Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
TR_Lektsiya.doc
Скачиваний:
109
Добавлен:
19.02.2016
Размер:
3.09 Mб
Скачать

Заключение

Направления развития средств защиты намечены, перспективные технологии информационной безопасности определены… Пожалуй, информационная безопасность — это единственная область современных технологий, в которой год от года наблюдается заметный рост. В остальных сегментах рынка ИТ бывают взлеты и падения, а эта область все время «на коне». Как показывают исследования компании Gartner, инвестиции в сетевую безопасность растут независимо от масштаба компании — это правило действует и для предприятий, насчитывающих 10 сотрудников (здесь рост наибольший), и для гигантов со штатом в несколько десятков тысяч человек. Причем важность средств информационной безопасности понимают все — от руководителя компании до руководителя информационной службы. Если в 2002 году угроза нарушения информационной безопасности компании не входила в бизнес-приоритеты CEO компаний по всему миру, то в 2003 году эти опасения поднялись уже на 12 место, а в 2004 году — на первое (!). Понимание всей важности данной темы руководством позволило CIO также сделать ставку на технологии информационной безопасности. В 2005 году эта область стала номером один в числе выбранных приоритетных технологий, а снижение информационных рисков (повышение защищенности, обеспечение непрерывности бизнеса и т. д.) — главной инициативой CIO большинства компаний.

-------------------

Что нас ждёт в будущем: процветание или прозябание?

Не каждый умеет танцевать под музыку грядущего. Станислав Ежи Лец

Я хотел бы в этой статье изложить свои мысли о том, что нас ждёт в будущем, вкратце рассказать о новых технологиях, которые уже на пороге и вот-вот разразят новую революцию в мировом сообществе. Я думаю, что разумнее будет начать с описания новых технологий, а уж потом поразмышлять о грядущем.

Молекулярные компьютеры

Молекулярная вычислительная техника является одним из вариантов развития компьютерной индустрии в будущем. Элементы этой техники в сотни раз будут меньше нынешних кремниевых аналогов. Сегодня можно сказать, многочисленные технологии уже отработаны, создание же жизнеспособного прототипа молекулярного компьютера остается пока мечтой.

Искусственный интеллект

Это, на мой взгляд, одно из самых интересных, перспективных и загадочных направлений будущего. Вы только представьте себе как это интересно – машина, способная мыслить как мы. Одна только мысль об этом заставляет нас задуматься о будущем всего человечества. Ведь ИИ – это очень опасная штука!!! Я считаю, что если человечеству удастся создать ИИ, то тогда кинофильмы «Матрица», «Терминатор» и им подобные станут реальностью.

Начало эры искусственного интеллекта приходится на середину прошлого века, когда Алан Тьюринг в своей работе "Может ли машина мыслить?" (оригинальное название - Computing Machinery and Intelligence) сформулировал критерий интеллектуальности, который до сих пор остается основным определением этого понятия.

Поистине, всякое стремление сформулировать четкое определение понятию "интеллект" обречено, оттого что нам не знакома природа интеллектуальности. Попробуйте спросить себя – «Является ли собака интеллектуальным существом» - здесь ответы будут неоднозначными. Единственное действительно интеллектуальное существо, в котором нельзя сомневаться - это человек. Именно из-за этого для определения интеллектуальности компьютерной системы её нужно сравнивать с человеком. Давайте обратимся к энциклопедии и посмотрим, как дать чёткое определение ИИ. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, раздел информатики, включающий разработку методов моделирования и воспроизведения с помощью ЭВМ отдельных функций творческой деятельности человека, решение проблемы представления знаний в ЭВМ и построение баз знаний, создание экспертных систем, разработку т. н. интеллектуальных роботов.

Нейронные сети

В последнее время все чаще стали говорить о нейронных сетях. Развиваются целые сегменты математики, изучающие нейронные сети, я даже слышал, что в некоторых университетах появился новый предмет - "Основы нейронных сетей". Что же такое нейронные сети, где и как они применяются?

Я думаю, значит, я существую…

Ещё создатели первых компьютеров хотели научить свои детища "мыслить" – это было не что иное, как попытки создания искусственного интеллекта. Но, как же вынудить железо думать и мыслить? Самым легким вариантом является перерисовка по образу и подобию человека, конкретнее - его мозга. Ну что ж, давайте, разберемся, как же устроен наш с вами мозг.

Наша нервная система состоит из нейронов - тех самых нервных клеток, которые "не восстанавливаются". Нейроны связывают нервные волокна, а те в свою очередь нервные импульсы. Все "мыслительные" процессы в человеческом организме реализованы как передача электрических импульсов между нейронами.

Ну и естественно нужно разобраться, как устроены нейроны? Нужно опять обратиться к умной книжке – энциклопедии. Нейрон (от греч. neuron — нерв), нервная клетка, состоящая из тела и отходящих от него отростков — относительно коротких дендритов и длинного аксона; основная структурная и функциональная единица нервной системы. Нейроны проводят нервные импульсы от рецепторов в центральную нервную систему (чувствительный нейрон), от центральной нервной системы к исполнительным органам (двигательный нейрон), соединяют между собой несколько других нервных клеток (вставочные нейроны). Взаимодействуют нейроны между собой и с клетками исполнительных органов через синапсы. Чтобы понять, что такое синапс, представь себе небольшой переходник, соединяющий коннекторы разных типов. Синапс - это и есть тот самый переходник, соединяющий дендриты нейрона с аксонами других нейронов. Еще одна функция синапса - это усиление сигнала. Множитель увеличения силы импульса принято называть весом синапса. Теперь давайте разберемся с самой нейронной сетью. Нейронная сеть - это набор соединенных между собой нейронов. Функции всех нейронов сети постоянны, а веса и параметры (импульсы) могут изменяться. Нейронная сеть имеет внешние входы и внешние выходы. Мы передаем сети информацию на внешние входы, а получаем преобразованную сетью информацию на внешних выходах. Выходит, что задача нейронной сети - это преобразование одного вектора в другой, причем в процессе преобразования принимают участие все нейроны сети. Ясно, что сейчас мы говорим о математической нейронной сети, а не биологической. Концепция нейронной сети заключается в выборе архитектуры сети и подборе весов сети. Подбор весов - это обучение сети. Получается, что нейронные сети - это нечто среднее между центральным процессором и человеческим мозгом. Но почему же главенствующую роль занимает компьютер, все дело в том, что при создании сети не используется ни одна живая материя и все основано только на математической модели.

Квантовый компьютер

Квантовый компьютер - это система из нескольких (возможно, из довольно большого числа) кубитов. Эти компьютеры призваны преподнести всёму человечеству новые принципиально новые алгоритмы, присутствующие только на бумаге. Самым важным плюсом такого компьютера является его огромная скорость решения различных задач, к примеру, этот компьютер можно использовать для расшифровки такой «идеальной» криптосистемы как RSA.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]