بعد مرور مائة عام على ميلاد كلود شانون، هل نقترب من حدود سعة الشبكة التي تنبأ بها؟

إنترنت الأشياء، البيانات الضخمة، هي تطورات السنوات القليلة الماضية التي تشهد قدرتها على التطوير الرياضي للمجال المعروف بنظرية المعلومات، والذي طوره كلود شنون، الذي يحتفل اليوم بعيد ميلاده المائة

إنترنت الأشياء، البيانات الضخمة، هي تطورات السنوات القليلة الماضية التي تشهد قدرتها على التطوير الرياضي لمجال يعرف بنظرية المعلومات، والتي طورها كلود شنون، الذي كان ميلاده قبل مائة عام من اليوم.

كلود شانون (1916-2001)، مهندس كهربائي وعالم رياضيات أمريكي، يعتبر مؤسس نظرية المعلومات ومن وضع أقوى الأسس الرياضية للتواصل الأدبي. فور نشر مقال رئيسي في عام 1948، تم الاعتراف به كواحد من ألمع العلماء في القرن العشرين. ومن بين جميع مساهماته في عالم الاتصالات، تقف العلاقة الأساسية بين معدل المعلومات وعرض الفيلم ونسبة الإشارة إلى الضوضاء، المعروفة باسم حاجز شنون-هارتلي والتي تعتبر القانون المركزي لنظرية الاتصال، قائمة. خارج.

في عام 1940 أكمل أطروحته للدكتوراه في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا والتي تناولت النماذج الرياضية لعلم الوراثة. بدأ التدريس في معهد الدراسات المتقدمة في برينستون، حيث التقى بعمالقة الفكر في القرن العشرين بما في ذلك ألبرت أينشتاين، وكورت جيدل، وجون فون نيومان، وهيرمان فايل وآخرين.

وقد جذبته الجهود العلمية والتكنولوجية الكبيرة التي استثمرت في الحرب العالمية الثانية للانضمام إلى مختبرات بيل في عام 1942 والانخراط هناك في مشاريع الاتصالات والتشفير المتقدمة. في مختبرات بيل التقى بزوجته إليزابيث (بيتي) عالمة الرياضيات وتزوجا عام 1949 وأنجبا ثلاثة أطفال.

وفي مختبرات بيل، شارك في بناء أنظمة التشفير، أشهرها "هاتف إكس"، وهو خلاط محادثة سري ربط ونستون تشرشل في لندن وتيودور روزفلت في واشنطن وسمح لهما بتنسيق تحركات الحرب بسرية مطلقة. . لفترة معينة كان يعمل مع آلان تورينج، الذي ترأس مجموعة العلماء الإنجليز الذين قاموا بتفكيك آلة تشفير إنجما الألمانية.

على الرغم من هذه القائمة الطويلة من الإنجازات في الرياضيات والهندسة، تمكن شانون من تجنب أحد المزالق الشائعة للعباقرة - حيث أخذ نفسه على محمل الجد أكثر من اللازم. كان أيضًا مشعوذًا وشوهد وهو يركب قاعات Bell Labs على دراجة أحادية، واخترع طبقًا طائرًا يعمل بالصواريخ، وبوقًا يطلق اللهب. الاختراعات التي أصبحت ممكنة نتيجة لأفكاره تُرى في كل مكان اليوم.

بالنسبة الى البروفيسور علي ليفين من كلية أفكا للهندسة من الصعب أن نقلل من أهمية إرث شانون. ولا تزال الأطروحة التي كتبها للحصول على درجة الماجستير تستخدم حتى اليوم كأساس للحوسبة الإلكترونية الرقمية. بصفته خبير تشفير في خدمة حكومة الولايات المتحدة خلال الحرب العالمية الثانية، قام بتطوير أول تشفير غير قابل للكسر. ومن أجل المتعة، كان يلعب بالمفاتيح الإلكترونية وأحد اختراعاته - وهو فأر كهروميكانيكي يُدعى ثيسيوس يمكنه التنقل في متاهة. واليوم يبدو الأمر وكأنه بداية الذكاء الاصطناعي، وقد أكسبه عمله في مجال الاتصالات الإلكترونية ومعالجة الإشارات لقب "أبو نظرية المعلومات" مما أدى إلى تغييرات ثورية في تخزين البيانات ونقلها.

عبور الحدود؟

كما ذكرنا في السنوات الأخيرة، نحن مطالبون بالتساؤل عما إذا كنا نقترب من حد العقل. بفي عام 2013، أجرت مجلة ساينتفيك أمريكان مقابلة مع ماركوس هوفمان، مدير مختبرات بيل للأبحاث في هولمديل، نيو جيرسي.، وهي الآن ذراع البحث والتطوير لشركة Alcatel-Lucent.

ويرى هوفمان وموظفوه أن "مجال المعلومات" هو الطريق إلى المستقبل ــ وهو النهج الذي من شأنه أن يجعل من الممكن زيادة قدرة الإنترنت من خلال زيادة "حاصل الذكاء" للشبكة.

"نحن نعلم أن الطبيعة تضع لنا حدودًا. هناك كمية محدودة من المعلومات التي يمكن نقلها عبر قنوات اتصال معينة. تُعرف هذه الظاهرة باسم "حد شانون غير الخطي"، وهي تخبرنا إلى أي مدى يمكننا التقدم بالتقنيات المتوفرة لدينا. نحن بالفعل قريبون جدًا من هذا الحد، بمقدار ضعف الحجم أو نحو ذلك. بمعنى آخر، عندما نضاعف الحجم الحالي لحركة المرور على الشبكة، وهو أمر يمكن أن يحدث في السنوات الأربع أو الخمس القادمة، سنصل إلى حد شانون. لذلك لدينا حاجز أساسي هنا. لا يمكننا تمديد هذا الحد بأي شكل من الأشكال، كما لا يمكننا زيادة سرعة الضوء. ولذلك، يجب علينا أن نعمل ضمن هذه الحدود، وأن نستمر في إيجاد السبل لمواصلة النمو اللازم.

"تنتج هواتفنا الذكية وأجهزة الكمبيوتر وغيرها من الأدوات كمية كبيرة من البيانات الأولية، والتي يتم إرسالها إلى مراكز البيانات للمعالجة والتخزين. في المستقبل، لن يكون من الممكن التعامل مع جميع البيانات في جميع أنحاء العالم عن طريق إرسالها إلى مركز بيانات مركزي واحد للمعالجة. وبدلاً من ذلك، قد ننتقل إلى نموذج يتم فيه اتخاذ القرارات بشأن البيانات قبل تحميلها على الويب. على سبيل المثال، إذا كانت لدينا كاميرا أمنية في أحد المطارات، فسنقوم ببرمجتها، أو سنقوم ببرمجة كمبيوتر خادم صغير يتحكم في عدة كاميرات، للقيام بالتعرف على الوجه على الفور، بناءً على قاعدة بيانات مخزنة في الكاميرا أو الخادم، قبل تحميل أي معلومات على الشبكة."

الشبكة الموزعة هي الحل

"إن كمية البيانات كبيرة وتتطلب الذكاء الاصطناعي والتحليلات والحوسبة الموزعة. هذا ما قالته د. روث بيرجمان، مديرة مركز التطوير التابع لشركة HPE في إسرائيل.

وتحدث بيرجمان في مؤتمر "القمة الرقمية - من الإستراتيجية إلى التنفيذ"، وهو المؤتمر السنوي لمكتب تكنولوجيا المعلومات في إسرائيل، الذي يحمل اسم شلومو تيران، من مؤسسة مكتب محللي نظم المعلومات في إنتاج الأشخاص وأجهزة الكمبيوتر.

تتعامل الدكتورة بيرجمان ومجموعتها مع تحليلات البيانات منذ 20 عامًا، وقد تم تصميم تطوراتهم للتعامل مع البيانات الضخمة، بحيث سيكون من الممكن الحصول على رؤى من جميع المعلومات التي تتدفق اليوم من أي مكان.

ووفقا لها، "هناك ثلاثة اتجاهات رئيسية: الذكاء الاصطناعي أو الحوسبة المعرفية، والتحليلات - التي كانت في السابق مهنة الأشخاص الحاصلين على درجة الدكتوراه في علوم الكمبيوتر والإحصاء، وهي اليوم موجودة في كل تطبيق للهاتف المحمول، وإنترنت الأشياء. إن الكم الكبير من المعلومات يجبر المطورين على أن يكونوا أذكياء وأن يطبقوا اللامركزية في الأنظمة - واليوم هناك تقارب بين المطور وخبير الخوارزميات."

يوضح بيرجمان: "في المستقبل، ستكون الأجهزة أكثر ذكاءً قليلًا، وسوف تنتقل الكثير من الحوسبة من السحابة إليها". "لدينا وجهة نظر حول كل هذه الاتجاهات في مشروع الآلة".

التواصل مع بعضهم البعض ومع الذاكرة

"أحد الأشياء التي يجب تغييرها هو النطاق الترددي بين المعالج والتخزين. أما اليوم فالأمر بطيء جدًا، وهناك حديث عن توحيد الذاكرة والتخزين في وحدة واحدة. التطور التكنولوجي الذي يمكن أن يساعد هو ذاكرة غير متطايرة أسرع من فلاش، في الواقع مثل DRAM ولكنها أرخص بكثير وأكثر استقرارًا، لذلك يمكن أن تحل محل القرص الصلب - في الواقع سيكون لدينا ذاكرة بنفس سرعة DRAM مع حجم مثل حجم القرص."

يقول الدكتور بيرجمان إن هناك تغييرًا تدريجيًا آخر يتمثل في استخدام الاتصالات البصرية. اليوم، تُستخدم الألياف الضوئية للاتصال بين أجهزة الكمبيوتر البعيدة، لكننا نعتزم إدخال الاتصال البصري بين المعالج والذاكرة، حتى نتمكن من الوصول إلى معلوماتنا بشكل أسرع بكثير. ولتحقيق هذه الغاية، قمنا بتطوير بنية حوسبة جديدة تنقلنا من عالم السحابة بأكملها إلى الأنظمة الموزعة، ومن الحوسبة القائمة على المعالج إلى الحوسبة القائمة على الذاكرة."

وتوضح قائلة: "إن البنية توحد كل الذاكرة في ما يبدو للمعالجات كوحدة واحدة، وتستطيع المعالجات التواصل مع بعضها البعض ومع الذاكرة". "يتعلق الأمر بذاكرة ضخمة تبلغ سعتها 300 تيرابايت ستكون في المركز، وجميع المعالجات متصلة بها."

"هذا مهم بشكل خاص للتعلم الآلي، عندما يحتاج الكمبيوتر إلى تعلم نموذج ولهذا الغرض يقوم بتحليل كميات هائلة من المعلومات. تكمن المشكلة في وجود عنق الزجاجة - في كل مرة يتعين على المعالج تحديث الذاكرة بالطراز الجديد. ستسمح لنا الذاكرة المشتركة بتحديث البيانات بشكل أسرع بكثير."

وستكون السيارات قادرة على قيادة نفسها

وكمثال على الاستخدام الجيد لهذه البنية، يقدم الدكتور بيرجمان التعرف على الأنماط في معالجة الصور. "على سبيل المثال، التصنيف - هناك ورم على الجلد أو لا يوجد. مجال التعلم العميق برمته ليس مستقبليا. نستخدمها كل يوم. على سبيل المثال، في بحث الصور من Google وأنظمة مساعدة السائق. ولن يمر وقت طويل من الآن، وستكون السيارات قادرة على قيادة نفسها بالاعتماد على هذه التكنولوجيا".

يقول بيرجمان: "الميزة الأخرى التي ستوفرها الهندسة المعمارية هي التمثيل البياني للكيانات والعلاقات بينها". "حتى اليوم استخدمنا الجداول التي جاءت كمجموعة واحدة من القرص. في الرسم البياني يمكنك الانتقال من كيان إلى كيان من خلال الاتصالات دون الفشل بسبب عدم وجود بعض البيانات. المشكلة هي أن الرسم البياني يحتاج إلى قدر كبير من الذاكرة ولن يسمح بتنفيذه إلا مثل هذا النمو الضخم. جميع الشبكات الاجتماعية تعمل بهذه الطريقة. يقوم Facebook وLinkedIn بفحص الرسم البياني الاجتماعي الخاص بك باستمرار واستخدام هذه المعلومات لتخصيص ما تراه. كما تجني Google الكثير من الأموال من خلال النظر إلى الرسم البياني للبحث الخاص بك."

وأخيرا، أوضح بيرجمان أن قضايا أمن المعلومات والأمن المادي ستستفيد أيضا من هذه الزيادة في الذاكرة. "تحتاج المنظمة الرقمية إلى أسلوب جديد من الحماية. إن الوصول إلى جدار الحماية والحماية من الخارج للمنظمة ليس كافيًا. يحتاج المستخدمون إلى فهم أنه في كثير من الحالات يتم اختراق التعليمات البرمجية المعادية بمساعدة الموظفين في المؤسسة. لاكتشاف الأنماط المشبوهة، يتم جمع آلاف أو عشرات الآلاف من الأحداث يوميًا - وسيتعين علينا الانتقال إلى مئات الملايين. ستسمح لنا مئات التيرابايت بمعالجة 10 ملايين حدث في الثانية وكذلك الاحتفاظ بالمعلومات في الذاكرة لأسابيع بدلاً من أيام. يجب أيضًا تمثيل شبكة الشركة كرسم بياني، وسيكون رسمًا بيانيًا كبيرًا ومتغيرًا باستمرار."

"في عصر إنترنت الأشياء، لن نكون قادرين على جلب كل هذه المعلومات الهائلة إلى المركز أو إلى السحابة، وسيتعين علينا التعامل معها بطريقة موزعة، كما هو ممكن من خلال البنية الجديدة التي نحن عليها يتطور في مختبرات HPE"، اختتم بيرجمان.
;