Memperluas batas pemikiran komputasi dengan Bahasa Wolfram

Neuron

Stephen Wolfram telah mengerjakan paradigma bahasa komputasi selama hampir tiga puluh tahun. Produknya terkenal di kalangan ilmiah dan teknik. Mathematica perusahaan pertama kali dirilis pada tahun 1988, dan dalam inkarnasi terbarunya adalah mesin komputasi yang sangat kuat, sekarang berdasarkan Bahasa Wolfram. Bulan lalu pada keynote South by Southwest, dia memberikan demo panjang yang menyoroti banyak hal yang dapat Anda lakukan dengan bahasa Wolfram. Wolfram sekarang bertujuan untuk menjembatani kekuatan mesin komputasinya ke simpanan data yang sangat besar yang ada di Internet.

Pikirkan ide ini sebagai API tujuan umum yang sangat kuat yang dapat memanfaatkan banyak informasi di Internet, dan menggunakannya dengan cara yang sangat kreatif. Tidak seperti API Web lainnya, Anda tidak perlu mempelajari REST atau JSON dan JavaScript atau C #. Sebaliknya, ini adalah bahasa berbasis fungsi yang sangat mirip dengan bahasa Inggris, dirancang untuk orang yang relatif normal yang mungkin tidak tahu banyak tentang pengkodean.

Wolfram's Alphadiperkenalkan pada tahun 2009. Perusahaan menyebutnya sebagai 'mesin pengetahuan komputasi', dan menggunakan kekuatan komputasi Mathematica dan sumber data Internet untuk menemukan jawaban atas berbagai macam pertanyaan. Alpha adalah kekuatan di balik kueri tertentu yang dapat Anda tanyakan pada Siri Apple, S Voice Samsung, dan Bing dari Microsoft. Sumber data dikurasi dari data terstruktur di situs publik dan komersial, sepertiCIA World Factbook,Wikipedia, DanDow Jones.



Bahasa Wolfram adalah penyempurnaan dan evolusi dari fungsionalitas yang dibangun ke dalam Mathematica dan Alpha. Pada dasarnya, bahasa Wolfram adalah rasionalisasi dan penyederhanaan dari banyak fungsi yang mendasari produk ini, 'membuat pengetahuan dunia dapat dihitung', saat mereka mempromosikannya. Ini relatif tidak terstruktur, dalam arti bahwa Anda dapat menggunakan suatu fungsi dan beberapa parameter sederhana dan menghasilkan beberapa hasil yang sangat rinci - hal seperti itu akan membutuhkan banyak pemrograman di platform lain.

Berikut ini beberapa contohnya. Fungsi ini menghasilkan peta grafik dengan radius sepuluh mil dari Austin, TX:

Peta Wolfram

Kueri untuk 'Van Gogh Artworks' di Alpha menghasilkan fungsi ini:

Pertanyaan Wolfram

Dan permintaan berikutnya untuk 20 gambar pertama dari hasil di atas akan menghasilkan ini:

Pertanyaan Wolfram Van Gogh

Bagi siapa pun yang tahu cara menulis kode, mudah untuk melihat bahwa ada beberapa fungsi tingkat tinggi di sini yang melakukan banyak pekerjaan yang mungkin memerlukan pembelajaran beberapa API untuk mendapatkan data ini, dan mungkin juga memerlukan banyak kode lain untuk memanipulasi Itu. Bahasa Wolfram menghadirkan fungsi komputasi yang sangat kuat untuk digunakan pada berbagai macam data Internet yang dikurasi. Itu tidak sempurna. Ia bekerja dengan baik dengan data faktual dan historis, bukan informasi yang membutuhkan nuansa untuk dianalisis dan dipahami. Tapi itu memang menawarkan kemampuan untuk berinteraksi dengan dan memanipulasi berbagai macam data dan komputasi, berurusan dengan kumpulan data grafis, ilmiah, keuangan, medis geografis, dan bahasa.

Pendidikan adalah salah satu penerapan yang jelas. Wolfram ingin menghadirkan kekuatan bahasa dan pemikiran komputasi ke sekolah. Perusahaan ini bekerja di Lab Pemrograman Wolfram, sebuah situs gratis di Web yang dapat mengajari anak-anak (dan juga orang dewasa) kemampuan bahasa dengan cara yang menyenangkan. Mengingat banyak anak saat ini tidak tertarik pada mata pelajaran matematika dan sains, ini bisa menjadi cara yang baik untuk memperkenalkan mereka pada kekayaan informasi di luar sana dan bagaimana menggunakannya dengan cara baru. Dalam hal ini, versi awal bahasa Wolfram dikirimkan diRaspberry Pi- membantu memajukan tujuan yayasan Raspberry Pi dalam mendorong pendidikan dalam komputasi dan apa yang dapat Anda lakukan dengan komputer berukuran kartu kredit yang sangat terjangkau.

Selama perbincangan, Wolfram juga menyoroti kemampuan bahasa alami Alpha yang kuat. Misalnya, mengucapkan atau mengetik 'pesawat di atas kepala' menghasilkan daftar penerbangan maskapai di atas langit Austin pada saat itu dengan koordinat GPS. Meskipun kami telah memiliki pengenalan suara di mobil dan komputer selama beberapa tahun, kemampuan untuk berinteraksi dengan komputer dengan kata-kata yang diucapkan telah menjadi semacam Cawan Suci. Siapapun yang telah melihat 2001: A Space Odyssey akan mengingat HAL, komputer yang serba tahu dan cerdas. Alpha bukanlah HAL, tetapi bahasa Wolfram sedang meletakkan blok bangunan untuk mendapatkan obat mujarab itu, dengan memiliki fungsi bahasa terpadu yang sangat kaya yang mampu memanipulasi dan memproses semua jenis data dari Internet.

Salah satu konsep pendorong di balik bahasa Wolfram adalah Pemrograman Simbolik. Dalam Pemrograman Simbolik, seperti yang dikatakan Wolfram, 'apapun bisa menjadi apapun', dan apapun dapat dihitung dan dimanipulasi. Dia menunjukkan beberapa contoh penggunaan fungsi Wolfram pada bilah geser UI dan gambar planet Jupiter. Konsep pemrograman simbolik telah digunakan dalam kecerdasan buatan (AI) selama bertahun-tahun, dan bahasa pemrograman LISP, mungkin bahasa simbolik pertama, berasal dari tahun 1958. Wolfram juga menggabungkan beberapa kemampuan AI dalam bahasa tersebut. Dia menunjukkan fungsi 'ImagIdentify' dengan benar untuk mengidentifikasi gambar pisang. Di latar belakang, Alpha menggunakan fungsi pengenalan pola Mathematica pada file gambar JPG.

Tujuan Wolfram dengan bahasa adalah untuk memodelkannya dengan cara manusia menggunakan bahasa. Seperti yang dia catat, bahasa itu unik untuk spesies kita, begitulah cara kita berhubungan dengan hal-hal di dunia kita. Bahasa bersifat simbolis; kami menggunakan kata-kata dan frasa dan untuk mewakili hal-hal yang nyata dan abstrak. Membangun model untuk memungkinkan komputer melakukan hal yang sama seperti manusia adalah ambisi hidupnya, dan tentu saja itu adalah pencapaian yang layak.

Copyright © Seluruh Hak Cipta | 2007es.com