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이번 주 초에 저는 Conrad Wolfram이 TEDxBrussels 컨벤션에서 연설하는 것을 들었습니다. 인기 있는 수학 회사의 큰 영향력을 행사하는 그 남자는 학교에서 컴퓨터 지원을 하는 것이 부정 행위로 간주되어서는 안 된다고 주장했습니다.
Mathematica 및 Wolfram Alpha와 같은 계산 지원.
사실로, 쇠퇴 이러한 쉽게 사용할 수 있는 도구는 부정 행위입니다. 이 토론은 교육에 대한 재고로 이어질 것입니다. 자동차를 운전하려면 자동차를 만드는 방법을 알아야 합니까? 실제로 우리는 무엇을 배우고 있습니까?
설명을 위해 이 토론을 저장하지만 Wolfram의 데모 볼프람 알파 눈이 번쩍 뜨였다. 많은 분들과 마찬가지로 저도 전에 이 '계산 지식 엔진'을 읽고 사용해 본 적이 있습니다. 대부분의 사람들처럼, 나는 그것이 할 수 있는 것의 절반도 알지 못했습니다.
이 기사에서 나는 구성 요소를 구성하는 세 가지 가장 중요한 측면에 대해 조명하려고 노력할 것입니다. 볼프람 알파 지식 엔진. 이 기사의 끝에서 검색 무기고에 Wolfram Alpha를 추가했다면(최근에 했던 것처럼) 내가 성공했다는 것을 알게 될 것입니다.
데이터 집계
내가 읽은 대부분의 기사에서 가장 큰 초점은 Wolfram Alpha의 '직관적으로 액세스 가능한' 지식 데이터베이스에 있습니다. 삼키기 쉬운 단어로 말하면 관련 정보의 여러 페이지를 탐색할 필요 없이 주제에 대한 관련 사실을 쉽게 가져올 수 있음을 의미합니다. 이것은 Guy McDowell의 이전 기사인 Wolfram Alpha - A Step Closer to Star Trek's Computer에서 매우 잘 설명되어 있습니다.
사이트에서 이름, 날짜, 도시 또는 회사를 입력하면 사실 목록이 나타납니다. 예를 들어, 특정 날짜를 입력한 후 Wolfram Alpha 지식 엔진은 오늘의 시차, 현재 연도의 날짜 위치, 날짜 준수(주요 및 경축 포함), 3월 23일의 이벤트(기념일 및 사망 기사) 및 심지어 달의 위상.
회사 이름을 입력하면 다른 정보의 홍수가 발생합니다. 재무 정보 및 최근 수익과 같은 명백한 정보뿐 아니라 다양한 주식 예측 모델과 같은 예상치 못한 숫자 및 데이터 시각화도 많이 볼 수 있습니다.
Wolfram Alpha가 제공하는 이 직관적인 데이터베이스는 물론 매우 중요하지만 그것이 전부는 아닙니다.
수학적 초능력
물론. Wolfram Alpha에는 수학적 초능력이 있습니다. 그리고 왜 우리를 놀라게 해야 합니까? 결국 Wolfram Research는 수학적 컴퓨팅 개발에 전념하고 있습니다. Google과 마찬가지로 Wolfram Alpha는 간단한 수학 방정식을 풉니다. 1 더하기 1은 2와 같습니다. 그런 종류의 것입니다. 그러나 Wolfram Alpha는 계산에서 Google보다 조금 더 나아갑니다.
입력 'x^2 sin(x/2)/(x-3)', 그렇지 않으면
, 함수를 몇 가지 다른 척도로 표시하고 대체 형식, 근, x=0에서 급수 확장, x=∠에서 무한 적분, 급수 표현 등을 표시합니다. 해당 기능을 파생하는 방법을 알고 싶으십니까? 버튼을 눌러 단계별 설명을 확인하세요.
제곱 역코사인 함수의 테일러 급수, 'acos(x)^2의 급수'를 요구해도 Wolfram Alpha는 우리를 실망시키지 않습니다. 그것이 무엇을 의미하는지 모른다면 걱정하지 마십시오. 그것이 굉장하다는 것을 알아두십시오. 그리고 그것은 한계도 아닙니다.
당신은 이미 짐작했습니다. Wolfram Alpha의 수학 능력은 완벽한 숙제 도구입니다.
데이터 결합
따라서 Wolfram Alpha는 데이터 집계의 대가입니다. 수학의 슈퍼히어로이기도 하다. 그러나 Wolfram Alpha를 정말 믿을 수 없게 만드는 것은 세 번째 측면입니다. 연결할 수 있는 지식 엔진입니다. 이것은 우리가 인간에게 가르치려고 하는 기술입니다. 정보의 한 조각을 가져 와서 다른 정보와 관련시킵니다. 이것을 사실 및 수학적 기량의 데이터베이스와 결합하면 Wolfram Alpha가 있습니다.
이것이 의미하는 바는 무엇입니까?
예를 들어, 'Steve Jobs가 태어난 날 날씨는 어땠나요?'라고 입력하십시오. Wolfram Alpha는 먼저 Steve Jobs의 생일을 찾은 다음 이를 날씨 기록에 연결합니다. 원하는 경우 더 구체적으로 만들 수 있습니다. '스티브 잡스가 태어난 날 벨기에의 날씨는 어땠나요?'
이러한 수학적 능력도 고려하고 싶습니까? 예를 들어, Wolfram Alpha에 'Apple과 Microsoft 비교'를 요청했습니다(아래 스크린샷 참조). 또는 자신을 처벌하고 싶다면 'MakeUseOf.com과 eBay.com 비교'를 요청하십시오.
이 세 가지 기술을 결합하면 한 가지 제한 사항이 있습니다. 나만의 상상. 볼프람 알파 검색 엔진의 미래를 보여줍니다. 그리고 우리는 이제 전 세계를 장악하는 컴퓨터에 한 발짝 더 다가섰습니다.
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저는 벨기에에서 온 작가이자 컴퓨터 과학 학생입니다. 좋은 기사 아이디어, 책 추천 또는 레시피 아이디어로 언제나 호의를 베풀 수 있습니다.
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