадобилось — с графиком и таблицей конвертации валют!). Иными словами — на сегодня, да и, наверное, на ближайшие несколько лет, Wolfram|Alpha представляет собой странный гибрид атласа, каталога, справочника и программируемого калькулятора.
Кто такой Стивен Вольфрам? Стивен Вольфрам — сорокадевятилетний ученый-гений, родился в Лондоне. Фотографий в Wolfram|Alpha пока нет — видимо, для экономии серверных мощностей и минимизации трафика.
От Ньютона до Тьюринга
После буйства гиперссылок и иллюстраций Google очень нелегко смириться с таким математическим минимализмом. В теперешнем состоянии Wolfram — скорее любопытное явление, нежели потрясающее научное открытие, технологический прорыв и удобная для простого интернет-пользователя программа. Сами по себе идеи Стивена Вольфрама куда интереснее их реализации.
В начале восьмидесятых молодой выпускник Калифорнийского технологического института пришел к умозаключению, что наш мир хоть и устроен очень сложно, в его основе лежат очень простые закономерности — а значит, все происходящие в природе процессы могут рассматриваться как математические. Поиском этих простых закономерностей Вольфрам и занялся. В 1988 году он разработал широко известную в научном сообществе программу математических расчетов и визуализации Mathematica, а в 2002-м написал по итогам своей работы 1200-страничную книгу A New Kind of Science (аннотацию к ней на русском языке можно найти здесь: http://is.ifmo.ru/misc2/_wolf_annot.pdf).
Wolfram — дальнейшее развитие идей Вольфрама и логичное продолжение Mathematica. Мечта Вольфрама — построить систему, которая позволила бы человеку сопоставлять абсолютно любые данные для создания научных моделей и выявления закономерностей.
По мнению создателя, его семантическая поисковая система наверняка пришлась бы по вкусу Исааку Ньютону, Готфриду Лейбницу и Алану Тьюрингу. «Ньютон — первый, кто понял, что при вычислении закономерностей можно вообще не думать о человеческой логике. Ведь наша цель — не сделать точное компьютерное подобие человека, а найти ответы на вопросы мироздания». Лейбниц с его идеей единой всеобщей библиотеки и мечтой о создании логической системы для математического поиска истины очень близко подошел к Wolfram|Alpha. А Тьюринг в тридцатых годах разработал проект универсального компьютера. «Тьюринг очень удивился бы, если бы дожил до шестидесятых и до первых серьезных компьютерных приложений — текстовых процессоров. Он никак не предполагал, что компьютеры будут использовать не для сбора и анализа огромных массивов информации, а для редактирования текстов! Wolfram|Alpha — первый случай, когда идеи Тьюринга стали доступны массам. »
В научном мире Вольфрама, как и Тьюринга, недолюбливают — личные взаимоотношения, мол, закулисные козни, «моя книга слишком популярна». Зато его горячо поддерживают различные фантасты-полунаучники вроде писателя, математика и профессора информатики Руди Рукера.
Такие диаграммы Wolfram|Alpha строит, конечно, не на лету — все они взяты из профильных справочников и отсканированы под присмотром специалистов.
Без людей
Основная идея Вольфрама такова: начав с примитивных вычислений (закономерности роста кристаллов, окраски животных, строения листьев), можно построить точную математическую модель мироздания. Если провести грубый машинный поиск по всем доступным человечеству данным, то их окажется достаточно для того, чтобы воспроизвести все правила, по которым функционирует окружающий мир. Задав машине любой вопрос, можно будет мгновенно получить на него ответ, потому что машина будет знать абсолютно все. Wolfram|Alpha — только первый этап в строительстве монумента человеческих знаний на основе элементарных математических правил.
Проектом вычислительной машины знаний Вольфрам занимался с двенадцати лет — составлял списки всех научных констант и законов, которые только мог найти. Серьезно работать над семантической поисковой системой он начал три года назад, еще год назад ему пришло в голову, что из Wolfram|Alpha может получиться коммерческий продукт — сама система организации данных, их регулирования и пополнения, возможность мгновенной передачи ответов пользователям во всемирном масштабе. в 2007 году все это только-только стало возможным с финансовой точки зрения.
«На самом деле это не поисковый движок, а, так сказать, платоническая поисковая система, направленная на поиск вечных истин, которые еще никогда и нигде не были записаны. » — поясняет Вольфрам. Энциклопедисты пытались записать в книги все на свете, лингвисты — создать аналитический язык для точной передачи мыслей, а философы и ученые выстраивали универсальную теорию бытия. Но Вольфрам считает, что все эти попытки закончились неудачно: мыслителей подводила их слишком узкая специализация, человечество накопило слишком много знаний для того, чтобы с ними могли справиться один человек или даже целое поколение ученых. А Wolfram|Alpha может ответить на любой вопрос из любой области научного знания в течение секунды.
Многогранность Wolfram|Alpha поражает: даже сейчас это потрясающий инфографический справочник, который действительно делает специализированные знания доступнее и преподносит их проще.
Профессионалы
В законченном виде система Wolfram|Alpha должна давать немедленный и адекватный ответ на любой фактический вопрос, который можно задать ученому, экономисту, банкиру или другому эксперту. «Количество справочной литературы в мире ограничено. Каждый раз, когда я вхожу в библиотеку, я смотрю на полки со справочниками и стараюсь подсчитать, сколько из них мы уже загрузили в систему. Получается, что где-то 90% от общего количества. У меня в офисе лежит куча книг с закладками на страницах, где есть необработанные данные. День ото дня закладок и книг становится все меньше», — продолжает Вольфрам. Но одних книг мало — нужно мнение экспертов. Тут Вольфрам полагается на свои знакомства в разных научных сферах, приобретенные за годы работы в Калифорнийском технологическом университете, Принстонском институте перспективных исследований и Университете Иллинойса. «Каждое из выбранных нами направлений мы оцифровывали под присмотром приглашенного специалиста. Ведь в каждой научной сфере есть какие-то неписанные правила, без соблюдения которых научная ценность наших данных резко упадет».
Пока что главная проблема Wolfram|Alpha — семантическая. Неясен сам процесс перевода человеческих вопросов в компьютерный код. Не существует единого правила для понимания вводимых данных такого рода. В системе задействовано множество алгоритмов из области компьютерной лингвистики, но бесполезно пытаться угадать, какие из них лучше всего подойдут для поиска. Так что единственный выход — это открытое тестирование, составление огромного списка тестовых запросов и сопоставление его со списком всех возможных алгоритмов обработки.
Bing и Kosmix — одного поля ягоды: они предлагают альтернативные способы поиска в Сети для тех, кто либо экономит время, либо не знает, по каким принципам искать в интернете.
Другая паутина
С 2001 года независимо от исследований Вольфрама шла разработка «семантической паутины» под руководством директора Консорциума Всемирной паутины (World Wide Web Consortium, W3C) Тима Бернерса-Ли.
Цели у проекта во многом сходные — создание «мыслящего» интернета, системы данных, которые машины могут анализировать и сопоставлять без участия человека. Но средства реализации совсем другие: загружая информацию в Сеть, пользователи помечают ее специальными тегами, по которым роботы-поисковики находят нужные данные. Надо ли объяснять, насколько это ненадежная схема? Когда затронуты все сферы человеческого знания, когда информацию может выкладывать любой пользователь, невозможно говорить о создании единой системы и четких меток — хотя бы потому, что мнение у каждого свое. Уже в 2007 году сам основоположник концепции Бернерс-Ли назвал семантическую паутину несбывшейся мечтой и пришел к выводу, что наш с вами интернет в нее никогда не эволюционирует — технология нашла ограниченное применение в закрытых узкоспециализированных сообществах.
«Существование Wolfram|Alpha возможно лишь потому, что основная масса перерабатываемой нами информации чисто научная — химические формулы, соединения. — объясняет Вольфрам. — Такого рода данные не меняются, поэтому мы спокойны за фактику и можем целиком сосредоточиться на семантических алгоритмах». Впрочем, простые смертные тоже смогут выкладывать в Wolfram|Alpha данные: заполнив соответствующую форму и предоставив подтверждение того, что научная информация является достоверной.
Проблемы с инфраструктурой у разумного поисковика тоже есть, но с технической точки зрения Wolfram|Alpha куда менее требователен, чем тот же Google. Не нужно постоянно ползать по Сети и обновлять индекс сайтов, вычислительные мощности уходят на вычисление ответов и конвертацию введенных людьми данных в Mathematica-совместимые поисковые запросы. По словам разработчиков, для удовлетворения одного запроса сотня компьютеров Wolfram Inc. должна работать на полную мощность в течение доли секунды, — а всего у Wolfram|Alpha порядка 10 000 машин, разнесенных по пяти дата-фермам и работающих в параллельном режиме.
Google ориентирован на поиск по ключевым словам, Wolfram|Alpha — на вычисление и сопоставление информационных цепочек. В конечном счете из разумного поисковика должно получиться некое подобие грандиозной Excel-таблицы мирового знания, где что угодно можно сопоставить с чем угодно, в любой момент получить доступ к любым исходным данным, что ученым куда важнее ссылок на «Википедию».
Wolfram|Alpha — идеальный инструмент для поиска скрытых закономерностей, его ценность в исследованиях такого рода очевидна уже сейчас. Да и цель у Стивена Вольфрама благородная — поднять планку научных задач, с которыми может справиться обычный человек без специализированной подготовки, показать, что окружающий мир куда более постижим и предсказуем, чем кажется на первый взгляд.
Если Google — это всезнающий, но равнодушный библиотекарь, то Wolfram|Alpha — бесконечно терпеливый профессиональный ученый.
Даже самый разумный на свете поисковик не в состоянии понять живой человеческий язык, поэтому если хотите найти что-то в Wolfram|Alpha, то придется приноравливаться к особенностям его восприятия:
— Спрашивайте Wolfram|Alpha о конкретных вещах: не «польза от яблок и авокадо», а «1 авокадо 2 яблока калории».
— Задавайте вопросы, на которые есть объективный ответ: не «лучший президент в мире», а «президент России» (кстати, наберите и увидите ошибку).
— Wolfram|Alpha — это пока не суперкомпьютер Deep Thought из «Автостопом по Галактике», он не может высчитать ответ, который не заложили в него разработчики. Спрашивайте только о том, что доподлинно известно: не «численность монстров в озере Лох-Несс», а «количество ядерных боеголовок в мире».
— Wolfram|Alpha знает только общедоступные сведения: не «домашний адрес Александра Кузьменко», а «рабочий e-mail издателя «Игромании».
Кроме того, Wolfram|Alpha лучше понимает короткие предложения. Когда будете составлять запрос, используйте самые употребительные слова и расшифровывайте аббревиатуры, потому что они, как правило, многозначны.
Если бы блондинки умели пользоваться интернетом, они смогли бы рассчитывать диету с помощью Wolfram.
Хотя в концепции семантического интернета разочаровался даже ее создатель, Тим Бернес-Ли, разработка «разумных» поисковых машин для массового пользователя продолжается. Так, 29 мая этого года Microsoft запустила в США свою версию семантического поисковика, якобы основанного на новых алгоритмах обработки информации, — Bing.com. Это куда менее научный, зато куда более простой, обывательский вариант Wolfram|Alpha. Если коротко, задача Bing — максимально сократить количество действий, которые совершает ищущий в Сети человек, и сделать интернет более понятным и упорядоченным.
Скажем, если вы хотите купить фотоаппарат, наберите в строке поиска «цифровые фотокамеры», и Bing послушно разложит найденную информацию по полочкам: эта камера самая дешевая, эта снимает быстрее, вот эту, по отзывам покупателей, проще всего освоить, здесь экранчик небольшой (близоруки? не покупайте!). То же относится к магазинам, ресторанам, парковкам. Как объективная и достоверная информация будет отфильтровываться от субъективной и недостоверной, не слишком понятно, но даже если Bing.com провалится как поисковик, у него есть все шансы стать мощнейшим рекомендательным каталогом.
Наконец, — и тут Microsoft не без удовольствия вставляет шпильку своим конкурентам — считается, что некоторые поисковики упустили возможность разнообразить пользовательский интерфейс (это про Google), а некоторые чересчур его усложнили (это про Yahoo!). В Bing.com, который со временем заменит не слишком популярный Microsoft Live Search, интерфейс сделают очень гибким, цвета — яркими. В Microsoft надеются, что это поможет Bing выйти на второе место, потеснив Yahoo!. А там и до Google недалеко. В то же время в одном из ранних обзоров, опубликованных на Wired.com, отмечалось, что интерфейс Bing чересчур запутан, а многие полезные функции запрятаны глубоко в недра сайта.
Интересно, что некоторые предлагают расшифровывать Bing как Bing Is Not Google («Bing — это не Google!»). В Microsoft по этому поводу отшучиваются и говорят, что «bing» — это всего лишь звукоподражание. Представляете звоночек, который раздается, когда приезжает лифт? Задумывалось, что этот звук ассоциируется у людей с завершением чего-либо (поиска) или доставкой (письма).
Пока Bing работает только в США, но третьего июня этого года его собирались запустить по всему миру — бросайте журнал и бегите пробовать!