Wolfram|Alpha
Представьте идеальную машину, которая смогла бы ответить на все ваши вопросы. Ну, или, почти на все. Wolfram|Alpha не знает, в чем смысл жизни, зато умеет рисовать модели химических соединений, подсчитывать сколько запятых в «Гамлете» и определять, куда направляется самолет, только что пролетевший над головой.
История проекта началась в 1988 году, когда Стивен Вольфрам, британский математик, написал пять миллионов строчек алгоритма Wolfram|Alpha на придуманном им самим языке Mathematica. Прошло 20 лет, прежде чем на его основе была создана целая система, способная систематизировать все, что поддается систематизации, и находить точные ответы на миллионы фактических вопросов.
Внешне Wolfram|Alpha напоминает обычный поисковик, но, в отличие от похожих сервисов, выдает структурированные ответы, а не набор ссылок, где эти ответы еще придется поискать. С помощью сервиса можно, к примеру, составлять таблицы по характеристикам минералов или населению и экономике разных стран, да почти по чему угодно. Всем этим можно пользоваться прямо на уроках: у Wolfram|Alpha есть мобильные приложения для iOS и Android.
В базу загружены всевозможные географические карты, демографическая статистика, данные о погоде за несколько веков.
В отличие от Википедии, которую иные преподаватели просто запрещают упоминать, на Wolfram|Alpha можно безбоязненно ссылаться в научных работах. Структурированную базу знаний на протяжении нескольких лет формировали профессиональные математики, физики, историки и биологи, основываясь на авторитетных источниках. Нередко в блоге компании можно увидеть объявления, например, о том, что в систему внесли полное собрание сочинений Шекспира или возможность поворачивать 3D модели стереометрических фигур.
Если запрос касается персоналий, информация представляется в таблице — в нее можно внести сразу несколько имен для сравнения, узнать, кто был современником Байрона или какой философ XIX века дольше всех прожил.
Впрочем, случаются и забавные просчеты. Так, некоторое время Wolfram|Alpha считал президентом России Аслана Масхадова, а лучшим смартфоном по всем показателям оказывался один из аппаратов Nokia.
Запустив невероятно сложную машину знаний, создатели Wolfram|Alpha в какой-то момент поняли, что даже они сами не в состоянии быть в курсе всех ее возможностей. Использованию Wolfram|Alpha в образовании посвящен целый раздел. На уроках истории ученики ищут, какую сумму в 1950 году составляли современные $100, каким был уровень инфляции в разное время и что можно было купить, а на занятии, посвященном землетрясениям, предлагается выяснить, в какой части света чаще всего происходят землетрясения и какова вероятность их возникновения в том районе, где стоит школа. Учителей просят присылать планы занятий, на которых используется сервис, и периодически устраивают на эту тему конкурсы.
А в начале учебного года в блоге проекта опубликовали подборку из 100 скриншотов, иллюстрирующих возможности сервиса на примере синусов.
На каждый день лета приходилось по картинке — и еще несколько в качестве бонуса. Обзор заканчивался словами: «Понимая, что не все рады возвращаться к урокам, мы надеемся, что некоторым из вас все же будет чуть веселее с Wolfram|Alpha. По крайней мере, веселее, чем было долгим скучным летом».
Wolfram-учебники
Если этого покажется недостаточно, можно зарегистрироваться на Wolfram Education и получить доступ к тестовым версиям интерактивных учебников. В них встроены динамические модели графиков с возможностью ввода любых параметров и математические головоломки для решения на скорость.
Разработчики продуктов Wolfram часто говорят, что в школах проходят лишь малую толику всей математики или физики и, увы, эта часть как раз самая скучная. Переводим на язык лириков: «Это как если бы мы всю дорогу зубрили определения слов и правописание, но так и не дошли бы до Шекспира и Достоевского».
Младший брат Стивена и со-основатель компании, Конрад Вольфрам рассказывает, как было бы здорово учить детей настоящей математике с помощью компьютеров. Есть русские субтитры.
У Wolfram|Alpha есть удобный API, который позволяет разработчикам использовать возможности системы в своих проектах. Например, всезнающая персональная помощница Siri в iOS перед ответами на вопросы часто заглядывает в базу данных Walfram.
Виджет Wolfram|Alpha легко встраивается на любой сайт:
На какую глубину можно вкрутить шуруп в разные типы дерева
Как выглядит каждая грань тридцатигранного полиэдра
Каковы шансы обгореть сегодня в координатах 55 deg 45' N, 37 deg 37' E
Какова траектория движения МКС
Как звучит C Eb G C
Каков молекулярный вес миоглобина
Что видит человек со зрением -1
Саша Милякина