שלום,
נראה שכבר הכרתם את אאוריקה. בטח כבר גיליתם כאן דברים מדהימים, אולי כבר שאלתם שאלות וקיבלתם תשובות טובות.
נשמח לראות משהו מכם בספר האורחים שלנו: איזו מילה טובה, חוות דעת, עצה חכמה לשיפור או כל מה שיש לכם לספר לנו על אאוריקה, כפי שאתם חווים אותה.
»
«
איך מייצגים אלגוריתמים?
אלגוריתם הוא שם כללי להוראות ביצוע של משימה או דרך לפתור בעיה מוגדרת. זהו, אם תרצו, מתכון כללי בו מטופלת בעיה לצורך פתרונה.
אם אתם מנסים למצוא רצף של הוראות לביצוע משימה או לפתרון של בעיה מסוימת, הרי שאתם מחפשים אלגוריתם.
כמובן שמדובר במגוון אדיר של בעיות המחייבות ייצוג ולכן גם הדרכים מגוונות ואין דרך אחת. אם בכל זאת נצטמצם לעולם הטכנולוגיה והמחשבים, הרי שבכל זאת ניתן לייצג אלגוריתמים בכמה דרכים או שיטות.
אז הנה השיטות הבולטות ביותר לייצוג אלגוריתמים:
#תרשים זרימה
תצוגה גרפית של האלגוריתם, בעזרת תרשים כמו בתמונה שלמעלה, המכיל סימנים מקובלים וחלקים שונים באלגוריתם: נקודות התחלה וסיום - אליפסה, הצגת הוראות - מלבן, הוראות קלט פלט - מקבילית וביצוע מותנה של פעולות באלגוריתם - מעוין.
#ייצוג מילולי לאלגוריתם
כאן מתוארת סדרת ההוראות בשפה רגילה. דוגמה:
1. קבל שלושה מספרים.
2. חשב את הממוצע של המספרים.
3. הדפס את הממוצע שנמצא.
#פסאודו קוד (Pseudu code)
תיאור סדרת ההוראות במילים, אבל באופן שמזכיר שפת תכנות. זו דרך מעולה להציג ומשתמשים בה יותר ויותר כיום, כולל באתרי לימוד ובספרים. דוגמה:
1. קבל כקלט שלושה מספרים שלמים a, b, c
2. רשום את תוצאת (a+b+c)/3 במשתנה avg
3. הצג בפלט את ממוצע המספרים avg
מי המציא את האלגוריתם?
אילו תכונות מאפיינות אלגוריתמים?
האלגוריתם הוא הדרך לפתרון בעיה אלגוריתמית. הוא הבסיס לתוכנת מחשב.
כשהוא בנוי נכון יש לאלגוריתם כמה תכונות:
#הוראות מסודרות
הוא מורכב מהוראות המוגדרות ברמת פירוט הנדרשת למבצע ההוראות. כל ההוראות חייבות להיות ברורות ואפשריות לביצוע.
#פתרון לכל נקודת מוצא
עליו לתת פתרון, או לפחות מענה, המתאימים לכל קלט חוקי שהוא מקבל בנקודת המוצא שלו.
#מספר סופי של צעדים
על האלגוריתם להיות בעל מספר סופי של צעדים מהבעיה לפתרון. בכל מקרה אחר הוא יהיה אינסופי ולפיכך לא יעיל.
הנה האלגוריתם ותכונותיו (מתורגם):
https://youtu.be/6hfOvs8pY1k
מהי בעיית הסוכן הנוסע והאם קיים אלגוריתם לפתרונה?
דמיינו סוכן נוסע שהבוס נותן לו רשימה של ערים ודורש ממנו לתכנן את המסלול הכי קצר ביניהן, כך שיעבור פעם אחת בדיוק בכל עיר ואז ישוב לנקודה שממנה התחיל את המסלול.
המשימה הלכאורה פשוטה הזו היא אחת הבעיות המסובכות בעולם המדעי. היא זכתה לשם "בעיית הסוכן הנוסע" (Travelling Salesman Problem) ומטרתה היא אכן למצוא אלגוריתם שימצא את המסלול הקצר ביותר שיחבר כמה נקודות גאוגרפיות עד החזרה לנקודה שממנה מתחילים.
זו בעייה ידועה מאוד ומהנושאים המבוקשים ביותר לפתרון בעולם הניווט כיום. היא חברה מכובדת בקבוצת הבעיות נטולות הפתרון של תורת הגרפים ותורת הסיבוכיות. היא גם מהבעיות המרכזיות בתחום האופטימיזציה, כשגם אנשי בינה מלאכותית ומדעני מחשב עוסקים בה לא מעט.
מכיוון שהבעיה נוגעת גם למטיילים, דוורים, מתכנני טיסות לחוצים בכסף ושליחים של וולט עם מנות טייק אוויי חמות, היא זכתה גם לכינוי העממי "בעיית השליחים".
#הבעיה
דמיינו סוכן מכירות, שרוצה לפקוד את כל המקומות שבהם הוא אמור למכור את הסחורה שלו. האיש מעוניין למצוא את המסלול הקצר ביותר שיאפשר לו לעבור דרך כל המקומות, בכל מקום פעם אחת בלבד, ולסיים בנקודת ההתחלה.
זה פשוט, אתם ודאי אומרים לעצמכם. פשוט נמדוד על המפה את המרחקים בין כל שני מקומות במסלול ונסכם את המרחקים למרחק כולל. כך נמדוד בכמה מסלולים ונבחר את הקצר ביותר מהם.
אבל השיטה בה הולכים מנקודת ההתחלה לנקודה הקרובה ביותר, ממנה לנקודה הקרובה ביותר אליה וכך הלאה - השיטה הזו פשוט לא עובדת. במילים פשוטות, היא לא מציעה כך את המסלול הקצר ביותר.
דרכים אחרות? - בטח לא דרך ידנית.
רק שנבין כמה הבעיה מורכבת - פתרון בניסוי וטעייה הוא בלתי אפשרי כאן, כי אם יש לנו 10 נקודות בלבד, יש לה !N אפשרויות, N עצרת!, כלומר נצטרך להשוות
את המרחקים בלא פחות מ-3,628,800 אפשרויות או מסלולים אפשריים.
יותר מקומות? - זה רק יגדל. כדי שמחשב מהיר יעבור על כל האפשרויות שיש ל-100 יעדים, זה ייקח לו זמן בלתי סביר של 40 מיליון שנה עד שיגיע לתשובה.
#תולדות הבעיה
במאה ה-19 היו ראשונים שניסחו את בעיית הסוכן הנוסע, שבראשי תיבות מכונה TSP, המתמטיקאים ויליאם המילטון מאירלנד והמתמטיקאי הבריטי תומאס קירקמן (Thomas Kirkman).
ב-1857 המילטון אף פיתח את "משחק איקוסיאן" (Icosian game) שהמטרה בו הייתה למצוא את "המסלול ההמילטוני" שהוא הפתרון הקצר ביותר.
בשנת 1930, חוקר בשם קרל מנגר הגדיר את הבעיה והתייחס לפתרונות כוח גס ושיטת השכן הקרוב, אבל לא מצא פתרון.
בסנטה מניקה הציע תאגיד "ראנד", בשנות ה-50 וה-60 של המאה ה-20, פרסים על התקדמות, אפילו לא פתרון לבעיה. הדבר הפך את העניין לפופולרי מאוד, לפחות הצפון אמריקה ובאירופה. אבל שלל החוקרים, כולל מתמטיקאים, כימאים, פיזיקאים ואנשי מדעי המחשב, לא הניבו את הפתרון המיוחל. הבעייה נותרה ללא פתרון. המאבק היום הוא למצוא פתרון מקורב.
בשנת 2006 הצליחו לחקור ולוודא מסלול אופטימלי שעבר ב-85,900 נקודות. הוא מתוחזק ומאפשר מאז כלי בדיקה לאלגוריתמים שמציעים חוקרים לפתרון הבעיה.
#אז מה עושים?
השיטה הפשוטה היא הגרידית (Greedy). השיטה היא מכל נקודה ללכת אל הכי קרובה אליה.
שיטות אחרות בסרטונים שלמטה. הן לא מבטיחות את המסלול הקצר ביותר כמובן.
הנה אלגוריתם הסוכן הנוסע (עברית):
https://youtu.be/IUYaqz2hxN8
דוגמה להתמודדות עם חוט:
https://youtu.be/xi5dWND499g
כמה אסטרטגיות למסלול:
https://youtu.be/SC5CX8drAtU
בתכנות:
https://youtu.be/hvDx7q6vcWM
הסוכן הנוסע ובעיית ייעול המסלול (עברית):
https://youtu.be/MMt3I2P1j3I
ועוד הסבר על אלגוריתם קירוב ויעילותו (עברית):
https://youtu.be/9Uwp8NPdti0
כיצד ספוטיפיי מחדדת לנו את הטעם המוסיקלי?
אין הרבה חברות מסחריות דוגמת "ספוטיפיי" (Spotify), שבתוך שנים ספורות הפכו כה אהובות על הציבור. החברה מספקת שירים בהזרמה לכל מכשיר שיש לכם - לטלפון החכם, למחשב, טלוויזיה חכמה, עוזרת אישית או אפילו השעון החכם שלכם.
החברה השוודית הזו נותנת שירות מצוין ובמחיר סביר, תוך נגישות למיליוני שירים, אלבומים ורשימות השמעה (פלייליסטים) נהדרות של מוסיקה.
ספוטיפיי נחשבת לחברת הסטרימינג הגדולה בעולם, כלומר החברה להזרמת מוזיקה עם מספר המנויים הגדול בתבל. היא האחראית העיקרית למהפכת הסטרימינג, שגמלה מאות מיליוני צרכני מוסיקה מהורדות בלתי חוקיות של שירים ואלבומים, לטובת שירות בתשלום מלא. דמי המנוי הללו מתגמלים גם את ספוטיפיי כמובן, אבל גם את היוצרים ואת חברות התקליטים. לכם הם מספקים מוסיקה באיכות האזנה מצוינת, ישירות מהמקור.
אחד הצדדים הכי מעניינים ומיוחדים בשירות של ספוטיפיי הוא הפרסונליזציה שמופעלת בה. האלגוריתמים שלה לומדים בהתמדה את המשתמשים ומרבים להמליץ להם על אמנים, שירים וסגנונות מוסיקליים שהם ורק הם עשויים לאהוב. זה הכי בולט בפיצ'ר שנקרא Discover Weekly. מדובר ברשימה שבועית מופלאה שעולה בכל יום שני ומציעה לך שירים ומוזיקה שהאלגוריתם הגאוני שלהם חושב שעשוי להתאים לטעמך השבוע.
וואו. בכך הופכת ספוטיפיי מעוד שירות להאזנה למוסיקה, יש רבים כאלה, לכלי מיוחד ומעולה לטיפוח הטעם המוסיקלי ולגילוי של שירים ומוסיקה חדשה שאנו עשויים לאהוב.
ובל נטעה - חברות רבות עושות פרסונליזציה. אבל נדיר מאוד למצוא שירות שמצליח לדייק כל כך וממש לתת שירות מיטבי למשתמשים שלו. חברת "נטפליקס" (Netflix), למשל, שנוהגת להזרים סדרות וסרטים לטלוויזיה ולמכשירים של מנוייה, לא מצליחה להמליץ על כך טוב ומפספסת המון. גם אם נחשוב שאולי קל יותר לנצח בתחום המוסיקה מאשר בסרטים או סדרות, כדאי להיות מודעים לכך שגם מתחרותיה של ספוטיפיי בתחום המוזיקה לא הצליחו להגיע ליכולות שלה. היא פשוט טובה. ויפה ונעימה ומגניבה... טוב, שוודית אבל למזלנו לא יקרה כמו שוודיה.
הנה ספוטיפיי (עברית):
https://youtu.be/jSrckknI__s
על המנוי (עברית):
https://youtu.be/tI7Wsj-NhVg?t=19s
זו למידת המכונה שמאפשרת לספוטיפיי להציע את הרשימה השבועית המופלאה שלהם:
https://youtu.be/ai_aImEbBRw
כך פועלת מערכת ההמלצות המצוינת של ספוטיפיי:
https://youtu.be/N_U4tEh9p_8
הסבר על התכונות, כולל הפרסונליזציה שעושה ספוטיפיי (עברית):
https://youtu.be/coNq64f99bA
וכל האבולוציה של תעשיית המוסיקה עד ספוטיפיי:
https://youtu.be/-bVketPj5to?long=yes
מהו זיהוי פנים?
ממצלמות אבטחה במרחב הציבורי, דרך מצלמות מעקב המתעדות מיליוני אנשים בערים ובדרכים ועד לסוכנויות המעקב הממשלתיות, לאחרונה נראה שהיא בכל מקום. היכולת לזהות פנים באופן דיגיטלי מתבססת על המרה של תווי הפנים של אדם למפת נתונים, שניתן להשוות למיליוני מפות נתונים אחרות ולמצוא במי מדובר.
מדובר בטכנולוגיית זיהוי פנים (Facial recognition), המבוססת על יכולת טכנולוגית מבוססת אלגוריתם, או תוכנה, שמסוגלת לזהות אדם על פי צילום דיגיטלי שלו, אם בתצלום ואם בסרט וידאו. מערכות זיהוי פנים רבות מתיימרות כיום לעשות זאת באופן אוטומטי.
אחת השיטות לזיהוי פנים היא על ידי השוואת תכונות תווי הפנים שבתמונה לתמונות שמאוחסנות במאגר נתונים. אלגוריתם פשוט למד כבר מזמן לזהות בזמן צילום דיגיטלי, פנים אנושיות וכך עשה פוקוס עליהם, כדי שהפנים לא יצאו מטושטשים.
בשנים האחרונות הפכו האלגוריתמים של זיהוי פנים מדויקים מבעבר. הם מאפשרים לעבד כמויות אדירות של מידע, במהירות וביעילות, כשהם נעזרים במאגרי נתונים ענקיים המכילים את פניהם של אזרחים רבים.
המדהים הוא שהרשתות החברתיות מהוות כיום את מאגר הנתונים הגדול מאי-פעם, כשלכל צילום מתווספים מיידית שמות המצולם ופרטים מזהים רבים. המרכזיות של המדיה החברתית בחיינו מהווה סיכון לא קטן לפרטיות שלנו וזה יילך ויתחדד, ככל שיימצאו שימושים חדשים לטכנולוגיות הללו.
כל השחקנים הטכנולוגיים הגדולים כבר שם. אם זו פייסבוק, שמזהה את חבריך בתמונות שהעלית לקיר שלך, או גוגל שמזהה לבעלי סמארטפונים את פניהם של המצולמים בתמונות שבנייד האנדרואיד שלהם. מיקרוסופט, שהצליחה לפתח אלגוריתמים לשלטים שמזהים את המתבונן ומציעים לו פרסומות מטורגטות, כלומר פרסומות שונות לכל אדם ומותאמות לנושאים שבהם הוא מתעניין, בצורה די דומה לפרסומות בדפדפן, שמתאימות את עצמן לחיפושים שלך במנוע החיפוש. מוצר אחר של מיקרוסופט המשתמש בזיהוי פנים, הוא מצלמה שמסוגלת להבחין בין תאומים זהים ולזהותם על אף הדימיון הרב ביניהם.
מערכות זיהוי פנים משמשות כיום לאבטחה, לזיהוי החברים המצולמים ברשתות חברתיות ולמעקב אחרי פושעים וטרוריסטים במקומות ציבוריים. לעתים קרובות הן מופעלות ביחד עם טכנולוגיות משלימות, שכן זיהוי פנים היא חלק מתחום הזיהוי הביומטרי. טכנולוגיות נוספות שמשמשות בזיהוי ביומטרי הן זיהוי טביעות אצבע, זיהוי דנ"א וזיהוי קשתית העין.
כך אנו מזהים פנים (עברית):
https://youtu.be/mTSsCYob9mo
זיהוי פנים טכנולוגי:
https://youtu.be/wve5JWX7yoc
זיהוי פנים כאמצעי תשלום (עברית):
https://youtu.be/9yyeH6CK5xk
על זיהוי פנים ופרטיות (עברית):
https://youtu.be/fU3OMXLAKNk
טכנולוגיית האבטחה שמתבססת על זיהוי פנים:
https://youtu.be/9k-rTVfLesQ
מראת הפלא שמזהה בין השאר רגשות של המתבונן בה:
https://youtu.be/uN1yB17S2bk
נראה שזיהוי הפנים של חלונות 10 לא מתבלבל בין תאומים זהים:
https://youtu.be/J1NL246P9Vg
ויש גם זיהוי פנים מעט מביך כמו אלגוריתם שמבטיח לזהות את הגיל של המצולם:
https://youtu.be/Wi8DLKPQqJ0
מהם קודק, אנקודר ודיקודר?
קודק (Codec) הוא תוכנה שממירה בין סוגי הקבצים הנהוגים כיום בעולם המחשבים. כדי להבין מה היא עושה, כדאי להבין מהו קידוד וידאו.
אחת המשימות בעולם האינטרנט היא כיצד לצמצם את גודלם של קובצי וידאו וסאונד, תוך פגיעה מינימלית באיכותם. הקטנה כזו של הגודל מסייעת להעברה מהירה יותר של הקבצים ומאפשרת צפייה רציפה בסרטים או האזנה ללא הפסקות למוסיקה וקליפים מקוונים.
קידוד וידאו הוא פתרון טכנולוגי שנועד להקטין את נפחם של הקבצים השונים. הקודק הוא תוכנה, או אלגוריתם המשמשים לקידודם, כך שידרשו פחות נפח אחסון וניתן יהיה לשדרם באמצעות רוחב פס נמוך יותר.
אנקודר ודיקודר הם רכיבי תוכנה או חומרה שמאפשרים המרה של קודקים. קיימים אלגוריתמים שונים לקידוד וידאו ואודיו והבחירה ביניהם היא בהתאם לצרכים, או ליתר פשטות, בהתאם לסוג הקובץ, הפורמט הרצוי.
הקידוד מתבצע באמצעות תוכנה או מכשיר שנקראים "מקודד" (Encoder). כשמעוניינים לצפות או להאזין לקובץ וידאו או סאונד מקודד שכזה, משתמשים ברכיב שעושה את הפעולה ההפוכה ומפענח את הקובץ. רכיב זה נקרא "דיקודר" (Decoder).
הנה ההסבר של הקודקים:
https://youtu.be/7YQ1mikDhIo
יש לנו את זה ביותר מסובך...
https://youtu.be/_nPsBwMivCk
ופיתוח של קודק משוכלל וחדשני יותר:
https://youtu.be/kbUpKpbiyBs
מהם אלגוריתמים ומהו אלגוריתם?
אם התפלאתם כיצד יודעים שירותים כמו ספוטיפיי או אפל מיוזיק להציע לכם שירים ואמנים שאינכם מכירים ולקלוע לטעם שלכם, או שנדהמתם מהסדרות והסרטים שנטפליקס מציע לכם לצפות בהם ומכמה שהם מתאימים לטעמכם, אם אתם נדהמים מזה שאתם מוקפים בפייסבוק באנשים שחושבים כמוכם, או הפוך, ממש בדיוק הפוך מכם - בכל המקרים הללו נראה שאתם מתפעלים מאלגוריתמים.
בכלל, זה העידן של האלגוריתמים, אותם חלקי תוכנות שמאפשרות לתוכנות ללמוד היטב את הטעם שלכם, הדיעות שלכם, ההתנהגות, החיפושים בגוגל ומה לא - הכל כדי לשרת אתכם היטב. טוב, לגבי החלק האחרון לא בטוח שהוא מדויק... בואו נאמר שהכל בעיקר כדי לשרת את הרווחים של התאגידים הללו ואת המשקיעים ובעלי המניות שלהם.
אבל רגע, מה הם אלגוריתמים בכלל?
אלגוריתם (Algorithm) הוא מתכון כללי לפתרון של בעיה כלשהי. מדובר במתכון שניתן להזין למחשב והוא יסייע לפתור אותה.
זהו רצף של הוראות לביצוע משימה או פתרון של בעיה מסוימת. אפשר לומר שאלגוריתם מציע סדרת הוראות וסדר ביצוע שמוגדר היטב. או במילים פשוטות, אלגוריתם הוא דרך שכוללת צעדים מדויקים ומסודרים לפי סדר, לביצוע משימה או לפתרון בעיה.
תכנית מחשב היא ייצוג בשפת תכנות, של אלגוריתם. היא מאפשרת להריץ את האלגוריתם על מחשב.
גם מי שלא מתעסקים במחשבים מכירים מחיי היום-יום אלגוריתמים פשוטים. למשל מתכונים למטבח (כן אדוני השף החובב - מתכון הוא אלגוריתם פשוט וקלאסי שכולנו משתמשים בו, אפילו כדי להכין חביתה). גם הוראות ההרכבה של איקאה או מדריכי DIY מספרי "עשה זאת בעצמך" הם אלגוריתמים.
ועדיין, לרוב משתמשים במונח "אלגוריתם" כדי לכנות פתרון מתמטי או דרך לביצוע של משימה בעולם המחשבים ומערכות דיגיטליות מתקדמות דומות.
משימות כמו התאמה של פריטים לפי טעם המשתמשים, מכירה מקוונת של מוצרים שאמזון מעריכה שסביר שתרצו לקנות, המלצה על שירים שיגרמו הנאה, או סרטים וסדרות כאלה, או חברים ופוסטים בפייסבוק שיביאו את המשתמש להגיב ולהיות מעורב בדיון - אלה רק דוגמאות.
אז כן. האלגוריתם הוא רכיב תוכנה שנועד לייצר פעולה מסוימת. אם כשהוא מכוון ללמוד אותנו, משתמשי התוכנה, האתר, האפליקציה או שירות כלשהו, אז הוא כבר הופך למכונה לומדת - משהו שמתעקש ללמוד עלינו דברים שאפילו אנחנו לא יודעים על עצמנו. זה הכוח של הכלי הזה ואת הכוח הזה הוא מעביר לבעליו.
כך יכולים התאגידים החזקים בעולם להתאים לנו פרסומות מטורגטות, שיפעילו אותנו ולכן יכניסו להם סכומי כסף אדירים. כך הם יכולים גם לסחור בידע שהאלגוריתמים הללו הקנו להם עלינו, כדי להרוויח הרבה יותר כסף ממה שהן מרוויחות כחברות המספקות תוכנה או שירותי אינטרנט.
אגב, ודאי יפתיע אתכם שהמילה הכל כך טרנדית ואופנתית הזו, "אלגוריתם", מקורה הוא משיבוש שמו של מוחמד אבן מוסא "אל-ח'וואריזמי", שהיה מתמטיקאי פרסי מהמאה ה-9.
הנה סרטון שמסביר בצורה פשוטה יחסית מהו אלגוריתם (מתורגם):
http://youtu.be/6hfOvs8pY1k
האלגוריתם הוא המלך בעולם המחשבים ולכן התכנות חייב להתחיל ממנו:
https://youtu.be/MRPpYX8SOA8
סוג של אלגוריתמים לפתרון הקוביה ההונגרית (עברית):
http://youtu.be/RQo8WoHQIz8
בחיוך מסוים - מסתבר שיש אלגוריתם אפילו לתרמילאים שרוצים לשרוד:
https://youtu.be/PQKOpvypN2Y
ותכנית חינוכית על אלגוריתמים (עברית):
https://youtu.be/nMJ8R9K9EQw?long=yes
איך מלמדים מחשבים לזהות פנים?
אלגוריתם הוא שם כללי להוראות ביצוע של משימה או דרך לפתור בעיה מוגדרת. זהו, אם תרצו, מתכון כללי בו מטופלת בעיה לצורך פתרונה.
אם אתם מנסים למצוא רצף של הוראות לביצוע משימה או לפתרון של בעיה מסוימת, הרי שאתם מחפשים אלגוריתם.
כמובן שמדובר במגוון אדיר של בעיות המחייבות ייצוג ולכן גם הדרכים מגוונות ואין דרך אחת. אם בכל זאת נצטמצם לעולם הטכנולוגיה והמחשבים, הרי שבכל זאת ניתן לייצג אלגוריתמים בכמה דרכים או שיטות.
אז הנה השיטות הבולטות ביותר לייצוג אלגוריתמים:
#תרשים זרימה
תצוגה גרפית של האלגוריתם, בעזרת תרשים כמו בתמונה שלמעלה, המכיל סימנים מקובלים וחלקים שונים באלגוריתם: נקודות התחלה וסיום - אליפסה, הצגת הוראות - מלבן, הוראות קלט פלט - מקבילית וביצוע מותנה של פעולות באלגוריתם - מעוין.
#ייצוג מילולי לאלגוריתם
כאן מתוארת סדרת ההוראות בשפה רגילה. דוגמה:
1. קבל שלושה מספרים.
2. חשב את הממוצע של המספרים.
3. הדפס את הממוצע שנמצא.
#פסאודו קוד (Pseudu code)
תיאור סדרת ההוראות במילים, אבל באופן שמזכיר שפת תכנות. זו דרך מעולה להציג ומשתמשים בה יותר ויותר כיום, כולל באתרי לימוד ובספרים. דוגמה:
1. קבל כקלט שלושה מספרים שלמים a, b, c
2. רשום את תוצאת (a+b+c)/3 במשתנה avg
3. הצג בפלט את ממוצע המספרים avg
מיהו ממציא האלגוריתם?
כל מי שמתחבר היום לאינטרנט ודאי יתעניין לדעת שחוקר ערבי מהמאה ה-9 הוא שהמציא את אחד הכלים החשובים בעידן המחשבים המודרניים של המאה ה-21.
קראו לו מוחמד אבן מוסא אל-ח'ואריזמי (Muammad ibn Ms al-Khwrizm) והוא היה אחד מגדולי החוקרים במדע המוקדם. אמנם שפת אימו הייתה פרסית אך עבודתו המדעית נכתבה בערבית, שפת המדע בתקופתו. ספריו המתורגמים ללטינית היו מהמשפיעים והחשובים במדע האירופי וספר האלגברה שכתב היה מספרי הלימוד והמחקר החשובים באוניברסיטאות אירופה עד המאה ה-16.
מתמטיקאי, אסטרונום וגיאוגרף, אל-חואריזמי נולד בשנת 780 בערך בעיר חיווה שבאוזבקיסטן של היום. משם עברה משפחתו להתגורר באזור בגדאד, שם פעל אל-ח'ואריזמי כל חייו ופרסם את רוב כתביו.
שיבוש שמו של אל-ח'ואריזמי בתרגום ללטינית הפך לאחד המושגים החשובים בתחום המחשבים המודרני - מושג האלגוריתם. הוא גם זה שפיתח את תורת האלגברה, עוד מילה שנולדה משיבוש שמו של ספרו "חיסאב אל-ג'אבר ואל-מוקאבלה" ("חשבון ההשלמה וההקבלה").
אל-ח'ואריזמי הוא שהפיץ את השימוש בספרה אפס ותרם בכך תרומה עצומה לשימוש בספרות המוכרות לנו כספרות החשבון. כן, ספרות החשבון שמשמשות אותנו הן הספרות ההודיות-ערביות שהחליפו את הספרות הרומיות העתיקות.
כגיאוגרף פעיל הוא שכלל את מחקריו של תלמי היווני ובהמשך יצר את מפת העולם הראשונה, בעזרת 70 גאוגרפים שעבדו תחתיו.
כאסטרונום חקר אל חואריזמי את האצטרולב ושעון השמש. לאות כבוד קראו על שמו את מכתש "אל-ח'ואריזמי" שעל הירח.
הנה סיפורו של ממציא האלגוריתם:
https://youtu.be/oRkNaF0QvnI
הרצאת וידאו קצרה על האיש:
https://youtu.be/Ar7CNsJUm58
ודוגמה לאלגוריתם שפותר בעיה של שידוך בין שני צדדים, אלגוריתם השידוך היציב (עברית):
https://youtu.be/-sdjDmS-hCw
כל מי שמתחבר היום לאינטרנט ודאי יתעניין לדעת שחוקר ערבי מהמאה ה-9 הוא שהמציא את אחד הכלים החשובים בעידן המחשבים המודרניים של המאה ה-21.
קראו לו מוחמד אבן מוסא אל-ח'ואריזמי (Muammad ibn Ms al-Khwrizm) והוא היה אחד מגדולי החוקרים במדע המוקדם. אמנם שפת אימו הייתה פרסית אך עבודתו המדעית נכתבה בערבית, שפת המדע בתקופתו. ספריו המתורגמים ללטינית היו מהמשפיעים והחשובים במדע האירופי וספר האלגברה שכתב היה מספרי הלימוד והמחקר החשובים באוניברסיטאות אירופה עד המאה ה-16.
מתמטיקאי, אסטרונום וגיאוגרף, אל-חואריזמי נולד בשנת 780 בערך בעיר חיווה שבאוזבקיסטן של היום. משם עברה משפחתו להתגורר באזור בגדאד, שם פעל אל-ח'ואריזמי כל חייו ופרסם את רוב כתביו.
שיבוש שמו של אל-ח'ואריזמי בתרגום ללטינית הפך לאחד המושגים החשובים בתחום המחשבים המודרני - מושג האלגוריתם. הוא גם זה שפיתח את תורת האלגברה, עוד מילה שנולדה משיבוש שמו של ספרו "חיסאב אל-ג'אבר ואל-מוקאבלה" ("חשבון ההשלמה וההקבלה").
אל-ח'ואריזמי הוא שהפיץ את השימוש בספרה אפס ותרם בכך תרומה עצומה לשימוש בספרות המוכרות לנו כספרות החשבון. כן, ספרות החשבון שמשמשות אותנו הן הספרות ההודיות-ערביות שהחליפו את הספרות הרומיות העתיקות.
כגיאוגרף פעיל הוא שכלל את מחקריו של תלמי היווני ובהמשך יצר את מפת העולם הראשונה, בעזרת 70 גאוגרפים שעבדו תחתיו.
כאסטרונום חקר אל חואריזמי את האצטרולב ושעון השמש. לאות כבוד קראו על שמו את מכתש "אל-ח'ואריזמי" שעל הירח.
הנה סיפורו של ממציא האלגוריתם:
https://youtu.be/oRkNaF0QvnI
הרצאת וידאו קצרה על האיש:
https://youtu.be/Ar7CNsJUm58
ודוגמה לאלגוריתם שפותר בעיה של שידוך בין שני צדדים, אלגוריתם השידוך היציב (עברית):
https://youtu.be/-sdjDmS-hCw
האלגוריתם הוא הדרך לפתרון בעיה אלגוריתמית. הוא הבסיס לתוכנת מחשב.
כשהוא בנוי נכון יש לאלגוריתם כמה תכונות:
#הוראות מסודרות
הוא מורכב מהוראות המוגדרות ברמת פירוט הנדרשת למבצע ההוראות. כל ההוראות חייבות להיות ברורות ואפשריות לביצוע.
#פתרון לכל נקודת מוצא
עליו לתת פתרון, או לפחות מענה, המתאימים לכל קלט חוקי שהוא מקבל בנקודת המוצא שלו.
#מספר סופי של צעדים
על האלגוריתם להיות בעל מספר סופי של צעדים מהבעיה לפתרון. בכל מקרה אחר הוא יהיה אינסופי ולפיכך לא יעיל.
הנה האלגוריתם ותכונותיו (מתורגם):
https://youtu.be/6hfOvs8pY1k
דמיינו סוכן נוסע שהבוס נותן לו רשימה של ערים ודורש ממנו לתכנן את המסלול הכי קצר ביניהן, כך שיעבור פעם אחת בדיוק בכל עיר ואז ישוב לנקודה שממנה התחיל את המסלול.
המשימה הלכאורה פשוטה הזו היא אחת הבעיות המסובכות בעולם המדעי. היא זכתה לשם "בעיית הסוכן הנוסע" (Travelling Salesman Problem) ומטרתה היא אכן למצוא אלגוריתם שימצא את המסלול הקצר ביותר שיחבר כמה נקודות גאוגרפיות עד החזרה לנקודה שממנה מתחילים.
זו בעייה ידועה מאוד ומהנושאים המבוקשים ביותר לפתרון בעולם הניווט כיום. היא חברה מכובדת בקבוצת הבעיות נטולות הפתרון של תורת הגרפים ותורת הסיבוכיות. היא גם מהבעיות המרכזיות בתחום האופטימיזציה, כשגם אנשי בינה מלאכותית ומדעני מחשב עוסקים בה לא מעט.
מכיוון שהבעיה נוגעת גם למטיילים, דוורים, מתכנני טיסות לחוצים בכסף ושליחים של וולט עם מנות טייק אוויי חמות, היא זכתה גם לכינוי העממי "בעיית השליחים".
#הבעיה
דמיינו סוכן מכירות, שרוצה לפקוד את כל המקומות שבהם הוא אמור למכור את הסחורה שלו. האיש מעוניין למצוא את המסלול הקצר ביותר שיאפשר לו לעבור דרך כל המקומות, בכל מקום פעם אחת בלבד, ולסיים בנקודת ההתחלה.
זה פשוט, אתם ודאי אומרים לעצמכם. פשוט נמדוד על המפה את המרחקים בין כל שני מקומות במסלול ונסכם את המרחקים למרחק כולל. כך נמדוד בכמה מסלולים ונבחר את הקצר ביותר מהם.
אבל השיטה בה הולכים מנקודת ההתחלה לנקודה הקרובה ביותר, ממנה לנקודה הקרובה ביותר אליה וכך הלאה - השיטה הזו פשוט לא עובדת. במילים פשוטות, היא לא מציעה כך את המסלול הקצר ביותר.
דרכים אחרות? - בטח לא דרך ידנית.
רק שנבין כמה הבעיה מורכבת - פתרון בניסוי וטעייה הוא בלתי אפשרי כאן, כי אם יש לנו 10 נקודות בלבד, יש לה !N אפשרויות, N עצרת!, כלומר נצטרך להשוות
את המרחקים בלא פחות מ-3,628,800 אפשרויות או מסלולים אפשריים.
יותר מקומות? - זה רק יגדל. כדי שמחשב מהיר יעבור על כל האפשרויות שיש ל-100 יעדים, זה ייקח לו זמן בלתי סביר של 40 מיליון שנה עד שיגיע לתשובה.
#תולדות הבעיה
במאה ה-19 היו ראשונים שניסחו את בעיית הסוכן הנוסע, שבראשי תיבות מכונה TSP, המתמטיקאים ויליאם המילטון מאירלנד והמתמטיקאי הבריטי תומאס קירקמן (Thomas Kirkman).
ב-1857 המילטון אף פיתח את "משחק איקוסיאן" (Icosian game) שהמטרה בו הייתה למצוא את "המסלול ההמילטוני" שהוא הפתרון הקצר ביותר.
בשנת 1930, חוקר בשם קרל מנגר הגדיר את הבעיה והתייחס לפתרונות כוח גס ושיטת השכן הקרוב, אבל לא מצא פתרון.
בסנטה מניקה הציע תאגיד "ראנד", בשנות ה-50 וה-60 של המאה ה-20, פרסים על התקדמות, אפילו לא פתרון לבעיה. הדבר הפך את העניין לפופולרי מאוד, לפחות הצפון אמריקה ובאירופה. אבל שלל החוקרים, כולל מתמטיקאים, כימאים, פיזיקאים ואנשי מדעי המחשב, לא הניבו את הפתרון המיוחל. הבעייה נותרה ללא פתרון. המאבק היום הוא למצוא פתרון מקורב.
בשנת 2006 הצליחו לחקור ולוודא מסלול אופטימלי שעבר ב-85,900 נקודות. הוא מתוחזק ומאפשר מאז כלי בדיקה לאלגוריתמים שמציעים חוקרים לפתרון הבעיה.
#אז מה עושים?
השיטה הפשוטה היא הגרידית (Greedy). השיטה היא מכל נקודה ללכת אל הכי קרובה אליה.
שיטות אחרות בסרטונים שלמטה. הן לא מבטיחות את המסלול הקצר ביותר כמובן.
הנה אלגוריתם הסוכן הנוסע (עברית):
https://youtu.be/IUYaqz2hxN8
דוגמה להתמודדות עם חוט:
https://youtu.be/xi5dWND499g
כמה אסטרטגיות למסלול:
https://youtu.be/SC5CX8drAtU
בתכנות:
https://youtu.be/hvDx7q6vcWM
הסוכן הנוסע ובעיית ייעול המסלול (עברית):
https://youtu.be/MMt3I2P1j3I
ועוד הסבר על אלגוריתם קירוב ויעילותו (עברית):
https://youtu.be/9Uwp8NPdti0
אלגוריתמים
אין הרבה חברות מסחריות דוגמת "ספוטיפיי" (Spotify), שבתוך שנים ספורות הפכו כה אהובות על הציבור. החברה מספקת שירים בהזרמה לכל מכשיר שיש לכם - לטלפון החכם, למחשב, טלוויזיה חכמה, עוזרת אישית או אפילו השעון החכם שלכם.
החברה השוודית הזו נותנת שירות מצוין ובמחיר סביר, תוך נגישות למיליוני שירים, אלבומים ורשימות השמעה (פלייליסטים) נהדרות של מוסיקה.
ספוטיפיי נחשבת לחברת הסטרימינג הגדולה בעולם, כלומר החברה להזרמת מוזיקה עם מספר המנויים הגדול בתבל. היא האחראית העיקרית למהפכת הסטרימינג, שגמלה מאות מיליוני צרכני מוסיקה מהורדות בלתי חוקיות של שירים ואלבומים, לטובת שירות בתשלום מלא. דמי המנוי הללו מתגמלים גם את ספוטיפיי כמובן, אבל גם את היוצרים ואת חברות התקליטים. לכם הם מספקים מוסיקה באיכות האזנה מצוינת, ישירות מהמקור.
אחד הצדדים הכי מעניינים ומיוחדים בשירות של ספוטיפיי הוא הפרסונליזציה שמופעלת בה. האלגוריתמים שלה לומדים בהתמדה את המשתמשים ומרבים להמליץ להם על אמנים, שירים וסגנונות מוסיקליים שהם ורק הם עשויים לאהוב. זה הכי בולט בפיצ'ר שנקרא Discover Weekly. מדובר ברשימה שבועית מופלאה שעולה בכל יום שני ומציעה לך שירים ומוזיקה שהאלגוריתם הגאוני שלהם חושב שעשוי להתאים לטעמך השבוע.
וואו. בכך הופכת ספוטיפיי מעוד שירות להאזנה למוסיקה, יש רבים כאלה, לכלי מיוחד ומעולה לטיפוח הטעם המוסיקלי ולגילוי של שירים ומוסיקה חדשה שאנו עשויים לאהוב.
ובל נטעה - חברות רבות עושות פרסונליזציה. אבל נדיר מאוד למצוא שירות שמצליח לדייק כל כך וממש לתת שירות מיטבי למשתמשים שלו. חברת "נטפליקס" (Netflix), למשל, שנוהגת להזרים סדרות וסרטים לטלוויזיה ולמכשירים של מנוייה, לא מצליחה להמליץ על כך טוב ומפספסת המון. גם אם נחשוב שאולי קל יותר לנצח בתחום המוסיקה מאשר בסרטים או סדרות, כדאי להיות מודעים לכך שגם מתחרותיה של ספוטיפיי בתחום המוזיקה לא הצליחו להגיע ליכולות שלה. היא פשוט טובה. ויפה ונעימה ומגניבה... טוב, שוודית אבל למזלנו לא יקרה כמו שוודיה.
הנה ספוטיפיי (עברית):
https://youtu.be/jSrckknI__s
על המנוי (עברית):
https://youtu.be/tI7Wsj-NhVg?t=19s
זו למידת המכונה שמאפשרת לספוטיפיי להציע את הרשימה השבועית המופלאה שלהם:
https://youtu.be/ai_aImEbBRw
כך פועלת מערכת ההמלצות המצוינת של ספוטיפיי:
https://youtu.be/N_U4tEh9p_8
הסבר על התכונות, כולל הפרסונליזציה שעושה ספוטיפיי (עברית):
https://youtu.be/coNq64f99bA
וכל האבולוציה של תעשיית המוסיקה עד ספוטיפיי:
https://youtu.be/-bVketPj5to?long=yes
ממצלמות אבטחה במרחב הציבורי, דרך מצלמות מעקב המתעדות מיליוני אנשים בערים ובדרכים ועד לסוכנויות המעקב הממשלתיות, לאחרונה נראה שהיא בכל מקום. היכולת לזהות פנים באופן דיגיטלי מתבססת על המרה של תווי הפנים של אדם למפת נתונים, שניתן להשוות למיליוני מפות נתונים אחרות ולמצוא במי מדובר.
מדובר בטכנולוגיית זיהוי פנים (Facial recognition), המבוססת על יכולת טכנולוגית מבוססת אלגוריתם, או תוכנה, שמסוגלת לזהות אדם על פי צילום דיגיטלי שלו, אם בתצלום ואם בסרט וידאו. מערכות זיהוי פנים רבות מתיימרות כיום לעשות זאת באופן אוטומטי.
אחת השיטות לזיהוי פנים היא על ידי השוואת תכונות תווי הפנים שבתמונה לתמונות שמאוחסנות במאגר נתונים. אלגוריתם פשוט למד כבר מזמן לזהות בזמן צילום דיגיטלי, פנים אנושיות וכך עשה פוקוס עליהם, כדי שהפנים לא יצאו מטושטשים.
בשנים האחרונות הפכו האלגוריתמים של זיהוי פנים מדויקים מבעבר. הם מאפשרים לעבד כמויות אדירות של מידע, במהירות וביעילות, כשהם נעזרים במאגרי נתונים ענקיים המכילים את פניהם של אזרחים רבים.
המדהים הוא שהרשתות החברתיות מהוות כיום את מאגר הנתונים הגדול מאי-פעם, כשלכל צילום מתווספים מיידית שמות המצולם ופרטים מזהים רבים. המרכזיות של המדיה החברתית בחיינו מהווה סיכון לא קטן לפרטיות שלנו וזה יילך ויתחדד, ככל שיימצאו שימושים חדשים לטכנולוגיות הללו.
כל השחקנים הטכנולוגיים הגדולים כבר שם. אם זו פייסבוק, שמזהה את חבריך בתמונות שהעלית לקיר שלך, או גוגל שמזהה לבעלי סמארטפונים את פניהם של המצולמים בתמונות שבנייד האנדרואיד שלהם. מיקרוסופט, שהצליחה לפתח אלגוריתמים לשלטים שמזהים את המתבונן ומציעים לו פרסומות מטורגטות, כלומר פרסומות שונות לכל אדם ומותאמות לנושאים שבהם הוא מתעניין, בצורה די דומה לפרסומות בדפדפן, שמתאימות את עצמן לחיפושים שלך במנוע החיפוש. מוצר אחר של מיקרוסופט המשתמש בזיהוי פנים, הוא מצלמה שמסוגלת להבחין בין תאומים זהים ולזהותם על אף הדימיון הרב ביניהם.
מערכות זיהוי פנים משמשות כיום לאבטחה, לזיהוי החברים המצולמים ברשתות חברתיות ולמעקב אחרי פושעים וטרוריסטים במקומות ציבוריים. לעתים קרובות הן מופעלות ביחד עם טכנולוגיות משלימות, שכן זיהוי פנים היא חלק מתחום הזיהוי הביומטרי. טכנולוגיות נוספות שמשמשות בזיהוי ביומטרי הן זיהוי טביעות אצבע, זיהוי דנ"א וזיהוי קשתית העין.
כך אנו מזהים פנים (עברית):
https://youtu.be/mTSsCYob9mo
זיהוי פנים טכנולוגי:
https://youtu.be/wve5JWX7yoc
זיהוי פנים כאמצעי תשלום (עברית):
https://youtu.be/9yyeH6CK5xk
על זיהוי פנים ופרטיות (עברית):
https://youtu.be/fU3OMXLAKNk
טכנולוגיית האבטחה שמתבססת על זיהוי פנים:
https://youtu.be/9k-rTVfLesQ
מראת הפלא שמזהה בין השאר רגשות של המתבונן בה:
https://youtu.be/uN1yB17S2bk
נראה שזיהוי הפנים של חלונות 10 לא מתבלבל בין תאומים זהים:
https://youtu.be/J1NL246P9Vg
ויש גם זיהוי פנים מעט מביך כמו אלגוריתם שמבטיח לזהות את הגיל של המצולם:
https://youtu.be/Wi8DLKPQqJ0
קודק (Codec) הוא תוכנה שממירה בין סוגי הקבצים הנהוגים כיום בעולם המחשבים. כדי להבין מה היא עושה, כדאי להבין מהו קידוד וידאו.
אחת המשימות בעולם האינטרנט היא כיצד לצמצם את גודלם של קובצי וידאו וסאונד, תוך פגיעה מינימלית באיכותם. הקטנה כזו של הגודל מסייעת להעברה מהירה יותר של הקבצים ומאפשרת צפייה רציפה בסרטים או האזנה ללא הפסקות למוסיקה וקליפים מקוונים.
קידוד וידאו הוא פתרון טכנולוגי שנועד להקטין את נפחם של הקבצים השונים. הקודק הוא תוכנה, או אלגוריתם המשמשים לקידודם, כך שידרשו פחות נפח אחסון וניתן יהיה לשדרם באמצעות רוחב פס נמוך יותר.
אנקודר ודיקודר הם רכיבי תוכנה או חומרה שמאפשרים המרה של קודקים. קיימים אלגוריתמים שונים לקידוד וידאו ואודיו והבחירה ביניהם היא בהתאם לצרכים, או ליתר פשטות, בהתאם לסוג הקובץ, הפורמט הרצוי.
הקידוד מתבצע באמצעות תוכנה או מכשיר שנקראים "מקודד" (Encoder). כשמעוניינים לצפות או להאזין לקובץ וידאו או סאונד מקודד שכזה, משתמשים ברכיב שעושה את הפעולה ההפוכה ומפענח את הקובץ. רכיב זה נקרא "דיקודר" (Decoder).
הנה ההסבר של הקודקים:
https://youtu.be/7YQ1mikDhIo
יש לנו את זה ביותר מסובך...
https://youtu.be/_nPsBwMivCk
ופיתוח של קודק משוכלל וחדשני יותר:
https://youtu.be/kbUpKpbiyBs
אם התפלאתם כיצד יודעים שירותים כמו ספוטיפיי או אפל מיוזיק להציע לכם שירים ואמנים שאינכם מכירים ולקלוע לטעם שלכם, או שנדהמתם מהסדרות והסרטים שנטפליקס מציע לכם לצפות בהם ומכמה שהם מתאימים לטעמכם, אם אתם נדהמים מזה שאתם מוקפים בפייסבוק באנשים שחושבים כמוכם, או הפוך, ממש בדיוק הפוך מכם - בכל המקרים הללו נראה שאתם מתפעלים מאלגוריתמים.
בכלל, זה העידן של האלגוריתמים, אותם חלקי תוכנות שמאפשרות לתוכנות ללמוד היטב את הטעם שלכם, הדיעות שלכם, ההתנהגות, החיפושים בגוגל ומה לא - הכל כדי לשרת אתכם היטב. טוב, לגבי החלק האחרון לא בטוח שהוא מדויק... בואו נאמר שהכל בעיקר כדי לשרת את הרווחים של התאגידים הללו ואת המשקיעים ובעלי המניות שלהם.
אבל רגע, מה הם אלגוריתמים בכלל?
אלגוריתם (Algorithm) הוא מתכון כללי לפתרון של בעיה כלשהי. מדובר במתכון שניתן להזין למחשב והוא יסייע לפתור אותה.
זהו רצף של הוראות לביצוע משימה או פתרון של בעיה מסוימת. אפשר לומר שאלגוריתם מציע סדרת הוראות וסדר ביצוע שמוגדר היטב. או במילים פשוטות, אלגוריתם הוא דרך שכוללת צעדים מדויקים ומסודרים לפי סדר, לביצוע משימה או לפתרון בעיה.
תכנית מחשב היא ייצוג בשפת תכנות, של אלגוריתם. היא מאפשרת להריץ את האלגוריתם על מחשב.
גם מי שלא מתעסקים במחשבים מכירים מחיי היום-יום אלגוריתמים פשוטים. למשל מתכונים למטבח (כן אדוני השף החובב - מתכון הוא אלגוריתם פשוט וקלאסי שכולנו משתמשים בו, אפילו כדי להכין חביתה). גם הוראות ההרכבה של איקאה או מדריכי DIY מספרי "עשה זאת בעצמך" הם אלגוריתמים.
ועדיין, לרוב משתמשים במונח "אלגוריתם" כדי לכנות פתרון מתמטי או דרך לביצוע של משימה בעולם המחשבים ומערכות דיגיטליות מתקדמות דומות.
משימות כמו התאמה של פריטים לפי טעם המשתמשים, מכירה מקוונת של מוצרים שאמזון מעריכה שסביר שתרצו לקנות, המלצה על שירים שיגרמו הנאה, או סרטים וסדרות כאלה, או חברים ופוסטים בפייסבוק שיביאו את המשתמש להגיב ולהיות מעורב בדיון - אלה רק דוגמאות.
אז כן. האלגוריתם הוא רכיב תוכנה שנועד לייצר פעולה מסוימת. אם כשהוא מכוון ללמוד אותנו, משתמשי התוכנה, האתר, האפליקציה או שירות כלשהו, אז הוא כבר הופך למכונה לומדת - משהו שמתעקש ללמוד עלינו דברים שאפילו אנחנו לא יודעים על עצמנו. זה הכוח של הכלי הזה ואת הכוח הזה הוא מעביר לבעליו.
כך יכולים התאגידים החזקים בעולם להתאים לנו פרסומות מטורגטות, שיפעילו אותנו ולכן יכניסו להם סכומי כסף אדירים. כך הם יכולים גם לסחור בידע שהאלגוריתמים הללו הקנו להם עלינו, כדי להרוויח הרבה יותר כסף ממה שהן מרוויחות כחברות המספקות תוכנה או שירותי אינטרנט.
אגב, ודאי יפתיע אתכם שהמילה הכל כך טרנדית ואופנתית הזו, "אלגוריתם", מקורה הוא משיבוש שמו של מוחמד אבן מוסא "אל-ח'וואריזמי", שהיה מתמטיקאי פרסי מהמאה ה-9.
הנה סרטון שמסביר בצורה פשוטה יחסית מהו אלגוריתם (מתורגם):
http://youtu.be/6hfOvs8pY1k
האלגוריתם הוא המלך בעולם המחשבים ולכן התכנות חייב להתחיל ממנו:
https://youtu.be/MRPpYX8SOA8
סוג של אלגוריתמים לפתרון הקוביה ההונגרית (עברית):
http://youtu.be/RQo8WoHQIz8
בחיוך מסוים - מסתבר שיש אלגוריתם אפילו לתרמילאים שרוצים לשרוד:
https://youtu.be/PQKOpvypN2Y
ותכנית חינוכית על אלגוריתמים (עברית):
https://youtu.be/nMJ8R9K9EQw?long=yes
איך מאמנים מכונות לראות ולזהות פנים?
יותר ויותר מדברים כיום על "האח הגדול", שעוקב אחרי כל אחד מאיתנו ויודע עלינו יותר ויותר. אנשים מתפלאים כיצד הוא מזהה בכל רגע נתון את מקומנו, מי אנחנו בתמונות הפרטיות שלנו ובפוסטים החברתיים ואם אנחנו מתכננים פשע או מותר לנו לבצע עיסקה מסחרית.
אבל כיצד זה מתבצע?
הדרך לזהות אותנו בכל מקום היא ללמד מחשבים לעשות זאת. מדובר במה שנקרא טכנולוגיית זיהוי פנים. כל מחשב כזה מחובר למצלמות שמראות לו פנים והמחשב מזהה אותנו לעומת אחרים.
השיטה מתחילה בללמד תוכנה לזהות אנשים. מזינים אליה מאגר תמונות ענקי ו"מלמדים" אותה מהם פנים ומה לא. עושים זאת בסימון הטעויות שלה, מה שמשפר כל הזמן את יכולותיה. ככל שהמאגר הוא גדול וכוח המיחשוב רב, המכונה תלמד טוב יותר ומהר יותר לזהות פנים.
ככל שהמאגר מגוון, לעומת זאת, המכונה תלמד לזהות יותר סוגי פנים. בתחילת הדרך המאגרים לא היו מגוונים מספיק, מה שגרם לכך שיכולות המחשבים והבינה המלאכותית לזהות נשים, או בני מיעוטים שאינם לבנים, היו נמוכות מאוד.
ככל שהמכונה תלמד מהם פנים, ניתן יהיה להזין אליה את התמונות של כולנו וללמד אותה לזהות אנשים ספציפיים. אז לממשלות ולגופי ביטחון יש מאגרים כאלה, מתצלומי תעודות הזהות שלנו, אבל לגופים אחרים יש בעיה.
אז המצב הזה של ראיית מכונה (Machine vision) הולך ומשתפר דווקא תודות למאגרים העצומים של הרשתות החברתיות. כך תורמת למשל הטכנולוגיה שמאפשרת לדפי פייסבוק לזהות את הפרצופים בתמונות, גם לטובת זיהוי מגוון יותר וחכם יותר.
כך מאמנים מודלים ממוחשבים לזהות פנים (מתורגם):
https://youtu.be/Cgxsv1riJhI
כיום הטכנולוגיה של זיהוי הפנים פועלת גם על פנים בתנועה:
https://youtu.be/kKaU6JFRu5g
כך פועלת טכנולוגיית זיהוי הפנים בתוכנה:
https://youtu.be/X7_ojlEXnWc
אפליקציות רבות משתמשות ביכולת זיהוי פנים:
https://youtu.be/NiKc1z4kOMM
זה מאפשר לענקיות רשת ומסחר לזהותכם ולגופי ביטחון למנוע פשעים וטרור, לאפשר כניסה למתחמים ועוד:
https://youtu.be/wve5JWX7yoc
והרצאת וידאו מעולה על ראיית מכונה שתסייע לכבדי ראיה לראות (מתורגם):
https://youtu.be/c-0ckmzlypA?long=yes
יותר ויותר מדברים כיום על "האח הגדול", שעוקב אחרי כל אחד מאיתנו ויודע עלינו יותר ויותר. אנשים מתפלאים כיצד הוא מזהה בכל רגע נתון את מקומנו, מי אנחנו בתמונות הפרטיות שלנו ובפוסטים החברתיים ואם אנחנו מתכננים פשע או מותר לנו לבצע עיסקה מסחרית.
אבל כיצד זה מתבצע?
הדרך לזהות אותנו בכל מקום היא ללמד מחשבים לעשות זאת. מדובר במה שנקרא טכנולוגיית זיהוי פנים. כל מחשב כזה מחובר למצלמות שמראות לו פנים והמחשב מזהה אותנו לעומת אחרים.
השיטה מתחילה בללמד תוכנה לזהות אנשים. מזינים אליה מאגר תמונות ענקי ו"מלמדים" אותה מהם פנים ומה לא. עושים זאת בסימון הטעויות שלה, מה שמשפר כל הזמן את יכולותיה. ככל שהמאגר הוא גדול וכוח המיחשוב רב, המכונה תלמד טוב יותר ומהר יותר לזהות פנים.
ככל שהמאגר מגוון, לעומת זאת, המכונה תלמד לזהות יותר סוגי פנים. בתחילת הדרך המאגרים לא היו מגוונים מספיק, מה שגרם לכך שיכולות המחשבים והבינה המלאכותית לזהות נשים, או בני מיעוטים שאינם לבנים, היו נמוכות מאוד.
ככל שהמכונה תלמד מהם פנים, ניתן יהיה להזין אליה את התמונות של כולנו וללמד אותה לזהות אנשים ספציפיים. אז לממשלות ולגופי ביטחון יש מאגרים כאלה, מתצלומי תעודות הזהות שלנו, אבל לגופים אחרים יש בעיה.
אז המצב הזה של ראיית מכונה (Machine vision) הולך ומשתפר דווקא תודות למאגרים העצומים של הרשתות החברתיות. כך תורמת למשל הטכנולוגיה שמאפשרת לדפי פייסבוק לזהות את הפרצופים בתמונות, גם לטובת זיהוי מגוון יותר וחכם יותר.
כך מאמנים מודלים ממוחשבים לזהות פנים (מתורגם):
https://youtu.be/Cgxsv1riJhI
כיום הטכנולוגיה של זיהוי הפנים פועלת גם על פנים בתנועה:
https://youtu.be/kKaU6JFRu5g
כך פועלת טכנולוגיית זיהוי הפנים בתוכנה:
https://youtu.be/X7_ojlEXnWc
אפליקציות רבות משתמשות ביכולת זיהוי פנים:
https://youtu.be/NiKc1z4kOMM
זה מאפשר לענקיות רשת ומסחר לזהותכם ולגופי ביטחון למנוע פשעים וטרור, לאפשר כניסה למתחמים ועוד:
https://youtu.be/wve5JWX7yoc
והרצאת וידאו מעולה על ראיית מכונה שתסייע לכבדי ראיה לראות (מתורגם):
https://youtu.be/c-0ckmzlypA?long=yes
מהו קובץ mp3 ששינה את מוסיקת הפופ?
מבין הפיתוחים וההמצאות שליוו את דור המידע, נראה שהמצאת ה-mp3 היא המשמחת ביותר לאדם הפשוט. אמנם חוויית השיטוט והבחירה בחנויות התקליטים והדיסקים כמעט ונעלמה, אבל המוסיקה מעולם לא הייתה כה זמינה לכל כך הרבה אנשים. האם זה טוב? - כנראה שכן, על אף שכמו בכל מהפכה, יש גם כאן מי ששילמו עליה ביוקר ויש מי שנאלצו לשנות הרגלים עסקיים ואחרים.
הכל התחיל בשנות ה-80 של המאה הקודמת. צוות חוקרים במכון המחקר פראונהופר שבגרמניה, בראשות מהנדס אלקטרוניקה ומתמטיקאי גרמני בשם קרלהיינץ ברנדנבורג, מצא דרך ליצור אלגוריתם דחיסה שיכווץ קבצי קול לכ-1/12 מהגודל שלהם. זו הייתה מהפכה של ממש, בה הם הצליחו להרחיק את כל הצלילים שאינם בתדרים שבתחום השמע האנושי (בין 1000 ל-5000 הרץ), בידיעה שמרבית מה שהוציאו ממילא לא נשמע לאוזן אנושית. הבדלים קטנים בין צלילים קרובים וצלילים בעוצמה נמוכה יחסית הוקרבו למען מיזעור הקובץ.
קרלהיינץ וחבריו הציעו את הפורמט שפיתחו לתקן ה-MPEG, לצורך כיווץ קול בתעשיית הקולנוע, שם חיפשו פתרונות להפצת סרטים על גבי תקליטורים קומפקטיים אך מוגבלים בנפח המידע שניתן לשמור עליהם. אבל התעשייה בחרה בפורמט אחר והגרמנים נאלצו לחפש במקום אחר.
המקום הזה הלך ותפס אז. קראו לו WWW, האינטרנט בשבילכם, והוא בדיוק פרץ לעולם. אנשי המכון החליטו לקרוא לקובץ שלהם mp3 ולהציעו ליצרני תוכנות המרת צליל ונגני מוסיקה למחשב. לראשונים הציעו להוסיף תמורת תשלום פורמט כיווץ מדהים של שירים, שיהפוך את התוכנות שלהם ללהיטים בקופה. מיצרני תוכנות נגינת אודיו הם אפילו לא ביקשו תשלום, רק הציעו שהתוכנות שלהם יוכלו לנגן קבצי mp3.
התוצאה הייתה לא פחות ממדהימה. עשרות תוכנות המרה אפשרו למשתמשים להמיר מוסיקה לקבצי mp3 וצעירים מכל העולם החלו להמיר אוספים שלמים לקובץ החדש והקומפקטי, שתפס כה מעט על הכונן שלהם.
הצעירים הללו, שבעתיד יוגדרו כדור ה-Y, החלו לשלוח ולשתף שירים אחד עם השני במייל או בהעתקה מכונן לכונן. מכל עבר החלו לצוץ ברשת אתרים להורדת שירים בפורמט החדש. תוכנות נגן כמו winamp ניגנו את השירים ונשמעו מצויין. הן גם אפשרו לנגן פלייליסט, מושג חדש שנוצר ויחליף בהדרגה את האלבום. היתרון הנוסף שהוכנס לקובץ ה-mp3 היה שניתן היה לנגן אותו, תוך כדי ההורדה. המשמעות הייתה שבאינטרנט האיטי של אז, ההמתנה עד שיירד כל הקובץ נחסכה וזה היה פשוט כיף..
ואז המסיבה התפוצצה. האקר שפרץ תוכנת המרות הפיץ את האלגוריתם של הדחיסה ברשת ולשוק התווספו מאות תוכנות חינמיות להמרה ל-mp3. מה שהיה נהר הפך לנחשול וצונאמי של קבצי מוסיקה ושירים, שכמוהו לא הכיר העולם. עתה נוצרו גם תוכנות חינמיות לשיתוף קבצים, כמו נאפסטר, קאזאה ואימיול והעולם לא הפסיק להוריד ולשתף את השירים שפעם קנה בכסף רב. הצירוף 'זכויות יוצרים' החל להשמע כמו מונח מעולם המשפט הקדום והצעירים של היום כבר לא מתעניינים במוצרים מהעבר "הרחוק", כמו דיסקים... המהפכה הושלמה!
הנה סיפורו של ה-mp3:
http://youtu.be/jCO9LV-D5f4?t=15s
והסבר שימושי על היתרונות של הקובץ:
http://youtu.be/g5n3lKNJiTc
מבין הפיתוחים וההמצאות שליוו את דור המידע, נראה שהמצאת ה-mp3 היא המשמחת ביותר לאדם הפשוט. אמנם חוויית השיטוט והבחירה בחנויות התקליטים והדיסקים כמעט ונעלמה, אבל המוסיקה מעולם לא הייתה כה זמינה לכל כך הרבה אנשים. האם זה טוב? - כנראה שכן, על אף שכמו בכל מהפכה, יש גם כאן מי ששילמו עליה ביוקר ויש מי שנאלצו לשנות הרגלים עסקיים ואחרים.
הכל התחיל בשנות ה-80 של המאה הקודמת. צוות חוקרים במכון המחקר פראונהופר שבגרמניה, בראשות מהנדס אלקטרוניקה ומתמטיקאי גרמני בשם קרלהיינץ ברנדנבורג, מצא דרך ליצור אלגוריתם דחיסה שיכווץ קבצי קול לכ-1/12 מהגודל שלהם. זו הייתה מהפכה של ממש, בה הם הצליחו להרחיק את כל הצלילים שאינם בתדרים שבתחום השמע האנושי (בין 1000 ל-5000 הרץ), בידיעה שמרבית מה שהוציאו ממילא לא נשמע לאוזן אנושית. הבדלים קטנים בין צלילים קרובים וצלילים בעוצמה נמוכה יחסית הוקרבו למען מיזעור הקובץ.
קרלהיינץ וחבריו הציעו את הפורמט שפיתחו לתקן ה-MPEG, לצורך כיווץ קול בתעשיית הקולנוע, שם חיפשו פתרונות להפצת סרטים על גבי תקליטורים קומפקטיים אך מוגבלים בנפח המידע שניתן לשמור עליהם. אבל התעשייה בחרה בפורמט אחר והגרמנים נאלצו לחפש במקום אחר.
המקום הזה הלך ותפס אז. קראו לו WWW, האינטרנט בשבילכם, והוא בדיוק פרץ לעולם. אנשי המכון החליטו לקרוא לקובץ שלהם mp3 ולהציעו ליצרני תוכנות המרת צליל ונגני מוסיקה למחשב. לראשונים הציעו להוסיף תמורת תשלום פורמט כיווץ מדהים של שירים, שיהפוך את התוכנות שלהם ללהיטים בקופה. מיצרני תוכנות נגינת אודיו הם אפילו לא ביקשו תשלום, רק הציעו שהתוכנות שלהם יוכלו לנגן קבצי mp3.
התוצאה הייתה לא פחות ממדהימה. עשרות תוכנות המרה אפשרו למשתמשים להמיר מוסיקה לקבצי mp3 וצעירים מכל העולם החלו להמיר אוספים שלמים לקובץ החדש והקומפקטי, שתפס כה מעט על הכונן שלהם.
הצעירים הללו, שבעתיד יוגדרו כדור ה-Y, החלו לשלוח ולשתף שירים אחד עם השני במייל או בהעתקה מכונן לכונן. מכל עבר החלו לצוץ ברשת אתרים להורדת שירים בפורמט החדש. תוכנות נגן כמו winamp ניגנו את השירים ונשמעו מצויין. הן גם אפשרו לנגן פלייליסט, מושג חדש שנוצר ויחליף בהדרגה את האלבום. היתרון הנוסף שהוכנס לקובץ ה-mp3 היה שניתן היה לנגן אותו, תוך כדי ההורדה. המשמעות הייתה שבאינטרנט האיטי של אז, ההמתנה עד שיירד כל הקובץ נחסכה וזה היה פשוט כיף..
ואז המסיבה התפוצצה. האקר שפרץ תוכנת המרות הפיץ את האלגוריתם של הדחיסה ברשת ולשוק התווספו מאות תוכנות חינמיות להמרה ל-mp3. מה שהיה נהר הפך לנחשול וצונאמי של קבצי מוסיקה ושירים, שכמוהו לא הכיר העולם. עתה נוצרו גם תוכנות חינמיות לשיתוף קבצים, כמו נאפסטר, קאזאה ואימיול והעולם לא הפסיק להוריד ולשתף את השירים שפעם קנה בכסף רב. הצירוף 'זכויות יוצרים' החל להשמע כמו מונח מעולם המשפט הקדום והצעירים של היום כבר לא מתעניינים במוצרים מהעבר "הרחוק", כמו דיסקים... המהפכה הושלמה!
הנה סיפורו של ה-mp3:
http://youtu.be/jCO9LV-D5f4?t=15s
והסבר שימושי על היתרונות של הקובץ:
http://youtu.be/g5n3lKNJiTc
איך פועל מנוע החיפוש של גוגל?
מנוע החיפוש של גוגל היה מהפכני ועל אף שעשה מה שמנועי חיפוש רבים עשו לפניו, הוא עשה זאת טוב יותר מכולם, בעיקר משום שהציג תוצאות טובות ושימושיות למשתמש. הוא מצא באינטרנט את מה שחיפשת - טוב יותר מכל מנוע חיפוש שקדם לו.
כשרוצים לבדוק איך עובד מנוע החיפוש של גוגל כדאי להבין קודם שהוא משתנה כל הזמן. ב-2022 הוא כבר מצויד בבינה מלאכותית מתקדמת במיוחד, נותן לך תוצאות שבודקות גם מה רלוונטי לנו באופן אישי, מה התעדכן לאחרונה, מה מיקומנו בעולם ועוד. כך הוא קובע אילו תוצאות יופיעו ראשונות בתוצאות החיפוש ואילו הרחק משם.
אבל נחזור רגע להתחלה. איך פעלו מנועי החיפוש שלפני זה של גוגל. הם הציגו תוצאות חיפוש על פי גורמים שונים, לאו דווקא כאלה שקשורים באיכות הדפים שהוצגו אלא שמושפעים גם מהוותק שלהם, כמות הכסף שהושקע בהם והתשלום ששילמו בעלי הדפים הללו להנהלת מנוע החיפוש.
אצל גוגל זה עובד אחרת ובעזרת אלגוריתם שפיתחו המייסדים. על פי השיטה החדשנית שהמציאו מייסדי החברה ושנקראת "פייג' ראנק" (Page Rank), או בעברית "מדרג האתרים", כל דף מקבל ציון על פי גורמים שונים. הגורמים הללו משקפים את האיכות שלו ועד כמה הוא עונה למי שחיפש את ביטוי החיפוש.
כך למשל, אם יש מובילים אל דף הרבה קישורים מדפים איכותיים אחרים בתחום שלו, הרי שהוא מקבל ציון טוב וסיכוי לעלות לראש תוצאות החיפוש. את זה המייסדים שאבו מהעולם המדעי (הוריהם היו אנשי מדע), בו ככל שמאמר צוטט יותר על ידי חוקרים אחרים, במאמרים ובספרי מדע, הוא נחשב טוב יותר.
ובדיוק כך בגוגל . ככל שאל אתר יש יותר לינקים, קישורים מאתרים איכותיים אחרים, הוא נחשב יותר ויקבל מיקום טוב יותר בתוצאות החיפוש. אם הדף גם בנוי היטב, עם כותרות קשורות, תוכן איכותי והוא בעל מדד חיובי מבחינת התשובה שקיבלו כאלה שחיפשו בו בעבר - גם זה יתרום למיקום טוב יותר שלו בתוצאות החיפוש.
לאיכות התוצאות נוספו גם פיתוחים חשובים אחרים, כמו מהירות קבלת תוצאות החיפוש. גוגל השיגה זאת בזכות מערך המחשבים החכם שיצרו המפתחים. גם הניקיון של דף החיפוש בגוגל בלט כבר מהתחלה לעומת מנועי החיפוש הפופולאריים. כל אלה ביחד גרמו למנוע החיפוש הזה להנביט תוצאות מעולות ולהפוך את צמד המייסדים לראשי תאגיד האינטרנט הגדול והמצליח בעולם.
מייסדי גוגל הסבירו פעם שגוגל היא מעין "שווייץ דיגיטלית", כלומר מנוע חיפוש נייטרלי לחלוטין, שלא נותן העדפה לתוכן של מפרסמים או חברות כלשהן. תוצאות החיפוש שלו רוצות להיות "אובייקטיביות" והחברה לא מאפשרת לאיש לקנות או לשחד כדי להתמקם בראש תוצאות החיפוש. בשנים האחרונות היא אמנם ממקמת שם קישורים ממומנים אבל הניקיון נשמר.
כמובן שגוגל מובילה יותר ויותר שיפורים במנוע החיפוש שלה. במיוחד בולט הדבר בחיזוק מגמת הפרסונליזציה, לפיה כל משתמש מקבל תוצאות חיפוש אישיות, המותאמות לו, מה שנותן לה יתרונות לא קטנים, כולל כספיים, במיוחד בשורת הרווח של הכנסות הפרסום העצומות שלה.
הנה החדשנות של המייסדים, שהמציאו שיטה חדשה לדירוג האתרים ומיקומם בתוצאות החיפוש:
https://youtu.be/85Nyi4Xb9PY
האופן בו עובד מנוע החיפוש של גוגל, נכון ל-2022:
https://youtu.be/0eKVizvYSUQ
החדשנות של גוגל לעומת מנועי חיפוש קודמים:
https://youtu.be/n9eo8b3hEns
עשרות אלפי ניסויים ומאות שינויים בשנה - כך מפותח האלגוריתם של גוגל:
https://youtu.be/J5RZOU6vK4Q
דרך הפעולה של מנוע החיפוש של גוגל:
http://youtu.be/BNHR6IQJGZs
לעומת מנועי חיפוש חדשניים שניסו לפתח, גם אצלנו, לפניה (עברית):
https://youtu.be/W3MXslMH8n8
והסבר מפי מייסד גוגל על הדרך שבה החברה פועלת כדי להנגיש לנו את כל המידע בעולם (מתורגם):
http://youtu.be/zIx5F0vbjB4
מנוע החיפוש של גוגל היה מהפכני ועל אף שעשה מה שמנועי חיפוש רבים עשו לפניו, הוא עשה זאת טוב יותר מכולם, בעיקר משום שהציג תוצאות טובות ושימושיות למשתמש. הוא מצא באינטרנט את מה שחיפשת - טוב יותר מכל מנוע חיפוש שקדם לו.
כשרוצים לבדוק איך עובד מנוע החיפוש של גוגל כדאי להבין קודם שהוא משתנה כל הזמן. ב-2022 הוא כבר מצויד בבינה מלאכותית מתקדמת במיוחד, נותן לך תוצאות שבודקות גם מה רלוונטי לנו באופן אישי, מה התעדכן לאחרונה, מה מיקומנו בעולם ועוד. כך הוא קובע אילו תוצאות יופיעו ראשונות בתוצאות החיפוש ואילו הרחק משם.
אבל נחזור רגע להתחלה. איך פעלו מנועי החיפוש שלפני זה של גוגל. הם הציגו תוצאות חיפוש על פי גורמים שונים, לאו דווקא כאלה שקשורים באיכות הדפים שהוצגו אלא שמושפעים גם מהוותק שלהם, כמות הכסף שהושקע בהם והתשלום ששילמו בעלי הדפים הללו להנהלת מנוע החיפוש.
אצל גוגל זה עובד אחרת ובעזרת אלגוריתם שפיתחו המייסדים. על פי השיטה החדשנית שהמציאו מייסדי החברה ושנקראת "פייג' ראנק" (Page Rank), או בעברית "מדרג האתרים", כל דף מקבל ציון על פי גורמים שונים. הגורמים הללו משקפים את האיכות שלו ועד כמה הוא עונה למי שחיפש את ביטוי החיפוש.
כך למשל, אם יש מובילים אל דף הרבה קישורים מדפים איכותיים אחרים בתחום שלו, הרי שהוא מקבל ציון טוב וסיכוי לעלות לראש תוצאות החיפוש. את זה המייסדים שאבו מהעולם המדעי (הוריהם היו אנשי מדע), בו ככל שמאמר צוטט יותר על ידי חוקרים אחרים, במאמרים ובספרי מדע, הוא נחשב טוב יותר.
ובדיוק כך בגוגל . ככל שאל אתר יש יותר לינקים, קישורים מאתרים איכותיים אחרים, הוא נחשב יותר ויקבל מיקום טוב יותר בתוצאות החיפוש. אם הדף גם בנוי היטב, עם כותרות קשורות, תוכן איכותי והוא בעל מדד חיובי מבחינת התשובה שקיבלו כאלה שחיפשו בו בעבר - גם זה יתרום למיקום טוב יותר שלו בתוצאות החיפוש.
לאיכות התוצאות נוספו גם פיתוחים חשובים אחרים, כמו מהירות קבלת תוצאות החיפוש. גוגל השיגה זאת בזכות מערך המחשבים החכם שיצרו המפתחים. גם הניקיון של דף החיפוש בגוגל בלט כבר מהתחלה לעומת מנועי החיפוש הפופולאריים. כל אלה ביחד גרמו למנוע החיפוש הזה להנביט תוצאות מעולות ולהפוך את צמד המייסדים לראשי תאגיד האינטרנט הגדול והמצליח בעולם.
מייסדי גוגל הסבירו פעם שגוגל היא מעין "שווייץ דיגיטלית", כלומר מנוע חיפוש נייטרלי לחלוטין, שלא נותן העדפה לתוכן של מפרסמים או חברות כלשהן. תוצאות החיפוש שלו רוצות להיות "אובייקטיביות" והחברה לא מאפשרת לאיש לקנות או לשחד כדי להתמקם בראש תוצאות החיפוש. בשנים האחרונות היא אמנם ממקמת שם קישורים ממומנים אבל הניקיון נשמר.
כמובן שגוגל מובילה יותר ויותר שיפורים במנוע החיפוש שלה. במיוחד בולט הדבר בחיזוק מגמת הפרסונליזציה, לפיה כל משתמש מקבל תוצאות חיפוש אישיות, המותאמות לו, מה שנותן לה יתרונות לא קטנים, כולל כספיים, במיוחד בשורת הרווח של הכנסות הפרסום העצומות שלה.
הנה החדשנות של המייסדים, שהמציאו שיטה חדשה לדירוג האתרים ומיקומם בתוצאות החיפוש:
https://youtu.be/85Nyi4Xb9PY
האופן בו עובד מנוע החיפוש של גוגל, נכון ל-2022:
https://youtu.be/0eKVizvYSUQ
החדשנות של גוגל לעומת מנועי חיפוש קודמים:
https://youtu.be/n9eo8b3hEns
עשרות אלפי ניסויים ומאות שינויים בשנה - כך מפותח האלגוריתם של גוגל:
https://youtu.be/J5RZOU6vK4Q
דרך הפעולה של מנוע החיפוש של גוגל:
http://youtu.be/BNHR6IQJGZs
לעומת מנועי חיפוש חדשניים שניסו לפתח, גם אצלנו, לפניה (עברית):
https://youtu.be/W3MXslMH8n8
והסבר מפי מייסד גוגל על הדרך שבה החברה פועלת כדי להנגיש לנו את כל המידע בעולם (מתורגם):
http://youtu.be/zIx5F0vbjB4
מהו תאגיד?
תאגיד (Corporation) או חברה עסקית, הם המצאה מדהימה של האנושות. מדובר בהתאגדות של אדם או כמה אנשים ליצירת גוף דמיוני, שקיבל ממשות מהחלטה חברתית מסודרת. הגוף הזה הוא תאגיד, שאחד הביטויים הבולטים שלו הוא החברה העסקית. (יש עוד בתגית "סוגי התאגדויות").
גוגל, אוסם או בואינג כדוגמאות - גם אם אין לו ממשות כמו לאדם או למוצר שהוא מייצר, פרי הדמיון הזה שנקרא תאגיד הוא ישות משפטית, הנושאת בהתחייבויות משפטיות, ממש כאילו היה אדם. יש לו מטרות וציבורים שלמים שמכירים אותו ונותנים בו אמון בדרך כלל, על אף שהוא פועל בנפרד מבעליו, מהעובדים בו או מאדם ספציפי כלשהו בעולם. הוא יצור משפטי, בדוי ופרי הסכמה אך עומד בפני עצמו.
ובכל זאת, התאגיד יכול לעשות פעולות משפטיות מגוונות ולשאת בהתחייבויות מקבילות, ממש כאילו היה בן-אדם.
התאגיד הוא למעשה פרי החלטה אנושית, שנותנת לו קיום. הוא כל כך חשוב ומקדם את החברה המודרנית, עד שגם משפטית הוא מחויב בהמון דברים, הוא משלם מיסים, מחזיק רכוש, כסף וחייב לציית לחוקים. כן, תאגיד גם יכול לעמוד למשפט וגם לתבוע בבית המשפט אחרים.
חברה, שותפות או עמותה - חברה עסקית או תאגיד נולד כשרושמים אותו בגוף שממונה על כך. הוא מסיים את קיומו בהליך שנקרא "פירוק תאגיד". בעלי התאגיד יכולים להיות אדם יחיד, קבוצת בני אדם או אפילו, החזיקו חזק, תאגידים אחרים.
כי ההמצאה הזו כל כך גאונית, שהיא נוצרה עם הגנה לבעליה, מרכיב שפוטר את הבעלים מאחריות כמעט לחלוטין. קוראים לזה "חברה בערבון מוגבל". בניגוד לאדם רגיל, אם חברה גורמת נזק, יתכן מצב שאיש מבעליה לא יהיה חייב לפצות את הניזוק. אם תאגיד לווה כספים ואין לו מאיפה להחזיר, איש לא יוכל לכפות על בעליו לשלם מכספו הפרטי.
העיקרון המנחה בתאגידים הוא שאנשים שמשקיעים בהם כסף מצפים לרווחים. זה גם מקור הביקורת ולעתים אף השנאה בקרב ציבורים עצומים כלפי התאגידים - התפיסה הרווחת ששורת הרווח חשובה ברבים מהם, הרבה יותר מאשר השירות לצרכני המוצר שלהם או לקוחות שירותיהם.
היסטורית, תאגידים מסוגים מסוימים פעלו כבר ברומי העתיקה. היה זה המשפט הרומי שהכיר בסוגי התאגדויות, חלקן התאגדויות פרטיות, כמו גילדות של בעלי מלאכה או אגודות קבורה. אפילו רשויות מקומיות באימפריה הרומית הוגדרו אז ככאלה.
באירופה של ימי הביניים הצטרפו לגילדות בעלי המקצוע גם שותפויות ואפילו כנסיות שהתאגדו כך. במאה ה-14 נולד גם התאגיד המסחרי הראשון בהיסטוריה - מכרה נחושת בשוודיה, לו העניק מלך שוודיה מגנוס הרביעי זיכיון רשמי להפעלת המכרה.
בימינו לא חסרים תאגידי ענק מצליחים, לצד מיליוני חברות עסקיות מכל סוג ותחום. תעשיית התרופות, למשל, היא תאגידית. אם נדמה לכם לפעמים שהתרופות מפותחות בתאגידי התרופות לא רק לשם עזרה לחולים ולשם שמיים, תוכלו עכשיו להבין את העניין.
גם תאגידי האינטרנט הגדולים הם כאלה. דומה לא פעם שהחוקים שחלים על האדם הפשוט, על החברה הרגילה ועל תאגידים "רגילים", לא חלים עליהם. הם כל כך גדולים וחזקים, שלעתים נראה היה שאין מדינה שתעז להילחם בהם, להטיל עליהם מיסים רגילים, או להתמודד מולם בחוקיה.
השינוי החל בתחילת 2021, כשאוסטרליה אתגרה וניצחה את גוגל ופייסבוק, שישלמו בה תמלוגים לגופי תוכן ותקשורת, עבור תוכן שבעבר נטלו והציגו באתריהם מבלי לשלם עליו כלל.
הנה התאגיד ומהו בדיוק (עברית):
https://youtu.be/DiyrwpfKdt8
פרוקטור אנד גמבל הוא תאגיד עולמי שנולד מחברה משפחתית קטנה:
https://youtu.be/Kf0Dk6FX7h4
תאגיד יוניליבר, תאגיד מרשים לא פחות:
https://youtu.be/gCNsYWgY7ZE
ותכנית טלוויזיה על תאגידים (עברית):
https://youtu.be/pPQRKOmpxEY?long=yes
תאגיד (Corporation) או חברה עסקית, הם המצאה מדהימה של האנושות. מדובר בהתאגדות של אדם או כמה אנשים ליצירת גוף דמיוני, שקיבל ממשות מהחלטה חברתית מסודרת. הגוף הזה הוא תאגיד, שאחד הביטויים הבולטים שלו הוא החברה העסקית. (יש עוד בתגית "סוגי התאגדויות").
גוגל, אוסם או בואינג כדוגמאות - גם אם אין לו ממשות כמו לאדם או למוצר שהוא מייצר, פרי הדמיון הזה שנקרא תאגיד הוא ישות משפטית, הנושאת בהתחייבויות משפטיות, ממש כאילו היה אדם. יש לו מטרות וציבורים שלמים שמכירים אותו ונותנים בו אמון בדרך כלל, על אף שהוא פועל בנפרד מבעליו, מהעובדים בו או מאדם ספציפי כלשהו בעולם. הוא יצור משפטי, בדוי ופרי הסכמה אך עומד בפני עצמו.
ובכל זאת, התאגיד יכול לעשות פעולות משפטיות מגוונות ולשאת בהתחייבויות מקבילות, ממש כאילו היה בן-אדם.
התאגיד הוא למעשה פרי החלטה אנושית, שנותנת לו קיום. הוא כל כך חשוב ומקדם את החברה המודרנית, עד שגם משפטית הוא מחויב בהמון דברים, הוא משלם מיסים, מחזיק רכוש, כסף וחייב לציית לחוקים. כן, תאגיד גם יכול לעמוד למשפט וגם לתבוע בבית המשפט אחרים.
חברה, שותפות או עמותה - חברה עסקית או תאגיד נולד כשרושמים אותו בגוף שממונה על כך. הוא מסיים את קיומו בהליך שנקרא "פירוק תאגיד". בעלי התאגיד יכולים להיות אדם יחיד, קבוצת בני אדם או אפילו, החזיקו חזק, תאגידים אחרים.
כי ההמצאה הזו כל כך גאונית, שהיא נוצרה עם הגנה לבעליה, מרכיב שפוטר את הבעלים מאחריות כמעט לחלוטין. קוראים לזה "חברה בערבון מוגבל". בניגוד לאדם רגיל, אם חברה גורמת נזק, יתכן מצב שאיש מבעליה לא יהיה חייב לפצות את הניזוק. אם תאגיד לווה כספים ואין לו מאיפה להחזיר, איש לא יוכל לכפות על בעליו לשלם מכספו הפרטי.
העיקרון המנחה בתאגידים הוא שאנשים שמשקיעים בהם כסף מצפים לרווחים. זה גם מקור הביקורת ולעתים אף השנאה בקרב ציבורים עצומים כלפי התאגידים - התפיסה הרווחת ששורת הרווח חשובה ברבים מהם, הרבה יותר מאשר השירות לצרכני המוצר שלהם או לקוחות שירותיהם.
היסטורית, תאגידים מסוגים מסוימים פעלו כבר ברומי העתיקה. היה זה המשפט הרומי שהכיר בסוגי התאגדויות, חלקן התאגדויות פרטיות, כמו גילדות של בעלי מלאכה או אגודות קבורה. אפילו רשויות מקומיות באימפריה הרומית הוגדרו אז ככאלה.
באירופה של ימי הביניים הצטרפו לגילדות בעלי המקצוע גם שותפויות ואפילו כנסיות שהתאגדו כך. במאה ה-14 נולד גם התאגיד המסחרי הראשון בהיסטוריה - מכרה נחושת בשוודיה, לו העניק מלך שוודיה מגנוס הרביעי זיכיון רשמי להפעלת המכרה.
בימינו לא חסרים תאגידי ענק מצליחים, לצד מיליוני חברות עסקיות מכל סוג ותחום. תעשיית התרופות, למשל, היא תאגידית. אם נדמה לכם לפעמים שהתרופות מפותחות בתאגידי התרופות לא רק לשם עזרה לחולים ולשם שמיים, תוכלו עכשיו להבין את העניין.
גם תאגידי האינטרנט הגדולים הם כאלה. דומה לא פעם שהחוקים שחלים על האדם הפשוט, על החברה הרגילה ועל תאגידים "רגילים", לא חלים עליהם. הם כל כך גדולים וחזקים, שלעתים נראה היה שאין מדינה שתעז להילחם בהם, להטיל עליהם מיסים רגילים, או להתמודד מולם בחוקיה.
השינוי החל בתחילת 2021, כשאוסטרליה אתגרה וניצחה את גוגל ופייסבוק, שישלמו בה תמלוגים לגופי תוכן ותקשורת, עבור תוכן שבעבר נטלו והציגו באתריהם מבלי לשלם עליו כלל.
הנה התאגיד ומהו בדיוק (עברית):
https://youtu.be/DiyrwpfKdt8
פרוקטור אנד גמבל הוא תאגיד עולמי שנולד מחברה משפחתית קטנה:
https://youtu.be/Kf0Dk6FX7h4
תאגיד יוניליבר, תאגיד מרשים לא פחות:
https://youtu.be/gCNsYWgY7ZE
ותכנית טלוויזיה על תאגידים (עברית):
https://youtu.be/pPQRKOmpxEY?long=yes
איך פועל מנגנון לסינון רעשים?
סינון רעשים (Noise Cancelling) הוא צורך מורגש במצבים שבהם אנו זקוקים לפעילות שקטה ונמצאים בלב סביבה רועשת. אוזניות ומערכות קול שונות מצוידות במערכות למחיקת רעשים, שרובן מתבססות על 'פאזה הפוכה', שיטה שבה מיקרופונים מיוחדים "מאזינים" לרעש שבא מבחוץ ומשתמשים באמצעים אקוסטיים כדי להשתיקו.
המנגנון האלקטרוני החכם לסינון רעשים, שמותקן כיום במכשירים כאלה, דוגמת טלפונים חכמים ואוזניות איכותיות, מבחין בין רעש הרקע שמסביב לצליל המוסיקה או הדיבור שבאוזניות ומצמצם את רעש הרקע. כך ניתן להאזין למוסיקה בזמן טיסה, או לנהל שיחה בטלפון גם כשנמצאים בסביבה רועשת כמו רחוב הומה אדם, אוטובוס מלא בדיבורים ורעשים, או מועדון ריקודים מפוצץ אדם.
בשיטה זו מזהים המיקרופונים החיצוניים לסינון רעשים את כיווני רעש וחוסמים אותם נקודתית. מיקרופון חיצוני קולט את הרעש שבא מבחוץ ומערכת אלקטרונית "משמיעה" במקביל אליו את הרעש הזה בהיפוך, בשיטת 'הפאזה ההפוכה'. פעולה זו מצמצמת את מרבית הרעש ומשאירה את המוסיקה או את קולו של הדובר שבצד השני של הטלפון הסלולארי נקיים ובהירים יותר.
צמצום הרעש בשיטה זו משמש כיום באוזניות, מכוניות, תאי שקט ועוד. יש גם פיתוחים שמנסים לעשות זאת בעזרת מכשיר הנצמד אל החלון ומשתיק את רעש הרחוב.
אך אלגוריתם סינון הרעשים הממוצע, של הטלפון למשל, אינו מושלם. הוא פוגע ומטשטש גם את הקול שמצדו השני, שכן הוא מתבסס על הבחנה בין רעש הרקע לקולו של הדובר וצמצום הרעש כולו. שיטות מתקדמות יותר שפותחו לאחרונה מצליחות לצמצם רעשים מוגדרים, מבלי לפגוע במוסיקה או בקולו של הדובר שבצדו השני של הטלפון. כך מושתק הרעש המטריד, אך קולו של הדובר ברור יותר והמוסיקה נפגעת הרבה פחות.
הנה הסבר השיטה של פאזה הפוכה:
http://youtu.be/F7D_pnaexG0
מנגנון ביטול הרעשים האקטיבי, בקיצור ANC, מאפשר כיום בחירה בין סוגי ורמות סינון:
https://youtu.be/vuoxprrEwbg
הסבר השיטה לביטול רעשים שפותחה בידי מהנדסי חברת Bose:
https://youtu.be/zj33WAODsJg
הסבר מילולי יותר:
http://youtu.be/KHsXA_LE3e4
מערכת ביטול רעשים מודרנית ל אוזניות אלחוטיות הן ממש חכמות:
https://youtu.be/VIi04uD8LtY
ופיתוח של כפתור שקט המאפשר לסנן את רעשי הרחוב בסלון שלך:
http://youtu.be/Mv6sBuwzLhk
סינון רעשים (Noise Cancelling) הוא צורך מורגש במצבים שבהם אנו זקוקים לפעילות שקטה ונמצאים בלב סביבה רועשת. אוזניות ומערכות קול שונות מצוידות במערכות למחיקת רעשים, שרובן מתבססות על 'פאזה הפוכה', שיטה שבה מיקרופונים מיוחדים "מאזינים" לרעש שבא מבחוץ ומשתמשים באמצעים אקוסטיים כדי להשתיקו.
המנגנון האלקטרוני החכם לסינון רעשים, שמותקן כיום במכשירים כאלה, דוגמת טלפונים חכמים ואוזניות איכותיות, מבחין בין רעש הרקע שמסביב לצליל המוסיקה או הדיבור שבאוזניות ומצמצם את רעש הרקע. כך ניתן להאזין למוסיקה בזמן טיסה, או לנהל שיחה בטלפון גם כשנמצאים בסביבה רועשת כמו רחוב הומה אדם, אוטובוס מלא בדיבורים ורעשים, או מועדון ריקודים מפוצץ אדם.
בשיטה זו מזהים המיקרופונים החיצוניים לסינון רעשים את כיווני רעש וחוסמים אותם נקודתית. מיקרופון חיצוני קולט את הרעש שבא מבחוץ ומערכת אלקטרונית "משמיעה" במקביל אליו את הרעש הזה בהיפוך, בשיטת 'הפאזה ההפוכה'. פעולה זו מצמצמת את מרבית הרעש ומשאירה את המוסיקה או את קולו של הדובר שבצד השני של הטלפון הסלולארי נקיים ובהירים יותר.
צמצום הרעש בשיטה זו משמש כיום באוזניות, מכוניות, תאי שקט ועוד. יש גם פיתוחים שמנסים לעשות זאת בעזרת מכשיר הנצמד אל החלון ומשתיק את רעש הרחוב.
אך אלגוריתם סינון הרעשים הממוצע, של הטלפון למשל, אינו מושלם. הוא פוגע ומטשטש גם את הקול שמצדו השני, שכן הוא מתבסס על הבחנה בין רעש הרקע לקולו של הדובר וצמצום הרעש כולו. שיטות מתקדמות יותר שפותחו לאחרונה מצליחות לצמצם רעשים מוגדרים, מבלי לפגוע במוסיקה או בקולו של הדובר שבצדו השני של הטלפון. כך מושתק הרעש המטריד, אך קולו של הדובר ברור יותר והמוסיקה נפגעת הרבה פחות.
הנה הסבר השיטה של פאזה הפוכה:
http://youtu.be/F7D_pnaexG0
מנגנון ביטול הרעשים האקטיבי, בקיצור ANC, מאפשר כיום בחירה בין סוגי ורמות סינון:
https://youtu.be/vuoxprrEwbg
הסבר השיטה לביטול רעשים שפותחה בידי מהנדסי חברת Bose:
https://youtu.be/zj33WAODsJg
הסבר מילולי יותר:
http://youtu.be/KHsXA_LE3e4
מערכת ביטול רעשים מודרנית ל אוזניות אלחוטיות הן ממש חכמות:
https://youtu.be/VIi04uD8LtY
ופיתוח של כפתור שקט המאפשר לסנן את רעשי הרחוב בסלון שלך:
http://youtu.be/Mv6sBuwzLhk
איזה מחשב מציג יצירות במוזיאון?
ציור ויצירה אמנותית בכלל הן פעולות מורכבות למחשב ולכן מחשבים המסוגלים לצייר בעצמם הם תופעה יחודית. את המחשב AARON מפתח האמן האמריקאי הרולד כהן כבר מעל 30 שנה, במעבדה לאינטליגנציה מלאכותית של אוניברסיטת סטנפורד. הוא תוכנת כך שיוכל לצייר תמונות בסגנונות ציור מגוונים. למחשב, סוג של רובוט מצייר, הוזן ידע אמנותי שמאפשר לו לצייר עצמים שונים, כמו בני אדם, צמחים ודומם. למחשב תוכנתו גם אלגוריתמים וכללים אמנותיים שבהם מצוייד הצייר, כמו העובדה שבסיסו של עצם רחוק הוא גבוה מבסיסו של עצם קרוב, שהוא קטן יותר מהקרוב, מוסתר על ידיו ועוד. בנוסף הגדיר האמן כללים שלקוחים מניסיונו כצייר ומורה פעיל לציור, בצירוף ידע מהתחום בתחומים כמו צבע, קומפוזיציה ופרספקטיבה.
יש ויכוח אמיתי מה מידת היצירתיות של המחשב הזה, שכן את היכולת לבצע הוראות שנלמדו יכול לבצע כל תלמיד ציור והרי אמן הוא אדם שמעבד את הידע שברשותו, מוסיף מהיצירתיות הטבעית שלו ופורץ את גבולות מה שכבר נעשה. ועדיין, הציורים של AARON הם כה מרשימים ומעוררי עניין, שחובבי אמנות רבים לא מצליחים להבחין ביניהם לבין ציורים שנעשו על ידי ציירים אנושיים. כיום מוצגים רבים מהם בתערוכות ובמוזיאונים בכל העולם ורבים מהם אף נרכשו במהלך השנים בידי אספני אמנות.
הנה הרולד כהן מספר על AARON:
https://youtu.be/MwHQx9BrHQc
הרצאה של הרולד כהן על העבודות של AARON:
https://youtu.be/RyIgu_GSS5g
הנה ציור שנוצר על ידי התוכנה של AARON:
https://youtu.be/3PA-XApZkso
דיון על המחשב המצייר AARON:
https://youtu.be/boKs9JzI1f4
ציור ויצירה אמנותית בכלל הן פעולות מורכבות למחשב ולכן מחשבים המסוגלים לצייר בעצמם הם תופעה יחודית. את המחשב AARON מפתח האמן האמריקאי הרולד כהן כבר מעל 30 שנה, במעבדה לאינטליגנציה מלאכותית של אוניברסיטת סטנפורד. הוא תוכנת כך שיוכל לצייר תמונות בסגנונות ציור מגוונים. למחשב, סוג של רובוט מצייר, הוזן ידע אמנותי שמאפשר לו לצייר עצמים שונים, כמו בני אדם, צמחים ודומם. למחשב תוכנתו גם אלגוריתמים וכללים אמנותיים שבהם מצוייד הצייר, כמו העובדה שבסיסו של עצם רחוק הוא גבוה מבסיסו של עצם קרוב, שהוא קטן יותר מהקרוב, מוסתר על ידיו ועוד. בנוסף הגדיר האמן כללים שלקוחים מניסיונו כצייר ומורה פעיל לציור, בצירוף ידע מהתחום בתחומים כמו צבע, קומפוזיציה ופרספקטיבה.
יש ויכוח אמיתי מה מידת היצירתיות של המחשב הזה, שכן את היכולת לבצע הוראות שנלמדו יכול לבצע כל תלמיד ציור והרי אמן הוא אדם שמעבד את הידע שברשותו, מוסיף מהיצירתיות הטבעית שלו ופורץ את גבולות מה שכבר נעשה. ועדיין, הציורים של AARON הם כה מרשימים ומעוררי עניין, שחובבי אמנות רבים לא מצליחים להבחין ביניהם לבין ציורים שנעשו על ידי ציירים אנושיים. כיום מוצגים רבים מהם בתערוכות ובמוזיאונים בכל העולם ורבים מהם אף נרכשו במהלך השנים בידי אספני אמנות.
הנה הרולד כהן מספר על AARON:
https://youtu.be/MwHQx9BrHQc
הרצאה של הרולד כהן על העבודות של AARON:
https://youtu.be/RyIgu_GSS5g
הנה ציור שנוצר על ידי התוכנה של AARON:
https://youtu.be/3PA-XApZkso
דיון על המחשב המצייר AARON:
https://youtu.be/boKs9JzI1f4
מהם הבוטים שזוחלים באינטרנט? ומה להם ולמנועי חיפוש?
אחד הדברים שבהם נבחנים מנועי חיפוש הוא היכולת להיות מעודכנים בתכנים של האתרים שמוצגים בהם. לצד שלל הבדיקות שהם עורכים לאתרים, לכל מנועי החיפוש דוגמת גוגל ישנם "זחלנים" (Crawlers), סוג של "בוטים", מעין רובוטים קטנים של תוכנה בלבד, המכונים בשם החיבה "Bots".
הבוטים הללו הם סוכני תוכנה מתוכנתים ואוטומטיים. הם מחקים משתמש אנושי שנכנס לאתרי אינטרנט. תפקידם לסרוק, לפרק ולקטלג דפי רשת ואתרים ברשת, לצרף אתרים חדשים ולעדכן בחידושים שבאתרים הקיימים - אילו תכנים חדשים עלו, אילו נמחקו מהאתר, מהם הדפים החדשים, מהו קצב העידכון של המידע באתר וכדומה.
הבוטים מאפשרים למנוע החיפוש למצוא מידע חדש וחשוב לחיפושים. האלגוריתם מצליח, באמצעות המידע שהם מספקים לו מרחבי הרשת, לדרג את עמודי האינטרנט ולקבוע את מקומם בתוצאות החיפוש של המנוע.
ככל שאתר אינטרנט מתעדכן בקצב גבוה יותר, הבוטים פוקדים אותו יותר ויותר ומתעדכנים בתכנים החדשים שלו. אם באתר קטן הבוט יכול לבקר פעם ביום או ביומיים, באתרים גדולים הם סורקים את הדפים כמה פעמים ביממה.
הנה הבוטים של גוגל שסורקים את הרשת:
http://youtu.be/3nCl9Q9gpg8
ומהנדס מסביר איך הבוטים עובדים ומעדכנים את בסיס הנתונים של גוגל:
http://youtu.be/usyYXNNBRjc
אחד הדברים שבהם נבחנים מנועי חיפוש הוא היכולת להיות מעודכנים בתכנים של האתרים שמוצגים בהם. לצד שלל הבדיקות שהם עורכים לאתרים, לכל מנועי החיפוש דוגמת גוגל ישנם "זחלנים" (Crawlers), סוג של "בוטים", מעין רובוטים קטנים של תוכנה בלבד, המכונים בשם החיבה "Bots".
הבוטים הללו הם סוכני תוכנה מתוכנתים ואוטומטיים. הם מחקים משתמש אנושי שנכנס לאתרי אינטרנט. תפקידם לסרוק, לפרק ולקטלג דפי רשת ואתרים ברשת, לצרף אתרים חדשים ולעדכן בחידושים שבאתרים הקיימים - אילו תכנים חדשים עלו, אילו נמחקו מהאתר, מהם הדפים החדשים, מהו קצב העידכון של המידע באתר וכדומה.
הבוטים מאפשרים למנוע החיפוש למצוא מידע חדש וחשוב לחיפושים. האלגוריתם מצליח, באמצעות המידע שהם מספקים לו מרחבי הרשת, לדרג את עמודי האינטרנט ולקבוע את מקומם בתוצאות החיפוש של המנוע.
ככל שאתר אינטרנט מתעדכן בקצב גבוה יותר, הבוטים פוקדים אותו יותר ויותר ומתעדכנים בתכנים החדשים שלו. אם באתר קטן הבוט יכול לבקר פעם ביום או ביומיים, באתרים גדולים הם סורקים את הדפים כמה פעמים ביממה.
הנה הבוטים של גוגל שסורקים את הרשת:
http://youtu.be/3nCl9Q9gpg8
ומהנדס מסביר איך הבוטים עובדים ומעדכנים את בסיס הנתונים של גוגל:
http://youtu.be/usyYXNNBRjc
מי המציא את האוזניות מסננות הרעשים?
נראה שהתרגלנו די מהר לקיומן של האוזניות האלחוטיות הזעירות, עם ביטול הרעשים האקטיבי (Active Noise canceling ובקיצור ANC). העקרון ברור: צמצום רעשים מוגדרים, מבלי לפגוע בקולו של הדובר שבצדו השני של הטלפון, או במוסיקה.
השיטה מתבססת על מיקרופונים מיוחדים שמכניסים את הרעש, שמטופל על ידי מנגנון המשתיק בדיוק אותו ומשאיר את האוזניות לצליל הרצוי - מוסיקה או שיחה.
יש משהו באוזניות הללו שמאפשר לנו להנתק מהרעש שמקיף אותנו כל הזמן וליהנות מהשקט ובעיקר מהרעש שאנחנו אוהבים ושנקרא "המוסיקה שלנו". פשוט ממכר.
השחקנית העיקרית בשוק הזה הייתה, עד לפני כמה שנים, חברת Bose. זה ממש לא במקרה, כי Bose היא מי שהמציאה ופיתחה את הטכנולוגיה הזו ראשונה.
למעשה, האדם שעלה על הרעיון לייצר אוזניות המבטלות רעשים היה מנכ"ל חברת האודיו Bose והאיש החזק בה, ד"ר אמר בוז (Amar Bose).
בוז, מייסד החברה, טס בשנות ה-70 בטיסה מציריך לבוסטון. כמו בכל טיסותיו, הוא נוכח שוב עד כמה רעש הטיסה וליתר דיוק רעש המנועים ומערכות המטוס, מפריע לו להאזין למוסיקה. באותה טיסה הוא מחליט לפתח מערכת לביטול רעשים, שתשתיק את הרעש הזה.
הדרך תהיה ארוכה ויקרה, אבל בוז עומד בראש חברת אודיו מובילה והוא עצמו הראה בעבר גם תבונה עסקית וגם חושים מצוינים לפיתוח של טכנולוגיות קול משובחות. 50 מיליון דולר ועשר שנים אחר-כך, ב-1986, הושלם פיתוח הגרסה הראשונה של מערכת ביטול הרעשים שפיתחה Bose.
האוזניות הראשונות נרכשו עבור טייסים במטוסי נוסעים ובמטוסי קרב. פה ושם הוזמנו אזניות כאלה עבור הנוסעים במחלקות הראשונות ומחלקות העסקים במטוסים מסחריים.
השנים עברו ואם עד לא מזמן היה שוק האוזניות מבטלות הרעש שוק פרימיום, שהוא יקר מאוד, בשנים האחרונות הופכת טכנולוגיית ביטול הרעשים האקטיבי (ANC) לזולה ונגישה במיוחד.בשוק נמכרות כיום אוזניות עם ביטול רעשים אקטיבי במחירים שמתחילים במאות שקלים בודדות.
וכך מופצים היום בשוק אינספור דגמים של אוזניות עם ביטול רעשים אקטיבי. חלקן אוזניות גדולות וקלאסיות, בגודל מלא, היושבות על האוזניים, מכסות אותן ומצוידות במערכות ביטול רעשים מתוחכמות, אך נמכרים גם המוני דגמים של אוזניות אין-איר (In ear) קטנות, שעושות עבודה טובה, ברמות שונות של ניקוי או ביטול רעשים וגובות מחיר בהתאם.
אוזניות האין-איר הללו הן אוזניות זעירות ואלחוטיות, היושבות בתוך האוזן ומבטלות רעשים בגבורה. ההצלחה שלהן היא תודות לשבבים משוכללים, זולים וזעירים מאי פעם, של חברות שבבים כמו קוואלקום ומתחרותיה ומזעור של הרמקולים האיכותיים ומערכות האלקטרוניקה לביטול הרעשים, לגדלים שלא יאומנו.
וכך, עם דגמים היושבים מעל האוזן ומקיפים אותה, כמו דגם Sony WH-H900N המשובח של שנת 2021 ודומיו, ודגמים בתוך האוזן כמו אלה של חברת Jabra או אפילו באייר פודס של Apple, השוק הזה מתפוצץ ומגיע לכל כיס כמעט.
הנה סיפורו המצאת האוזניות מבטלות הרעשים של מייסד Bose:
https://youtu.be/zj33WAODsJg
אוזניות עם מערכת סינון רעשים אקטיבית מצליחות להשתיק את הרעש כמעט לחלוטין:
https://youtu.be/-1bVSz3hs4c
היום שוק האוזניות עם ביטול הרעשים האקטיבי, בקיצור ANC, הוא עצום (עברית):
https://youtu.be/LpTyBNRAFJM
סקירת אוזניות עם סינון רעשים אקטיבי (עברית):
https://youtu.be/tKdfnjRjMkM
ומערכת ביטול הרעשים המודרנית והחכמה לאוזניות האלחוטיות:
https://youtu.be/VIi04uD8LtY
נראה שהתרגלנו די מהר לקיומן של האוזניות האלחוטיות הזעירות, עם ביטול הרעשים האקטיבי (Active Noise canceling ובקיצור ANC). העקרון ברור: צמצום רעשים מוגדרים, מבלי לפגוע בקולו של הדובר שבצדו השני של הטלפון, או במוסיקה.
השיטה מתבססת על מיקרופונים מיוחדים שמכניסים את הרעש, שמטופל על ידי מנגנון המשתיק בדיוק אותו ומשאיר את האוזניות לצליל הרצוי - מוסיקה או שיחה.
יש משהו באוזניות הללו שמאפשר לנו להנתק מהרעש שמקיף אותנו כל הזמן וליהנות מהשקט ובעיקר מהרעש שאנחנו אוהבים ושנקרא "המוסיקה שלנו". פשוט ממכר.
השחקנית העיקרית בשוק הזה הייתה, עד לפני כמה שנים, חברת Bose. זה ממש לא במקרה, כי Bose היא מי שהמציאה ופיתחה את הטכנולוגיה הזו ראשונה.
למעשה, האדם שעלה על הרעיון לייצר אוזניות המבטלות רעשים היה מנכ"ל חברת האודיו Bose והאיש החזק בה, ד"ר אמר בוז (Amar Bose).
בוז, מייסד החברה, טס בשנות ה-70 בטיסה מציריך לבוסטון. כמו בכל טיסותיו, הוא נוכח שוב עד כמה רעש הטיסה וליתר דיוק רעש המנועים ומערכות המטוס, מפריע לו להאזין למוסיקה. באותה טיסה הוא מחליט לפתח מערכת לביטול רעשים, שתשתיק את הרעש הזה.
הדרך תהיה ארוכה ויקרה, אבל בוז עומד בראש חברת אודיו מובילה והוא עצמו הראה בעבר גם תבונה עסקית וגם חושים מצוינים לפיתוח של טכנולוגיות קול משובחות. 50 מיליון דולר ועשר שנים אחר-כך, ב-1986, הושלם פיתוח הגרסה הראשונה של מערכת ביטול הרעשים שפיתחה Bose.
האוזניות הראשונות נרכשו עבור טייסים במטוסי נוסעים ובמטוסי קרב. פה ושם הוזמנו אזניות כאלה עבור הנוסעים במחלקות הראשונות ומחלקות העסקים במטוסים מסחריים.
השנים עברו ואם עד לא מזמן היה שוק האוזניות מבטלות הרעש שוק פרימיום, שהוא יקר מאוד, בשנים האחרונות הופכת טכנולוגיית ביטול הרעשים האקטיבי (ANC) לזולה ונגישה במיוחד.בשוק נמכרות כיום אוזניות עם ביטול רעשים אקטיבי במחירים שמתחילים במאות שקלים בודדות.
וכך מופצים היום בשוק אינספור דגמים של אוזניות עם ביטול רעשים אקטיבי. חלקן אוזניות גדולות וקלאסיות, בגודל מלא, היושבות על האוזניים, מכסות אותן ומצוידות במערכות ביטול רעשים מתוחכמות, אך נמכרים גם המוני דגמים של אוזניות אין-איר (In ear) קטנות, שעושות עבודה טובה, ברמות שונות של ניקוי או ביטול רעשים וגובות מחיר בהתאם.
אוזניות האין-איר הללו הן אוזניות זעירות ואלחוטיות, היושבות בתוך האוזן ומבטלות רעשים בגבורה. ההצלחה שלהן היא תודות לשבבים משוכללים, זולים וזעירים מאי פעם, של חברות שבבים כמו קוואלקום ומתחרותיה ומזעור של הרמקולים האיכותיים ומערכות האלקטרוניקה לביטול הרעשים, לגדלים שלא יאומנו.
וכך, עם דגמים היושבים מעל האוזן ומקיפים אותה, כמו דגם Sony WH-H900N המשובח של שנת 2021 ודומיו, ודגמים בתוך האוזן כמו אלה של חברת Jabra או אפילו באייר פודס של Apple, השוק הזה מתפוצץ ומגיע לכל כיס כמעט.
הנה סיפורו המצאת האוזניות מבטלות הרעשים של מייסד Bose:
https://youtu.be/zj33WAODsJg
אוזניות עם מערכת סינון רעשים אקטיבית מצליחות להשתיק את הרעש כמעט לחלוטין:
https://youtu.be/-1bVSz3hs4c
היום שוק האוזניות עם ביטול הרעשים האקטיבי, בקיצור ANC, הוא עצום (עברית):
https://youtu.be/LpTyBNRAFJM
סקירת אוזניות עם סינון רעשים אקטיבי (עברית):
https://youtu.be/tKdfnjRjMkM
ומערכת ביטול הרעשים המודרנית והחכמה לאוזניות האלחוטיות:
https://youtu.be/VIi04uD8LtY
מהי הלחנה אלגוריתמית?
הקשר בין מתמטיקה ומוסיקה ידוע מזה שנים רבות ונחקר לעומק, בניתוחים שכללו חקירה של המוסיקה של יוהאן סבסטיאן באך ומלחינים אחרים, שיצרו מוסיקה שיש לה תבניות מתמטיות מאורגנות ומסודרות להפליא, הן מבחינת התוצאה המוסיקלית והן בארגון ובסדר המתמטי המפתיעים שלהן.
תוכנה להלחנה אלגוריתמית (Algorithmic composition) היא תוכנה שמשתמשת באותו סדר ובאותן שיטות, כדי לסייע ליוצרים מוסיקליים בעידן הנוכחי לייצר מוסיקה מעניינת ומקורית, ביחד עם הטכנולוגיה הממוחשבת.
קומפוזיציה אלגוריתמית, או הלחנה אלגוריתמית, משתמשת באלגוריתמים, קבצי הוראות או מעין "מתכוני הלחנה", לצורך ההלחנה של מוסיקה. כל תוכנה להלחנה אלגוריתמית משלבת נוסחאות מתמטיות שמוזנות אליה, ביחד עם רמת אקראיות מסוימת שהיא מתוכנתת לייצר, כל אלה בכדי להלחין "מוסיקה אלגוריתמית".
בתוכנות או תכניות מחשב שנכתבו להלחנה אלגוריתמית נמצא מחולל אלגוריתמים, שמסוגל ליצור מבנים מוסיקליים מורכבים, המייצרים מוסיקה אלקטרונית. המוסיקאי המשתמש בכלי ממוחשב כזה, בין אם הוא תוכנה למחשב או שהוא שירות מקוון באינטרנט, בוחר אפשרויות שונות והגדרות מוסיקליות, שאותן התוכנה מעבדת בהלחנה אלגוריתמית ויוצרת את התוצרים המשלבים את ההחלטות שקיבל המוסיקאי, עם היכולות האקראיות והתבניתיות שיש למכונה. התוצאה היא מוסיקה.
תוכנות כאלה מצוידות ביכולות המצאה כמעט אינסופיות ויכולות להמציא מיליוני אפשרויות של לחנים ותבניות מוסיקליות שלא יחזרו על עצמן, מבחינת התוצר המוסיקלי שהן מנגנות, גם אם ינגנו ברציפות במשך שנים ארוכות!
הנה שיר על עולם ההלחנה האלגוריתמית שנכתב בעצמו על ידי פדריקו רובן ביחד עם "הלהקה האלגוריתמית" שלו - תוכנה:
https://youtu.be/H8BvvSRgS8c
הנה תוכנה שנכתבה לקומפוזיציה אלגוריתמית בסביבת הפיתוח Max:
https://youtu.be/Zx_y2muZfyg
ומוסיקה אלגוריתמית שנוצרה על ידי תוכנה:
https://youtu.be/6-GI0we1tBQ
הקשר בין מתמטיקה ומוסיקה ידוע מזה שנים רבות ונחקר לעומק, בניתוחים שכללו חקירה של המוסיקה של יוהאן סבסטיאן באך ומלחינים אחרים, שיצרו מוסיקה שיש לה תבניות מתמטיות מאורגנות ומסודרות להפליא, הן מבחינת התוצאה המוסיקלית והן בארגון ובסדר המתמטי המפתיעים שלהן.
תוכנה להלחנה אלגוריתמית (Algorithmic composition) היא תוכנה שמשתמשת באותו סדר ובאותן שיטות, כדי לסייע ליוצרים מוסיקליים בעידן הנוכחי לייצר מוסיקה מעניינת ומקורית, ביחד עם הטכנולוגיה הממוחשבת.
קומפוזיציה אלגוריתמית, או הלחנה אלגוריתמית, משתמשת באלגוריתמים, קבצי הוראות או מעין "מתכוני הלחנה", לצורך ההלחנה של מוסיקה. כל תוכנה להלחנה אלגוריתמית משלבת נוסחאות מתמטיות שמוזנות אליה, ביחד עם רמת אקראיות מסוימת שהיא מתוכנתת לייצר, כל אלה בכדי להלחין "מוסיקה אלגוריתמית".
בתוכנות או תכניות מחשב שנכתבו להלחנה אלגוריתמית נמצא מחולל אלגוריתמים, שמסוגל ליצור מבנים מוסיקליים מורכבים, המייצרים מוסיקה אלקטרונית. המוסיקאי המשתמש בכלי ממוחשב כזה, בין אם הוא תוכנה למחשב או שהוא שירות מקוון באינטרנט, בוחר אפשרויות שונות והגדרות מוסיקליות, שאותן התוכנה מעבדת בהלחנה אלגוריתמית ויוצרת את התוצרים המשלבים את ההחלטות שקיבל המוסיקאי, עם היכולות האקראיות והתבניתיות שיש למכונה. התוצאה היא מוסיקה.
תוכנות כאלה מצוידות ביכולות המצאה כמעט אינסופיות ויכולות להמציא מיליוני אפשרויות של לחנים ותבניות מוסיקליות שלא יחזרו על עצמן, מבחינת התוצר המוסיקלי שהן מנגנות, גם אם ינגנו ברציפות במשך שנים ארוכות!
הנה שיר על עולם ההלחנה האלגוריתמית שנכתב בעצמו על ידי פדריקו רובן ביחד עם "הלהקה האלגוריתמית" שלו - תוכנה:
https://youtu.be/H8BvvSRgS8c
הנה תוכנה שנכתבה לקומפוזיציה אלגוריתמית בסביבת הפיתוח Max:
https://youtu.be/Zx_y2muZfyg
ומוסיקה אלגוריתמית שנוצרה על ידי תוכנה:
https://youtu.be/6-GI0we1tBQ
