Kekuatan Sejati dari Wolfram Alpha Knowledge Engine

Iklan

Awal minggu ini, saya mendengar Conrad Wolfram berbicara di kebaktian TEDxBrussels. Pria itu, kekuatan besar di perusahaan matematika populer, berpendapat bahwa bantuan komputasi di sekolah tidak boleh dianggap curang.

Bantuan komputasi, seperti Mathematica dan Wolfram Alpha.

Faktanya, menolak alat-alat yang tersedia ini curang. Diskusi ini akan mengarah pada pemikiran ulang pendidikan. Apakah orang perlu tahu cara membuat mobil untuk mengendarainya? Apa sebenarnya yang kita pelajari?

Meskipun saya akan menyimpan diskusi ini untuk komentar, demonstrasi Wolfram tentang Wolfram Alpha adalah pembuka mata. Seperti banyak dari Anda, saya sudah membaca dan bermain dengan 'mesin pengetahuan komputasi' ini sebelumnya. Seperti kebanyakan, saya tidak tahu setengah dari kemampuannya.

Pada artikel ini, saya akan mencoba menjelaskan tiga aspek terpenting yang membentuk Wolfram Alpha mesin pengetahuan. Jika, di akhir artikel ini, Anda telah menambahkan Wolfram Alpha ke gudang pencarian Anda (seperti yang baru-baru ini saya lakukan), saya akan tahu bahwa saya telah berhasil.

Agregasi Data

Dalam sebagian besar artikel yang saya baca, fokus terbesar terletak pada basis data pengetahuan Wolfram Alpha yang dapat diakses secara intuitif. Dengan kata-kata yang lebih mudah ditelan, ini berarti Anda dapat dengan mudah menarik fakta-fakta yang relevan pada suatu subjek, daripada harus menelusuri beberapa halaman informasi terkait. Ini ditunjukkan dengan sangat baik dalam artikel Guy McDowell sebelumnya: Wolfram Alpha - Selangkah Lebih Dekat ke Komputer Star Trek Wolfram Alpha - Selangkah Lebih Dekat ke Komputer Star Trek Baca lebih banyak .

Di situs tersebut, ketikkan nama, tanggal, kota atau perusahaan, dan daftar fakta akan muncul. Misalnya, setelah memasukkan tanggal tertentu, mesin pengetahuan Wolfram Alpha menunjukkan perbedaan waktu untuk hari ini, posisi hari di tahun ini, perayaan untuk tanggal (termasuk hari libur besar dan kecil), acara pada tanggal 23 Maret (termasuk peringatan dan obituari) dan bahkan fase bulan.

Memasukkan nama perusahaan akan memanggil banyak informasi yang berbeda. Anda akan melihat informasi yang jelas, seperti informasi keuangan dan pengembalian mereka baru-baru ini, tetapi juga banyak angka dan visualisasi data yang agak tidak terduga, seperti model stok yang berbeda proyeksi.

Basis data intuitif yang diberikan Wolfram Alpha ini tentu saja sangat penting - tetapi tidak semuanya ada.

Kekuatan Super Matematika

Memang. Wolfram Alpha memiliki kekuatan super matematis. Dan mengapa itu harus mengejutkan kita? Bagaimanapun, Wolfram Research didedikasikan untuk pengembangan komputasi matematis. Seperti halnya dengan Google, Wolfram Alpha memecahkan persamaan matematika sederhana. Satu tambah satu sama dengan dua, hal semacam itu. Namun, Wolfram Alpha melangkah lebih jauh dari Google dengan perhitungannya.

Memasukkan ‘x ^ 2 sin (x / 2) / (x-3)’, dinyatakan sebaliknya , akan memplot fungsi pada beberapa skala yang berbeda, menampilkan bentuk-bentuk alternatif, akar, ekspansi deret pada x = 0, pada x = ∞, integral tak terbatas, representasi deret, dan sebagainya. Ingin tahu cara memperoleh fungsi itu? Tekan tombol untuk penjelasan langkah demi langkah.

Bahkan ketika meminta seri taylor dari fungsi cosinus kuadrat kuadrat, ‘rangkaian acos (x) ^ 2’, Wolfram Alpha gagal mengecewakan kita. Jika Anda tidak tahu apa artinya itu, jangan khawatir. Perlu diketahui bahwa ini luar biasa - dan itu bahkan bukan batasnya.

Anda sudah menebaknya. Kemampuan matematika Wolfram Alpha menjadikannya alat pekerjaan rumah yang sempurna.

Menggabungkan Data

Jadi Wolfram Alpha adalah master dalam agregasi data. Itu juga merupakan pahlawan matematika super. Tetapi apa yang membuat Wolfram Alpha benar-benar luar biasa adalah aspek ketiga; ini adalah mesin pengetahuan yang dapat membuat koneksi. Ini adalah keterampilan yang kami coba ajarkan kepada manusia. Mengambil satu informasi dan menghubungkannya dengan informasi lainnya. Kombinasikan ini dengan basis data fakta dan kecakapan matematika, dan Anda mendapatkan Wolfram Alpha.

Jadi apa implikasinya?

Misalnya, ketikkan ‘apa cuaca di hari Steve Jobs dilahirkan?’. Wolfram Alpha pertama kali mencari tanggal lahir Steve Jobs, lalu menghubungkan ini dengan catatan cuacanya. Anda dapat membuatnya lebih spesifik jika Anda mau; "Bagaimana cuaca di Belgia saat Steve Jobs dilahirkan?"

Ingin memperhitungkan keterampilan matematika itu juga? Untuk memberikan contoh, kami meminta Wolfram Alpha (diperintahkan, benar-benar) untuk 'membandingkan Apple dan Microsoft' (lihat tangkapan layar di bawah). Atau, jika Anda ingin menghukum diri sendiri, minta to bandingkan MakeUseOf.com dan eBay.com ’.

Dengan ketiga keterampilan ini digabungkan, hanya ada satu batasan; imajinasi Anda sendiri. Wolfram Alpha menunjukkan kepada kita masa depan mesin pencari. Dan kita sekarang selangkah lebih dekat ke komputer yang mengambil alih dunia.