Аду Лавлейс знают если не все, то многие. Конечно, ее труд заслуживает всеобщего признания и уважения. Однако в мире компьютерных наук очень много женщин-ученых, чьи имена крайне редко включают в «топ-10». Их работа заслуживает и внимания, и уважения, поскольку результат этой работы тем или иным образом повлиял на компьютерный мир, а соответственно и на жизнь общества. Сегодня мы немного расширим географию, и познакомимся с некоторыми из выдающихся женщин компьютерного мира из Азии и Европы. Поехали.
Асакава Тиэко (Чиэко)
К сожалению, далеко не всем людям удается дойти до цели без необходимости преодолевать какие-то препятствия на пути. Финансовые проблемы, социальные ограничения или семейные драмы — все это может помешать. Но самой серьезной преградой может стать проблема со здоровьем, ибо наше здоровье определяет нас самих.
Асакава Чиэко родилась в 1958 году в городе Осака, Япония. Она была активным и счастливым ребенком, мечтающем стать олимпийским чемпионом. Но этой мечте не было суждено сбыться. В возрасте 11 лет Асакава повредила зрительный нерв во время плавания. Зрение начало пропадать медленно, но безвозвратно. И к 14 годам она полностью ослепла. Быть спортсменом, подающим надежды, и потерять здоровье — очень и очень сильный удар для любого человека.
Однако сдаваться и стоять на месте Асакава не могла. Потому поступила на факультет английской литературы в университет Отемон Гакуин, где и получила степень бакалавра в 1982 году. После этого Асакава прошла двухгодичный курс компьютерного программирования для незрячих людей. Во время обучения использовалось очень крутое электромеханическое устройство — Optacon (OPtical to TActile CONverter), что можно перевести как «оптически-тактильный конвертер». Это устройство позволяло незрячему человеку читать простой печатный текст (не на шрифте Брайля).
(в двух словах про устройство) Optacon состоял из двух основных частей: камера и тактильный конвертер. Человек проводил камерой по тексту, она фиксировала его и передавала данные на основной модуль-конвертер. В нем была матрица из металлических стержней 24х6, каждый из которых мог индивидуально вибрировать. Таким образом определенное сочетание вибрирующих стержней создавало тактильное изображение, дающее незрячему человеку представление о той или иной букве, потом слове, и фразе в целом. Создателем этого уникального устройства является Джон Г. Линвилл (1919-2011) — заслуженный профессор электротехники в Стэнфордском университете.
Асакава рассказывала, что перед ней встал вопрос кем, где и как работать? Зрячему человеку порой сложно найти работу, что уж говорить про незрячего. По воле случая Чиэко узнала, что незрячих принимают на работу в качестве компьютерных инженеров. Чиэко не задумываясь схватилась за этот шанс обеими руками. И в 1984 году присоединилась к команде IBM Research в качестве временного сотрудника. Крайне быстро, спустя всего год, она стала полноценным и постоянным сотрудником.
Асакава поставила перед собой задачу создания средств, способных помочь людям с ограниченными возможностями получать информацию в полной мере и оперировать программами наравне со зрячими людьми. Чиэко разработала текстовый процессор для документов шрифтом Брайля, позволяющий незрячим оперировать и редактировать подобные тексты. Это была сложная задача, однако не такая трудоемкая как создание электронной библиотеки Брайля. Чиэко говорит об этом следующее:
До появления электронной библиотеки мне приходилось звонить в библиотеку Брайля и говорить «Я хотела бы почитать «Гарри Поттера», можете мне выслать книгу?». И они пересылали мне книгу почтой. Но уже после разработки электронной библиотеки мы можем получить доступ к книгам и скачать их в любое время.
Этот колоссальный труд был и есть крайне важен для незрячих людей, поскольку дает им возможность наравне со всеми окунутся в мир литературы, знаний и информации. А право на «пищу» для ума должны иметь все люди.
После работы над библиотекой Асакава начала разработку еще одного не менее важного «помощника» для незрячих — плагина для браузера Netscape, который мог конвертировать текст в речь и совершенствовал инструменты веб-поиска под нужды незрячих. IBM данный плагин пришелся по душе и в 1997 году он стал полноценным продуктом компании под названием «Home Page Reader». Этот плагин был самым популярным и самым распространенным инструментом перевода текста в речь на протяжении 5 лет. В 2004 году Асакава Чиэко получила степень доктора наук в области инженерии в университете Токио.
Асакава Чиэко никогда не расстается со своим смартфоном, помогающим ей самостоятельно выполнять большую часть действий
Столь выдающиеся труды в сфере компьютерных технологий не остались незамеченными ни со стороны компании IBM, ни со стороны мирового научного сообщества. В 2003 году Асакава Чиэко была включена в международный зал славы «Women in Technology» (Женщины в сфере технологий). А в 2009 году Чиэко получила почетное (самый высший «титул») звание IBM Fellow, став первой женщиной из Японии, получившей это звание. Правительство Японии также отметило заслуги Асакавы Медалью почета с пурпурной лентой (выдается с 1955 года людям, сделавшим значительный вклад в развитие науки и технологий).
Асакава Чиэко демонстрирует свою разработку — помощник для незрячих (превью видео может отображать ошибку, однако оно, на самом деле, работает)
На данный момент Асакава работает над проектом « Accessibility» (Доступность), основной задачей которого является улучшение жизни людей с ограниченными возможностями (инвалиды, пожилые люди и т.д.). Используя современные технологии, в том числе и ИИ, проект должен упросить жизнь таким людям, даруя им более простой доступ к информации, возможность полноценно перемещаться по городу и вести активную социальную жизнь.
Моя мотивация такова — когда я что-то начала, я обязана это закончить. Я не могу позволить себе сдаться на полпути. Я испытываю сложности, как незрячий человек, с доступностью информации или передвижения. Этот болезненный опыт помогает мне модернизировать мою жизнь. Мне очень нравится Гарри Поттер. Не смотря на то, что он вырос в очень тяжелых условиях, его сердце не разбилось. Он никогда не сдавался и всегда старался помогать людям. Я думаю мы можем много научиться. У меня нет волшебных сил, как у Гарри Поттера. Я просто должна прикладывать усилия, чтобы улучшить свою жизнь. Сложно сравнивать какая жизнь для меня была лучше — со зрением или без. Но сейчас я могу сказать — я очень счастлива.
В данном видео Асакава Чиэко рассказывает о том, что дня нее важнее всего, и как технологии могут помогать незрячим людям.
Асакава это не просто выдающийся инженер и разработчик. Она — пример для подражания не только для людей с ограниченными возможностями, но и для тех, кто не столкнулся с подобными трудностями. Никогда нельзя опускать руки, никогда нельзя переставать верить в себя и свой ум. Возможно, дойдя до финишной прямой вашей работы, результат вам не понравится. Он может быть не столь выдающимся, как вы хотели. Но если вы сдадитесь на полпути или же побоитесь ступить на этот путь, то результата не будет вообще.
Александра Мойсилович
Дабы принести пользу обществу не всегда нужно изобрести или разработать что-то новое или усовершенствовать старое. Порой для улучшения жизни социума необходимо эту жизнь проанализировать.
Александра Мойсилович родилась в 1968 году в Белграде (на тот момент Югославия). В детстве Александра хотела стать художником. Ее родители отреагировали на подобные планы сдержано, но строго:
Мой отец сказал мне, что я могу стать кем угодно. Но когда я останусь без гроша, я должна быть уверена, что им не придется оплачивать мои счета.
Это был весьма непрозрачный намек, что художник будет голодным, и нужно выбрать другой путь. Обладая пытливым умом и хорошими навыками в точных науках, Александра поступила на факультет электротехники в университет Белграда. В 1992 году она получила степень бакалавра, в спустя всего 2 года и степень магистра. Эти годы были тяжелыми для Александры и для всех ее земляков ввиду политического и экономического кризиса в стране.
Жилые дома, пострадавшие от обстрела (город Сараево)
Я выросла в стране, которой более не существует. Ситуация была очень сложной. Порой не было газа, электричества, воды и даже еды. Этот период определил какой я буду в будущем. В целом, он сделал меня более жизнерадостной (ценящей жизнь) и сильной.
Переломным моментом в жизни Александры стала ее докторская диссертация, которую она успешно защитила в 1997 году. Ее труд описывал так называемое «компьютерное зрение». Александра хотела научить компьютер видеть и анализировать изображения, а точнее рентгеновские снимки, с целью определения видимых симптомов онкологических заболеваний. Кто бы мог подумать, что ее труд будет замечен учеными на другом краю света, а именно учеными из Bell Labs (Лаборатории Белла). В 1998 году она была приглашена в Bell Labs и переехала в США. Тут она проработала до 2000 года. Не обошлось и без разочарований. Ее труд по компьютерному зрению вызвал у всех живейший интерес, но был быстро забыт. Понимая, что самостоятельно она не сможет его реализовать на тот момент, Александра переключилась на другую не менее сложную и важную работу, а именно анализ больших данных. На тот момент такого понятия как «наука о данных» или «анализ (вычисление/обработка) данных» просто не существовало. В 2000 году компания IBM пригласила Александру в исследовательский центр, где она работает и по сей день.
Алфавит науки: буква Д = Данные. Александра Мойсилович рассказывает про важность данных и как их применяют
Сейчас Александра Мойсилович возглавляет отдел AI Foundations в исследовательском центре имени Томаса Уотсона в Йорктаун-Хайтс, Нью-Йорк. Данный отдел занимается машинным обучением, многомерной обработкой сигналов, распознаванием образов. И самое главное, применением данных технологий к различным сферам жизни общества: здравоохранение, финансовое моделирование, бизнес аналитика, биометрия и т.д.
Также Мойсилович является содиректором проекта IMB Science for Social Good (Наука во благо общества), нацеленным на максимально эффективное использование современных технологий в процессе совершенствования социума.
Александра Мойсилович, «Анализ данных во благо общества»
Александра Мойсилович не просто анализирует данные, она также и создает все новые и новые методы этого процесса, поскольку чем точнее, быстрее и качественнее будет проведен анализ, тем эффективнее можно будет использовать его результаты. На счету Александры уже 15 патентов в этой области, и это явно не предел.
Данные имеют огромную важность в жизни общества. Они нас окружают каждый день, даже если мы не задумываемся об этом. Понимая данные, мы понимаем саму суть.
В 2006 году ко мне подошел один человек и попросил провести анализ различных компаний. Он хотел продемонстрировать кому-то, что компании, инвестирующие в ИТ-аутсорсинг, лучше тех, что этого не делают. Проанализировав кучу данных, мы смогли доказать правоту этого высказывания. Результаты анализа стали мощнее любой рекламной кампании.
В продолжение темы важности анализа данных внутри какой-либо компании, Александра говорит следующее:
Представьте, что в компании есть идеальный работник. Он все делает вовремя и может справиться даже с самым безнадежным проектом. Если создать его персональную математическую модель, по можно по ее параметрам подбирать в компанию таких же сотрудников.
И Александре приходилось проводить подобный анализ больших данных, создавая математические модели более 50 000 сотрудников компании IBM.
Вклад Александры в науку о данных был отмечен многими наградами, а компания IBM присвоила ей самое почетное для своих сотрудников звание — IBM Fellow.
Анализ данных это не самое заметное направление научной деятельности. Чаще всего ученые из этой области остаются в тени более крупных, масштабных и «ярких» проектов и исследований. Однако не стоит забывать, что в основе любого другого проекта лежат все те же данные, которые нуждаются в анализе. Этот процесс является для мира информационных технологий таким же неотъемлемым, как воздух для человека. И невероятные труды Александры Мойсилович, стоящей у истоков науки о данных, тому подтверждение.
Паскаль Фунг
Может ли машина (андроид или компьютер) полноценно понимать человека на эмоциональном уровне? Первое, что хочется ответить, — нет. У машины нет эмоций, как она может понять их? Однако не все считают так же.
Паскаль Фунг родилась в 1966 году в городе Шанхай (Китай). Ее родители были художниками, и потому вполне логично, что они готовили ее с пеленок к будущему человека искусства. В возрасте 11 лет, в 1977 году, Фунг с матерью и сестрой переехали в Гонконг. Этот период был крайне тяжелым для всех жителей Китая, поскольку страна только начала оправляться от последствий «культурной революции».
Фунг окружало искусство, однако она выбрала точные науки. Все дело в книгах, которые она начала читать еще в раннем детстве. Научная фантастика про невероятные технологии, про будущее, про роботов подтолкнула Паскаль в направление компьютерных наук.
Среднее образование Паскаль получила в старейшей в Гонконге школе для девочек Belilios. В школьные годы она организовала два кружка для учеников: электроники и астрономии. По словам Паскаль Фунг, окружающая ее среда никак не стимулировала и не поощряла девушек, которые стремились заниматься наукой. Посему следующий образовательный этап Фунг проходила не в Китае, а в США. Степень бакалавра она получила в Вустерском политехническом институте, в 1988 году. Спустя пять лет стала магистром компьютерных наук в Колумбийском университете. Естественно останавливаться на этом никто и не думал, потому уже в 1997 году Фунг стала доктором наук.
Здание школы Belilios
В те времена идеи Паскаль и ее взгляды на будущее компьютерного мира были для многих крайне необычными, футуристическими и даже революционными. Однако, что бы там не говорили окружающие, Фунг продолжала трудиться в своей области, а именно в сфере взаимодействия машины и человека. Основные направления, которые использует в своей работе Паскаль Фунг, это обработка естественного языка, разговорные языковые системы, распознавание эмоций и настроений и предсказательная аналитика. Совокупность этих направлений позволяют создавать интеллектуальные системы, способные не только понимать человека на речевом уровне, но и на эмоциональном.
Мы говорим с животными. Именно тон нашей речи, эмоциональный фон наших слов помогает им нас понимать, даже не понимая самих слов. Потому эмоциональный фон является важной составляющей семантического представления.
За свою долгую карьеру Паскаль Фунг внесла огромный вклад в развитие и совершенствование такой сложной области компьютерных наук как взаимодействие человека и машины. Она еще параллельно выучила 6 языков, что не удивительно, учитывая род ее занятий. На данный момент, будучи профессором университета науки и технологий Гонконга, Фунг продолжает вести исследования и руководит различными проектами. Одним из них является «говорящая голова» андроида. Данная машина будет способна не только распознавать речь человека-собеседника, но и его микромимику, а также эмоциональный фон фраз. Андроид сможет говорить, проявляя эмоции, которые будут соответствовать сказанной фразе, теме беседы или эмоциям собеседника.
Помимо вышесказанного, Фунг является руководителем многих исследовательских групп, которые занимаются робототехникой, интернетом вещей и даже финансовой аналитикой. Благодаря усилиям Фунг в области сопряжения языков и технологий, был выпущен первый поисковик на китайском языке в 2001 году, а также первый виртуальный ассистент для смартфонов на китайском языке в 2010 год.
Профессор Фунг после вручения ей награды от Гонконгской ассоциации женщин-предпринимателей (Hong Kong Women Professionals and Entrepreneurs Association)
Колоссальный труд Фунг в области распознавания речи, имплементации эмоционального ИИ, расширения возможностей взаимодействия человека и машины, и многое другое был отмечен множеством почетных званий и наград. Также Фунг регулярно принимает участие в различных международных научных и экономических форумах.
Fellow, International Speech Communication Association (ISCA)
Member, Global Future Council on AI and Robotics, World Economic Forum (2016-)
President and Board Member, Association for Computational Linguistics SIGDAT
Member, Partnership on AI
Editor, Computer Speech and Language
Technical Co-Chair, IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) 2018, 2020
Program Co-Chair, MT Summit XVI 2017
Invited Speaker and Panelist, World Economic Forum China Business Roundtable 2017, Shenzhen, November 2017
Keynote Speaker, Hong Kong Finch Week, The Future of AI in Finance, Hong Kong, October 2017
Panelist, “Artificial Intelligence: Future of Digital Economy and Society”, World Economic Forum Japan and the Fourth Industrial Revolution Systems Initiative Workshop, Tokyo, October 2017
Keynote Speaker, “Sentiment and Emotion-aware Natural Language Processing”, Machine Learning Decoded, Bloomberg Summit, Singapore, October 2017
Invited Panelist, “Engineering Your Business”, Wharton Global Forum, Hong Kong, June 2017
Invited Speaker, “Sentiment and Emotion Recognition in Speech and Language”, JP Morgan Innovation Day, Hong Kong, June 2017
Panelist, “Artificial General Intelligence: Why Are We Not There Yet?”, Institute of Advanced Study, HKUST, June 2017
Speaker, “Speech and Language Processing for Big Data and AI”, HKUST Big Data Day, May 2017
Keynote Speaker, “Sentiment Analysis for Financial Analysis”, Conference on AI, Machine Learning and Sentiment Analysis Applied to Finance, Hong Kong, 14-15 March 2017
Keynote Speaker, “Robots with Heart: Towards Empathetic Human-Machine Interactions”, IEEE Spoken Language Technology, San Diego, December 2016
Invited Speaker, “Difficulties and Experiments with Data Collection for Speech Emotion Processing and Recognition”, University of Stuttgart, Germany, October 2016
Invited Speaker, “How To Make Robots Empathetic to Human Feelings in Real Time?”, O’Reilly AI Summit, NYC, September 2014
Invited Speaker, “Artificial Intelligence: Blurring the Lines Between Humans and Machines”, Milken Institute Asia Summit, Singapore, September 2016
Keynote Speaker, “Towards Empathetic Human-Robot Interactions”, Third Workshop on Big Data and Computer Intelligence, Beijing, July 2016
Invited Panelist, “AI and Robotics”, Goldman Sachs TechNet Conference Asia-Pacific 2016, Hong Kong, May 2016
Keynote Speaker, “Towards Empathetic Human-Robot Interactions”, 17th International Conference on Intelligent Text Processing and Computational Linguistics, April 2016
Area Chair, IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) 2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014
Technical Co-Chair, 2014 IEEE Spoken Language Technology Workshop
Area Coordinator, Interspeech 2010, 2011, 2014
Area Chair, EMNLP 2014
Program Chair, The 51st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics 2013
Помимо научной деятельности Фунг пропагандирует «передачу технологий» (когда новая технология или исследование не остаются закрытыми, а распространяются в обществе, передаются от университета к университету, от лаборатории к лаборатории и т.д.), гендерное равенство и торжество ума.
Интервью Паскаль Фунг на тему «Обучение компьютеров эмпатии»
Быть первым в чем-то всегда сложно, поскольку ты не имеешь возможности использовать накопленный до тебя опыт, поскольку его попросту нет. Однако это не непреодолимая преграда. Это лишь трудность на пути к цели. Пусть даже эта цель такая же необычная и футуристическая, как эмоциональный разговор по душам между человеком и машиной.
Мэри Ли Вудс
Создавать программу может быть весьма сложно. Даже приложив максимум усилий, в ней все равно могут быть ошибки. И поиск этих «косяков» может стать еще более сложной задачей. Особенно если мы говорим о программах и компьютерах образца 50-ых годов.
Мэри Ли Вудс родилась 12 марта 1924 года в городе Бирмингем (Англия). Родители Мэри были преподавателями. Во время учебы в школе (Yardleys School) Мэри проявляла большой интерес к математике. А поскольку ученик не мог изучать сразу много предметов (все подряд) Мэри пришлось отказаться от английского и французского, дабы больше времени заниматься математикой, географией и физикой.
Здание школы Yardleys
Ее мама и папа с малых лет стимулировали дочь к получению образования, поскольку они относились к тем людям, которые считали что у женщины должна быть альтернатива, выбор жизненного пути, а не замужество-дети-кухня-пенсия. Вот что сама Мэри говорит по этому поводу:
Насколько я помню, они встретились на женском собрании (где женщины выступали за свои права) и идея прав женщины их очень увлекла. Они поняли, что крайне важно что женщина хочет и чувствует. Важно наличие альтернативы просто браку, что считалось нормой для многих людей тогда да и сейчас многие так думают.
Не успела Мэри начать обучение в университете Бирмингема, как мир столкнулся с нацистской агрессией. Мэри, как и других жителей города, эвакуировали в маленький городок Лидни в графстве Глостершир. По словам Вудс этот год был не из легких. Эвакуированные дети жили в семьях горожан Лидни, ощущая сильную нехватку провианта. А в зимние месяцы не было чем отапливать помещения.
Это было сложно. Когда все эти дети прибыли в Лидни — одной из проблем была нехватка банальных покрывал. Зима была очень холодной, и мы укрывались не только своими пальто, но даже платья поверх них клали, чтобы хоть как-то согреться.
Спустя год дети вернулись в Бирмингем. Ущерб от бомбардировок был огромен. Школа, в которой училась Мэри, пострадала от бомбардировки, потому крыша была вся в пробоинах, отопления не было, а в дождливые дни все заливало водой. Потому большую часть времени уроки проходили в бомбоубежищах. С образовательным процессом также было не все так гладко. Раннее педагогический состав был смешанный (мужчины и женщины). Мужчин отправили на войну, потому учителей банально не хватало.
Улицы Бирмингема после бомбардировок
За 2 года у меня было 5 разных преподавателей математики. А это не рекомендуется. После этого я задумалась над тем, что мне делать дальше. Государство предлагало стипендию для инженеров, и я воспользовалась ею и отправилась в Манчестер.
В период с 1942 по 1944 год Мэри проходила обучение в университете Бирмингема, однако в эти годы многих студентов направляли на различные военные базы. Изначально Мэри должна была работать в лаборатории аэронавигационных исследований в Фарнборо. Но планы изменились ввиду трагических событий. Единственный брат Мэри, вступивший в ряды солдат, был убит в бою. Мэри не могла оставить разбитых горем родителей. Потому она подала прошение о переводе ее в город Малверн (Вустершир). В этом месте все было сосредоточено на радарах, в которых, по словам Мэри, она вообще ничего не смыслила. Спустя два года работы над тем, что ей не нравилось, Вудс вернулась в университет и завершила обучение в 1947 году.
Малверн, южный район (1949 год)
Устав от войны, с горем в сердце из-за смерти брата, Мэри идет на весьма решительный шаг. Прочитав статью профессора Ричарда ван дер Рит Вулли в журнале «Monthly Notes of the Royal Astronomical Society», она решила заняться астрономией. Вудс написала профессору письмо, на которое он ответил приглашением на работу в обсерваторию в Канберру.
Пример таблицы спектральной классификаци звезд
Вот как Мэри Вудс описывает свою работу в обсерватории:
Некоторые люди в Гарварде классифицировали звезды по двум параметрам: величина и радиус. Теория Артура Эддингтона гласила, что если вы знаете эти два параметра обычной звезды, то сможете определить их и у других звезд. Величина это разной степени яркость, что мы видим на небе, и зависит она от расстояния. Также есть истинная светимость, радиус и масса. Но только 2 из этих параметра независимы, и если вы их найдете, вы найдете и остальные, учитывая водород, который и обеспечивает светимость.
Гарвард определил некие стандартные звезды Северного полушария, которые будут использоваться для классификации других. Некоторые из этих звезд были видны и в Южном полушарии. В обсерватории было огромное количество слайдов звезд, которые необходимо было классифицировать. И они назначили меня ответственной за эту работу.
Рутинная и монотонная работа над звездами не сильно нравилась Мэри, посему спустя 3 года она вернулась на родину. Вудс опять оказалась перед неопределенностью своего будущего. Однако случайности не случайны, как говорят. Мэри увидела объявление в журнале Nature «Требуются математики для работы над цифровым компьютером».
Интересное и заманчивое предложение, но что такое «цифровой компьютер»? Именно этот вопрос возник в голове Мэри.
Я не знала что это такое. До этого максимум чем я пользовалась это Brunsviga (механический калькулятор).
Механический калькулятор Brunsviga Nova 13 (год выпуска — 1920)
Мэри провела два дня в библиотеке, изучая что такое компьютер, после чего отправилась на собеседование. Дабы повысить свои шансы на получение работы, Вудс задавала умные вопросы, хоть на тот момент и не совсем понимала ответы на них.
Мэри Вудс приняли на работу в качестве программиста. Группа инженеров и программистов под руководством Джона Беннетта работала над созданием коммерческой версии компьютера Марк I (первый полностью электронный компьютер с программой в оперативной памяти) под названием Ferranti Mark 1. Планировалось создать компьютер общего пользования, который будет свободно продаваться любому желающему. В дальнейшем была выпущена более совершенная версия — Ferranti Mark 1*.
Том Килберн (один из создателей Ferranti Mark 1) стоит рядом со своим творением (1950 год)
Вудс писала программы на машинном коде. Компьютер использовал 40-битную арифметику. Это значительно осложняло процесс масштабирования переменных в программе при сохранении достаточно высокой точности.
Группа программистов решила внедрить в память последовательность цифр от 0 до 31 в виде 5-битного двоичного кода Бодо на ленте, что использовалась для ввода/вывода:
/E@A:SIU½DRJNFCKTZLWHYPQOBG»MXV£
Еще одной сложностью было двухуровневое хранилище. 8 страниц памяти случайного доступа на запоминающих электронно-лучевых трубках и 512 страниц вторичного хранилища на магнитом барабане. Каждая страница состояла из 32 40-битных слов, которые отображались как 64 20-битных строки на CRT.
Все это ужасно сложно — заставить машину работать. Но, когда она работает, возникают ошибки, как бы кто не старался их избежать. Диагностировать эти ошибки было невероятно сложно и долго. Программисту приходилось сидеть и наблюдать за тем как компьютер выполнял одну операцию за раз, чтобы увидеть все ли работает или что-то не так. Этот процесс отбирал ценное время. Тогда руководитель проекта Джон Беннетт предложил Мэри Вудс написать программу, способную распечатывать содержимое памяти и отдельные строки хранилища в определенной программе, чтобы избавиться от необходимости постоянно наблюдать за компьютером. Сложнее всего для Мэри было сделать эту программу параллельной, то есть чтобы она работала одновременно с целью диагностики (основной программой), не мешая ей. При этом в основной памяти места было крайне мало. Помимо прочего, Мэри написала программу, которая была способна одновременно решать 40 уравнений, что было очень много на то время.
Мэри Вудс со свои мужем Конвей Бернерс-Ли (1954 год)
Кроме программирования Вудс всегда выступала за права женщин. Она обнаружила, что сотрудницы проекта получают меньший оклад, чем сотрудники, хотя работу выполняют такую же, если не сложнее, и в том же объеме. Не желая терпеть подобное отношение, Мэри выступила с протестом и жалобой в отдел кадров. Ее требования по выравниванию оклада были одобрены.
Над проектом Ferranti Мэри Вудс проработала до 1955 года, после чего вышла в отставку. Она хотела уделить время семье и новорожденному сыну. Однако такой хороший специалист не остается без работы даже в стенах дома. К ней начали обращаться за помощью многочисленные проекты, как малые так и крупные. Таким образом Мэри стала одним из первых фрилансеров, выполняя заказы по программированию не выходя из дома.
Сэр Тимоти Джон Бернерс-Ли, сын Мэри Вудс и создатель всемирной паутины
Мэри всегда довольно скромно говорила о своих программистских навыках и вкладу в эту науку. Однако чем-чем, а сыном она готова была хвастаться всегда. И это не спроста, поскольку Мэри Вудс является матерью Тима Бернерса-Ли — человека, создавшего всемирную паутину.
Моя самая большая заслуга это быть бабушкой Интернета.
Мэри Вудс является ярким примером того, что следует следовать своему сердцу. Если вы хотите быть химиком (к примеру), то никакая другая, даже самая занимательная, деятельность не сделает вас счастливым. Вы всегда будете жалеть о том, что не пошли по тому пути, который выбрали именно вы.
Коротенькая аудио-запись, в которой Мэри Вудс говорит о программировании
Марта Квятковска
Порой для поиска ошибки нужны далеко не самые стандартные методы.
Марта Квятковска родилась 26 февраля 1957 в Польше. Высшее образование Марта получала в Ягеллонском университете, старейшем университете города Краков. Тут же она и получила степень бакалавра и магистра в области компьютерных наук. Как студент она была крайне способной, о чем свидетельствует факт присвоения ей знака отличия «summa cum laude» (с наибольшим почётом), что обозначает высшую оценку в Польской системе оценивания знаний.
Здание университета Лестера
В 1989 году Марта защитила докторскую в университете Лестера (Англия). На протяжении долгих лет Квятковска занималась преподаванием в различных университетах мира. Однако общественное признание она получила не только за это.
Как исследователь Квятковска посвятила себя изучению, моделированию и верификации вероятностных систем. А также созданию новых техник проведения проверок моделей.
Результатом кропотливой работы Марты и ее команды стал вероятностный символьный верификатор PRISM. (Доклад о PRISM)
PRISM это программа формальной верификации* для моделирования и анализа систем, что обладают вероятностными характеристиками. Источником возникновения подобных систем может быть использование вероятностного алгоритма (рандомизации) в коммуникационных протоколах Bluetooth или в протоколах безопасности (к примеру, Crowds или Onion routing). К системам, которые можно проанализировать с помощью PRISM, также относятся и биохимические реакции (обмен веществ).
С помощью PRISM можно проанализировать цепь Маркова (с дискретным временем и с непрерывным временем), Марковский процесс принятия решений и вероятностные расширения формализации временного автомата.
Еще одной особенностью PRISM является его открытость (open-source). Любой желающий может покопаться в коде данного ПО. А в 2013 и 2014 году PRISM участвовал в Google Summer of Code (компания Google организовывает ежегодный конкурс, в котором участники выполняют определенные задания в рамках open-source проекта. Победитель получает до 50000 долларов, а сам проект по 500 долларов за каждого участника).
Рабочая среда PRISM
PRISM стал первым инструментом формальной верификации в своем роде и золотым стандартом для последующих разработок и исследований в данной области.
Создание PRISM хоть и является выдающейся работой, но далеко не единственной в карьере Марты Квятковской.
2. Фреймворки для:
— семантических моделей вероятностных систем;
— верификации вероятностных временных автоматов и вероятностного ПО;
— многоцелевой модели проверки вероятностных систем;
— ПО беспроводных сенсорных сетей;
— количественной многоцелевой проверки и синтеза контроллера для стохастических игр;
— количественного рантайма и инкрементной проверки;
— синтеза параметров вероятностных моделей;
— компетентно-ориентированных систем.
3. Выявление ошибок в протоколе Bluetooth посредством вероятностной верификации.
4. Создан фреймворк для верификации замкнутого цикла для моделей кардиостимуляторов (предмет проверки) и персонифицированных моделей сердца (описание предмета проверки).
5. Впервые была использована количественная проверка в системной биологии для выявления количественных характеристик факторов роста фибропластов, которые позже были экспериментально подтверждены.
6. Вероятностная верификация для автоматического поиска и диагностики ошибок в структуре ДНК, необходимых для изучения вычислительного потенциала и анализа надежности ДНК-машин и проектирования прогностической модели ДНК-оригами (двухмерные и трехмерные нано-фигуры, где ДНК служит строительным материалом).
Не удивительно, глядя на это список трудов, что Марта была удостоена множества наград и почетных званий. На данный момент, помимо исследовательской работы, Марта преподает в Оксфордском университете, где является профессором компьютерных наук.
Марта Квятковска со своими студентами (2016 год)
Сейчас Марта Квятковска возглавляет проект Mobile Autonomy, спонсируемый Европейским исследовательским советов, который должен завершиться в 2020 году.
Марта Квятковска рассказывает о мобильно автономных роботах
К сожалению, найти информацию о том, что подтолкнуло Марту на путь компьютерных наук, мне не удалось. Но чтобы это ни было, это было не зря. Выдающийся ум, умение анализировать и выявлять определенные причинно-следственные связи и «щепотка» творческого подхода позволили Марте создавать великолепные вещи, за что ее будут заслуженно помнить очень и очень долго.
Эпилог
Печально, что важные исследования, новшества, открытия и разработки большинства ученых известны только в очень узком кругу людей. Хотя влияние их работ мы ощущаем каждый день, поскольку наша жизнь сейчас неразрывно связана с технологиями, в частности с компьютерными. Любой ученый, будь то женщина или мужчина, в первую очередь остается ученым — человеком, обладающим пытливым умом и желанием понять что и как работает с целью совершенствования и созидания. Чтобы вам не говорили, если вы хотите созидать во благо общества, если вы хотите посвятить себя миру науки, действуйте. Не опускайте руки и продолжайте идти к цели. Путь может быть долог и извилист, но чем сложнее он, тем ярче будут чувства по его завершении. Исследуйте, думайте и творите.
Спасибо, что остаётесь с нами. Вам нравятся наши статьи? Хотите видеть больше интересных материалов? Поддержите нас оформив заказ или порекомендовав знакомым, 30% скидка для пользователей Хабра на уникальный аналог entry-level серверов, который был придуман нами для Вас: Вся правда о VPS (KVM) E5-2650 v4 (6 Cores) 10GB DDR4 240GB SSD 1Gbps от $20 или как правильно делить сервер? (доступны варианты с RAID1 и RAID10, до 24 ядер и до 40GB DDR4).
Dell R730xd в 2 раза дешевле? Только у нас 2 х Intel Dodeca-Core Xeon E5-2650v4 128GB DDR4 6x480GB SSD 1Gbps 100 ТВ от $249 в Нидерландах и США! Читайте о том Как построить инфраструктуру корп. класса c применением серверов Dell R730xd Е5-2650 v4 стоимостью 9000 евро за копейки?
Источник
