من بين شغفي ، أحب التحقق مالي بيانات عن الشركات التي أحبها. كنت أبحث مؤخرًا عن طريقة سريعة للحصول على الثقة مالي معلومات للتحليلات المقارنة. في الوقت نفسه ، كنت أبحث عن اختصارات لأداء ذلك تحليل.
كنت أبحث عن نفسي. فكرت لماذا نضيع الكثير من الوقت في القشط مالي تقارير؟ أثناء تصفح الويب ، كنت أبحث عن حل وظهر مصطلح في عيني "محرك حسابي."
ولفرام ألفا! فتح هذا البحث لي عالمًا لم أكن على علم به. ومع ذلك ، لم يكن هذا الكون مجرد أداة رائعة تعلمت استخدامها بعدة طرق. لقد اكتشفت أكثر قصة ريادة أعمال مدهشة. هذه هي الطريقة التي قفزت بها وبحثت قدر المستطاع حول هذا الموضوع! لماذا هذه القصة رائعة جدا؟
تخيل طفلًا يكافح مثل كثيرين غيره في الحساب. تخيل نفس الطفل بعمر 12 سنة بناء قاموس فيزيائي وبحلول سن الرابعة عشرة من الصياغة ثلاثة كتب عن فيزياء الجسيمات. بعد بضع سنوات في سن 23 ، هذا الطفل ، الآن يحصل الرجل على جائزة فيزيائي رائع. يمكننا إيقاف هذه القصة هنا ، وستكون بالفعل واحدة من أكثر القصص التي لا تصدق التي ستسمعها على الإطلاق.
ومع ذلك فهذه ليست سوى البداية. في الواقع ، ماذا لو أخبرتك ، فقد تحول هذا الشخص نفسه إلى شخص ناجح رائد أعمالالتي بنت عدة شركات وعلم جديد كليًا من الصفر! (دعنا نحفظ بعض التفاصيل لوقت لاحق)
هذه ليست قصة Wolfram Alpha فقط ، وهي أداة تعلمت استخدامها والاعتزاز بها. هذه قصة واحد من أذكى الناس في عصرنا ، داهية رائد أعمال، و polymath ، والتي تحولت إلى التأثير والتأثر بأشخاص مثل Steve Jobs و Benoit Mandelbrot.
هذه قصة ستيفن ولفرام.
كتابة هذا المنشور بالنسبة لي كان متعة وتعذيب. من ناحية ، قفزت إلى مقاطع فيديو وكتب ومقالات ستيفن ولفرام. كلما اكتشفت أكثر ، أردت أن أعرف أكثر. كانت حلقة لا نهاية لها.
ومع ذلك ، فإن الذكاء غير المحدود لستيفن ولفرام هو الذي يحاول حصره في منشور واحد ، إنه أشبه بمحاولة إغلاق الكون في صندوق. أكثر من مجرد منشور ، هذا كتاب إلكتروني ، وآمل أن تستمتع بقراءته بقدر ما استمتعت بكتابته!
جدول المحتويات
السعي لكشف التعقيد: من هو ستيفن ولفرام؟
لأنه ، بعد كل شيء ، هذا ما تدور حوله التكنولوجيا: إنشاء أنظمة لتحقيق الأغراض البشرية
ستيفن ولفرام في الحساب ومستقبل الحالة البشرية
ستيفن ولفرام هو مؤسس Wolfram Alpha ، محرك حسابي قوي (المزيد حول ماهية المحرك الحسابي لاحقًا). ومع ذلك ، فإن المسار الذي قاد ستيفن ولفرام لإطلاق أحدث مخلوقاته بدا أشبه بمسعى مدى الحياة.
ولد في لندن عام 1959. أظهر ستيفن ولفرام صفات لا تصدق منذ صغره. في الواقع ، في سن الخامسة عشرة ، كتب ثلاثة كتب فيزياء وأول ورقة علمية له. في سن ال 15 ، حصل على زمالة مهمة ، والتي أطلقها في مهمة مدى الحياة: فهم الأنظمة المعقدة من خلال التخلص من تعقيدها.
ومع ذلك ، كان نهج ستيفن ولفرام فريدًا من نوعه لعدة أسباب ، على ما أعتقد.
أولاً ، فهم أن الحساب كان الاكتشاف الأكثر إقناعًا في القرن الماضي. لذلك ركز منذ بداية استخدام الآلات على تعزيز قدرات الإنسان.
ثانيًا ، كان يعتقد أنه لفهم التعقيد ، كان عليه أن ينظر إلى العمليات الطبيعية للعثور على أهم البرامج التي تستخدمها الطبيعة الأم من وقت لآخر لإدارة عرض الحياة.
ومع ذلك ، لم يقض ستيفن ولفرام حياته كناسك (إلا عندما كان عليه ، لأغراض عملية ، أن يؤلف كتابًا ، والذي سيصبح نوعًا جديدًا من العلم) أو منعزلاً عن العالم. بدلاً من ذلك ، فهم أهمية الأمور الأكثر عملية ، مثل إدارة الأفراد.
بدأ البحث عن التعقيد من دراسة الأوتوماتا الخلوية ، التي دفعته إلى صياغة نظرية حاسوبية لكل شيء. إذن ، ما هي الأجهزة الخلوية؟
حساب نظرية كل شيء
لذلك أريد أن أتحدث اليوم عن فكرة. إنها فكرة كبيرة. في الواقع ، أعتقد أنه سيكون كذلك في النهاية قد يُنظر إليها على أنها أكبر فكرة فردية التي ظهرت في القرن الماضي. إنها فكرة الحساب. الآن ، بالطبع ، أوصلتنا هذه الفكرة كل تقنيات الكمبيوتر التي لدينا اليوم وما إلى ذلك. ولكن في الواقع هناك الكثير من العمليات الحسابية أكثر من ذلك. إنها حقًا فكرة عميقة جدًا وقوية جدًا وأساسية جدًا ، التي بدأنا للتو في رؤية آثارها.
الأوتوماتا الخلوية هي برامج تتبع قواعد حتمية بسيطة ولكنها تظهر سلوكيات معقدة ، فكلما زادت الخطوات التي تتخذها على طول تطورها. ماذا يعني ذلك وما الذي يجعلها ذات قيمة كبيرة من وجهة نظر علمية؟
تخيل أنك بدأت تلعب لعبة بقواعد أساسية ومباشرة. من المحتمل أن تبدأ في عرض نفسك في نهاية اللعبة ، وتوقع سيناريو معين. ومع ذلك ، بقدر ما تحب أن تتخيله ، حتى لو كانت لديك قدرة ألبرت أينشتاين أو سلفادور دالي على أحلام اليقظة ، فلن تتمكن أبدًا من توقع السلوكيات المعقدة التي ستنشأ على طول الطريق من تلك البرامج التافهة.
كيف يمكن أن ينتج عن مثل هذه البرامج البسيطة الكثير من التعقيد في السلوك؟ الجواب يكمن في القاعدة رقم 30! دعونا نتعمق قليلاً في الأمر لنرى كيف يعمل.
القاعدة رقم 30: البساطة كأم كل الإبداع
الطقس له عقل خاص به "ليس شيئًا بدائيًا لقوله: ديناميكيات السوائل في الطقس متطورة تمامًا مثل شيء مثل الدماغ
ربما كان صيف عام 1985 - كما ورد في صناع الأفكار - عندما عثر ستيف ولفرام على شيء من شأنه أن يترك بصمة في حياته ويوجهه نحو مهمة طويلة الأمد. ماذا كان هذا؟
بدأ كل شيء من القاعدة رقم 30. كشخص وجد الحساب باعتباره أهم اكتشاف في القرن الماضي ، لم يضيع ستيفن ولفرام الوقت في إجراء الحسابات. بدلاً من ذلك ، سمح لأجهزة الكمبيوتر بتشغيل جميع البرامج الممكنة التي يمكن العثور عليها في الطبيعة ، مثل أجهزة خلوية بسيطة وإلقاء نظرة على السلوكيات التي ستظهرها.
هذا ما حدث في صيف عام 1985. الأجهزة الخلوية موجودة أظهرت أنظمة التكرار الذاتي كشبكة من الخلايا المتغيرة. تتفاعل كل خلية في الشبكة بناءً على الخلايا المجاورة. بمعنى آخر ، تبدأ من شبكة مثل تلك الموجودة أدناه
تحدد القاعدة البسيطة ما إذا كانت الخلية سيتم تشغيلها أو إيقاف تشغيلها في الجيل التالي بناءً على تكوين المنطقة المجاورة لها. على سبيل المثال ، إذا كانت الخلية بيضاء ، والخلية الموجودة على اليسار واليمين بيضاء ، فإن الخلية تظل بيضاء. بدلاً من ذلك ، إذا وقعت خلية بيضاء بين خليتين سوداوين ، فإنها تتحول إلى اللون الأسود. وهكذا دواليك لجميع الترتيبات الممكنة.
التكوينات المحتملة على شبكة تتكون من ثلاث خلايا كما ترون من المستطيل الأحمر أعلاه هي ثمانية. لكن التوليفات المحتملة ، بالنظر إلى حقيقة أن كل خلية يمكن أن تكون إما سوداء أو بيضاء (في حالة ثنائية) يمكن أن تكون 256-2 ^ 8 (وبالتالي ، فإن الحالتين المحتملتين ، أسود أو أبيض ، بقوة التوليفات الثمانية الممكنة) .
نبدأ بترك الجهاز الآلي الخلوي يأخذ 20 خطوة ،
يمكننا أن نرى بالفعل سلوكًا أكثر تعقيدًا حتى الآن. ومع ذلك ، لا شيء مثير.
عندما نبدأ في اتخاذ خطوات إضافية ، كلما اتخذنا المزيد من الخطوات ، كلما زاد التعقيد.
هذا ما نحصل عليه بعد 100 خطوة. كما ترون ، فإن الأنماط التي تم إنشاؤها بواسطة إنسان خلوي بسيط تبدأ في أن تصبح مثيرة للاهتمام نوعًا ما.
عندما لاحظ ستيفن ولفرام في الثمانينيات هذا النوع من السلوك ، صُدم. هذا النوع من الصدمة التي تغير حياتك ، لحظة آها! في الواقع ، كلما زاد عدد الخطوات التي اتخذها للقاعدة 1980 ، زاد التعقيد من القواعد الحتمية البسيطة!
حقيقة أن القواعد البسيطة يمكن أن تكرر الطبيعة أمر غير بديهي إلى حد ما ، ولكنه فعال للغاية.
Cone Snail ، المصور: Richard Ling Cellular Automata Rule 30
الجزء الأقوى هو أنه لبناء مثل هذا التعقيد ، لا تحتاج إلى جهاز كمبيوتر فائق القوة ، ولكن فقط شبكة أرقام مكونة من ثلاثة أرقام تتبع قواعد فائقة البساطة. القاعدة رقم 30 قبل كل شيء ، كانت بداية مهمة من شأنها أن تقود ستيفن ولفرام إلى صياغة نوع جديد من العلوم.
كما أنه يفتح أيضًا طريقة جديدة في التفكير ، حيث لا يكون الذكاء شيئًا بشريًا فقط ، ولكن يمكن العثور عليه في أي مكان في الطبيعة. لذلك ، فإن التعقيد الناشئ عن دماغنا لا يختلف عما يحدث في الطبيعة. كلاهما موصوفان بشكل جيد من خلال الحسابات. قبل أن نتعمق أكثر في ما سيصبح مبادئ كتاب ستيفن ولفرام ، نوع جديد من العلم، دعونا نتعمق أكثر في حياته.
قبل ولفرام ألفا
إذا كنت تستخدم جهاز iPhone ، فمن المحتمل أنك كنت تستخدم Wolfram Alpha طوال الوقت. في الواقع ، قد لا تعرف ذلك ، لكن مساعدك الذكي المدمج ، Siri ، يستخدم واجهة برمجة تطبيقات Wolfram Alpha لتقديم إجابات على أي سؤال.
لكن قبل أن نتعمق في الأمور التقنية ، كيف بدأ كل شيء؟ من خلال دراسة حياة ستيفن ولفرام ، فهمت مفهومًا أساسيًا واحدًا كان بعيد المنال بالنسبة لي من قبل. باختصار ، لا تأتي التقنيات والأفكار والمؤسسات بمعزل عن غيرها. في كثير من الأحيان تنشأ من سياق حياة الناس.
بعبارة أخرى ، إذا كنت تريد أن تفهم فكرة أو تقنية بشكل أفضل ، فربما يكون أفضل مكان للبدء ليس كيف تعمل ولكن كيف نشأت في عقل ذلك الشخص. قبل ذلك أيضًا ، قد ترغب في التحقق من ماذا ومن وأين ومتى ألهم تلك الأفكار ، إذا كنت تريد أن تفهم السبب.
بقدر ما قد يبدو تافهاً ، انتهى بي المطاف باكتشاف بعض الحقائق المثيرة للاهتمام باستخدام نهج ستيفن ولفرام. المفارقة هي أن نهجه ساعدني على فهمه بشكل أفضل كشخص ، وبالتالي باعتباره رائد أعمال وعالم.
بدأ كل شيء من صداقة طويلة الأمد مع رجل لا يصدق ، والتي في السراء والضراء (حسب وجهة نظرك) أحدثت ثورة في عصرنا ، ستيف جوبز.
NeXT و Mathematica ومجموعة أجهزة الكمبيوتر التي أنشأت الويب
وفقًا لستيفن ولفرام ، في كتابه "صناع الأفكار" ، التقى بستيف جوبز لأول مرة في عام 1987. في ذلك الوقت كان ستيف جوبز يركز على بناء ما سيصبح أول كمبيوتر NeXT.
في عام 1996 ، اشترت Apple شركة NeXT مقابل 429 مليون دولار. بعد ذلك ، عندما استعاد ستيف جوبز ، في يوليو 1997 ، زمام شركة Apple ، لعبت تجربة NeXT دورًا حيويًا. في الحقيقة ، ستيف جوبز قام بتثبيت فريقه التنفيذي NeXT في شركة آبل.
عدنا إلى قصتنا ، في ذلك الوقت (1987) كان ستيفن ولفرام مشغولاً في اكتشاف تفاصيل ما سيصبح لاحقًا شركته الأولى ، ماثيماتيكا. اتضح أنه بطريقة أو بأخرى ، لعب ستيف جوبز دورًا رئيسيًا في نجاح شركة ستيفن ولفرام والعكس صحيح.
لماذا تسمى ماثيماتيكا؟
كان ستيفن ولفرام مترددًا بشأن كيفية الاتصال بالشركة التي كان على وشك إطلاقها. من بين الأسماء التي كان يدور في خلدها - كما ذكر في صناع الأفكار - كان هناك إما أوميغا أو بولي ماث. ومع ذلك ، قال له ذات يوم من خلال التحدث إلى ستيف جوبز "يجب أن تسميها ماثيماتيكا".
وفقًا لستيفن ولفرام ، كان لدى جوبز نظرية حول أسماء الشركات. باختصار ، تبدأ بمفهوم عام جدًا ، ثم تضفي عليه طابعًا رومانسيًا. هذا هو المكان الذي جاءت منه ماثيماتيكا.
ما هي الرياضيات؟
الرياضيات هو برنامج يقوم بإجراء عمليات حسابية علمية من أي نوع. من البيانات تحليل إلى التصورات وأكثر من ذلك بكثير ، وضعت ماثيماتيكا الأسس لما سيصبح فيما بعد ولفرام ألفا.
إحدى الحقائق المثيرة للاهتمام هي أن ماثيماتيكا سار جنبًا إلى جنب مع شركة NeXT. في الواقع ، جعله حدس ستيف جوبز يدرك أن كل NeXT كان يجب أن يتم دمجه مع Mathematica وهذا ما حدث.
الجزء الأكثر إثارة للاهتمام من القصة - كما أوضحه ستيفن ولفرام في صناع الأفكار - هل سيتم تسليم دفعة من أجهزة الكمبيوتر NeXT لاحقًا إلى CERN في جنيف. بعبارة أخرى ، تصادف أن حواسيب NeXT المجمعة مع Mathematica هي الحواسيب المستخدمة لتطوير الويب!
ومع ذلك ، بين ماثيماتيكا وإطلاق ولفرام ألفا ، وضع ستيفن ولفرام الأفكار التي لاحظها خلال اكتشافاته العلمية في كتاب مثير للجدل ، نوع جديد من العلم.
نوع جديد من العلم
يعتبر كتاب "نوع جديد من العلم" لستيفن ولفرام كتابًا رائعًا من نواحٍ عديدة. إنها بالتأكيد أكثر كتابات علمية قرأتها غطرسة. كما أنه يُظهر جهلًا مذهلًا ببعض القضايا الرئيسية ، والتي سيتم طرحها لاحقًا. ومع ذلك ، على الرغم من أوجه القصور فيه ، فقد يكون أهم مساهمة في العلم هذا العقد.
في عام 2002 ، صدر كتاب "نوع جديد من العلم" لستيفن ولفرام ، وكان مثيرا للجدل إلى حد كبير. هذا واضح أيضًا إذا نظرت إلى ملف الأمازون التعليقات,
أحد الأشياء التي فهمتها من خلال النظر إلى شخصية ستيفن ولفرام هو إما أنك تحبه أو تكرهه. بتعبير أدق ، إما أنك تعتقد أنه عبقري أو تعتقد أنه مجنون. في الواقع ، من المضحك أيضًا أن نرى مدى استقطاب التعليقات حول كتابه ،
يحتوي الكتاب على تقييمات بنجمة واحدة ثم مراجعات 1 نجوم. قد تعتقد أن تلك المراجعات ذات النجمة الواحدة هي من أشخاص لم يكونوا على دراية كافية لفهمها ، والعكس بالعكس جاء الخمس نجوم من المجتمع العلمي. ليس هذا هو الحال،
خلال بحثي ، تعرفت على ستيفن ولفرام على المستوى الشخصي (خذها مع قليل من الملح). منذ البداية حاولت الحفاظ على وجهة نظر محايدة عنه. ومع ذلك فقد وجدت أفكاره أصلية ومنعشة من نواح كثيرة.
بالطبع ، يمكن القول إن غروره هائل. ومع ذلك ، إذا نظرت إلى حياته ، ستدرك أنه أحد أعظم العقول في عصرنا. من الصعب جدًا فهم كيفية مساهمة الشخص في تاريخنا حتى يختفي هذا الشخص. نحن نحب أن ننظر إلى الأشياء بعين الحنين. هذا هو السبب في أن الأشياء من الماضي تحتوي دائمًا على هذه الهالة التي تجعلها تبدو غامضة وغامضة تقريبًا.
لهذا السبب عندما ترى ستيفن ولفرام يقارن نفسه بإسحاق نيوتاون ، تشعر بالقشعريرة. فقط الوقت سيخبرنا عن التأثير الذي سيكون لأفكار ستيفن ولفرام.
بالعودة إلى نوع جديد من العلم ، أحد الأشخاص الذين ساهموا في أعمال ستيفن ولفرام نمو كان الفيزيائي ريتشارد فاينمان. على الرغم من أن لديهم عقليتين مختلفتين تمامًا ، إلا أنهما يشتركان في شغف مشترك ، وهو الفيزياء.
التقيا عندما كان ستيفن ولفرام في الثامنة عشرة من عمره ، بينما كان ريتشارد فاينمان في الستين من عمره. التقى ستيفن ولفرام لأول مرة مع ريتشارد فاينمان في معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا. بعد ذلك عملوا معًا أيضًا في شركة تدعى Thinking Machines Corporation (كانت إحدى شركات التكنولوجيا الناجحة قد أفلست في عام 18).
أحب ريتشارد فاينمان إجراء الحسابات من أجل الشعور بمتعة الاكتشاف. بدلاً من ذلك ، أحب ستيفن ولفرام أتمتة العمليات من أجل فهم المبادئ الأساسية ، بحيث يصبح المجهول في النهاية أكثر ارتباطًا.
أترك الحكم على ما إذا كانت أفكار نوع جديد من العلوم تستحق اهتمامك أم لا لريتشارد فاينمان. في الواقع ، عندما عثر ستيفن ولفرام على القاعدة رقم 30 قال له ريتشارد فاينمان ،
حسنًا ، ولفرام ، لا يمكنني كسرها. أعتقد أنك على وشك شيء ما. (المصدر: صناع الأفكار)
دعونا نتعمق في اثنين من المبادئ الأساسية من كتاب ستيفن ولفرام.
مبدأ التكافؤ الحسابي
كما يذكرنا ستيفن ولفرام ، لا توجد قيود على الطبيعة عندما يتعلق الأمر بالحسابات. بعبارة أخرى ، يمكن للطبيعة الأم أن تلتقط أي "برنامج حسابي صغير" موجود هناك لبدء بناء أشياء معقدة.
ومع ذلك ، فإن هذا التعقيد ينبع دائمًا من مستوى منخفض من التطور ، والذي يساوي جميع "البرامج" التي يمكن أن تجدها في الطبيعة. بمعنى آخر ، لا يهم مدى تعقيد النتيجة أو العملية التي تبدو عليها. ما وراء ذلك دائمًا قواعد حتمية بسيطة نسبيًا!
لماذا هذا المبدأ مذهل بطريقة ما؟ إذا لم تكن تدرك ، فإن هذا المبدأ يتعارض مع شيء يعتقد البشر دائمًا أنه صحيح. حقيقة أن شيئًا معقدًا موجود في مجمع جذره. كما أن ذكاءنا بطريقة ما فريد أو متميز بطريقة ما عن أي عملية طبيعية أخرى.
ومع ذلك ، فإن ما يوضحه لنا ستيفن ولفرام هو عكس ذلك. تعمل الطبيعة من خلال التكافؤ الحسابي. بدلاً من ذلك ، تتطور العمليات البشرية من خلال الأغراض التي تصبح ذات صلة بمرور الوقت. في بعض الأحيان ، قد يكون ما يصبح وثيق الصلة بالمعايير البشرية "حادثًا".
على سبيل المثال ، كما يتذكر ستيفن ولفرام ، إذا كنت تأخذ الرياضيات ، فهذا يعتمد على بعض البديهيات. لكن هل هذه هي البديهيات الوحيدة الممكنة؟ وبطبيعة الحال ليست كذلك. هناك عدد لا حصر له من الأشياء الأخرى. بدلاً من ذلك ، الرياضيات التي لدينا اليوم ليست سوى "صدفة تاريخية".
لذلك ، غالبًا ما تحمل العديد من الاختراعات التكنولوجية عبء التاريخ الثقيل.
يقودنا هذا أيضًا إلى ركيزة أخرى من النوع الجديد من العلم: عدم الاختزال الحسابي.
عدم الاختزال الحسابي: كيف يعمل كوننا وفقًا لستيفن ولفرام؟
إذا كان التعقيد في الطبيعة ناتجًا عن قواعد حتمية بسيطة ، فهل يعني ذلك أننا إذا اكتشفنا تلك القواعد البسيطة ، فسنكون أيضًا قادرين على التنبؤ بنتيجة النظام؟
الجواب على ذلك مثير للجدل. وفقًا لإمكانية عدم الاختزال الحسابي لستيفن ولفرام ، لن نتمكن من حساب نظام ما لم نتخذ كل خطوة فيه. باختصار ، لا يهم إذا كنت قادرًا على فهم القواعد الحتمية الكامنة وراء نظام معقد.
إذا لم تتابع كيف يتطور النظام في كل مرحلة ، فلن تتمكن من معرفة ما سيكون ناتج هذا النظام. لذلك ، لن تكون قادرًا على التنبؤ بسلوكه. هذا أمر مطمئن جزئيًا لأنه يعيد إرادتنا الحرة. لماذا ا؟ في معظم الحالات ، ليس لدينا خيار سوى الانتظار لترى كيف يتطور السلوك.
ومع ذلك ، هذا ليس صحيحًا دائمًا. كما يقترح ستيفن ولفرام لعمليات معينة ، هناك دائمًا عدد لا حصر له مما يسميه "جيوب قابلية الاختزال" والتي تسمح على الأقل بنوع من التنبؤات.
الآن بعد أن غطينا معظم حياة ستيفن ولفرام ، وكيف تشكلت أفكاره الرئيسية ، يمكننا إلقاء نظرة أكثر على الجانب الريادي من القصة.
إطلاق Wolfram Alpha
في 18 مايو 2009 ، تم الإعلان أخيرًا عن إطلاق Wolfram Alpha. في عين المتفرج العادي بدا الأمر وكأنه بداية لشيء جديد تمامًا. ولكن بدلاً من ذلك ، كانت هذه هي المرحلة التالية فقط في تطور بحث ستيفن ولفرام الذي وضعه معًا طوال حياته.
في الواقع ، تم إطلاق Wolfram Alpha كفرع من Wolfram Research، Inc. ، الشركة التي طورت Mathematica في عام 1986.
تم إطلاق Wolfram Alpha كشركة ذات مسؤولية محدودة بدون استثمارات خارجية.
كيف يعمل Wolfram Alpha؟
عندما تتصفح الويب ، فإنك تستخدم محركات البحث. على سبيل المثال ، في كل مرة تطلب فيها شيئًا الستجيل بواسطة جوجل، فهو يوفر لك إجابات بناءً على ما يجده من خلال الزحف إلى صفحات الويب المتاحة وفهرستها وترتيبها.
في النهاية ، ستحصل على روابط لصفحات موجودة على الويب. هذه الصفحات على الرغم من صنعها من قبل بشر آخرين. بدلاً من ذلك ، يحسب Wolfram Alpha إجابات لأسئلة محددة باستخدام قاعدة المعرفة والخوارزميات.
قد تعتقد أن Wolfram Alpha أشبه بمحرك قائم على الحقائق. وفي الواقع ، بالمقارنة مع ويكيبيديا ، فإنه يعطي حقائق وليس روايات.
باختصار ، ينتقل Wolfram Alpha إلى قاعدة معارفه الداخلية ، المكونة من عدة مصادر رسمية وبيانات منظمة ويحسب الإجابات ، بناءً على تلك التي يبدو أنها الأكثر ملاءمة للاستعلام.
تأتي الإجابة على استعلام ما من حساب خوارزمي ينظر في قاعدة المعرفة الداخلية ، مع دلالاتها الداخلية وعلم الوجود.
لقراءة استفسارات المستخدمين ، لا يستخدم Wolfram Alpha البرمجة اللغوية العصبية التقليدية لأنه يجب أن يتعامل مع الأجزاء اللغوية بدلاً من الجمل النحوية الكاملة.
يمكن تقسيم التقنيات وراء Wolfram Alpha إلى أربعة مجالات عامة رئيسية:
خط أنابيب تنظيم البيانات
نظام حساب حسابي
نظام معالجة لغوي
نظام عرض آلي.
يضم Wolfram Alpha حاليًا أكثر من 10 ملايين سطر من الرموزالرياضيات مع العديد من تيرابايت من البيانات. عندما تكتب استفساراتك في Wolfram Alpha ، فإنك تجعلها أفضل وأفضل. في الواقع ، ينظر إلى سلوك المستخدم لفهم المزيد عن الإجابات اللغوية وحساب أفضل الإجابات.
يتراوح سعر كل تطبيق من 0.99 دولارًا أمريكيًا إلى 2.99 دولارًا أمريكيًا (على الرغم من أنني أستطيع أن أرى أن بعض التطبيقات في التطبيق الأوروبي يبلغ سعرها حوالي 3.49 يورو ، أي حوالي 4.16 دولارًا أمريكيًا).
لذلك ، فإن نموذج الأعمال على بيع هذه التطبيقات. كم من المال يجنون من ذلك؟ من الصعب جدًا إعطاء هذه الإجابة نظرًا لأنني لم أجد أي إعلان من الشركة يوضح مقدار الأموال التي يجنونها.
اعتدت شبكة مماثلة لفهم عدد عمليات تثبيت التطبيق الرئيسي.
بافتراض أن كل تثبيت هو عميل يدفعون مقابل ذلك التطبيق الفردي في أي مكان من 1.5 دولار إلى 3 ملايين دولار لتطبيق واحد. افتراضي (خذ هذه الفرضية مثل قليل من الملح) هو أن التطبيقات الأخرى قد تكون قد آتت ثمارها تقريبًا. لذلك ، إذا اضطررت إلى تقديم تقدير تقريبي ، فسأقول إنهم حققوا في أي مكان من مليون دولار إلى 1 ملايين دولار على جميع التطبيقات التي باعوها حتى الآن.
API: هذه مجموعة من التعليمات المعبأة مسبقًا لدمج تطبيق داخل نظام أساسي آخر. على سبيل المثال ، كما رأينا خلال هذا البحث ، فإن أجهزة iPhone وأجهزة Apple الأخرى تستخدم Wolfram Alpha API لجعل مساعدها الذكي المدمج ، Siri ، يقدم إجابات لمستخدميه.
عادةً ما يكون لواجهة برمجة التطبيقات تكلفة بناءً على حجم المكالمات التي تجريها من خلال الاستعلامات. لذلك ، كلما زاد عدد الاستفسارات التي يتم إجراؤها عبر Wolfram Alpha ، زادت تكلفة واجهة برمجة التطبيقات (API). بناءً على ما لديهم على موقع الويب ، هذا هو سعر واجهة برمجة تطبيقات Wolfram Alpha لألف استفسار ،
أعتقد أن هذا هو المكان الذي تأتي منه معظم عائدات الشركة. في الواقع ، إذا كان لدي الأعمال يجب أن يقدم قدرًا معينًا من القوة الحسابية لمستخدمي ، سأستخدم Wolfram Alpha بدلاً من المرور بعملية تطوير مجموعة جديدة من التقنيات.
الآن ، أصعب سؤال. كم من المال يجني Wolfram Alpha مع API الخاص به؟
أفترض أن شركة Apple هي أكبر عميل لـ Wolfram Alpha. إذا عدنا في عام 2012 ، استحوذت استفسارات Siri على 25٪ من Wolfram Alpha، إذا كان هذا لا يزال صحيحًا ، فيمكننا إجراء بعض التقديرات التقريبية.
إذا كان هناك 3.3 مليون نتيجة يوميًا ، وإذا افترضنا أن النتيجة هي استعلام ، فهناك حوالي 825,000 استعلام قادم من Siri ، مما يترجم إلى حوالي 825 استدعاءات لواجهة برمجة التطبيقات من خلال ألف استفسار في اليوم. إذا افترضنا أن مكالمات Siri هي "Full Results API" ، فهذا يعني أن سعرها يبلغ 50 دولارًا لكل ألف مكالمة ، وهو ما قد يكلف أكثر من 15 مليون دولار سنويًا.
يضرب يوميا
3,300,000
25٪ قادم من Siri
825,000
مقسمة على 1,000
825
تكلفة API يوميا
$41,250
التكلفة الإجمالية لواجهة برمجة التطبيقات
$15,056,250
لا أعتقد أن شركة Apple تدفع الكثير من المال لـ Wolfram Alpha لعدة أسباب. أولاً ، الظهور في Siri مجاني بالفعل تسويق لـ Wolfram Alpha. ثانيًا ، كلما زادت مكالمات API التي تشتريها ، كلما حصلت على صفقة أفضل. لذلك ، أعتقد أنه إذا دفعت Apple لشركة Wolfram Alpha ، فإن السعر الذي تدفعه يكون أقل بكثير من علامة 50 دولارًا لكل ألف.
ومع ذلك ، أعتقد أن واجهة برمجة التطبيقات هي أهم جزء في Wolfram Alpha الأعمال .
أيضًا ، من الواضح أن Siri ليس المساعد الذكي الوحيد المدعوم من Wolfram Alpha. حقيقة، Cortana ربما تستخدمه أيضًا.
نسخة برو: يمكنك الحصول على نسخة للمحترفين من Wolfram Alpha (تتراوح من 5.49 دولارًا أمريكيًا إلى 9.99 دولارًا أمريكيًا شهريًا) والتي تتضمن ميزات محسنة ،
من المستحيل تحديد العدد الدقيق لمستخدمي PRO لأنهم لا يشاركون هذه المعلومات. ومع ذلك ، نظرًا لأن Wolfram Alpha عبارة عن Freemium ، يمكننا أن نفترض أن معدل تحويلها قد يتراوح من 0.5٪ إلى 27٪.
لنفترض أقل معدل تحويل 0.5٪ ، وهو ما يعني أن Wolfram Alpha (لا أرى أيًا إستراتيجية التي تركز على تحسين معدلات التحويل) قد يكون لديها حوالي عشرة آلاف عميل يدفع كل عام (0,5٪ أضعاف 1.9 مليون زائر يوميًا ، على افتراض أنهم يعودون). هذا يعني حوالي 77,400 دولار في إيرادات كل عام (أخذت متوسط الحزمتين ، الطالب مقابل 5.49 دولارًا والمعلم 9.99 دولارًا ، وضربته في 10,000 ، وهو عدد العملاء الذين يدفعون كل عام.
هذه هي الطريقة التي يستخدمها Wolfram Alpha نموذج الأعمال ويتم تنظيم.
الآن أصعب سؤال ،
هل ولفرام ألفا مربح؟
لن أقوم بحسابات مجنونة لمعرفة ذلك. نظرًا لأن التكلفة الأكبر لشركة برمجيات تتعلق بموظفيها ، وفقًا لـ CrunchBase ، ولفرام ألفا لديها حوالي 19 موظفًا ، بما في ذلك ستيفن ولفرام كمؤسس.
لقد ألقيت نظرة أيضًا على الملف الشخصي الكامل لأبحاث Wolfram Glassdoor,
كنت أرغب في الحصول على فكرة تقريبية عن متوسط الراتب الذي تدفعه الشركة ،
لن أتوقف عن القول ، يا بلدي تحليل مليء بالافتراضات والتقديرات المبنية عليها. لذلك ، اعتبرها محاولة لوضع دولار على شركة لم أكن أعرف عنها شيئًا من قبل. لا شيء آخر!
نظرًا لأن معظم الملفات الشخصية في Wolfram Alpha هي من كبار ، وبالتالي أعلى من المتوسط ، سأقدر متوسط الراتب ليكون 30 ٪ أعلى من مهندس البرمجيات. باختصار ، سيكون حوالي 80 ألف دولار في السنة. مع الأخذ في الاعتبار أن إجمالي التكاليف التقديرية السنوية تبلغ 1.6 مليون دولار (أفترض أن ستيفن ولفرام يتقاضى راتبه مثل أي موظف آخر على الأقل في Wolfram Alpha).
إذا أخذنا إجمالي الإيرادات المقدرة حسب محاسبة فقط بالنسبة لواجهة برمجة التطبيقات التي تدفعها شركة آبل ، 15 مليون دولار سنويًا وإجمالي التكاليف التقديرية لموظفيها 1.6 مليون دولار ، إذن فالشركة مربحة!
Wolfram Alpha مقابل Google
كثيرا ما قيل أن ولفرام ألفا يمثل تحديا الستجيل بواسطة جوجل. بالنسبة لمدى إعجابي بهذا المنظور ، فإن هذه الشركات لديها نهجان معاكسان الأعمال . كما رأينا ، تجني Wolfram Alpha الأموال من خلال بيع نسختها المتميزة وواجهة برمجة التطبيقات وتطبيقاتها.
أيضًا إذا نظرنا إلى التصنيفات ، نجد أن Wolfram Alpha صغير جدًا ،
باختصار ، يعد Wolfram Alpha a محراب محرك مقارنة بجوجل. هل ستصبح سائدة؟ أعتقد أنها ستفعل ، وقد فعلت ذلك بالفعل. لكن معظم الناس لا يعرفون ذلك ولن يعرفوه. كما رأينا ، يستخدم Siri واجهة برمجة تطبيقات Wolfram Alpha ، إلا أن نسبة صغيرة فقط من مستخدمي iPhone يعرفون ذلك.
ماذا يمكنك أن تفعل مع Wolfram Alpha؟
هناك العديد من الطرق التي يمكنك من خلالها استخدام Wolfram Alpha ، بمجرد أن تفهم أساسياته.
الرياضيات والفيزياء والإحصاء مفيدة للباحثين. ومع ذلك ، هناك عدد غير قليل من الأشياء العملية التي يمكنك القيام بها إذا كنت تعمل في مالي المجال ولكن أيضا باعتبارها رقمي المسوق.
الحصول على البيانات المالية وإجراء التحليلات المالية بسرعة
على سبيل المثال ، عن طريق إدخال استعلام بسيط ، يمكنك الحصول على مالي البيانات وكاملة مالي مقارنة،
تحقق من إحصائيات الموقع
من خلال إدخال عنوان URL لموقع الويب في Wolfram Alpha ، يمكنك الحصول على مقاييسه الرئيسية ،
باستخدام نفس المنطق ، يمكنك مقارنة مقاييس المواقع ،
هناك أيضًا مجموعة من الأشياء الأخرى التي يمكنك القيام بها. أتعمق فيها بمزيد من التفصيل أدناه ،
إذا كنت ترغب في جعل موقع الويب الخاص بك أكثر جاذبية للزائرين ، فقد ترغب في تضمين عنصر واجهة مستخدم Wolfram Alpha في موقعك ،
يمكنك تخصيصه قليلاً. هذه هي الطريقة التي ستبدو بها ،
الآن بعد أن رأينا عددًا قليلاً من الأشياء التي يمكنك فعلها باستخدام Wolfram Alpha ، دعنا نتحرى أكثر قليلاً.
هل يمكنك تحسين ولفرام ألفا؟
يمكنك تحسين استعلاماتك للحصول على أفضل النتائج الممكنة. على سبيل المثال ، إذا ذهبت إلى أمثلة حسب قسم المواضيع، ستجد بعض حالات الاستخدام حول كيفية إرسال استفسارات إلى Wolfram Alpha ،
راجعت الإحصائيات والبيانات تحليل ، وهذا ما حصلت عليه ،
ماذا عن المحتوى الخاص بك؟ هل يمكن تحسين محتوى موقع الويب الخاص بك لـ Wolfram Alpha؟ أعتقد أن الجواب ليس كذلك! ولفرام ألفا هو محرك حسابي. وهذا يعني أيضًا أنه عندما يتم أخذ مصدر ، مثل ويكيبيديا ، في الاعتبار ، يتم تجريده من سرده لإظهار ما يمكن اعتباره حقائق.
بمعنى آخر ، كما رأينا أن Wolfram Alpha لا يزحف إلى الويب كما يفعل Google. لكن لديها قاعدة معرفية داخلية ، يتم تحديثها ورعايتها من وقت لآخر. أيضًا ، لنفترض أن Wolfram Alpha يمكنه حساب إجابة من جزء من مقتطف يأتي من صفحة ويب لموقعك. على الرغم من قيامه بذلك ، فلن يترجم هذا في حركة المرور أو سلطة المجال مرة أخرى إلى موقعك. لماذا ا؟ لأن Wolfram Alpha لا يوفر روابط أو روابط خلفية ، وهو الأساس لمحركات البحث الأخرى.
دعونا لا ننظر إلى الجانب العملي.
كيفية استخدام Wolfram Alpha كمساعد شخصي للياقة البدنية لتحسين صحتك
محرك البحث هو مجرد أداة تطابق استعلامك مع البيانات التي يتم ربطها وتوفيرها بواسطة مستخدمين ومصادر أخرى. بدلاً من ذلك ، يقوم محرك المعرفة الحسابية ، مثل Wolfram Alpha (WA) بأخذ البيانات الأولية وإجراء العمليات الحسابية منها. هناك فرق كبير بين الاثنين. في الواقع ، بينما قد يكون محرك البحث مفيدًا ، يمكن أن يصبح المحرك الحسابي أفضل حليف لك لتتبع صحتك وقياسها وتحسينها!
استخدمه كمدرب شخصي
لنفترض أنني أريد أن أمشي لمدة 45 دقيقة بسرعة أربعة أميال في الساعة. دعنا نسأل WA عن مقدار الدهون التي سأحرقها ،
رائع ، لكني أريد معرفة المزيد!
قم بقياس مستوى صحتك ووزنك
لقد قمت بتوصيل بلدي القيمة إلى WA ، وأعطتني على الفور كل ما أحتاج إلى معرفته ،
لن أفكر أبدًا بأنني بدينة. ومع ذلك ، أخبرني WA أنه يجب أن أفقد حوالي كيلوغرامين. ليس سيئا بعد كل شيء. مع الأخذ في الاعتبار أن مؤشر كتلة الجسم مقياس عام جدًا ، لا يزال بإمكاني فقدان بعض الوزن. أتعلم؟ سوف أتناول الحساء اليوم ، وأريد أن أسأل WA عن مدى صحة ذلك.
دع ولفرام ألفا يقيس ما تتناوله من طعام
سوف أتناول حساء الفاصوليا مع القليل من البصل والجزر. اسمحوا لي أن أسأل WA إذا كان ذلك صحيًا ،
هذا عظيم؛ سوف أتناول وجبة مغذية مع القليل من السعرات الحرارية. يجب أن يعيدني ذلك إلى وزني المثالي. ماذا بعد؟
يمكنني فعل المزيد لفقدان القليل من الوزن. اسمحوا لي أن أمارس القليل من تمارين الجمباز
قس نشاطك البدني
دعنا نسأل Wolfram Alpha كم سأحرق في 15 دقيقة من التمرين ،
في الختام ، يعد Wolfram Alpha محركًا للمعرفة الحسابية يعتمد على البيانات الأولية التي تدخلها ويعطيك رؤى قيمة يمكنك استخدامها لتحسين صحتك وحياتك!
كيفية استخدام ولفرام ألفا للمحترفين الماليين لتسريع نموك الوظيفي
إذا كنت متخصصًا في الشؤون المالية مالي البيانات في متناول يدك من الذهب. هناك أخبار جيدة لك. من الآن فصاعدًا لتحليلاتك ، يمكنك استخدام Wolfram Alpha (WA). محرك معرفة حسابي يسمح لك بعمل العديد من الأشياء. ما الفرق بين WA ومحرك البحث ، مثل Google؟
محرك البحث هو مجرد أداة تطابق استعلامك مع البيانات التي يتم ربطها وتوفيرها من قبل مستخدمين آخرين. بدلاً من ذلك ، يقوم محرك المعرفة الحسابية ، مثل Wolfram Alpha ، بأخذ البيانات الأولية وإجراء العمليات الحسابية منها. هناك فرق كبير بين الاثنين. بينما قد يكون محرك البحث مفيدًا للمهني المالي ؛ يمكن أن يصبح المحرك الحسابي قوة حقيقية!
كيف يعمل Wolfram Alpha؟ دعني أوضح لك بعض الأشياء التي يمكنك فعلها به والتي يمكن أن تعزز حياتك المهنية الآن!
جمع البيانات
لقد اتصلت بـ WA "تفاح، "وحصلت على مجموعة مفيدة مالي البيانات،
إذا لم تكن الأساسيات والبيانات المالية كافية ، يمكنك الحصول على المزيد من البيانات التاريخية والمقارنة مع نفس الاستعلام ،
طيب ، لم تتأثر بعد؟ لنقم بإجراء أساسي مقارن تحليل في بضع ثوان!
إذا كنت تقوم بصياغة العديد من التقارير على أساس شهري ، فقد تحتاج أيضًا إلى بعض الملخصات حول هذه الشركات. يقدم صديقنا الجديد WA ذلك أيضًا ،
ماذا يمكن ان نفعل ايضا؟ عارية معي
المقارنة التاريخية والتنبؤ
في نفس الاستعلام "أبل مقابل مايكروسوفت"في أسفل الصفحة ، ستجد أيضًا المقارنة التاريخية ، وهي مفيدة للغاية.
إذا لم يكن ذلك كافيًا ، فستجد أيضًا إسقاطات إذا قمت بالتمرير أكثر قليلاً
إذا كنت على دراية مالي الأسواق ، فأنت تعلم أيضًا أنها تتبع مسيرة عشوائية. لذلك ، يمكنك ضبط الإطار الزمني وجعل الإسقاط يأخذ "مسيرة عشوائية جديدة" كما يلي ،
إذا كنت مثلي ، يجب أن تكون متحمسًا جدًا بعد رؤية هذا. نحن نتعامل مع الأرقام ، لذلك علينا ترك المشاعر جانبا واستعادة رباطة جأشنا. حان الوقت لاستخدام هذه الأداة إلى أقصى إمكاناتها!
التحليل الحسابي للأسهم
لنقم الآن بعملية حسابية سريعة تحليل. أرغب في معرفة القيمة السوقية لشركة Apple مقارنة بمايكروسوفت. باستخدام هذا الاستعلام البسيط ، فإن "القيمة السوقية لشركة Apple / Microsoft" WA تفعل ذلك نيابةً عني ،
ومع ذلك ، ما زلنا نفكر على مستوى الاقتصاد الجزئي. دعنا نغير المنظور ودعنا ننظر إليه من المستوى الكلي. أريد أن أعرف مقدار مساهمة الناتج المحلي الإجمالي لنيويورك في إجمالي الناتج المحلي للولايات المتحدة. هنا تذهب النتيجة والتاريخية تحليل,
مع هذا المنطق ، يمكنك حساب أي شيء. من قيم الاقتصاد الكلي إلى التحليلات المقارنة للشركات أو العملات والسلع. الأمر متروك حقًا لك ولنوع ماليتحليل أنت تؤدي.
القيمة الحالية والقيمة المستقبلية وحساب الفائدة
في مجلة مالي العالم ، أي شخص على دراية بمفهوم الوقت القيمة من المال. وقت القيمة يخبرنا أن الدولار اليوم يساوي أكثر من دولار غدًا. ماذا يعني ذالك؟ هذا يعني أنه عندما يكون لديك مبلغ من المال اليوم. يمكن استثمار هذا المبلغ لكسب المزيد من المال من خلال الفوائد. في الوقت نفسه ، يمكن أن يخسر هذا المبلغ من المال أيضًا القيمة بسبب التضخم. لذلك ، تحتاج إلى تحقيق توازن بين الاثنين للتأكد من أن أموالك في المستقبل ستكون ذات قيمة أكبر.
لكي أعرف كم يستحق اليوم مبلغًا من المال يُستثمر في المستقبل بمعدل عائد معين ، يجب أن أحسب حاضره القيمة (بف).
هناك عدد كبير من الآلة الحاسبة الكهروضوئية. ومع ذلك ، فإن WA قوية لأنها ديناميكية للغاية وتتيح لك رؤية المقارنات التاريخية و القيمة. تذكر؛ يمكنك طرح أي سؤال واقعي يتبادر إلى الذهن على WA ،
بيانات ومقارنة الاقتصاد الكلي والاقتصاد الاجتماعي
عند عمل ملف مالي في التقرير ، هناك بعض بيانات الاقتصاد الكلي والبيانات الاجتماعية والاقتصادية التي يجب أخذها في الاعتبار. في هذا الصدد ، ستجعل WA حياتك أسهل. على سبيل المثال ، يمكننا إجراء مقارنة ديموغرافية بين الولايات المتحدة وكندا ،
أو الأفضل من ذلك ، يمكننا إجراء مقارنة أكثر تعمقًا على مستوى الاقتصاد الكلي والاقتصاد الاجتماعي من خلال توصيل عبارة "الولايات المتحدة مقابل كندا" ،
هناك احتمالات لا حصر لها في استخدام هذه الأداة الرائعة. الأمر متروك لك حقًا ، تحليل أنت تقوم بالصياغة والإبداع في كيفية تنفيذها.
طوال هذه القصة ، رأينا حياة أحد أكثر الأشخاص إثارة للاهتمام في عصرنا. منذ صغره ، أبدى اهتمامًا شديدًا بالفيزياء وموهبته. ومع ذلك ، بدلاً من متابعة اهتماماتها في الفيزياء والفلسفة فقط ، أصبح ستيفن ولفرام ناجحًا رائد أعمال.
تمكن من بناء شركة Mathematica من الصفر ، وهي شركة مدمجة مع NeXT. أيضًا ، تمكن من قضاء بعض الوقت في التفكير وفهم عواقب دراساته السابقة على الأوتوماتا الخلوية لإنشاء إطار عمل ، والذي سيصبح نوعًا جديدًا من العلوم. إذا لم يكن ذلك كافيًا ، فقد أدرك ستيفن ولفرام أن الوقت قد حان لإضفاء الطابع الديمقراطي على الرياضيات وتقديمها إلى الجماهير.
هذا ما فعله عندما أطلق Wolfram Alpha ، والذي كما رأينا هو أداة رائعة يمكن استخدامها بعدة طرق. يكاد يكون مثل وجود أينشتاين في جيبك. مع الفارق الرئيسي هو أن Wolfram Alpha لا ينام أبدًا.
ولفرام ألفا ليست فقط أداة رائعة ولكنها أيضًا شركة مربحة (إذا كانت افتراضاتي صحيحة).
قد تعجبك أو تكره شخصية ستيفن ولفرام. شيء واحد مؤكد. إنه يحدث فرقًا في العديد من المجالات. في نهاية كل هذا ، إذا كان على حق في عدم الاختزال الحسابي ، فهناك طريقة واحدة فقط لمعرفة مقدار مساهمة ستيفن ولفرام في البشرية ، الوقت!
العقول ليست أكثر تعقيدًا من الناحية الحسابية من الكثير من الأنظمة في الطبيعة ، وحتى من الأنظمة ذات القواعد البسيطة جدًا
ما لا مفر منه بشأن الآلات المستقبلية هو أنها ستعمل بطرق لا يمكننا توقعها على الفور. في الواقع ، هذا يحدث طوال الوقت بالفعل ؛ هذا ما تدور حوله الأخطاء في البرامج.>
الشيء الرئيسي الذي نفعله نحن البشر ولا يمكن أن يكون آليًا بشكل هادف هو أن نقرر ما نريد فعله في النهاية.
ستتطور الأهداف البشرية بالتأكيد ، والأشياء التي يعتقد الناس أنها أفضل الأشياء الممكنة للقيام بها في المستقبل قد تكون أشياء ليس لدينا كلمات لها حتى الآن.
Gennaro هو منشئ FourWeekMBAالتي وصلت إلى حوالي أربعة ملايين رجل أعمال ، من المديرين التنفيذيين والمستثمرين والمحللين ومديري المنتجات ورواد الأعمال الرقمية الطموحين في عام 2022 وحده | وهو أيضًا مدير المبيعات لتوسيع نطاق التكنولوجيا الفائقة في صناعة الذكاء الاصطناعي | في عام 2012 ، حصل جينارو على ماجستير في إدارة الأعمال الدولية مع التركيز على تمويل الشركات واستراتيجية الأعمال.
أيضًا إذا نظرنا إلى التصنيفات ، نجد أن Wolfram Alpha صغير جدًا ،
