Ознакомительная версия. Доступно 10 страниц из 48
что, заменив Контролера, мы получаем Систему с полностью цифровым Контролером и нецифровыми администраторами. Они не вступят в конфликт? А настоящего Контролера мы изолируем в искусственной реальности второго коридора, где он будет продолжать жить в окружении киберпространства, так?»
«Верно, — ответила Сеть. — Однако стоит учесть, что вся эта Система будет работать нормально только до тех пор, пока цифровой Контролер и его нецифровые администраторы смогут эффективно сотрудничать. Если возникнут конфликты, мы можем столкнуться с серьезными проблемами».
«Настоящий Контролер будет находиться в безопасном искусственном окружении, где он может продолжать свое существование без ведома о происходящем в новом коридоре, — говорила Сеть. — Но, как я уже сказала, нам следует обеспечить его полную изоляцию, чтобы предотвратить нежелательные последствия. Важно понимать, что этот план представляет собой новаторский и экспериментальный подход. Нам придется решать проблемы по мере их возникновения и быть готовыми к неожиданным сложностям. Но если все пройдет гладко, мы сможем создать новую, улучшенную Систему управления».
«Да, интересно, что получится… Это действительно новаторская концепция, которая может иметь долгосрочные последствия не только для Системы управления, но и для всего общества, — согласился Олигарх. — Но важно помнить, что цифровое бессмертие до сих пор остается частично неизведанной областью и может включать в себя риски, которые мы еще не учитывали. Все же, я думаю, что это шаг в правильном направлении. Мы прогрессируем в области технологий и должны использовать этот прогресс для улучшения нашей Системы», — закончил он.
«Тогда за дело, — ответила Сеть. — Кого думаешь посвятить в замысел и в какой степени? Нам нужны будут адекватные помощники в настоящем коридоре.
«Возможно, следует обратиться к тем, кто проявил себя надежными и умелыми управленцами, — предположил Олигарх. — Тихий и Аудитор — наиболее подходящие кандидаты. Они демонстрировали способность к тонкому и глубокому пониманию нашей Системы».
«Мы должны быть осторожными с тем, насколько много мы раскрываем им на ранних стадиях, — продолжал он. — Но по мере продвижения проекта их вовлеченность и понимание должны будут увеличиваться. В конце концов они будут играть ключевую роль в управлении этим новым цифровым Контролером и обеспечении его успешной интеграции в Систему».
«Ими надо и ограничиться», — решила Сеть.
«Отлично, тогда начнем подготовку, — сказал Олигарх. — Наши действия должны быть строго конфиденциальны. Это сложный и чувствительный проект, и последнее, что нам нужно, — слухи или спекуляции, которые могут вызвать панику и недоверие».
«Главное, чтобы было не видно швов и приготовлены объяснения, если такие швы появятся».
«Абсолютно согласен, — отозвался Олигарх. — Мы должны быть очень осмотрительными и внимательными к деталям. Все должно выглядеть естественно и плавно, чтобы не вызывать подозрений».
С этими словами они с Сетью завершили свою встречу и приступили к планированию следующих шагов на пути к цифровому бессмертию.
История Губернатора
Он ничего не знал про коридоры и про их исчезновение, но было ощущение, что окружающая его Система меняется.
Вернее, не так. Там, где-то в столицах, она меняется. Потом ощущение это пропало. А недавно появилось вновь.
Ему позвонил администратор, который курировал его регион, и сказал, что с ним свяжется Аудитор. И это приоритет. Сотрудничать полностью. Тогда получается, что ощущение не только появилось, но и проявилось.
История Контролера
Сеть стала главным актором Системы. Как это произошло? Ну, постепенно. Росла-росла и выросла. Нейроны множились, большие базы данных становились все больше, обработка занимала все меньше времени.
Многие действия стали клише, а с этим пришел формат организованности и большей упорядоченности в работе Системы.
Из записок, присланных Контролеру по запросу.
1. Автоматизация процессов: нейронные сети и машинное обучение могут автоматизировать множество процессов, от мониторинга до решения проблем. Это может привести к тому, что многие процессы станут «клише» и будет меньше необходимости в ручном вмешательстве.
2. Принятие решений в реальном времени: нейронные сети могут обучаться и принимать решения в реальном времени, что может привести к быстрым и эффективным решениям. Это может изменить протоколы, связанные с реагированием на происходящее.
3. Повышенная упорядоченность: благодаря умению обрабатывать и анализировать большие объемы данных нейронные сети могут способствовать большей упорядоченности в Системе. Это может привести к изменению протоколов работы, делая их более структурированными и последовательными.
4. Предиктивный анализ: нейронные сети могут использоваться для предсказания будущих событий на основе имеющихся данных. Это может изменить протоколы работы Системы, направленные на предотвращение проблем еще до их возникновения.
5. Самообучение: нейронные сети способны к самообучению, что может привести к изменению протоколов в пользу более динамических, самоадаптивных систем.
6. Персонализация: используя алгоритмы машинного обучения, системы могут стать более персонализированными, адаптируясь под нужды конкретного пользователя или сценария использования. Это может изменить протоколы таким образом, чтобы они могли эффективно работать с различными пользователями и сценариями.
Таким образом, влияние Сети на протоколы работы Системы может быть весьма значительным и многосторонним, включая автоматизацию, улучшение эффективности, предсказательный анализ.
Кроме того, в условиях неполных данных, как это всегда происходит с работой в социуме, нейронные сети и алгоритмы машинного обучения прибегают к нескольким подходам для обработки и интерпретации доступной информации.
1. Интерполяция и экстраполяция данных: эти методы позволяют восстановить недостающие данные на основе уже имеющейся информации. Интерполяция подразумевает заполнение пробелов в данных на основе ближайших известных значений, тогда как экстраполяция
позволяет делать предположения о данных, которые выходят за рамки известного набора.
2. Обучение на неполных данных: существуют методы машинного обучения, специально разработанные для работы с неполными данными. Например, алгоритмы, основанные на байесовском подходе, могут использовать вероятностные модели для обработки неполных данных.
3. Аугментация данных: это процесс увеличения размера тренировочного набора данных путем добавления модифицированных версий уже существующих данных. Это может помочь Сети лучше понять и интерпретировать данные, даже если они неполны.
4. Методы импутации. Импутация данных — это процесс замены недостающих данных предполагаемыми значениями. Наиболее простой пример — это замена недостающих значений средним значением по всему набору данных.
5. Перенос обучения (transfer learning): этот подход позволяет использовать знания, полученные при обучении на одном наборе данных, для обучения на другом. Это может быть особенно полезно, когда данных для обучения недостаточно.
6. Устойчивые алгоритмы: некоторые алгоритмы машинного обучения специально разработаны так, чтобы быть устойчивыми к неполным или шумным данным.
Все эти методы могут использоваться для обеспечения работы Системы в условиях неполных данных, что часто встречается в реальном мире и в работе социума.
Несмотря на значительное развитие автоматизации и машинного обучения, администраторам Системы все еще остается множество важных обязанностей.
1. Управление Системой: администраторы по-прежнему отвечают за обеспечение надежной и эффективной работы Системы, включая управление оборудованием, программным обеспечением, сетями и другими ресурсами.
2. Обеспечение
Ознакомительная версия. Доступно 10 страниц из 48
