Сучасні школярі сприймають уроки інформатики інакше, ніж покоління, що створювало чинні навчальні програми. Технології розвиваються швидко, а шкільний курс часто спирається на матеріали, які давно втратили практичну цінність. Тому цікаво уявити, яким був би предмет, якби саме учні формували зміст уроків.
Стаття описує гіпотетичну ситуацію, у якій системи «розумного дому» отримують можливість впливати на поведінку домашніх тварин і формувати їхні реакції без участі власників. Системи спостереження зі щоденним аналізом поведінкових патернів уже давно працюють у камерах відеонагляду. Уявімо комплекс, де колонка подає умовні сигнали, а алгоритм оцінює реакцію хвостового маху, положення корпусу чи розширення зіниць.
Інформація має вартість, навіть якщо її вимірювати не за змістом, а за кількістю — у байтах. У цифровому світі все зводиться до даних: тексти, фото, музика, програмний код. Але чи можна оцінити, скільки коштує один кілобайт інформації? Спробуймо розглянути це питання з кількох точок зору — економічної, технічної та інформаційної.
У цій статті йдеться про реальні та законні способи, як за допомогою інструментів штучного інтелекту (ШІ) і відкритих ресурсів знайти або отримати інформацію, яка формально доступна за платою, — без порушення правил і авторських прав. Було помічено що штучний інтелект, навчений на закритій платній інформації досить часто надає цю інформацію за запитами зовсім безкоштовно. Автори контенту не у захваті, але це подобається тим хто шукає таку інформацію.
Шрифт — це не просто елемент оформлення. Для програміста він є інструментом роботи. Саме тому до вибору шрифту для кодування ставляться особливі вимоги: він має бути моноширинним, чітким, зручно читатися навіть при тривалому перегляді екрану, а також правильно відображати всі технічні символи — крапки, дужки, лапки, оператори.
Штучний інтелект — це не просто програми, що імітують людську поведінку. В його основі лежать алгоритми, які дозволяють системам навчатися, аналізувати інформацію, робити висновки та приймати рішення. Ці алгоритми — серце сучасних нейронних мереж, систем рекомендацій, мовних моделей та робототехніки.
Алгоритми використовуються скрізь, де є послідовність дій, яку потрібно виконати точно і ефективно. У програмуванні вони керують обробкою даних, у фінансах — прогнозами і ризиками, в медицині — діагностикою, а в транспорті — оптимізацією маршрутів. Навіть рекомендації у соціальних мережах чи пошукових системах — це результат роботи складних алгоритмів машинного навчання.