Dienkode oleh
Tanpa kita sadari, kehidupan modern telah diambil alih.
Ketika kami mencari cinta, berbelanja online,
menjelajahi dunia,
bahkan saat kami menyelamatkan nyawa,
ada instruksi langkah demi langkah yang bekerja dengan tenang di belakang layar.
Semakin banyak, mereka mengatur hidup kita.
Mereka disebut algoritma.
Algoritma ada di mana-mana. </ P>
Potongan-potongan matematika seukuran gigitan ini telah menjadi pusat
bagi kehidupan kita sehari-hari. </ P>
Tetapi karena mereka tidak terlihat, kita cenderung mengambil mereka begitu saja,
bahkan salah paham.
TERTAWA
Mereka adalah rahasia dunia digital kita, dan masih banyak lagi.
& apos; Dalam program ini, saya akan menunjukkan beberapa favorit saya
& apos; algoritme untuk mengungkapkan dari mana mereka berasal... & apos;
Algoritme kuno.
& apos; .. bagaimana cara kerjanya... & apos; </ p >
Tantangannya adalah menemukan rute terpendek...
Ini adalah instruksi kasar yang akan Anda gunakan.
.. untuk kembali ke titik awal Anda.
& apos; .. apa yang dapat mereka lakukan di masa depan. & apos;
- Jenis algoritmik & aposinya sendiri? Atau...? - Benar-benar. </ P>
& apos; .. dan bagaimana kita bisa hidup tanpa mereka. & Apos;
Bahkan ketika kita sedang memanggang kue, kami mengikuti algoritme.
Sebagai ahli matematika, saya suka algoritme.
Bukan saja mereka pemecah masalah yang mengesankan,
tetapi juga anehnya indah, memanfaatkan urutan
matematis yang mendukung cara kerja alam semesta.
Selamat datang di dunia algoritme yang aneh dan indah.
Sebagian besar dari kita membawa salah satunya.
Sekarang, Anda mungkin telah memperhatikan bahwa ketika Anda mengambil foto
dengan ponsel Anda, maka ia menarik sebuah kotak di sekitar wajah mana pun , seperti ini.
Ini adalah hasil dari algoritme deteksi wajah khusus
dan membantu menjaga wajah di foto dalam fokus.
& apos ; Seperti semua algoritma, yang satu ini memecahkan masalah. </ P>
& apos; Dalam hal ini, menemukan wajah manusia. </ P>
& apos; Meskipun tidak tertipu oleh wajah yang terbuat dari buah,
& apos; itu mendeteksi wajah manusia di foto.
& apos; Jadi, bagaimana cara melakukannya?
& apos; Di akarnya, algoritme sedikit lebih dari
& apos; serangkaian instruksi langkah demi langkah.
& apos; Yang ini bekerja dengan pemindaian metodis gambar
& apos; untuk empat pola abstrak tertentu
& apos; terkait dengan wajah.
& apos; Ketika ini terdeteksi satu demi satu,
& apos; lalu algoritme menunjukkan bahwa ini ditemukan wajah manusia. & apos;
Prosesnya menyentuh pola di balik semua wajah,
tidak peduli apa bentuk atau ukurannya.
Hasil akhirnya hanyalah salah satu contoh bagaimana algoritma memiliki
membuat hidup kita lebih mudah.
- Saya akan melakukannya! - Saya akan lakukan! - Saya di sini pertama! - OK.
Jadi, pergilah.
& apos; Kita cenderung mengasosiasikan algoritme dengan komputer, smartphone
& apos; dan internet.
& apos; Tetapi mereka tidak eksklusif untuk dunia teknologi.
& apos; Pekerjaan harian saya adalah Profesor Matematika di Universitas Oxford.
& apos; Dan salah satu hal yang paling saya sukai adalah menjaga
& apos; para siswa pada jari-jari kaki mereka. & apos;
Oke, saya akan mengambil satu.
Di sini, kami memainkan permainan matematika dengan sebuah guci
penuh dengan cokelat dan satu cabai merah panas.
& apos; Tujuannya bukan untuk ditinggalkan dengan cabai di bagian akhir.
& apos; Tapi apa yang para siswa ini tidak tahu,
& apos; adalah bahwa saya memainkannya dengan bantuan algoritma. & apos;
- OK. Siap? KEDUA: - Ya. </ P>
Benar, saya akan pergi duluan, jadi ingat, Anda dapat mengambil satu,
dua atau tiga cokelat sekaligus.
Saya bukan orang yang tamak, jadi saya hanya akan mengambil satu. Sekarang, giliran Anda. </ P>
& apos; Setiap pemain mengambil giliran mereka, antara satu dan tiga cokelat. & Apos;
Anda telah mengambil dua, OK. Jadi, saya akan mengambil... Saya akan mengambil dua. </ P>
& apos; Apapun yang dilakukan musuh saya, algoritme saya yang memberi tahu saya
& apos; bagaimana menanggapi. & Apos;
OK, saya akan mengambil dua.
Dan giliran Anda lagi. SHE LAUGHS
Oh, ya. </ P>
- So I'll take...three. - Three. And I'll take one.
- Dan hanya cabai yang tersisa... - Jadi, tunggu. Apakah itu aku? - Ya, jadi kamu harus
- untuk makan cabai. - Oh, tidak! - Jadi, begitulah. </ P >
& apos; Biarkan saya mengungkapkan bagaimana algoritma yang saya gunakan membantu saya menang. & apos;
Ini adalah satu-satunya cara untuk belajar.
Jadi, kuncinya adalah berpikir tentang mengelompokkan hal-hal menjadi empat.
13 cokelat membagi menjadi tiga kelompok empat, dengan satu tersisa.
Jadi, dengan mengambil satu cokelat di babak pertama dan kemudian empat </ p >
dikurangi apa pun yang dilakukan pemain lain dalam putaran berikutnya,
algoritma ini memastikan bahwa pemain lain
selalu tersisa dengan cabai.
Inti dari algoritma
yang benar-benar bagus, sihirnya, jika Anda suka, adalah matematika. </ P>
Algoritme terbaik adalah algoritma yang memanfaatkan matematika
yang mendasari struktur bersembunyi di bawah masalah.
Oke, balik cabai kembali.
Saya akan memperkenalkan Anda kepada beberapa algoritma yang telah
menjadi detakan jantung kehidupan modern.
Tapi pertama-tama, saya ingin menunjukkan kepada Anda bahwa, untuk semua aplikasi modern
mereka, algoritma sangat tua. </ P>
Faktanya, mereka sudah ada sebelum komputer selama ribuan tahun. </ P >
Algoritma tertua yang kita ketahui dirancang
untuk memecahkan masalah matematika.
Ini pertama kali ditulis oleh matematikawan Yunani Kuno Euclid.
Algoritma Euclid & apos, seperti yang diketahui,
adalah metode untuk menemukan devisor umum terbesar. </ P>
Devisor umum terbesar adalah jumlah terbesar yang akan
membagi menjadi sepasang angka lain tanpa meninggalkan sisa.
Jadi, dalam hal ini, empat membagi ke dalam delapan
dan 12 tanpa sisa.
Sangat mudah untuk menemukan angka kecil,
tetapi jauh lebih rumit untuk yang besar.
Sementara Euclid adalah ahli matematika terbesar pada zamannya,
<p Algoritma-nya dapat membuatnya menjadi keberuntungan sebagai tiler.
Biarkan saya menunjukkan kepada Anda mengapa.
Bayangkan Anda telah mendapat lantai berbentuk persegi panjang
dan Anda ingin mencari
cara paling efisien untuk memadatnya dengan ubin persegi.
Dengan kata lain, apa ubin persegi terbesar yang akan memisahkan
dimensi lantai dengan tidak ada yang tersisa?
Ini adalah, pada kenyataannya, versi geometrik
dari masalah devisor terbesar umum.
Dimensi lantai adalah dua angka
dan ukuran ubin, yang akan kita coba
dan hasilkan, adalah penemu umum terbesar mereka.
Kita akan mengikuti Euclid & apos; s Algoritma langkah demi langkah untuk menunjukkan
bagaimana ia dapat menemukan ubin persegi yang berukuran sempurna untuk lantai ini.
Menurut Euclid & apos; Algoritma, kita perlu mulai mengisi persegi panjang
dengan ubin persegi yang sesuai dengan terkecil dari dua dimensi.
Ini adalah tahap pertama dari pekerjaan.
Euclid & apos; s Algorithm kemudian memberitahu kita
untuk melakukan hal yang sama lagi dengan persegi panjang ini.
Pada setiap tahap, algoritma memberitahu kita untuk memilih ubin persegi
sesuai dengan sisi terpendek persegi panjang.
Jadi kali ini, ubin persegi kami dengan sempurna mengisi ruang sisa.
Sekarang, ubin persegi saya memiliki dimensi 15x15.
Algoritma So Euclid & apos mengatakan kepada kita
bahwa devisor umum terbesar 150 dan 345 adalah 15.
Saya tidak menyarankan Anda menggunakan Algoritma Euclid & apos setiap waktu
Anda perlu memesan beberapa ubin,
tetapi yang menakjubkan adalah bahwa metode langkah demi langkah sederhana ini
menemukan ubin persegi yang sempurna apa pun dimensi lantai.
Euclid & apos; s Algorithm mungkin tampak hanya teknik matematis,
tetapi sangat elegan memenuhi semua kriteria untuk suatu algoritma.
Ini adalah tepat set instruksi yang ditetapkan, prosedur
selalu selesai, dan dapat dibuktikan bahwa ia bekerja dalam semua kasus.
Kekuatan algoritma adalah bahwa Anda tidak perlu menemukan kembali
kemudi setiap kali. Mereka adalah solusi umum untuk masalah. </ P>
Ini berlaku untuk algoritma kuno seperti untuk yang modern. </ P>
Pada tahun 1998, di garasi ini di Menlo Park di California,
bagian penting dari sejarah algoritmik dibuat.
Di dalamnya ada dua mahasiswa PHD dari Stamford University.
Larry Page dan Sergey Brin.
Tujuan mereka adalah membuat mesin pencari yang dapat menemukan
hal-hal secara efisien di World Wide Web.
Dari awal yang sederhana ini, Google lahir. </ P>
Tapi Google tidak akan menjadi Google jika tidak ada untuk algoritma yang
Larry dan Sergey buat, disebut PageRank.
PageRank adalah algoritma di jantung inkarnasi mesin pencari Google pertama.
Sekarang, secara teknis, ini bukan algoritma pencarian, tetapi peringkat algoritma.
Jadi saat Anda mengetik kueri ke mesin telusur,
maka ada jutaan laman yang akan cocok dengan kueri itu.
Apa itu PageRank artinya peringkat semua halaman tersebut sehingga yang
di bagian atas adalah yang Anda lebih tertarik.
Larry dan Sergey datang dengan ide untuk melakukan PageRank
Larry and Sergey came up with the idea to do PageRank
dan menggunakannya sebagai sistem peringkat untuk meningkatkan kualitas penelusuran web.
Saya ingat sendiri pada saat itu,
Anda menggunakan mesin telusur web seperti AltaVista.
Anda harus mengklik tautan Halaman Berikutnya
beberapa kali untuk menemukan apa yang Anda cari.
PageRank adalah salah satu alasan mengapa Google
jauh lebih baik daripada mesin telusur yang ada pada saat itu.
Cara kerja PageRank disembunyikan dari tampilan
di World Wide Web.
Jadi untuk mengungkapkan bagaimana cara kerjanya, kita akan menggunakan algoritma PageRank
untuk memberi peringkat pemain dari tim sepak bola.
PageRank melihat dua hal .
Ini terlihat pada tautan masuk ke halaman web, yaitu halaman-halaman lain
that link to the page, and it looks at how important those pages are.
Dalam demonstrasi kami untuk menunjukkan kepandaian dari algoritma PageRank
, pemain dalam tim sepak bola adalah halaman web
dan lintasan di antara mereka adalah tautan web.
Input untuk algoritma.
Secara umum, algoritma PageRank akan memberikan peringkat yang lebih tinggi
ke situs web jika mendapat banyak tautan yang berasal dari situs web lain.
Jadi dalam kasus sepakbola, jika seorang pemain mendapat lebih banyak
umpan dari anggota tim lainnya, maka mereka akan mendapat peringkat lebih tinggi.
< Ini tidak sesederhana itu.
Karena algoritma PageRank benar-benar memberi bobot lebih pada
tautan dari situs web yang memiliki peringkat halaman yang tinggi.
< Jadi sebenarnya, umpan dari pemain populer bernilai lebih dari
umpan dari pemain yang hampir tidak terlibat dalam permainan sama sekali.
Ini adalah visualisasi dari algoritma di tempat kerja.
Statistik adalah pemain & apos; peringkat saat ini. Output dari algoritma. </ P>
Dan setiap kali ada operan, peringkat ini diperbarui. </ P>
Saat Google menggunakan algoritme ini, hanya akan mengubah satu kali - input.
Sebagai pengganti, ia menggunakan tautan web.
Perhatikan bahwa pentingnya laman bergantung pada pentingnya
laman yang menautnya.
Ini berarti bahwa Anda harus menghitung peringkat halaman untuk semua
halaman pada saat yang sama.
Dan Anda benar-benar harus mengulang perhitungan karena, setiap kali,
Anda akan memperbarui pentingnya semua halaman.
Dan itu pada gilirannya akan mempengaruhi
pentingnya halaman yang terhubung dengan halaman tersebut.
Pada akhir pertandingan, pekerjaan dari algoritma selesai.
Jika kami ingin mencari pemain kunci dalam tim,
ini adalah jawaban PageRank & apos.
Pemain 11 memiliki skor PageRank tertinggi.
Saya pikir algoritma PageRank mungkin adalah
algoritma favorit saya sepanjang masa.
Dan itu luar biasa yang dapat diterapkan tidak hanya untuk
World Wide Web, tetapi juga menganalisis pertandingan sepak bola. </ P>
Tapi bagi saya, itu adalah fakta bahwa ada sedikit indah
matematika di hatinya yang tampaknya selalu temukan
situs web yang saya cari.
Di dalam Google, saya rasa
PageRank dilihat sebagai bagian yang sangat penting dari pengembangan awal Google & apos.
PageRank adalah rahasia mengapa mesin pencari yang Larry
dan Sergey bangun pada tahun 1990 sangat sukses.
Sekarang, Google menangani lebih dari 3,5 miliar pencarian setiap hari.
Ini adalah mesin pencari paling populer di dunia.
Dan perusahaan ini bernilai lebih dari 450 miliar.
Tidak buruk bagi dua mahasiswa PhD yang bekerja di garasi.
Algoritma adalah resep langkah-demi-langkah yang sederhana.
Menemukannya membutuhkan kreativitas dan kejeniusan yang luar biasa.
Tetapi menggunakannya hanyalah masalah mengikuti instruksi.
Dan inilah mengapa algoritma sempurna untuk komputer.
Komputer hanyalah mesin.
Mereka hanya melakukan tugas yang berulang dengan kecepatan yang fenomenal.
Kecepatan yang luar biasa.
Jadi mereka benar-benar sempurna untuk melakukan tugas-tugas berulang ini
yang didefinisikan secara jelas
dan dapat dilakukan dalam waktu yang terbatas .
Kode komputer pada dasarnya membuat suatu algoritma khusus.
Jadi algoritme adalah jenis ide.
How would you solve the problem?
Ini adalah instruksi kasar yang akan Anda gunakan.
Dan kemudian itu dapat diterjemahkan ke dalam kode tertentu.
Banyak jenis algoritme yang telah dibuat dengan komputer dalam pikiran .
Dan beberapa yang paling penting adalah menyortir algoritma.
Sekarang, pekerjaan dari algoritma penyortiran adalah untuk mengatur semuanya.
Dan mereka memiliki banyak kegunaan.
Misalnya, di internet, informasi mendapat
dipecah menjadi paket data yang kemudian dikirim melalui web.
Sekarang, untuk mengumpulkan kembali data tersebut,
algoritme pengurutan sangat penting untuk menempatkan kembali data ini
dalam urutan yang benar sehingga kita dapat melihat gambar,
atau membaca email yang kami kirim baru saja dikirim.
Ini adalah Perusahaan Pengembangan Sistem di California.
Ini dianggap sebagai perusahaan perangkat lunak komputer pertama di dunia.
Dan di sinilah pada 1963 dua ilmuwan komputer pertama-tama secara formal
menuliskan salah satu algoritma penyortiran paling ikonik sepanjang masa.
Ini disebut bubble sort.
Dan di sini adalah contoh jenis gelembung dalam aksi,
menyortir blok, bukan angka.
Nama itu didapat karena setiap putaran algoritme,
objek terbesar yang tidak disegel menggelembung ke atas.
Seperti semua algoritme kami sejauh ini, ada metode dalam kegilaan.
Untuk melihat bagaimana algoritme ini bekerja,
kita akan menggunakannya untuk mengurutkan delapan objek.
Sekarang, algoritma penggambaran gelembung mengatakan untuk mempertimbangkan objek berpasangan
dan menukarnya jika mereka berada di urutan yang salah.
Jadi kita akan mulai pada akhir ini di sini dan bekerja menuju ke atas.
Jadi saya menganggap keduanya, mereka berada di urutan yang salah, jadi saya menukarnya.
Pertimbangkan pasangan berikutnya, mereka dalam urutan yang benar,
jadi saya meninggalkan mereka apa adanya.
Pertimbangkan pasangan ini, mereka dalam urutan yang salah, jadi saya menukar mereka.
Dan kami terus melakukan ini.
Sekarang algoritma sortir gelembung mengatakan untuk kembali ke awal
dan ulangi proses berulang-ulang lagi sampai objek dalam urutan.
Algoritma berhenti ketika tidak ada pasangan untuk bertukar putaran.
Jadi algoritma penggambaran gelembung telah berhasil melakukan tugasnya.
< Sekarang saya sudah mendapatkan objek yang dipesan dengan sempurna,
sesuai dengan tinggi menaik.
Semacam gelembung sederhana dan sederhana.
Tetapi jika skala tugas penyortiran sangat besar, katakanlah, mengatur petak luas
data, maka mungkin ada algoritma penyortiran yang lebih baik untuk pekerjaan itu.
Ini adalah John von Neumann,
jenius ilmiah yang membantu merintis komputer modern,
teori permainan, bom atom
dan, ternyata, menciptakan algoritma penyortiran.
Dia merancangnya untuk bekerja pada ini, salah satu dari komputer elektronik paling awal di dunia, yang dia bantu desain.
Algoritme ini disebut gabungan.
p>
Algoritma penggabungan jenis bekerja pada prinsip membagi dan menaklukkan.
Dan itu terdiri dari dua bagian. Bit pertama adalah bagian yang membagi. </ P>
Ini melibatkan membelah semuanya menjadi kelompok-kelompok yang lebih kecil. </ P>
Dan sekarang muncul sedikit penaklukan. </ P>
Grup-grup sekarang digabungkan kembali bersama-sama.
Tapi saat saya menggabungkan kedua grup, saya membandingkan ukuran objek
satu pasangan pada satu waktu sehingga grup yang digabungkan menjadi terurut.
Sekarang, algoritme penggabungan ini mungkin terlihat agak mirip dengan
bubble sort, tetapi di mana ia datang sendiri adalah dengan jumlah objek yang lebih besar, jauh lebih cepat.
Jadi mari kita lihat bagaimana menggabungkan sort membandingkan dalam kecepatan ke gelembung semacam.
Sudah waktunya untuk pertempuran algoritma!
Di sini kita telah mendapat semacam gelembung di bagian bawah dan menggabungkan semacam di atas. / p>
Dan kami telah membuat mereka menyortir 1.000 objek.
Sekarang, meskipun keduanya akan menghasilkan hasil akhir yang sama,
Anda sudah dapat melihat gabungan semacam ini menuju ke sana lebih cepat.
Dan perbedaan dalam kinerja ini semakin terasa
semakin banyak objek yang diminta untuk disortir.
TERTAWA
Nah, er...
- Saya minta maaf, mungkin... - Tidak, tidak, tidak, tidak, tidak. </ P>
II berpikir... Saya pikir, er...
Saya pikir gelembung semacam itu akan menjadi cara yang salah untuk pergi. </ P>
Tertawa
LAUGHTER
Tepuk Tangan
Ayo. Siapa yang memberitahunya ini? </ P>
Gabungkan semacam ketukan gelembung, sortir ke bawah
untuk menyortir data dalam jumlah besar. </ P>
Tapi di dunia algoritma yang gila, ada banyak,
banyak cara berbeda untuk mengurutkan.
Pada penghitungan terakhir,
ada lebih dari 20 jenis algoritma pengurutan yang berbeda.
Semua aneh mencapai hasil yang sama, tetapi dengan cara yang berbeda. </ P>
- Jadi ada & apos; s jenis gelembung, ada & apos; s menggabungkan semacam. - Penyisipan semacam. </ P>
- Ada semacam tumpukan, ada semacam cepat. - Timsort. </ P>
Anda telah mendapatkan semacam gnome. </ P>
Ada semacam panggul, yang juga disebut radix sort.
Ada bogosort, yang mungkin tidak pernah selesai.
Tidak ada yang namanya algoritma pengurutan terbaik.
Masing-masing memiliki pro sendiri dan kontra.
Dan yang mana yang digunakan
sering tergantung pada spesifik masalah.
Saya pikir keindahan mempelajari algoritma adalah mencoba untuk bercita-cita
untuk solusi yang se-elegan dan seefisien mungkin.
Saya sebenarnya berpikir bubble sort & apos sangat cantik. Saya menyukainya. </ P>
Gabungkan semacam & apos; s indah. </ P>
Kami benar-benar tidak dapat hidup tanpanya. </ P>
Menyortir algoritme untuk mewujudkan dunia.
Sejauh ini, kami telah melihat algoritme menangani masalah kecil dalam ukuran ubin kamar mandi kami dan menyortir data kami.
Tapi seberapa baik mereka mengatasi kekacauan ini dunia cinta?
Kencan online benar-benar populer akhir-akhir ini.
Faktanya, satu survei menunjukkan bahwa lebih dari sepertiga
perkawinan baru-baru ini mulai online.
Cara kerja situs web kencan ini adalah mereka menggunakan sesuatu yang disebut
algoritma yang cocok.
a matching algorithm.
Mereka mencari melalui profil, mencoba untuk mencocokkan orang-orang sesuai
dengan suka dan tidak suka, ciri kepribadian dan sebagainya.
Faktanya, algoritme tampaknya lebih baik daripada manusia.
Karena penelitian terbaru menunjukkan mereka yang bertemu secara online
cenderung lebih bahagia dan memiliki pernikahan yang lebih lama.
Saya akan meminta Anda untuk menerima hadiah Anda dari Yang Mulia Raja.
Faktanya, algoritma pencocokan memiliki cukup banyak hal untuk dibanggakan.
Karena pada tahun 2012, untuk pertama kalinya, Hadiah Nobel diberikan </ p >
karena sebuah algoritma.
Algoritma pencocokan yang dibuat oleh mendiang David Gale
dan matematikawan Lloyd Shapley,
terlihat di sini menerima bagiannya dari hadiah.
Cerita dimulai pada 1960-an ketika Gale dan Shapley ingin
memecahkan masalah yang berkaitan dengan penerimaan perguruan tinggi.
Bagaimana cara mencocokkan siswa ke perguruan tinggi sehingga setiap orang mendapat tempat.
Tapi, yang lebih penting, adalah bahagia, bahkan jika
mereka tidak mendapatkan pilihan pertama.
Mereka menyebutnya masalah perkawinan yang stabil.
Masalah pernikahan yang stabil berjalan seperti ini.
Misalkan Anda sudah mendapat empat wanita dan empat pria
dan mereka ingin menikah.
Sekarang, mereka telah peringkat satu sama lain sesuai dengan preferensi mereka.
Jadi, misalnya, Queen of Hearts di sini,
pilihan pertama adalah King of Clubs.
Pilihan kedua, King of Diamonds,
dan pilihan terakhirnya adalah King of Hearts.
Jadi tantangannya di sini adalah bermain Cupid dan berpasangan dengan raja-raja
dan ratu sehingga masing-masing mendapat pasangan, tapi yang lebih penting,
agar pernikahannya stabil.
Pernikahan yang stabil berarti bahwa raja dan ratu don & apos; t
selalu mendapatkan pilihan pertama mereka, tetapi mereka mendapatkan yang terbaik yang ditawarkan.
Misalnya, jika saya memasangkan King of Hearts dan Queen of Hearts
dan King of Spades dan Queen of Spades,
ini akan menjadi pernikahan yang tidak stabil. </ P>
Karena sang Raja Spade tidak benar-benar menyukai Queen of Spades.
Dia lebih memilih Queen of Hearts.
Queen of Hearts, pada gilirannya,
tidak benar-benar menyukai King of Hearts.
Dia lebih memilih King of Spades.
Jadi keduanya akan lari bersama dalam pasangan ini. </ p >
Di mana ada masalah, ada & apos; s sebuah algoritma tidak jauh di belakang.
Pada tahun 1962, Gale dan Shapley datang dengan
algoritma pemenang Hadiah Nobel mereka.
Resep selangkah demi selangkah yang selalu menemukan perkawinan yang stabil sempurna.
Jadi di ronde pertama dari algoritme,
ratu semua diusulkan ke pilihan pertama mereka raja.
Jadi Ratu Sekop & apos; pilihan pertama adalah King of Spades.
Dia mengusulkan kepada Raja sekop.
The Queen of Hearts & apos; Pilihan pertama adalah King of Clubs,
jadi dia mengusulkan ke King of Clubs.
Queen of Diamonds & apos; pilihan pertama adalah King of Spades.
Dan Queen of Clubs & apos; pilihan pertama adalah Raja sekop.
Jadi Raja sekop tampaknya Darcy dari istana kerajaan ini.
Sekarang, Raja sekop punya tiga proposal.
Jadi dia memilih ratu yang paling populer,
yang sebenarnya Ratu Berlian, dan menolak dua lainnya.
Jadi kita memiliki dua keterlibatan sementara, dua penolakan .
Kami sekarang menghapus pilihan pertama ratu & aposil yang ditolak.
Dan ini saatnya untuk ronde kedua.
Jadi Queen of Spades akan mengusulkan kepada Raja Berlian .
Dan Queen of Clubs melamar ke King of Clubs.
Tapi sekarang King of Clubs telah mendapat dua proposal
dan sebenarnya lebih memilih Queen of Clubs Klub. </ P>
Jadi dia menolak Queen of Hearts, keterlibatan sementaranya
pada putaran pertama algoritma,
dan kita harus mulai lagi.
Di setiap ronde, ratu yang ditolak
melamar raja berikutnya di daftar mereka.
Dan para raja selalu mendapatkan penawaran terbaik yang mereka dapatkan.
Dalam putaran algoritma ini, dia mengusulkan kepada Raja Hati
dan akhirnya, semua orang & ap pernikahan itu stabil.
and all the marriages are stable.
Algoritma Gale-Shapley sekarang digunakan di seluruh dunia.
Di Denmark, untuk mencocokkan anak-anak ke tempat penitipan anak.
Di Hungaria, untuk mencocokkan pelajar dengan sekolah .
Di New York, untuk mengalokasikan rabbis ke sinagog.
Dan di China, Jerman dan Spanyol, untuk mencocokkan mahasiswa dengan universitas.
Sementara di Inggris , ini mengarah pada pengembangan
dari algoritma pencocokan yang, untuk sebagian orang, telah menyelamatkan nyawa mereka.
Pada usia 20, Seraya di London selatan didiagnosis
dengan penyakit ginjal kronis dan mengatakan dia perlu transplantasi.
Saya menjalani dialisis selama 18 bulan dan sangat tidak sehat.
Saya tidak dapat bekerja. Saya tidak punya kehidupan sosial. </ P>
Itu benar-benar rumah sakit tiga kali seminggu untuk perawatan dan rumah. </ P>
Seorang teman dekat bersedia menyumbang,
tetapi mereka jenis jaringan tidak kompatibel.
Di St Albans, Tamir sakit parah
dan istrinya, Lyndsey, ingin menyumbang.
Tapi mereka punya masalah yang sama.
Kami melalui semua tes darah dan semua pemeriksaan
dan ternyata kami adalah kelompok darah yang tidak sesuai.
Seringkali, pasien ginjal yang cukup beruntung
untuk memiliki calon donor menemukan ada & apos; ketidakcocokan
antara donor mereka atau kelompok darah atau tipe jaringan.
Tapi sejak 2007, NHS telah menggunakan algoritma pencocokan khusus
untuk menemukan kecocokan potensial untuk donor yang bersedia
untuk pasien ginjal di seluruh Inggris.
Ketika pertama kali kami melihat masalah ini,
<p Kami benar-benar meremehkan kompleksitas.
Dan awalnya, kami baru saja memulai dengan swap antara dua pasangan.
Jadi itu sangat sederhana,
tetapi segera menjadi jelas bahwa kami membutuhkan sesuatu yang jauh lebih kompleks.
Saya menjadi berhubungan dengan Rachel Johnson di NHS
dan kami kemudian terlibat di tahap itu untuk menjadi mampu merancang
algoritme yang memungkinkan tidak hanya pertukaran pasangan,
tetapi juga pertukaran di antara tiga pasangan, juga.
Algoritme mempertimbangkan beberapa skenario .
Yang paling sederhana adalah swap dua arah
dengan dua pasangan yang bertukar ginjal.
Lebih rumit adalah swap tiga arah,
dimana ginjal dilewatkan dalam satu siklus.
Ada 200 pasien dalam setiap proses pencocokan kami.
Kita perlu mencari semua kemungkinan transplantasi. </ p >
Dan itu mengejutkan berapa banyak yang ada.
Ada secara harfiah, Anda tahu, ratusan,
terkadang ribuan kemungkinan.
Ini adalah sesuatu yang tidak dapat dicapai tanpa algoritme.
Suatu hari, Seraya menerima panggilan bahwa sebuah pertandingan telah ditemukan
400 mil jauhnya dengan Linda, sebuah donor yang tinggal di Bowness dekat Edinburgh.
Ayah suamiku membutuhkan ginjal baru.
Dia sakit selama beberapa waktu. Dan saya tidak cocok. </ P>
Dan saya kemudian mendapat panggilan telepon dan semuanya pergi dari sana. </ P>
Kami mendapat panggilan telepon awal yang mengatakan
kami telah dicocokkan di pool tiga arah.
Anda hanya gugup bahwa itu tidak akan berlanjut
karena hidup Anda tergantung padanya. </ p >
Untuk pasangan yang cocok,
semua operasi harus terjadi secara bersamaan.
Ini adalah tantangan logistik besar.
Ketika donor saya pergi ke teater, mereka memanggil untuk memeriksa
bahwa donor saya juga di Newcastle pergi ke teater.
Dan mereka berdua mendapatkannya pada waktu yang sama.
Dan mereka membuat panggilan dan ginjal keluar.
Saya pikir mereka pergi dengan sepeda motor.
Kami diberi tahu bahwa mereka mungkin pergi dengan helikopter,
jadi saya pikir setidaknya satu dari saya mungkin berada di helikopter,
tapi, tidak, itu dilakukan dengan sepeda motor .
Dan akhirnya berlanjut, untungnya, pada bulan Desember.
- Hadiah Natal terbaik. - Hm!
Secara pribadi, saya hanya Bayangkan itu adalah dokter di belakang sana
mencocokkan orang-orang dari daftar ini.
Jadi, ya, itu agak aneh
bahwa itu datang ke matematika di akhir hari.
Ini adalah skema yang bagus dan masih cukup baru.
Dan bertahun-tahun yang lalu, saya tidak akan memiliki kesempatan ini.
Saya merasakan banyak terima kasih kepada Linda dan juga kepada algoritme.
Jadi, ya, saya sangat bersyukur.
Sejauh ini, lebih dari 400 pasien telah mendapat manfaat dari skema NHS
dan algoritma pencocokan khusus.
Hanya ketika kami benar-benar melihat artikel media
dan kami benar-benar mulai berpikir, "Oh, tunggu,
" orang itu mungkin benar-benar memiliki pertandingan itu </ p >
"melalui pencocokan pasangan & pertukaran pasangan pencocokan bulan Oktober," dan seterusnya,
bahwa Anda benar-benar mulai melihat cerita
yang berada di belakang data anonim .
Cukup lucu karena David & apos selalu memperhatikan
bahwa algoritme akan memakan waktu lama untuk dijalankan.
Dan, Anda tahu, itu sudah sampai 30 menit dan dia merasa prihatin.
Tapi sebenarnya, 30 menit, Anda tahu, bagi kami,
itu luar biasa bahwa itu bisa melakukan semua itu dalam 30 menit .
Sejauh ini, kami telah melihat bagaimana algoritma mampu melakukan tindakan luar biasa.
Dari memecahkan masalah matematika abstrak
untuk membantu kami menemukan hal-hal di World Wide Web. </ p >
Dan hal utama mereka untuk semua algoritma ini adalah kecepatannya.
Jadi fitur penting dari algoritma yang baik adalah yang pertama
bahwa itu & apos; d lebih baik benar, tetapi setelah Anda tahu itu benar,
penting juga untuk menjalankannya dengan cepat.
Tidak ada gunanya memiliki algoritme yang lebih lama
daripada seumur hidup untuk dijalankan jika Anda menginginkan hasilnya besok.
Algoritma deteksi wajah ini adalah contoh dari algoritma yang efisien.
Karena efisien, ia dapat berjalan nyata waktu.
Dan itulah yang membuatnya berguna.
Tapi seperti dalam kehidupan nyata, beberapa masalah lebih sulit daripada yang lain.
Sekali-sekali, algoritma memenuhi pertandingan mereka.
Saya pikir kesalahpahaman yang paling umum tentang algoritma
hanyalah algoritma yang dapat melakukan apa saja.
Saya pikir orang-orang tidak tahu tentang batasannya. </ P>
Beberapa masalah tidak dapat diselesaikan dengan algoritma yang efisien. </ P>
Ada beberapa tempat di mana algoritma yang efisien tidak dapat berjalan. </ P>
Garis-garis di pasir yang tidak dapat diseberangi.
Masalahnya adalah mengetahui masalah apa yang dapat mereka pecahkan
dan yang mana mereka dapat & apos; t.
Ambil Kubus Rubik & apos ini dan bayangkan tantangan yang lebih umum
mencoba memecahkan kubus dimensi arbitrer. </ P>
Jadi, misalnya, dengan 50 kotak di setiap sisi.
Sekarang, Anda mungkin berharap ini
menjadi salah satu masalah yang benar-benar sulit,
tetapi sebenarnya, itu termasuk dalam kamp yang mudah.
Kami tahu suatu algoritma yang dapat memecahkan kubus Rubik & aposical umum
dalam waktu yang cukup.
Meskipun terlihat keras,
ini masalah dapat diatasi dengan algoritma yang efisien.
Namun, di sini adalah salah satu yang pasti dapat & apos; t.
Bayangkan Anda sudah mendapat draf papan ukuran sewenang-wenang
dan pengaturan potongan-potongan di papan tulis.
Tantangannya adalah untuk bekerja keluar
apakah putih dapat memaksa kemenangan dari posisi ini.
Sekarang, draf adalah gim yang cukup mudah,
tetapi telah terbukti secara matematis
bahwa tidak ada algoritme yang dapat menyelesaikan masalah ini secara efisien.
Secara inheren masalah yang sulit.
Satu-satunya cara untuk memecahkan teka-teki ini adalah melalui kerja keras keras -
mengerjakan jutaan kemungkinan.
Jadi masalah ini terletak di luar jangkauan algoritme yang efisien.
Tidak dapat dipecahkan dengan cepat.
Tetapi untuk beberapa masalah, seberapa sulitnya mereka tidak terpotong dengan jelas .
Ini sudoku besar. Ada 625 kotak. </ P>
Salah satu hal yang menyenangkan tentang sudoku adalah bahwa begitu Anda telah menemukan solusi,
relatif mudah untuk memeriksa apakah benar atau tidak.
Dan ini benar namun besar teka-teki.
Dalam kasus ini, saya baru saja memeriksa setiap baris,
kolom dan blok tidak memiliki fitur nomor dua kali.
Sudoku termasuk dalam kategori masalah yang sangat khusus
yang semuanya berbagi karakteristik ini.
Setelah Anda menemukan solusi, itu adalah selalu mudah untuk memeriksanya.
Misteri adalah apakah ada algoritme yang efisien
untuk menemukan solusinya di tempat pertama.
Dan sudoku tidak sendirian. Ada banyak masalah seperti ini. </ P>
Yang paling dipelajari dari mereka semua
dikenal sebagai masalah salesman keliling. </ P>
Seorang salesman keliling perjalanan ke pintu, kota ke kota,
menjual apa pun dari sikat dan Hoovers ke kaca ganda.
Kedengarannya seperti pekerjaan yang mudah.
Tapi semua salesman yang bepergian menghadapi pertanyaan yang sama.
Apa rute terpendek yang harus diambil?
Sangat penting adalah masalah ini bahwa Clay Mathematics Institute
telah menawarkan 1 juta untuk siapa pun dapat temukan algoritme yang efisien,
atau buktikan bahwa tidak ada.
Masalah penjual keliling berjalan seperti ini.
Bayangkan Anda adalah seorang penjual
dan Anda harus mengunjungi daftar kota yang diwakili oleh titik-titik merah.
Tantangannya adalah menemukan rute terpendek
sehingga Anda mengunjungi setiap kota satu kali sebelum kembali ke titik awal.
Sekarang, Anda mungkin membayangkan yang terbaik adalah
untuk hanya mempertimbangkan semua rute, seperti ini.
Metode pengecekan semua kemungkinan adalah jenis algoritme.
Dan untuk tiga kota, ini berfungsi dengan baik
karena hanya ada tiga rute yang mungkin untuk diperiksa.
Tapi bagaimana jika kita menambahkan dua kota lagi ke daftar?
Dengan lima kota, ada 60 rute berbeda yang mungkin.
Dan jika kita menambahkan kota lain , maka ada 360 kemungkinan rute.
Dan untuk sepuluh kota, ada lebih dari 1,8 juta kemungkinan rute.
Jika algoritme kami mencekiknya,
memeriksa semua ini dengan kecepatan sepuluh per detik,
butuh dua hari sebelum menemukan yang terpendek.
Jadi Anda dapat melihat metode mencoba semua kemungkinan yang berbeda,
semacam algoritma brute-force, jika Anda suka, hanya tidak praktis.
Jika seseorang menemukan algoritma cepat untuk masalah salesman keliling,
itu akan sangat signifikan.
Jika salah satu murid saya datang dengan algoritma yang efisien
untuk masalah salesman keliling,
Saya akan membuatnya menjelaskannya kepada saya,
Saya akan membunuhnya dan kemudian saya akan pergi dan mengklaim
hadiah Tanah Liat, 1 juta.
Tapi saya rasa murid saya aman. </ p >
Masalah muncul di banyak area.
Dari papan sirkuit penyolderan...
.. untuk merencanakan rute pengiriman ke supermarket.
Tapi apakah masalah salesman perjalanan secara diam-diam sudah terpecahkan? </ P>
Sebuah tim ilmuwan yang bekerja di Rothamsted Research di Harpenden
have turned to nature to see if it has found the answer.
Mereka melakukan eksperimen yang rumit untuk mempelajari
bagaimana masalah penjual keliling ditangani oleh lebah bumblebee.
Lebah harus mencari nektar untuk menyediakan sarang mereka.
Maka mereka harus mengunjungi
kemungkinan ratusan bunga di setiap perjalanan.
Apa yang ingin mereka lakukan adalah menemukan cara yang efisien
untuk pergi di antara semua bunga yang mereka kunjungi.
Kumbang yang rendah hati menghadapi masalah penjual keliling sendiri.
Bunganya persis seperti kota-kota.
Dan lebah itu adalah penjual keliling. </ P>
Satu lebah akan keluar mencari makan banyak, berkali-kali setiap hari. </ P>
Jadi selama satu hari,
<p Itu benar-benar membantu untuk mengambil rute yang paling efisien.
Jadi apa yang kita lakukan adalah mencoba untuk mencari tahu
aturan apa yang mereka gunakan untuk mempersempit kemungkinan.
Joe telah meletakkan lima pengumpan yang memainkan peran bunga.
Setiap pengumpan hanya memiliki cukup nektar untuk memastikan lebah harus mengunjungi kelima
untuk memberikannya penuh perut madu.
Dan bagaimana Anda benar-benar mengetahui ke mana arahnya?
Untuk ini, kami menggunakan radar harmonik.
Jadi saat berputar berputar dan bulat, itu memancarkan sinyal radar.
Dan kami telah memasang antena kecil ke bagian belakang lebah,
yang kemudian mencerminkan sinyal dari radar.
Dan ini memungkinkan kita untuk melihat dengan tepat di mana lebah telah pergi
ketika dia bergerak di sekitar lapangan.
Jadi, bagaimana cara lebah mengatasi masalah salesman keliling ?
OK, kami akan menyalakannya sekarang.
Dengan lima pengumpan, ada total 60 rute yang mungkin.
Yang terpendek ada di sekitar bagian luar tepi.
Peta panas ini menunjukkan jalur yang diambil oleh lebah tunggal.
Pada awalnya, itu hanya menemukan posisi pengumpan.
Kemudian lebah tampaknya mengubah secara metodis berbeda bagian dari rute
untuk melihat apakah itu bisa membuatnya lebih pendek.
Dalam 20 perjalanan, itu diasah dalam rute yang efisien.
Rute ini adalah tidak selalu terpendek mutlak,
tapi, untuk lebah, itu cukup baik.
Itu menakjubkan bahwa hanya setelah beberapa kali mencoba, mereka telah mendapat
untuk sesuatu yang cukup efisien bagi mereka untuk melakukan pencarian makan mereka.
Ya, itu benar. Mereka tidak dapat menghabiskan hari atau bahkan, Anda tahu,
butuh waktu berbulan-bulan atau bertahun-tahun untuk mencoba setiap kemungkinan. </ P>
Jadi mereka harus cepat menemukan rute
yang dapat mereka lakukan lagi dan lagi dan lagi
- agar dapat menyediakan makanan secara efisien. - Fantastis.
Saya pikir lebah & apos menjadi serangga favorit saya sekarang.
- Ini jelas seorang ahli matematika di hati. - Tentu saja.
Biarkan & apos; s menjadi jelas . Lebah tidak akan diberikan 1 juta. </ P>
Mereka tidak secara ajaib memecahkan masalah penjual keliling
karena mereka tidak selalu menemukan rute terpendek. </ P> < Tetapi algoritma mereka adalah pendekatan yang pintar.
Dalam matematika, ini dikenal sebagai heuristik.
Algoritma yang efisien, yang tidak menemukan solusi sempurna, </ p >
tetapi sedekat mungkin.
Pendekatan heuristik yang sama
telah digunakan untuk mengembangkan suatu algoritma untuk bandara Heathrow.
DISPATCHER: & Clear; Bersihkan untuk lepas landas... & apos;
Heathrow menangani lebih dari 1.300 penerbangan dalam sehari.
Ini adalah bandara tersibuk di Eropa.
& apos ;. 0,430 jelas untuk tinggal landas. Angin permukaan 247 derajat dengan tiga knot. & Apos;
'..430 clear for takeoff. Surface wind 247 degrees at three knots.'
Tantangan untuk kontrol lalu lintas udara
adalah untuk memaksimalkan jumlah pesawat yang berangkat setiap jam
dan memastikan bahwa bandara beroperasi secara efisien dan aman.
& apos; .. di belakang British Airways 747, berbaris 27 tepat di belakang. & apos;
Salah satu keputusan penting adalah pesanan lepas landas.
Kami saat ini sedang berangkat grup dari pesawat sedang,
yang akan dipisahkan satu menit terpisah.
Di belakang itu, maka, Anda dapat melihat 747, yang merupakan pesawat besar.
Pesawat menengah perlu dipisahkan dari turbulensi
yang dihasilkan oleh pesawat yang lebih besar. </ P>
Jadi urutan ukuran sangat penting. </ P>
Urutan ideal untuk tinggal landas melibatkan
benar-benar memblokir bersama-sama kelompok pesawat.
Jadi Anda ingin pesawat besar untuk dikelompokkan bersama,
pesawat sedang untuk dikelompokkan bersama.
Dan itu memungkinkan pemisahan
antara pesawat-pesawat tersebut diminimalkan.
Faktor lain yang perlu dipertimbangkan ketika perencanaan tinggal landas
adalah tempat pesawat sedang menuju.
Kami ingin orang pergi ke utara, satu ke selatan,
selanjutnya ke utara, lalu ke selatan.
Jika semua pesawat terbang menuju ke arah yang sama, pemisahan akan jauh lebih besar
dan kami tidak akan menggunakan runway secara efisien. </ P>
Semua pengontrol berada dalam kontrol menara berpikir,
"Saya memiliki semua pesawat ini menuju ke utara, semua ini menuju ke selatan.
" Saya punya ini yang besar,
"jadi Saya ingin mencoba dan mengelompokkan semua yang besar bersama-sama
"jadi saya tidak perlu pergi dari yang besar ke yang kecil." </ P>
Dan itu sangat kompleks masalah untuk dipecahkan di kepala mereka.
& apos; .. 906 November... & apos;
Pada tahun 2013, sebuah algoritme bergabung dengan tim.
Tugasnya adalah memprediksi pesanan yang paling mungkin untuk tinggal landas
dan menyarankan kontrol lalu lintas udara
ketika pesawat harus mendorong kembali dari gerbang.
Untuk melakukan ini melibatkan tidak kurang dari mensimulasikan
seluruh pengoperasian bandara ke luar.
Melaksanakan jutaan perhitungan setiap detik.
PENULISAN FAINT
Algoritme bekerja dengan mencoba memprediksi
perintah apa yang akan dilemparkan oleh pesawat.
Jika dia tahu urutan apa yang bisa mereka ambil,
maka itu bisa bekerja mundur dan berkata, </ p >
"Jika perlu untuk lepas landas saat ini,
" maka perlu memasukkan antrian runway saat ini,
"maka perlu menyelesaikan taksi di kali ini,
"sehingga perlu memulai operasi taksi pada saat ini.
" Dalam hal ini, perlu untuk menyelesaikan kembali tekanannya saat ini,
"sehingga perlu mulailah mendorong kembali pada saat ini. "
Dan dapat bekerja kembali dari jam berapa seharusnya lepas landas
ke jam berapa seharusnya mulai mendorong kembali.
Output dari algoritma ini diberikan untuk kontrol lalu lintas udara
melalui sistem komputer internal bandara & apos
dan ditampilkan kepada pilot di gerbang dalam bentuk TSAT ,
waktu pushback yang disarankan.
Pilot dapat melihat pada sistem entri stand
untuk benar-benar melihat kapan dia akan berangkat.
Manfaat terbesar dari algoritme adalah bahwa itu berarti Anda dapat
mempertahankan pesawat di stand lebih lama tanpa mereka lepas landas nantinya.
Jadi tidak ada kerugian bagi penumpang apa pun dalam hal penundaan.
Apa yang dapat Anda lakukan adalah Anda dapat memulai mesin Anda nanti.
Sebenarnya, jika kita menyimpan dua menit & apos; waktu taksi
dalam perjalanan ke ujung landasan, lebih dari setahun,
yang sebenarnya adalah penghematan bahan bakar senilai £ 15 juta.
Algoritma sekuensing Heathrow hanya menunjukkan apa yang dapat dicapai
dengan pendekatan heuristik. </ P>
Sama seperti lebah, algoritma ini tidak menemukan
solusi sempurna mutlak semua waktu,
tetapi tetap membuat pekerjaan yang sulit sedikit lebih mudah.
Kami sangat bangga dengan algoritme
karena sebenarnya sekarang, kami merasa, model dunia nyata dan berguna.
Pada awalnya, algoritme dibuat oleh para ahli matematika untuk matematikawan.
by mathematicians for mathematicians.
And over the last century,
algoritma telah dibuat untuk komputer.
Tapi mungkin hubungan kita akan melalui revolusi yang dramatis.
Di Microsoft Research di Cambridge,
para ilmuwan menggunakan teknik baru untuk mengembangkan algoritma...
mengaburkan batasan antara penemu dan algoritme itu sendiri.
Ini adalah algoritma pelacakan tulang Kinect.
<p Hal yang menakjubkan adalah bahwa ia dapat mengidentifikasi bagian-bagian tubuh saya yang berbeda. </ P>
Jadi Anda dapat melihat itu berwarna di bagian atas kepala saya dalam warna merah. </ P>
dan tangan kananku di sini dengan warna biru.
Kamu bisa melihatnya berwarna hijau leherku.
Sekarang, algoritma ini belum pernah bertemu denganku sebelumnya,
tidak tahu bagaimana saya akan bergerak di ruang angkasa,
tetapi hanya menggunakan data yang berasal dari kamera khusus ini di sini,
mengukur jarak dari kamera ke tubuh saya ,
measuring the distance from the camera to my body,
ia mampu menghasilkan peta ini.
Apa pun postur yang saya ambil, menggunakan tidak lebih dari input
dari kamera pendeteksi kedalaman khusus,
algoritma ini mampu mengidentifikasi secara akurat,
pixel oleh pixel, bagian-bagian berbeda dari tubuh saya.
Ini dikembangkan untuk konsol Microsoft Xbox
untuk lacak pergerakan postur tubuh pemain & apos secara real time.
Tapi sama menakjubkannya seperti apa yang bisa dilakukan oleh algoritma ini
adalah proses di balik bagaimana itu dibuat, </ p >
sebagaimana peneliti Jamie Shotton menjelaskan.
Apa yang terjadi adalah setiap piksel dalam gambar,
kita menjalankan algoritma yang disebut pohon keputusan.
< Dan Anda dapat memikirkan pohon keputusan sebagai permainan 20 pertanyaan.
Jadi pohon keputusan adalah semacam mengambil piksel, katakanlah, di tangan saya,
dan mencoba memutuskan, OK, saya harus mewarnai warna biru itu
- karena itu ada di tangan dan bukan pada tubuh saya. - Ya.
Kunci pohon keputusan adalah fakta bahwa 20 pertanyaan
yang Anda tanyakan tidak sama
untuk setiap piksel yang kami coba gambarkan. </ P> < Dan set lengkap dari pertanyaan yang mungkin
yang dapat dijawab adalah eksponensial.
- Ini adalah dua ke dua puluh. - Benar, OK. Itu lebih dari sejuta pertanyaan,
banyak pertanyaan yang harus Anda programkan di sana. </ P>
Ya. Ini akan memakan waktu terlalu lama
dan terlalu rawan kesalahan bagi kita sebagai manusia untuk memprogram itu dengan tangan. </ P>
- Jadi, jenis algoritmik & aplikasinya sendiri, atau...? - Tentu saja.
Algoritme ini tidak dirancang oleh Jamie
melainkan melalui proses yang disebut pembelajaran mesin.
but instead through a process called machine learning.
Itu melibatkan menunjukkan algoritma jutaan gambar pelatihan,
tubuh dalam berbagai pose dan berbagai bentuk dan ukuran,
dari yang sangat gemuk sampai yang sangat tipis, sangat singkat ke sangat tinggi.
Dan dari ini, algoritma dasarnya belajar dengan contoh,
menyusun aturannya sendiri.
Di mana kecerdasan kami masuk sebagai perancang sistem
tidak dalam pemrograman algoritma, per se,
tetapi dalam merancang set data pelatihan
untuk menangkap semua jenis variasi yang kami harapkan untuk melihat
ketika kami menerapkan sistem ini di ruang tamu orang-orang &
untuk memainkan permainan mereka.
Jadi pada akhirnya, apakah Anda benar-benar tahu apa yang sedang dilakukan oleh algoritma?
Kita dapat memahami apa yang sedang dicoba dilakukan
dan bagaimana cara kerjanya,
tetapi kita tidak dapat benar-benar memahami apa yang sebenarnya terjadi.
Pendekatan pembelajaran mesin yang sama telah digunakan dalam aplikasi lain.
Misalnya, algoritme ini mampu melakukan sesuatu yang untuk waktu yang lama
dianggap sebagai keterampilan eksklusif untuk ahli bedah saraf dan ahli radiologi.
Dari pemindaian MRI, algoritme dapat mengidentifikasi
dan petakan tumor otak dalam 3-D.
Berarti bahwa pekerjaan yang biasanya membutuhkan waktu satu jam
dapat dilakukan dalam hitungan menit.
Profesor Chris Bishop tertarik untuk mengembangkan
konsep pembelajaran mesin lebih jauh. </ P>
Untuk membuat algoritme yang dapat belajar seperti yang kami lakukan,
langsung dari pengalaman .
Jadi demonstrasi ini, saya rasa, menggambarkan arah
bahwa algoritma akan berjalan di tahun-tahun mendatang.
Oke, saya bisa melihat banyak film di sini, jadi apa yang akan dilakukan oleh algoritma?
Kami telah mendapat beberapa ratus film yang paling sering ditonton,
dan apa yang akan dilakukan,
itu akan belajar tentang kesukaan dan ketidaksukaan pribadi Anda.
Sudah dilatih,
jadi ini adalah algoritme pembelajaran mesin di belakang layar,
tetapi sudah dilatih tentang data dari sekitar 10.000 orang.
Apa yang akan dilakukan sekarang adalah belajar tentang preferensi Anda.
Saat ini tidak tahu apa-apa tentang Anda,
sehingga film-film ini hanya diatur secara acak di layar.
Apa yang saya ingin Anda lakukan adalah untuk menemukan salah satu film ini,
salah satu yang Anda suka atau yang Anda tidak suka.
Jika Anda suka, Anda dapat menyeretnya ke hijau wilayah,
jika Anda tidak suka, menyeberang ke wilayah merah.
Rushmore, saya penggemar berat Rushmore.
Anda suka Rushmore? OK, benar. </ P>
Jadi apa yang terjadi sekarang adalah jika sebuah film berada di sisi kanan
- dekat wilayah hijau, sangat yakin Anda akan menyukainya. - OK.
Jadi di sini dekat dengan daerah merah,
sangat yakin Anda tidak akan menyukainya.
Di tengah , 50-50. Itu tidak benar-benar tahu. </ P>
Jadi jika saya memilih film di tengah sini,
Saya bukan penggemar Austin Powers, jadi biarkan & apos; s menembak yang satu itu .. .
Jadi Anda lihat, mereka mulai menyebar ke samping,
- itu akan menjadi sedikit lebih percaya diri. - Ini cukup bagus.
Saya adalah penggemar berat Dr Strangelove
dan saya adalah penggemar berat Woody Allen,
tapi Spinal Tap, saya pikir saya akan menyukainya.
Jadi itu menarik, jadi ketika yakin Anda menyukai mereka
dan Anda mengatakan Anda menyukai mereka,
tidak banyak yang terjadi karena tidak belajar banyak.
Saat yakin Anda akan menyukainya, dalam kasus Spinal Tap
dan Anda berkata, "Saya tidak suka," ada perubahan besar.
Ini belajar hal-hal dari saya.
Saya sebenarnya mengubah algoritmanya saat saya berinteraksi dengannya.
Tepat. Sedangkan Kinect dilatih di laboratorium dan kemudian dibekukan,
algoritma ini terus beradaptasi
dan terus berkembang sepanjang hidupnya. </ P>
Semakin banyak film yang Anda beri peringkat sebagai suka dan tidak suka,
semakin banyak hal yang diketahui tentang Anda secara pribadi
dan semakin mampu untuk membuat rekomendasi yang bagus.
Algoritme ini mulai merasa jauh lebih manusiawi
dalam cara yang berinteraksi dengan dunia.
Apakah itu tujuan Anda, untuk menemukan cara menghasilkan algoritma
yang agak mirip dengan cara kita menegosiasikan dunia?
Tepat. Ini adalah langkah turun ke jalan yang sangat panjang untuk memproduksi mesin
yang benar-benar berkemampuan otak manusia. </ P>
Kita harus menempuh perjalanan yang jauh, tetapi ini kecil langkah ke arah itu
karena itu tidak diperbaiki lagi.
Sekarang terus belajar dengan cara yang sama
yang terus kami pelajari di kehidupan sehari-hari.
Saya pikir kita baru memulai
untuk menyadari potensi penuh dari algoritma
dan saya memiliki satu tempat lagi yang ingin saya kunjungi,
yang saya beri tahu akan memberi saya pandangan sekilas
tentang seberapa banyak yang dapat mereka lakukan untuk kami.
Ini adalah dunia di mana hampir semuanya otomatis.
Di mana algoritme memegang kendali.
Ini adalah gudang grosir terbesar di dunia.
Ini milik pengecer toko online Ocado
dan adalah setara dengan 45 supermarket dalam satu.
Lebih dari dua juta item mengalir melalui gudang ini setiap hari.
Pada suatu saat, ada sesuatu seperti 7.000 peti
melacak lebih dari 25 kilometer,
dan mengendalikan setiap aspek dari tontonan yang menakjubkan ini adalah algoritme.
Masing-masing peti merah tersebut adalah bagian dari pesanan pelanggan
dan mereka dapat melanjutkan dari sini untuk menemukan item lain
yang mereka inginkan di gudang,
sampai akhirnya selesai,
dimuat ke van dan kemudian diusir oleh sistem perutean kami
pada rute, yang dalam banyak hal,
memecahkan masalah seperti masalah salesman keliling.
Ada keputusan yang dibuat di seluruh tempat
sebagai peti merah berjalan dengan cara ini dan kemudian seperti itu.
Kompleksitas dibalik semua ini adalah di luar
apa yang dapat dikendalikan atau dipecahkan oleh manusia mana pun,
dan di situlah algoritme ini,
teknik pemecahan masalah ini hadir dalam
untuk mengatasi tantangan tersebut.
Di mana pun Anda melihat, tangan tak terlihat dari algoritma sedang bekerja.
Algoritma perkiraan memantau dan mengisi kembali stok
lebih dari 43.000 produk, mengantisipasi pelanggan permintaan.
Algoritme sistem kontrol mengatur lalu lintas
dari lebih dari 7.000 peti di sekitar gudang.
Dan algoritma perutean van mengontrol pergerakan armada
lebih dari 1.500 vans,
menguji lebih dari empat juta kombinasi rute berbeda setiap detik.
Anda hampir dapat melihat pikiran mesin di tempat kerja
dan ini bukan proses statis, jadi itulah mengapa ada banyak sekali
pembelajaran mesin di sini , jadi itu seperti organisme yang beradaptasi sendiri.
Terus menerus harus belajar cara melakukannya dengan lebih baik.
Orang tidak dapat melakukan itu.
Mesin harus menyetel sendiri. </ P>
Jadi, siapa yang akan Anda katakan sebenarnya mengendalikan semuanya? </ P>
Pada akhirnya, ini adalah algoritme yang memegang kendali. </ P >
Saya pikir saya mendapatkan hot flush yang algoritmik
dengan melihat hal yang menakjubkan ini!
Dalam beberapa hal, gudang ini seperti
sedikit mikrokosmos dunia modern.
Algoritme menjalankan segala sesuatu dari mesin pencari di internet,
sat nav, bahkan menjaga keamanan kartu kredit kita.
Dunia kita tidak akan berfungsi tanpa kekuatan algoritme ini.
Universitas Terbuka telah menghasilkan paket gratis untuk Anda pelajari,
buat dan temukan lebih banyak tentang teknologi digital dulu dan sekarang.
Untuk memesan salinan Anda, telepon...
.. atau ikuti tautan di bawah ini
ke Universitas Terbuka.