Журнал «Уолл Стрит


Как Sony непреднамеренно помогла конкуренту и потеряла позицию на рынке видеоигр.

Подобно возникновению и падению династий, видеоигровые системы переживают периоды господства и народной поддержки, но их отбрасывает новая и побеждающая сила. Сначала были Magnavox Odyssey (в 1970-х), затем консоли Atari, а затем Nintendo, которая доминировала на рынке большую часть 1980-х. В начале 1990-х Super NES от Nintendo и Sega Genesis боролись друг с другом за превосходство. Каждый нашел достаточно конкурентного пространства, чтобы заложить основу для современной игровой консоли, которая стала чем-то вроде выделенного персонального компьютера.

В середине 1990-х Sony поставила Playstation в рынок консолей — мощный центр графики, в котором представлены игры как для взрослых, так и для детей. Playstation имела огромный успех, было продано более 100 миллионов единиц. Ее продолжение 2000 года, Playstation 2, было еще более масштабным.

Однако для амбициозной третьей итерации системы Sony хотела совершенно новую архитектуру обработки. Большинство микросхем компьютерной обработки построено на основе уже используемых микросхем. Разработка нового чипа с нуля — дорогостоящий и трудоемкий процесс. Поэтому в 2001 году Sony объединилась с Toshiba и IBM для создания так называемого процессора Cell — чипа, настолько мощного, что он изменил бы определение мощности ПК.

Дэвид Шиппи, как оказалось, был в этом деле. ответственность за разработку мозгов Ячейки, ядра обработки. В «Гонке за новым игровым автоматом» он и его коллега Мики Фиппс рассказывают историю всех усилий по созданию Cell. Они также описывают, как проект сорвался с рельсов: инженеры IBM создали микросхемы обработки для двух конкурирующих игровых консолей и, по ходу дела, доставили Sony Corp. одну из самых больших коммерческих неудач.

Гонка за новой игровой машиной
Дэвид Шиппи и Микки Фиппс
(Citadel, 240 страниц, 21,95 доллара США)

Когда компании вступили в партнерство в 2001 г., Sony, Toshiba и IBM обязалась потратить 400 миллионов долларов в течение пяти лет на разработку Cell, не считая миллионов долларов, которые потребуются для строительства двух производственных мощностей для изготовления самого чипа. IBM предоставила основную часть рабочей силы, а команда разработчиков разместилась в офисах в Остине, штат Техас.. Sony и Toshiba отправили группы инженеров в Остин, чтобы они жили и работали со своими партнерами, чтобы подготовить Cell к целевому запуску Playstation 3 — Рождеству 2005 года.

Но по ходу дела произошла забавная вещь: появился новый «партнер». В конце 2002 года Microsoft обратилась к IBM с предложением создать чип для конкурирующей игровой консоли Microsoft, (пока не названной) Xbox 360. В 2003 году Адам Беннетт из IBM представил спецификации Microsoft для ядра Cell, которое все еще находится в разработке. Microsoft была заинтересована и заключила с IBM контракт на создание своего собственного чипа, который будет построен на основе ядра, которое IBM все еще создавала вместе с Sony.

Все три первоначальных партнера согласились, что IBM в конечном итоге продаст Cell. другим клиентам. Но Sony, похоже, не приходило в голову, что IBM будет продавать ключевые части Cell до его завершения и главному конкуренту Sony по игровым консолям. В результате деньги Sony на исследования и разработки были потрачены на создание компонента, который Microsoft могла бы использовать против него.

Шиппи и г-жа Фиппс подробно описывают возникший абсурд: сотрудники IBM скрывают свою работу от инженеров Sony и Toshiba в соседних кабинках; чип Xbox проходит испытания на несколько этажей выше проектных групп Cell. Г-н Шиппи говорит, что он чувствовал себя «зараженным», когда он сидел с инженерами Microsoft, помогая им набросать их архитектурные требования с учетом уроков, извлеченных из его более ранней работы над Playstation.

Сделка только была заключена. хуже для Sony. Оба дизайна были доставлены вовремя в производственное подразделение IBM, но возникла проблема с первым запуском чипа. Microsoft предусмотрительно заказала резервные производственные мощности у третьей стороны. Sony этого не сделала, и ей пришлось ждать еще шесть недель, чтобы получить свои первые чипы. Таким образом, Microsoft фактически получила чип, который Sony помогла разработать раньше, чем Sony. В конце концов, Xbox 360 от Microsoft выполнила запланированный запуск в ноябре 2005 года, став собственным успехом. Из-за различных задержек выпуск Playstation 3 был перенесен на целый год.

Mr. Шиппи и мисс Фиппс рассматривают поставку процессора Cell и производного чипа Xbox как победу обеих компаний. «И Sony, и Microsoft чрезвычайно преуспели в достижении своих целей», — пишут они. Но это правда только в самом узком смысле. Новые чипы, безусловно, устанавливают стандарт технической виртуозности. Тем не менее, в нынешнем поколении игровых консолей доминируют не Sony или Microsoft, а Wii, скромная машина Nintendo, основанная на более старом, более дешевом и менее мощном чипе. Благодаря устройству ввода, которое позволяет игрокам физически взаимодействовать с играми, Wii стала еще одним безудержным успехом, продав почти столько же консолей, сколько Xbox 360 и Playstation 3 вместе взятые.

Фактически, Playstation 3 сейчас занимает третье место по продажам. (И тенденция к снижению: в понедельник газета The Wall Street Journal сообщила, что «США. продажи PS3 упали на 19% в прошлом месяце по сравнению с годом ранее, в то время как продажи консоли Wii выросли вдвое и выросли на 8% для Xbox 360 ». Для Sony процессор Cell стал таким провалом, что спустя две недели после Playstation 3, наконец, Появившись в магазинах, компания уволила Кена Кутараги, главы своего игрового подразделения, который отстаивал Cell и построил линейку Playstation. Мистер Шиппи и г-жа Фиппс усвоили урок, что техническое превосходство отделяется от здравого стратегического видения. не является добродетелью. Это может даже привести к катастрофе.

Мистер Ласт является одним из редакторов журнала Weekly Standard.

Copyright © 2020 Dow Jones & Company, Inc. Все права защищены. 87990cbe856818d5eddac44c7b1cdeb8

Самые популярные видео

  • Наука о влиянии коронавируса на мозг

  • Поддельный Covid -19 Вакцины: что нужно знать о поддельных вакцинах, продаваемых в Интернете

  • Почему офицер полиции Капитолия говорит, что он носил шляпу MAGA во время беспорядков

  • Коронавирус — это Мутация. Вот что мы знаем

  • Видеоанализ: как толпа сторонников Трампа захватила полицию Капитолия

Реклама


Как обмануть компьютер с помощью оптических иллюзий

Технология
Stefan Wermuth/Reuters

Компьютеры, как и люди, понимают, что они видят в мире на основе того, что они видели раньше.

И компьютерный мозг стал действительно очень хорошо определять все виды вещей. Машины могут распознавать лица, читать почерк, интерпретировать ЭКГ, даже описывать что происходит в фотография. Но это не означает, что компьютеры видят все эти вещи так же, как и люди.

Это может показаться несущественным различием. Если все — и компьютеры, и люди — могут увидеть изображение льва и назвать его львом, какое имеет значение, как этот лев смотрит на человека или компьютер, обрабатывающий его? И это правда, что оказаться в одном и том же месте может быть полезнее, чем проследить, как вы туда попали. Но для хакера, надеющегося использовать автоматизированную систему, понимание способа зрения искусственного мозга может быть выходом.

Команда компьютерных ученых из Университета Вайоминга и Корнельского университета недавно выяснила, как для создания целого класса изображений, которые кажутся значимыми для компьютеров, но выглядят как статические изображения на экране телевизора или глитч-арт для человеческого глаза. «Легко создавать изображения, которые полностью неузнаваемы для людей, но которые современные [глубокие нейронные сети] считают узнаваемыми объектами», — написали они в статье, которая в настоящее время проходит рецензирование и была опубликована в ArXiv, где ученые публикуют препринты статей, пока они рецензируются.

Рекомендуемая литература

  • Мир MAGA раскололся

  • ‘ Безопасность Капитолия не попадает в точку

  • Твиты Трампа никогда не были просто твитами

Рекомендуемая литература

  • Мир MAGA раскололся

  • ‘Secure the Capitol ‘не попадает в точку

  • Твиты Трампа никогда не были просто твитами

Компьютеры не только распознают сигналы в шуме, они делают это с огромной уверенностью. Так что, пока вы видите изображения, которые выглядят так …

Изображение получено из бумаги Нгуена, Йосински, Клуна

… мозга компьютера или глубокого нейронная сеть (DNN) утверждает, что на 99 процентов уверена, что видит на тех же изображениях гориллу, песца, бикини, угря, рюкзак и т. д.

Скриншот из статьи Нгуена, Йосински и Клуна

«В некоторой степени это оптические иллюзии для искусственного интеллекта», — сказал мне соавтор Джефф Клун через gchat. «Подобно тому, как оптические иллюзии используют особый способ зрения людей … эти изображения раскрывают аспекты того, как DNN видят, что также [делает] их уязвимыми для того, чтобы их обманули. Но оптические иллюзии DNN не обманывают нас, потому что наша система зрения отличается . «

Клун и его команда использовали алгоритм для генерации случайных изображений, которые казались неузнаваемыми для людей. Сначала, объясняет Клун, компьютер может быть неуверен в том, что он видит: «Затем он говорит:« Это не похоже ни на что, но если вы заставили меня предположить, лучшее, что я вижу, — это лев ». Но только 1 процент выглядит как лев. ‘»

Оттуда исследователи продолжали бы случайным образом настроить пиксели изображения, которые оставались неопознаваемыми для людей, до тех пор, пока компьютер не сказал, что он может идентифицировать с почти полной уверенностью изображение как знакомый объект. И хотя изображение все равно будет казаться бессмысленным для человеческого глаза, оно будет представлять, по словам Клюна, платоническую форму всего, что видит компьютер. И это ключевой момент: поскольку дело не в том, что компьютер неправильно идентифицирует изображение само по себе, а в том, что компьютер видит и думает об идентифицирующих компонентах любой конкретной вещи иначе — и более детально — чем человек. «Один из способов думать об этом — это так», — сказал мне Клун. «Эти DNN являются поклонниками искусства кубизма. Они хотят видеть на изображении глаз, нос и рот, чтобы назвать его лицом, но им все равно, где эти предметы. Рот может быть над глазами. и слева от носа. «

Но хотя люди, прищурившись к одним и тем же цветным блокам на картине Пауля Клее, могут идентифицировать разные знакомые объекты — то, что мне кажется уткой, может показаться вам кроликом, — DNN будут смотреть на «Мы попробовали именно это, и это сработало», — сказал Клун о проверке той же иллюзии на нескольких нейронных сетях. «Две разные DNN будут смотреть на одно и то же статическое ТВ и говорить:« Ага. Определенно лев. ‘»

Человек, смотрящий на льва, за доли секунды классифицирует его как электрические сигналы путешествовать по зрительному нерву к мозгу: Хорошо, это животное. Оно большое. Передвигается на четырех ногах. У него есть хвост. У него песчаная грива — о, это лев. Контрольный список компьютерного мозга более сложен. Вместо того, чтобы искать выдвижные когти и острые зубы, искусственный интеллект оценивает львиность на уровне пикселей. Это означает, что изображение для человеческого мозга выглядит как снежный монитор. может выглядеть для компьютерного мозга как большая кошка, вроде того, как вы могли бы увидеть (или не увидеть) скрытую парусную лодку на плакате Magic Eye.

И поскольку эти компьютеры одинаково воспринимают иллюзии, это имеет серьезные последствия для цифровой безопасности, наблюдения и даже человеческого общения ». Например, поиск изображений Google f — автоматически фильтрует изображения с рейтингом X », — сказал Клун. «Используя описанную нами технику, сомнительная компания может создавать изображения, похожие на кроликов с помощью фильтров искусственного интеллекта Google, но которые на самом деле содержат изображения обнаженного тела или другие незаконные изображения».

С людьми в странах, где правительства ограничивают свободу слова и публикации, граждане теоретически могут общаться тайно, используя непрозрачность глубоких нейронных сетей. Клюн: «Люди могли встраивать сообщения, обсуждающие свободу прессы, и пропускать их через коммунистические фильтры AI-цензуры, делая изображение похожим на флаг коммунистической партии!»

Даже если компьютеры можно обучить этому чему они видят, с точки зрения человека, не то, что компьютер думает он видит — компьютер легко переучить, чтобы его снова обманули, что на данный момент делает такие сети уязвимыми для хакеров. Понимание таких возможностей для эксплуатации будет иметь решающее значение, поскольку искусственный интеллект становится все более распространенным.

Между тем, Клюн говорит, что результаты его команды подчеркнули ограничения человеческого взгляда. «Эта работа заставила меня задуматься о том, как мы видим еще более глубоко», — сказал он.. «Могу ли я сосредоточиться на низкоуровневых деталях только иногда? Только на высокоуровневой структуре и игнорировать детали?»

Упражнения в перспективе в сторону, большие перспективы глубоких нейронных сетей, — говорит Клун , поразительно. «Они уже изменили и будут — больше, чем вы можете представить — изменить ход истории человечества».

Оцените статью
logicle.ru
Добавить комментарий