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2019-02-01 19:05:14 发表评论

不过那时,ProjectMAC的资金已经更加充裕了,高斯珀终于在这里找到了一份工作。在这里工作,他几乎用不着调整自己的任何习惯,因为在Adams工作期间,他每天晚上使用的就是第9层的这台PDP-6计算机。

这些特性也解释了为什么科学家们早在20世纪20年代便开始研究国际象棋棋手。当时,三名德国心理学家开始合作研究大师们是不是拥有超群的记忆力。有意思的是,结果表明他们没有。虽然大师们在头脑中储存棋局的效率惊人,但是他们的回忆能力相当一般。还有一个更近的研究跟我们的关注点尤其相关。佛罗里达州立大学(FloridaStateUniversity)的尼尔·查尼斯(NeilCharness)带领一支研究小组对国际象棋棋手的训练习惯进行了长达数十年的调查,并在2005年发表了结果。在整个20世纪90年代,查尼斯的团队一直在报纸上投放广告并在棋赛上分发传单,寻找有排名的棋手参与他们的项目。他们最终调查了全世界400多名棋手,目的是搞清楚为什么有些人下得比其他人好。每名棋手都填写了一份表格,提供自己学棋的详细经历。大体上,受访者们被要求重建一个时间线来还原他们成为国际象棋棋手的过程:几岁开始下棋,每年接受过何种训练,参加过多少场比赛,是不是有教练指导,指导的程度,等等。

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对美国很多大跨国企业而言,大数据管理创新产品只是其现有数据管理软硬件产品链的一个自然延伸。更多的软件企业则审时度势,在适应市场潮流的同时,顺势推出各种大数据管理解决方案。对中国企业而言,这两方面相对都比较欠缺,传统的数据管理市场往往为跨国企业如IBM、甲骨文、SAP、微软和爱森哲等企业所垄断。与此同时,有些政府机构、企业所拥有的大数据由于其所牵涉的信息比较敏感,涉及国家安全议题等原因,无法让这些传统的跨国企业管理其大数据。然而在商业数据运用领域,由于自身的缺陷,许多企业不得不倚仗这类跨国企业数据管理供应商来管理其大数据。谢文先生2013年把这种现象归纳为中国信息技术时代的“大数据殖民地”。虽然这是一个富有争议、吸引眼球的话题,但确实值得引起社会、政府、企业和创业家的高度重视。这些挑战要求中国企业必须快速研发自己的大数据专属管理软件并转型成为大数据解决方案供应商。

最后,也就是在1975年,CommunityMemory项目一群筋疲力尽的理想主义者终于坐了下来,考虑是否还要继续下去。这一年既热闹又累人。李·费尔森斯坦后来认定,这个项目“指出了哪些事情能够去做。它指明了方向。”但是李·费尔森斯坦和其他人都认为这个项目如果按照目前的状况继续下去的话“风险太大”。他们为此投入了太多的技术和感情,最后却看到它经过一系列令人沮丧的失败以及不时的系统崩溃后逐渐淡出人们的视线。后来大家一致决定,这一实验暂时搁置一段时间。毕竟,这是一个伤心的决定。“我们正处在发展的关键时刻,可一切突然停止了,”朱迪·密尔顿后来说,“我们对‘CommunityMemory’的感情就像罗密欧对朱丽叶的感情一样——它是我们的另一半灵魂。突然之间全没了。含苞待放的花朵被剪掉了。”

萨姆森自豪地向DEC演示了这个音乐编译器,它可以发布给任何需要的人。其他人会使用他的程序,这让他深感骄傲。负责编写新汇编程序的团队也有同样的感受。比如,他们很愿意将记载着程序的纸带放入抽屉,这样任何使用这台机器的人都可以获取程序、尝试改进它、压缩其中的若干条指令或添加一些功能。如果DEC请求他们提供这个程序以便给其他的PDP-1拥有者使用,那他们会觉得很荣幸。版税问题从来不在他们的考虑之内。对于萨姆森和其他黑客来说,使用计算机是他们的乐趣,他们甚至愿意为此付费。而在计算机上每工作一小时所获得的1.60美元的“巨款”是额外的奖励。至于版税,软件难道不更像是给这个世界的礼物吗?它本身不就是奖励吗?黑客的观点是让计算机更为实用,让用户更高兴地使用它,让计算机的趣味性吸引人们使用它、研究它并最终破解它的奥秘。如果你编写出了一个优秀的程序,那么你就是在建立一个社区,而不是研究出一个产品。

在完成博士论文,成了一名遗传学博士后,萨贝蒂继续开展研究工作,而且还要兼顾自己的医学博士项目。因此,她乘坐地铁往返于哈佛和麻省理工之间,在两所学校共同拥有的布罗德研究所(BroadInstitute)与著名遗传学家埃里克·兰德(EricLander)一起开展研究。正是在这期间,她的想法(用统计分析来寻找近期人类进化的证据)开始有了成果,并于2002年在《自然》(Nature)杂志上发表了一篇学术论文,它的标题听起来不怎么吸引人:《从单倍型结构检测人类基因组的近期正向选择》。

·由于大数据技术及其应用对政府而言还是新事务,政府的技术部门里往往缺乏大数据人才,政务大数据项目往往需要外部大数据企业来设计和实施。在这种情况下,会造成个别企业为了自身商业目的,在不完全了解政务业务需求的前提下,有意无意地误导和扩大政务大数据项目适用范围和投资规模,最终使得政务大数据创新完全由技术来驱动,造成浪费和低效。为了避免这种情况,政府项目主管应该多做客观市场调研,搞清大数据项目可能给各部门业务和公众服务带来的好处,首先从哪些地方入手,需要哪些或哪种数据,自身目前的信息技术资源如何等,再考虑和决定选择何种技术。最关键的注意点是大数据服务创新要由政务需求主导,大数据技术只是实现和满足需求的工具和手段。

百度疾病预测于2014年7月上线,得到准确的预测结果至少要一年以上的数据积累,才能与实际情况相比较,以得出客观判断,我们可以利用几个相关的预测结果来预估这种疾病预测的算法是否合理、可靠。百度世界杯足球预测功能在2014年世界杯期间推出,从已经发生的结果来看,百度预测德国队获得最后胜利的准确率超过了微软和谷歌等世界高科技领军企业,赢得举世瞩目,这说明其对数据收集和深度学习算法的能力在预测世界杯方面已超过了对手。

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还有一位同样出众的黑客,他也用与众不同的方式掌握了PDP-1计算机。他的口才比格林布莱特好,他能够更加有条理地讲清楚计算机是如何改变了他的生活以及可能怎样改变所有人的生活。这名学生就是比尔·高斯珀。他比格林布莱特早一年进入MIT,但迷上PDP-1计算机的时间却比格林布莱特晚。高斯珀身材消瘦,五官特征和鸟类相近,戴一副既厚且大的眼镜,褐色的头发又脏又乱。虽然其貌不扬,但是只要跟他有过短暂的接触,你一定会相信这个人的聪明才智绝对可以将事物之间的微妙关系(包括他自己的五官面貌)处理得井井有条。他是一个数学奇才。可以说,研究数学(而不是系统)的愿望使他对计算机产生了兴趣。格林布莱特和其他才华横溢的以研究各种系统为目标的学生们现在已经建立了一个全新的ProjectMAC项目,这些人就好像长机,而高斯珀则在很长的时间内扮演他们的僚机,两者相辅相成,翱翔长空。

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李·费尔森斯坦后来这样描述当时的场面:“他说,‘嘿,我来做给你们看……’我们竖起耳朵听他对我们说的每句话,不折不扣地照办。有大约6个人围在桌子旁,把手放到桌子上。他也把手放到桌子上,眯着双眼说‘咱们开始吧’。桌子竟然真的向上抬起了大约1英尺!这个动作是那么和谐顺畅,就像一个正弦波那样优美。大家一点没有感觉到沉重。事情就这么发生了[8]。”

[5]Honeywell,著名电子安防产品制造商和服务商。

肯·威廉姆斯仍然是SierraOn-Line公司的董事长。公司在发展过程中,经历了起起落落,但是,它和自己成功的竞争对手Br?derbund公司一样(而不像已经破产的Sirius公司),规模更大了,奥克赫斯特总部现在已经有员工700人。Sierra公司在1992年上市。肯·威廉姆斯也已跻身千万富翁之列。而且,Sierra公司投资了几百万美元组建交互式电脑游戏网络。AT&T购买了公司的20%的股份。罗伯特·威廉姆斯是Sierra公司最受欢迎的游戏设计师,他的《国王秘史》系列3D图形冒险游戏广受好评。

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永远也找不到像他们这代人一样的黑客了。每次他看到新一代的黑客自由地使用AI实验室的电脑时,斯托曼都会意识到这一点。他们似乎并不像前辈一样非常愿意或渴望沉浸在黑客文化当中。以前人们似乎觉得开放系统是对用户的一种邀请,让他们可以开发一些有用的程序,学习知识,最终可能会成为真正的黑客。但是现在,这些新用户却不能处理好这种自由度,他们总是浏览开放系统中的文件。斯托曼承认“外部用户对电脑的干预越来越多,越来越多的人喜欢盗用别人的电脑系统,当然,其他用户也会在别处修改你的文件,而你对此毫无办法,每5分钟就会受到一次攻击。像以前那样成长起来的人越来越少了,其实,人们都知道以前的成长之路是可行的,而且是合理的。”

1966年,当大卫·塞维亚第一次乘电梯来到科技广场大楼的9层时,AI实验室正在神圣的“黑客道德”的统领下运转着,它简直就是一扇黑客社区的橱窗。通常,黑客们在享受了一顿中国菜大餐之后就会来到这里,在PDP-6计算机上做着对他们来说是世界上最重要的工作,一直到东方发白。他们拿着打印出来的材料和自己的笔记一会儿溜到这边看看,一会儿又踱到那边瞅瞅。看见有人正在用着终端,就过去指手画脚一番,或者对其他程序员的编程技巧称赞几句。显然,这个实验室中最重要的就是合作精神以及对钻研技术共同拥有的一种使命感。黑客们对技术问题总有一股打破沙锅问到底的劲头,因此大卫·塞维亚一见到这些人,就非常渴望和他们共事。

在经过数月的评估和争论后,到2013年春天,企业高层终于决定放弃原来的老数据库平台和VMS大型机,采用时下流行的、开放源代码基础上的文本数据库。所有数据逐步转入MonoDB的NoSQL数据库,同时更新50多个服务器、10多个超级硬盘和6个节点。在彻底解决了同时存储140亿条各种格式的数据(规则/非规则)、7亿辆汽车资料这个头疼的问题之际,其新的数据库系统性能得以大大提升。这反映在一系列方面,诸如数据备份速度、自动存储、灵活的索引支持、强大便捷的搜索功能和即时系统更新等各项指标都有了大幅度的提升。如今,Carfax从7.6万个数据源获得的海量二手车数据,无论格式如何,都可以先直接丢进这个新的、超大型数据库系统里。他们接着再对元数据进行清理、整合、重构、重新定义、分门别类、建立新老数据间关联关系,然后把所有大数据储存在五个出租场地、跨区域的超大型数据(存储)中心,以便进行下一步的数据分析、管理和产品设计。这五个大型数据中心里,其中两个做内部数据支持,其他三个中心则对外支持企业和个人用户市场。他们同时还额外租用了一个第三方主机托管做数据备份。这种存储结构除了大幅度提高数据存储的方便性和灵活性外,这三个中心每个承担约33%的数据承载量,可以对用户的搜寻需求提供迅速及时的反应。

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