С тех пор, как идеи нейронных сетей начали набирать популярность, результаты становятся все более впечатляющими. Реплицируя то, что делает мозг, мы можем начать тренировать компьютер, для решения большого класса задач. Автоматизация захватывает всё новые рубежи, которые еще вчера казались недоступными.
Кроме продвинутых ИИ, существуют сегодня и более доступные средства для работы со сценариями. Среди них самыми популярными являются парсинг, автоматические тесты и различные препроцессоры. Программы Human Emulator, Zennoposter и Clickermann и многие другие, мы уже рассматривали. Очевидный вывод о том, что пользовательская автоматизация, получит новые горизонт с развитием ИИ и интеграцией в операционные системы простых и понятных функций для работы с данными, неизбежен. Пока это остается проблемой, так как потребителям все еще сложно привыкнуть к мысли, что даже перечисленное выше ПО способно решать рутинные задачи и разгружать целые отделы менеджеров часто занятые неэффективными задачами, не говоря уже о корпоративных решениях и последней моде на различные CRM системы и туманные вычисления.
В недавно опубликованной статье из ScienceAlert группа физиков исследует теорию, которая поможет объяснить, то что называется «запутыванием». Если две частицы связаны в пространстве, измерение одного будет влиять на измерение другого, независимо от того, насколько далеко друг от друга эти частицы. Эйнштейн называл эту ситуацию «эффектом жуткого дальнодействия в квантовой физике». Исследователи пытаются объяснить это поведение некоторым запутанным временем, когда одна из частиц может каким-то образом повлиять на континуум времени и каким-то образом вернуться к другой частице.
Логической основой этой новой теории является то, что мы должны в итоге найти причину, по которой время движется только в одном направлении — от настоящего к будущему. Если у нас нет способа продемонстрировать это, это означает, что обратное может быть возможно. Вскоре она может быть расширена во что-то гораздо более подробное.
Если теоретические изыскания приведут к удачной серии экспериментов, это открывает дорогу к более быстрым вычислениям и оптимизации существующих прототипов квантовых компьютеров, некоторые из которых уже имеет такие компании как Google и IBM.
