Как подготовиться к выступлению?

1. Какие приёмы использовал выдающийся физик, Нобелевский лауреат Ричард Фейнман в своём докладе «Компьютеры будущего» (1985), чтобы его выступление было увлекательным, понятным и убедительным. Выявите в каждом абзаце используемые им средства.

«Для меня большая честь и удовольствие присутствовать здесь в качестве докладчика в память об учёном, которого я исключительно уважал и восхищался – профессора Нишины. Приехать в Японию и рассказывать о компьютерах – это всё равно что читать проповедь Будде.

Первое, что я хотел бы сказать, - я не собирался говорить о компьютерах. Я хочу рассказать об их будущем. Однако наиболее важные разработки будущего составляют предмет, о котором я не буду говорить. Например, существует великое множество работ, посвященных разработке более интеллектуальных машин – машин, умеющих лучше взаимодействовать с людьми, так чтобы ввод и вывод данных осуществлялся с меньшими усилиями по сравнению со сложным программированием, которое мы имеем сегодня. Это часто называют искусственным интеллектом, но мне этот термин не нравится. Возможно, неинтеллектуальные машины могут работать даже лучше, чем интеллектуальные.….

Ещё одно направление усовершенствования – сделать машины трехмерными вместо построенных на чипах, расположенных на плоскости. Это должно быть сделано поэтапно, а не сразу – вы можете создать несколько слоёв, а затем добавлять постепенно всё большее их число. Другое важное устройство – прибор, автоматически обнаруживающий дефективные элементы на чипе; тогда чип будет автоматически перезаписывать сам себя так, чтобы избежать дефектов элементов…. Я хотел бы обсудить механизм, а не способ, которым мы используем машины. Я буду рассказывать о некоторых технических возможностях для создания машин. Будут затронуты три темы. Одна – это машины с параллельной обработкой, представляющие устройства очень близкого будущего, почти настоящего, которые разрабатываются в настоящее время. Более отдалённое будущее – это вопрос о потреблении энергии машинами, который на первый взгляд кажется ограниченным, но в действительности это не так. И в заключении я буду говорить о размерах. Всегда лучше иметь машину поменьше, и вопрос заключается в том, насколько малым может стать допустимый размер, чтобы в принципе машины согласовывались с законами природы?...

Первая тема касается параллельных компьютеров. Почти все компьютеры, обычные компьютеры, работают на компоновке или архитектуре, придуманной фон Нейманом, в которой существуют очень большая память, где хранится вся информация, и одна центральная область, в которой проводятся простые вычисления.

Мы берём одно число из одного отдела памяти, а другое – из другого отдела памяти, посылаем в центральное арифметическое устройство для их сложения, а затем отсылаем ответ обратно в некоторое место памяти. Существует, по сути, один центральный процессор, который работает очень-очень быстро и очень напряжённо, в то время как память в целом не участвует в процессе и представляет быстрый картотечный ящик с файловой структурой, который очень редко используется. Совершенно очевидно, что чем больше процессоров работают одновременно, тем быстрее мы должны делать выполнять вычисления. Но здесь возникает затруднение: допустим, кому-то, работающему на одном процессоре, понадобиться та же самая информация из памяти, что и другому, пользующемуся другим процессором, – и тогда всё перепутается. В связи со сказанным очень трудно разместить параллельно для работы много процессоров.

Некоторые шаги в этом направлении были предприняты на так называемых векторных процессорах. Если иногда вам необходимо выполнить одинаковые действия на многих различных элементах, вы, возможно, выполняете их одновременно. В принципе можно написать правильные программы стандартным способом, и тогда интерпретирующая программа автоматически поймёт, когда полезно использовать эту векторную возможность. Такая идея применяется в компьютерах американской фирмы «Cray» и в японских «суперкомпьютерах». Другой проект состоит в том, чтобы взять большое число эффективно работающих относительно простых (но не слишком упрощённых) компьютеров и соединить их в некоторую структуру. Тогда все они смогут работать, составляя часть схемы. Каждый компьютер является совершенно независимым, причём они будут передавать информацию от одного к другому, когда один или другой в ней нуждается. Такого рода схема реализована, например, в Калтехе (Калифорнийском технологическом институте), в гиперкубе «Cosmic Cube», и представляет только одну из многочисленных возможностей. Сегодня многие конструируют такие машины. Другая возможность – распределить очень большое число очень малых центральных процессоров вокруг памяти. Каждый процессор обращается только с малой частью памяти, и существует детально разработанная система взаимосвязей между ними. Примером такой машины является Connection Machine (машина с переменной структурой связей с параллельными процессорами), созданная в MIT (Массачусетском технологическом институте)…

Многие научные задачи, такие, например, как прохождение волн через некоторые материалы, можно было бы очень легко решить, применив параллельное соединение процессоров. Дело в том, что происходящее в данной части пространства в некоторый момент времени может быть определено локально – нужно только знать давление и напряжение от соседних объёмов. Ответ можно вычислить одновременно для каждого объёма, и эти граничные условия соединяются с различными объёмами. Вот почему такой тип модели работает для решения подобных задач. Если задача достаточно обширна, следует выполнить большой объём вычислений. Параллельное соединение компьютеров может значительно ускорить время решения задачи, и этот принцип применяется не только в решении научных задач.

Куда подевалось предубеждение двухлетней давности, будто параллельное программирование трудновыполнимо? Выходит, то, что было сложным и почти невыполнимым, вскоре станет обычной программой и продемонстрирует на примере этой программы эффективность параллельного соединения компьютеров….»

2. Подготовьте мини-выступление (3-5 минут, 1-2 страницы текста) на одну из тем: «Математика (Физика, Химия, Биология, Физиология) в моей будущей профессии», «Зачем нужно знать историю?», «В чём польза моей будущей профессии?». Придерживайтесь структуры: введение, основанная часть (тезисы и аргументы в пользу), возможные контр-примеры, усиливающий основную идею довод и заключение с общим выводом.

Способы рассуждения

Deliberando discitur sapientia

Мудрости учатся размышлением

Большую часть времени мы не задумываемся – почему и зачем мы совершаем какие то действия, почему именно так именуем используемые предметы и наблюдаемые явления, откуда у нас взялся набор таких верований, которые мы считаем своими убеждениями^[1]. Для того чтобы рассеялось возникшее сомнение, бывает достаточно увидеть то, в существовании чего мы сомневались. Какие то дополнительные подтверждения могут восприниматься как избыточные. «Запах у розы сладкий», «неудобные сапоги у меня», «слишком громкий звук», «Чёрное море имеет тёмно-синий цвет».

Есть суждения, истинность которых не столь очевидна. Это суждения, которые мы считаем истинными, так как можем отыскать другие суждения, в очевидности и истинности которых мы не сомневаемся. В истинность таких суждений мы верим потому что сами можем подтвердить их истинность или есть другой подтвердивший их истинность убедительным образом. «Луна спутник Земли». «В прямоугольном треугольнике квадрат гипотенузы равен сумме квадратов катетов». «Материальные точки притягиваются друг к другу с силой, модуль которой прямо пропорционален произведению их масс и обратно пропорционален квадрату расстояния между ними».

Для того что бы во что то верить или в чём то сомневаться нужны основания. Представляя какое то мнение мы приводим обоснование, рассуждаем и доказываем. Логика позволяет систематически различать обоснованные умозаключения от необоснованных. Рассуждая, то есть делая последовательность умозаключений, мы используем понятия, логические операции и соблюдаем правила мышления.

Всё о чём мы мыслим, есть или вещь, или свойство, или отношение. Под вещами понимается то, что имеет относительно постоянную форму. У вещи имеются определённые отличающие её свойства или качества, она может совершать действия и быть в известном состоянии. Вещи находятся в пространственных, временных и причинных отношениях друг с другом.