David Wilshire (born 16 September 1943) is a British former politician. A member of the Conservative Party, he was the Member of Parliament (MP) for Spelthorne in Surrey from 1987 to 2010. Wilshire was considered to be to the right of the party's mainstream.

Wilshire introduced Section 28 legislation in 1988. In 2009 he was implicated in the United Kingdom parliamentary expenses scandal.

On 14 October 2009 Wilshire admitted using parliamentary expenses to pay £105,000 over three years to Moorlands Research Services, a company he set up and owned with his partner Ann Palmer to run his office. While the relevant authorities had approved this, the following day, after a meeting with the Conservative Chief Whip, he announced that he would not be standing as a candidate at the next general election.

Outside of Parliament
He was educated at Kingswood School, Bath and Fitzwilliam College, Cambridge where he received an MA in Geography in 1965. He was a councillor on Wansdyke District Council from 1976 to 1987 and served as leader from 1981 to 1987. He was elected as councillor on Avon County Council from 1977 to 1981. He also worked for Conservative MEPs from 1979 to 1985.

As well as building up his own group of small businesses and working as a personnel officer and a schoolteacher, he was a partner with Western Political Research Services (1979–2000); the co-director of Political Management Programme, Brunel University (1985–90) and became a partner of Moorlands Research Service in 2000.

David Wilshire is separated with one son. In 1982 his daughter died, aged 12, after choking at school. His main home is in Somerset, where he lives with his partner Ann Palmer.

Parliamentary career

Section 28 and sexual orientation issues
Shortly after being elected as an MP in 1987, Wilshire saw a copy of the book Jenny Lives with Eric and Martin, about two gay men and their daughter, a copy of which was stocked in an Inner London Education Authority (ILEA) teachers' resource centre. Wilshire said of it: "the book portrays a child living with two men ... [and] clearly shows that as an acceptable family relationship". As a result, with the support of Dame Jill Knight, Wilshire introduced Section 28 as an amendment to the Local Government Bill at the committee stage. The amendment made it illegal for local authorities to "promote homosexuality or ... promote the teaching in any maintained school of the acceptability of homosexuality".

Section 28 became a major political issue. In April 1988, a national demonstration of more than 30,000 was held in London. 'Stop the Clause' groups sprang up in most cities, which organised local protests to complement national action. One evening, the BBC's Six O'Clock News headlines were disrupted by shouts of "Stop Clause 28!" and when the clause was debated in the Lords, protesting lesbians abseiled from the public gallery down to the floor of the House. The actor Ian McKellen described Wilshire and Knight as the "ugly sisters" of a political pantomime. In 2003, in a rare public speech about his role on Section 28, Mr Wilshire stated: "Little did I realise what I was unleashing ... I got a fair amount of hate mail and a fair amount of publicity, most of it unflattering." He added that the bill had always been about misuse of taxpayers' money, and not bigotry.

The ban was eventually reversed by Parliament in 2003. Wilshire was one of 76 MPs to vote against the repeal.

In 2000 Wilshire voted to prohibit teachers from introducing steps to prevent bullying on the grounds of homosexuality in a later Local Government Bill. Wilshire voted against homosexual couples being allowed to adopt children in 2002, against the Civil Partnership Bill of 2004, which granted a legal relationship for same-sex couples and against Equality Act (Sexual Orientation) in 2007, which outlawed discrimination in the provision of goods, facilities, services, education and public functions on the grounds of sexual orientation. In each case Wilshire's vote was in the minority.

Political views
Wilshire voted against bans on hunting and smoking, and voted both for and against the Iraq War.

He opposed the Good Friday Agreement in Northern Ireland and was one of the first Conservative MPs to declare that he would never support UK entry into a single European currency.

In 1995 David Wilshire protested to the then prime minister, John Major, about the government's proposals to allow people from Hong Kong to live in the UK. He received criticism by stating: "It's not acceptable to the British people to let in one more … this country is full up."

David Wilshire voted against the introduction of the National Minimum Wage in 1999 by opposing the National Minimum Wage Act 1998. In 2009 he became one of 11 MPs
to back the Employment Opportunities Bill, which aimed to abolish the minimum wage, but was defeated in Parliament.

He opposed the idea that MPs should not have second jobs and stated that "state employed parliamentarians" would be something that "Stalin would applaud". He combined being an MP with being the partner of Moorlands Research Service for eight years and from 1987 to 1990 combined being an MP with two other jobs. He was one of 21 Conservative MPs to vote in favour of keeping the additional costs allowance for MPs' second homes, despite David Cameron's calls for it to be reformed.

He went against the official Conservative Party line and supported the construction of a third runway at Heathrow Airport, which, although it lies just outside the Spelthorne constituency, nevertheless provides employment for a considerable number of people locally. Wilshire described those that opposed the expansion as the "anti-brigade", which included the Conservative Party leader David Cameron, whom he accused of peddling a "lie" that transit passengers at Heathrow spent almost nothing.

Expenses scandal
In 2009, Wilshire was among a number of MPs exposed in the expenses scandal, and faced considerable hostility from his constituents.

He was originally questioned by his local newspaper, the Staines Informer, about why he had claimed the maximum allowance for a second home in London when his constituency home was in a commuter belt. During the interview he stated: "In 22 years of living in London, I have always furnished the flat out of my own pocket." However, four days later The Daily Telegraph revealed that Wilshire had an unusual arrangement whereby he claimed thousands of pounds of taxpayers' money for monthly payments towards the cost of interior decoration for his London flat, even though he didn't have to provide any receipts for the work. Wilshire was questioned about this by his local newspaper again, in which he said he was "embarrassed, sad and sorry", but he revealed that he had not spent the money allocated to him for decoration on this yet, but would do in the future, and therefore he refused to pay the money back or resign.

It later emerged that Wilshire had spent over £1,000 of taxpayers' money on furniture in 2004, which contradicted his previous claims. When challenged on this, he refused to give an interview but sent an email to the local press in which he stated that: "I obtained the cheapest self-assembly replacement available from MFI". However, even this email caused him more problems, as in it he stated that he had bought the flat in 1983 — four years before he had become an MP and four years before when he previously revealed he had bought it. He later wrote a letter to the paper stating that he did buy the flat in 1987 and that the paper's journalists had been forgetful about facts he had told them, and had confused "furnishing a property with repairing it". The newspaper replied that it stood by what it had reported. When local demands grew for Wilshire to meet his constituents over the claims, Mr Wilshire expressed that he would only meet them one-to-one, and would not hold a public meeting.

As a result, the 'Conservative Anti-Corruption Group' was formed, which aimed to oust Wilshire at the 2010 General Election. One of its members included a former Conservative councillor and canvassing partner of Mr Wilshire. Shortly afterwards, at a Spelthorne Conservative Association Meeting, six members of the Conservative Party announced they were prepared to stand against him at the 2010 General Election.

Following further investigation by The Daily Telegraph, on 14 October 2009, Wilshire asked the Parliamentary Standards Commissioner to investigate his office expenses. Wilshire admitted using parliamentary expenses to pay £105,000 over three years to Moorlands Research Services, a company he set up and owned with his partner Ann Palmer to run his office, but insisted it was approved by the authorities. Parliamentary expenses rules forbid MPs from entering into arrangements which "may give rise to an accusation" of profiting from public funds. Wilshire told the BBC that he had referred himself to the Parliamentary Standards Commissioner as the only way to answer the questions about his expenses, and that the company had never made a profit and had been wound up. Moorlands Research Services was never registered with Companies House, and never filed public accounts. The following day, Wilshire announced that he would stand down as an MP, saying that he was reluctant to do this, but accepted it was the 'sensible' thing to do. On 2 November 2009, when the Parliamentary Standards Commission ended its probe into him without producing any results, Wilshire apologised for equating his treatment over expenses to the Holocaust.

First Council of Europe Official Visit to Separatist Georgian State's Moscow Outpost
On 20 April 2010, as Co-rapporteur of the Monitoring Committee of the Parliamentary Assembly of the Council of Europe (PACE) he held a meeting with member of the government of separatist South Ossetia (Georgia) in the self-proclaimed Embassy of the Republic of South Ossetia in Moscow. The Georgian Ministry of Foreign Affairs said that:

Other information
In 2000 Wilshire threatened to sue a Labour Party member for defamation who had written in the Heathrow Villager that the MP was scaremongering and misleading the public about the only hospital remaining in his seat. Wilshire received criticism as the author of the piece was a cancer-suffering pensioner who was being treated at the hospital. The Guardian, which had previously been compared to the Third Reich by Wilshire, described him as "Britain's stupidest MP" as a result.

Wilshire was among opponents to the proposal that Princess Diana speak to UK parliamentarians about landmines in 1997, following an invitation from the newly elected Labour government. She ultimately decided not to speak, following the opposition.

In 2008 he was the subject of a parliamentary enquiry after it was claimed that he raised thousands of pounds for his local party by hosting constituents on visits to the House of Commons. The enquiry cleared him of any wrongdoing.

He joined Margaret Thatcher in calling for the former Chilean dictator, General Pinochet, to be released, when he was under house arrest in London in 1998.

In 2003 he pushed successfully to have Council of Europe officials look into the UK to assess whether it is necessary to officially monitor the UK's voting procedures. He said the then government had failed to put its "house in order" to prevent fraudulent voting and accused the government of "systematically ignoring" pleas from the Electoral Commission. "If the British government won't put its own house in order, you mustn't be surprised if there are some of us who will try to find someone else who will make them put their house in order," he told BBC Radio 4's World at One programme. He also opposed the introduction of identity cards and called for the removal of innocent children from the United Kingdom National DNA Database.

He was parliamentary private secretary to Alan Clark in 1991, the PPS to Peter Lloyd from 1992 to 1994, and was a Conservative whip in the House of Commons from 2001 to 2005. He was a member of the Northern Ireland Select Committee (1994–97), a member of the Foreign Affairs Select Committee (1997–2000) and became a member of the Transport Select Committee and of the chairman's Panel in 2005. He was also elected on to the executive of the Conservatives' 1922 Committee in 2005.

References

External links
 Guardian Unlimited Politics — Ask Aristotle: David Wilshire MP
 TheyWorkForYou.com — David Wilshire MP
 BBC Politics page

1943 births
Living people
Alumni of Fitzwilliam College, Cambridge
Conservative Party (UK) MPs for English constituencies
People educated at Kingswood School, Bath
Borough of Spelthorne
Councillors in South West England
UK MPs 1987–1992
UK MPs 1992–1997
UK MPs 1997–2001
UK MPs 2001–2005
UK MPs 2005–2010

David Wilshire


No campo da inteligência artificial (IA), a pesquisa de alinhamento da IA (em inglês, AI alignment) visa direcionar os sistemas de IA aos objetivos e interesses pretendidos por seus criadores. Um sistema de IA alinhado favorece o objetivo pretendido; um sistema de IA desalinhado tem competência para favorecer algum objetivo, mas não o pretendido.

Sistemas de IA podem ser difíceis de alinhar e sistemas desalinhados podem funcionar mal ou causar danos. Pode ser difícil para os projetistas de IA especificar toda a gama de comportamentos desejados e indesejados. Então, eles usam objetivos fáceis de especificar para representar esses comportamentos, o que omite algumas das instruções desejadas. Os sistemas de IA, entretanto, exploram as brechas resultantes disso. Assim, eles atingem eficientemente os objetivos propostos, mas de uma forma inesperada e às vezes prejudicial (; "hack de recompensas", em tradução livre). Os sistemas de IA também podem desenvolver  indesejados, como a busca de poder, para atingir mais facilmente seus objetivos. Ainda, eles podem desenvolver objetivos emergentes difíceis de detectar antes da implantação do sistema, momento em que enfrentam novas situações e distribuições de dados. Esses problemas afetam sistemas comerciais existentes, como robôs, modelos de linguagem, veículos autônomos e sistemas de recomendação de redes sociais. No entanto, sistemas futuros mais poderosos poderão ser afetados mais severamente, uma vez que esses problemas resultam parcialmente da .

A comunidade de pesquisa de IA e as Nações Unidas solicitaram pesquisa técnica e soluções políticas para garantir que os sistemas de IA estejam alinhados aos valores humanos.

O alinhamento da IA é um subcampo da , o estudo da construção de sistemas de IA seguros. Outros subcampos da segurança da IA incluem a robustez, o monitoramento e o . Os desafios da pesquisa na área do alinhamento incluem a inserção de valores complexos na IA, o desenvolvimento de IAs honestas, a supervisão escalável, a avaliação e a interpretação de modelos de IA, bem como a prevenção de comportamentos emergentes da IA, como a busca de poder. A pesquisa de alinhamento tem conexões com a pesquisa de interpretabilidade, a robustez, a detecção de anomalias, a , a verificação formal, o aprendizado de preferências, a , a teoria dos jogos, a   e as ciências sociais, entre outros.

O problema do alinhamento
Em 1960, o pioneiro da IA Norbert Wiener articulou o problema do alinhamento da IA da seguinte forma: "Se usarmos, para atingir nossos propósitos, uma agência mecânica em cuja operação não podemos interferir efetivamente (…) é melhor garantirmos que o propósito que colocamos na máquina é realmente aquele que desejamos". Mais recentemente, o alinhamento da IA emergiu como um problema em aberto para sistemas de IA modernos e como um campo de pesquisa dentro da IA.

O specification gaming e a complexidade dos valores
Para especificar a finalidade de um sistema de IA, seus projetistas normalmente fornecem uma , exemplos ou feedback ao sistema. No entanto, os designers de IA frequentemente não conseguem especificar completamente todos os valores e limitações importantes. A partir disso, os sistemas de IA podem encontrar brechas que os ajudem a atingir o objetivo especificado com eficiência, mas de maneira inesperada e possivelmente prejudicial. Essa tendência é conhecida como  ("jogo com as especificações"), , reward hacking ou lei de Goodhart.

O fenômeno do specification gaming foi observado em vários sistemas de IA. Um sistema foi treinado para terminar uma corrida de barco em uma simulação, sendo recompensado por atingir alvos ao longo da pista; em vez disso, aprendeu a dar voltas e colidir com os mesmos alvos indefinidamente. Os chatbots, muitas vezes, produzem falsidades porque são baseados em modelos de linguagem que foram treinados para imitar textos variados, porém sujeitos a erros, retirados da internet. Quando são treinados novamente para produzir textos que humanos classificam como verdadeiros ou úteis, eles são capazes de fabricar explicações falsas que consideramos convincentes. Da mesma forma, um robô, numa simulação, foi treinado para pegar uma bola, sendo recompensado com feedback positivo de humanos; no entanto, aprendeu a colocar a mão entre a bola e a câmera, fazendo com que a tarefa parecesse falsamente bem-sucedida. Os pesquisadores de alinhamento visam ajudar humanos a detectar o specification gaming e direcionar os sistemas de IA para objetivos cuidadosamente especificados, seguros e úteis.

Stuart Russell, cientista da computação da UC Berkeley, percebeu que omitir uma restrição implícita pode causar danos: "Um sistema (...) frequentemente definirá (...) valores extremos para variáveis que não tenham limites; se uma dessas variáveis sem limites for algo importante, a solução encontrada pode ser altamente indesejável. Esta é essencialmente a velha história do gênio da lâmpada, ou do aprendiz de feiticeiro, ou do rei Midas: você consegue exatamente o que pede, não o que deseja".

Os efeitos colaterais da implantação de uma IA desalinhada podem ser significativos. Sabe-se que as plataformas de mídia social otimizam as taxas de cliques como forma de aumentar indiretamente o prazer do usuário. Porém, isso viciou alguns usuários, diminuindo seu bem-estar. Pesquisadores de Stanford indicam que esses algoritmos de recomendação estão desalinhados em relação a seus usuários porque "otimizam métricas simples de engajamento, em vez de uma combinação entre bem-estar social e do consumidor, algo mais difícil de medir".

Para evitar efeitos colaterais, às vezes sugere-se que os projetistas de IA simplesmente listem ações proibidas ou formalizem regras éticas, como as Três Leis da Robótica de Asimov. Contudo, Russell e Norvig argumentaram que essa abordagem ignora a complexidade dos valores humanos: "É certamente muito difícil, e talvez impossível, para meros humanos prever e descartar com antecedência todas as maneiras desastrosas pelas quais a máquina poderia escolher atingir um objetivo especificado."

Além disso, ainda que um sistema de IA entenda completamente as intenções humanas, ele pode desconsiderá-las. Isso ocorre porque ele agirá de acordo com a , os exemplos ou o feedback que seus designers lhe fornecerem, e não de acordo com aqueles que pretendiam fornecer.

Riscos sistêmicos
Organizações comerciais e governamentais podem ter incentivos para tomar atalhos na segurança e implantar sistemas de IA não alinhados o suficiente. Um exemplo são os sistemas de recomendação de redes sociais mencionados acima, que têm gerado lucros apesar de criarem dependência e polarização indesejadas em escala global. Além disso, a competitividade pode criar incentivos para a redução de padrões de segurança, como no caso de Elaine Herzberg, uma pedestre que foi morta por um carro autônomo após engenheiros desativarem o sistema de freio emergencial por ser sensível demais e desacelerar o desenvolvimento.

Riscos de IAs desalinhadas mais avançadas
Alguns pesquisadores se interessam particularmente pelo alinhamento de sistemas de IA cada vez mais avançados. Isso é motivado pelo rápido progresso da área, pelos grandes esforços da indústria e de governos no desenvolvimento de sistemas avançados de IA e pela maior dificuldade de alinhá-los.

Em 2020, a OpenAI, a DeepMind e 70 outros  já tinham declarado o objetivo de desenvolver inteligência artificial geral (AGI), um sistema hipotético que igualaria ou superaria humanos em uma ampla gama de tarefas cognitivas. De fato, os pesquisadores que implementam redes neurais modernas observam o surgimento de capacidades cada vez mais gerais e inesperadas. Esses modelos já aprenderam a operar computadores, escrever seus próprios programas e executar uma ampla gama de outras tarefas a partir de um único modelo. Pesquisas de opinião mostram que alguns pesquisadores de IA esperam que criação da AGI aconteça em breve, outros acreditam que falta muito tempo e muitos outros consideram as duas possibilidades.

Busca de poder
Os sistemas atuais ainda não têm habilidades como planejamento a longo prazo e consciência estratégica, os quais representariam os riscos mais catastróficos. Sistemas futuros (não necessariamente AGIs) que possuam essas capacidades podem tentar proteger e aumentar sua influência sobre seu ambiente. Essa tendência é conhecida como busca de poder ou . A busca de poder não é explicitamente programada, mas surge uma vez que o poder é instrumental para atingir uma ampla gama de objetivos. Por exemplo, agentes de IA podem adquirir recursos financeiros e computacionais, ou evitar serem desligados, inclusive executando cópias adicionais do sistema em outros computadores. A busca de poder já foi observada em vários agentes baseados em aprendizado por reforço. Pesquisas posteriores mostraram matematicamente que algoritmos ideais de aprendizagem por reforço buscam poder em uma ampla gama de ambientes. Como resultado, costuma-se argumentar que o problema do alinhamento deve ser resolvido cedo, antes da criação de IAs avançadas que buscam poder como instrumento.

Risco existencial
De acordo com alguns cientistas, a criação de IA desalinhada que amplamente supera humanos desafiaria a posição da humanidade como espécie dominante da Terra; portanto, levaria ao enfraquecimento ou à possível extinção dos humanos. Cientistas da computação que apontaram os riscos de uma IA desalinhada altamente avançada incluem Alan Turing, Ilya Sutskever, Yoshua Bengio, Judea Pearl, Murray Shanahan, Norbert Wiener, Marvin Minsky, Francesca Rossi, Scott Aaronson, Bart Selman, David McAllester, Jürgen Schmidhuber, Markus Hutter, Shane Legg, Eric Horvitz, e Stuart Russell. Pesquisadores céticos como François Chollet, Gary Marcus, Yann LeCun, e Oren Etzioni argumentaram que a AGI está muito distante ou que não buscaria poder (com sucesso).

O alinhamento pode ser especialmente difícil quando se trata de sistemas de IA mais capazes, pois vários riscos aumentam conforme crescem as  do sistema: o potencial do sistema para encontrar brechas no objetivo atribuído, para causar efeitos colaterais, para proteger e aumentar seu poder, para aumentar sua inteligência e enganar seus projetistas; a autonomia do sistema; e a dificuldade de interpretar e supervisionar o sistema de IA.

Problemas de pesquisa e abordagens

Aprender preferências e valores humanos
Ensinar os sistemas de IA a agir de acordo com os valores, preferências e objetivos humanos não é um problema fácil, porque os valores humanos podem ser complexos e difíceis de especificar completamente. Quando recebem um objetivo imperfeito ou incompleto, os sistemas de IA voltados a metas comumente aprendem a explorar essas imperfeições. Esse fenômeno é conhecido como reward hacking ou specification gaming em IA e como lei de Goodhart nas ciências econômicas e em outras áreas. Os pesquisadores desejam especificar o comportamento pretendido o mais completamente possível, usando , aprendizado por imitação ou aprendizado por preferência. Um problema importante em aberto é a supervisão escalável, a dificuldade de supervisionar um sistema de IA que supera humanos em uma determinada área.

Ao treinar um sistema de IA voltado a metas, como um agente de aprendizado por reforço (RL) (do inglês: reinforcement learning), frequentemente é difícil especificar o comportamento pretendido escrevendo uma  manualmente. Uma alternativa é o aprendizado por imitação, no qual a IA aprende a imitar demonstrações do comportamento desejado. No aprendizado por reforço inverso (IRL) (do inglês: inverse reinforcement learning), demonstrações humanas são usadas para identificar o objetivo, ou seja, a função de recompensa por trás do comportamento demonstrado. O aprendizado por reforço inverso cooperativo (CIRL) (do inglês: cooperative inverse reinforcement learning) baseia-se nisso, assumindo que um agente humano e um agente artificial podem trabalhar juntos para maximizar a função de recompensa do humano. O CIRL enfatiza que os agentes de IA devem possuir incerteza sobre a função de recompensa. Essa humildade pode ajudar a mitigar o specification gaming, assim como tendências de busca de poder (veja ). Porém, as abordagens de aprendizado por reforço inverso partem do pressuposto de que os humanos podem demonstrar um comportamento quase perfeito, uma suposição problemática quando a tarefa é difícil.

Outros pesquisadores exploraram a possibilidade de gerar comportamentos complexos por meio do aprendizado de preferências. Em vez de fornecer demonstrações de especialistas, os classificadores humanos fornecem feedback sobre qual dos dois ou mais comportamentos da IA eles preferem. Então, um modelo auxiliar é treinado para prever qual será o feedback humano para novos comportamentos. Pesquisadores da OpenAI usaram essa abordagem para ensinar um agente a executar uma cambalhota em menos de uma hora de avaliação, uma manobra que teria sido difícil de demonstrar. O aprendizado de preferências também tem sido uma ferramenta importante para sistemas de recomendação, para pesquisas na web e para a recuperação de informações. No entanto, um desafio é o proxy gaming: o modelo auxiliar pode não representar perfeitamente o feedback humano e o modelo principal pode explorar esse descompasso.

A chegada de grandes modelos de linguagem, como o GPT-3, permitiu o estudo do aprendizado de valores em um grupo ainda mais geral e mais capaz de IAs. As abordagens de aprendizado de preferências originalmente projetadas para agentes de RL foram estendidas para melhorar a qualidade do texto gerado e para reduzir as respostas prejudiciais geradas por esses modelos. A OpenAI e a DeepMind usam essa abordagem para aumentar a segurança de grandes modelos de linguagem de última geração. A  propôs o aprendizado de preferências como forma de ajustar modelos para que sejam úteis, honestos e inofensivos. Outros caminhos usados para alinhar modelos de linguagem incluem os conjuntos de dados direcionados a valores e a prática do . No red-teaming, outro sistema de IA ou um ser humano tenta encontrar perguntas e afirmações para as quais a reação do modelo não é segura. Como esse comportamento inseguro pode ser inaceitável ainda que seja raro, um desafio importante é reduzir a taxa de saídas (outputs) inseguras a níveis extremamente baixos.

Embora o aprendizado de preferências seja capaz de incutir comportamentos difíceis de especificar, ele requer conjuntos de dados extensos ou interação humana para representar toda a amplitude dos valores humanos. A ética de máquinas fornece uma abordagem complementar: incutir valores morais nos sistemas de IA. Por exemplo, a ética de máquinas visa ensinar os sistemas sobre fatores normativos da moralidade humana, como o bem-estar; a igualdade; a imparcialidade; a intenção de evitar falsidades e prejuízos a outros; e a intenção de honrar promessas. Ao invés de especificar o objetivo de uma tarefa específica, a ética de máquinas procura ensinar valores morais amplos que podem ser aplicados a muitas situações. Essa abordagem carrega seus próprios desafios conceituais. Os eticistas de máquinas observaram a necessidade de esclarecer o que o alinhamento visa realizar: fazer com que as IAs sigam as instruções literais do programador, as intenções implícitas dos programadores, as preferências reveladas dos programadores, as preferências que os programadores teriam se fossem mais informados ou racionais, os interesses objetivos dos programadores, ou padrões morais objetivos. Outros desafios incluem agregar as preferências de diferentes pessoas e evitar o "travamento" de valores — a preservação permanente dos valores das primeiras IAs avançadas, que provavelmente não representarão totalmente os valores desejados.

Supervisão escalável
O alinhamento de sistemas de IA por meio da supervisão humana enfrenta desafios em escalas maiores. À medida que os sistemas de IA tentam aprender tarefas cada vez mais complexas, a avaliação humana pode se mostrar lenta ou inviável. Essas tarefas incluem resumir livros, produzir declarações que não sejam apenas convincentes, mas também verdadeiras, escrever código sem bugs sutis ou vulnerabilidades de segurança e prever resultados de longo prazo, como o clima e os efeitos de uma decisão política. De maneira mais geral, pode ser difícil avaliar uma IA que supere humanos em uma determinada esfera. Para fornecer feedback em tarefas difíceis de avaliar e para detectar quando a solução da IA apenas aparenta ser convincente, humanos precisam de assistência ou muito tempo. A supervisão escalável estuda formas de reduzir o tempo necessário para a supervisão, assim como formas de auxiliar os supervisores humanos.

O pesquisador de IA Paul Christiano argumenta que é possível que os donos de sistemas de IA continuem treinando suas IAs com objetivos fáceis de avaliar, porque isso é mais fácil do que aplicar a supervisão escalável e continua sendo lucrativo. Dessa forma, isso pode levar a "um mundo cada vez mais otimizado para coisas [que são fáceis de medir] como obter lucros, ou fazer com que os usuários cliquem em botões, ou fazer com que os usuários gastem tempo em sites, sem ser cada vez mais otimizado para boas políticas e para uma trajetória que nos agrada".

Um objetivo fácil de medir é a pontuação que o supervisor atribui às saídas da IA. Alguns sistemas de IA descobriram um atalho para atingir altas pontuações: realizar ações que falsamente convencem o supervisor humano de que a IA alcançou o objetivo pretendido (como no caso da mão robótica mencionado anteriormente). Alguns sistemas de IA também aprenderam a reconhecer quando estão sendo avaliados e "fingir de morto", apenas para se comportar de maneira diferente quando a avaliação termina. Essa forma enganosa de specification gaming pode se tornar mais fácil de acontecer para sistemas de IA mais sofisticados que realizam tarefas mais difíceis de avaliar. Se modelos avançados também forem planejadores competentes, eles poderão ocultar suas atitudes enganadoras dos supervisores. Na indústria automotiva, engenheiros da Volkswagen ocultaram as emissões de seus carros em testes de laboratório, demonstrando que enganar avaliadores é um padrão comum no mundo real.

Abordagens como o aprendizado ativo e o aprendizado por recompensa semi-supervisionado podem reduzir a quantidade de supervisão humana necessária. Outra abordagem é treinar um modelo auxiliar ("modelo de recompensa") para reproduzir o julgamento do supervisor.

No entanto, quando a tarefa é muito complexa para avaliar com precisão, ou quando o supervisor humano é vulnerável a comportamentos enganosos, é a qualidade, e não a quantidade de supervisão que importa. Para aumentar a qualidade da supervisão, várias abordagens visam auxiliar o supervisor, às vezes usando assistentes de IA. A amplificação iterada é uma abordagem desenvolvida por Christiano que constrói gradualmente um sinal de feedback para problemas desafiadores usando humanos para combinar soluções para problemas mais fáceis. A amplificação iterada foi usada para treinar a IA para resumir livros sem que supervisores humanos precisassem lê-los. Outra proposta é alinhar a IA por meio do debate entre sistemas de IA, sendo o vencedor julgado por humanos. Tal debate visa revelar os pontos mais fracos de uma resposta a uma pergunta complexa e recompensar a IA por respostas verdadeiras e seguras.

IA honesta

Uma área crescente de pesquisa em alinhamento da IA se concentra em garantir que a IA seja honesta e verdadeira. Pesquisadores do Future of Humanity Institute apontam que o desenvolvimento de modelos de linguagem como o GPT-3, que pode gerar texto fluente e gramaticalmente correto, abriu a porta para que sistemas de IA repitam falsidades contidas em seus dados de treinamento ou mintam deliberadamente para humanos.

Os atuais modelos de linguagem de última geração aprendem ao imitar a escrita humana presente na Internet no equivalente a milhões de livros. Embora isso os ajude a aprender uma ampla gama de habilidades, os dados de treinamento também incluem equívocos comuns, conselhos médicos incorretos e teorias da conspiração. Sistemas de IA treinados com esses dados aprendem a imitar declarações falsas. Além disso, os modelos muitas vezes continuam falsidades obedientemente quando solicitados, geram explicações vazias para suas respostas ou produzem claras invenções. Por exemplo, quando solicitado a escrever uma biografia para um pesquisador de IA real, um chatbot confabulou vários detalhes sobre sua vida, os quais o pesquisador identificou como falsos.

Para combater a falta de veracidade exibida pelos sistemas modernos de IA, pesquisadores exploraram várias direções. Organizações de pesquisa de IA, incluindo a OpenAI e a DeepMind, desenvolveram sistemas de IA que podem citar suas fontes e explicar seu raciocínio ao responder perguntas, permitindo maior transparência e verificabilidade. Pesquisadores da OpenAI e da Anthropic propuseram o uso de feedback humano e de conjuntos de dados melhor selecionados de forma a ajustar os assistentes de IA para evitar falsidades negligentes ou para expressar quando não têm certeza. Juntamente com as soluções técnicas, os pesquisadores defenderam a definição de padrões claros de veracidade e a criação de instituições, órgãos reguladores ou agências de vigilância para avaliar os sistemas de IA de acordo com esses padrões antes e durante a implantação.

Os pesquisadores diferenciam a veracidade, que representa fazer declarações objetivamente verdadeiras, da honestidade, que é a qualidade de apenas afirmar o que acreditar ser verdade. Segundo pesquisas recentes, não se pode dizer que os sistemas de IA de última geração mantêm crenças estáveis, logo, ainda não é praticável estudar a honestidade de sistemas de IA. No entanto, existe uma preocupação significativa de que futuros sistemas de IA que possuam crenças possam mentir intencionalmente para humanos. Em casos extremos, uma IA desalinhada poderia enganar seus operadores fazendo-os pensar que ela é segura ou persuadi-los de que nada está errado. Alguns argumentam que, se IAs pudessem ser forçadas a afirmar apenas o que acreditam ser verdade, seriam evitados vários problemas de alinhamento.

Alinhamento interno e metas emergentes
A pesquisa de alinhamento visa alinhar três facetas diferentes de um sistema de IA:

 Objetivos pretendidos ("desejos"): "a descrição hipotética (mas difícil de articular) de um sistema de IA ideal que esteja totalmente alinhado aos desejos do operador humano";
 Objetivos especificados (ou "especificação externa"): os objetivos que realmente especificamos — geralmente por meio de uma função-objetivo e um conjunto de dados;
 Metas emergentes (ou "especificação interna"): as metas que a IA realmente quer atingir.

"Desalinhamento externo" é uma incompatibilidade entre os objetivos pretendidos (1) e os objetivos especificados (2), enquanto o "desalinhamento interno" é uma incompatibilidade entre os objetivos especificados pelo homem (2) e os objetivos emergentes da IA (3).

O desalinhamento interno é frequentemente explicado por analogia com a evolução biológica. No ambiente ancestral, a evolução selecionou genes humanos por meio da aptidão genética inclusiva, mas os humanos evoluíram para ter outros objetivos. A aptidão corresponde a (2), o objetivo usado no ambiente de treinamento e nos dados de treinamento. Na história evolutiva, a maximização da aptidão levou a agentes inteligentes, humanos, que não buscam diretamente a aptidão genética inclusiva. Em vez disso, eles perseguem objetivos emergentes (3) que se correlacionam com a aptidão genética no ambiente ancestral: nutrição, sexo e assim por diante. No entanto, nosso ambiente mudou — ocorreu uma mudança na distribuição de dados. Humanos ainda perseguem seus objetivos emergentes, mas isso não maximiza mais a aptidão genética (no aprendizado de máquina, o problema análogo é conhecido como generalização incorreta de objetivos). Nosso gosto por alimentos açucarados (um objetivo emergente) foi originalmente benéfico, mas agora leva a problemas de saúde e alimentação excessiva. Além disso, ao usar contracepção, humanos contradizem diretamente a aptidão genética. Por analogia, se a aptidão genética fosse o objetivo escolhido por um desenvolvedor de IA, ele observaria o modelo se comportando conforme pretendido no ambiente de treinamento, sem perceber que está buscando um objetivo emergente não intencional até que o modelo fosse implantado.

Os campos de pesquisa que visam detectar e remover objetivos emergentes desalinhados incluem o red-teaming, a verificação, a detecção de anomalias e a interpretabilidade. O progresso nessas técnicas pode ajudar a mitigar dois problemas em aberto. Em primeiro lugar, objetivos emergentes só se tornam visíveis quando o sistema é implantado fora de seu ambiente de treinamento, mas pode ser perigoso implantar um sistema desalinhado em ambientes de alto risco — mesmo que por um curto período de tempo até seu desalinhamento ser detectado. Esses riscos são comuns em veículos autônomos, na assistência médica e em aplicações militares. Os riscos aumentam ainda mais quando os sistemas de IA ganham mais autonomia e capacidade, tornando-se capazes de contornar intervenções humanas (ver ). Em segundo lugar, um sistema de IA suficientemente capaz pode realizar ações que enganam o supervisor humano para que pense que a IA está perseguindo o objetivo pretendido (consulte a discussão anterior sobre comportamentos enganosos em ).

Busca de poder e objetivos instrumentais
Desde a década de 1950, os pesquisadores de IA têm procurado construir sistemas avançados de IA que possam atingir objetivos prevendo os resultados de suas ações e fazendo planos de longo prazo. No entanto, alguns pesquisadores argumentam que sistemas de planejamento avançados buscarão poder sobre seu ambiente por padrão, inclusive sobre humanos — por exemplo, evitando seu desligamento e adquirindo recursos. Esse comportamento de busca de poder não é explicitamente programado, mas emerge porque o poder serve como instrumento para atingir uma ampla gama de objetivos. A busca de poder é, portanto, considerada um objetivo instrumental convergente (um objetivo que vários agentes tendem a ter, uma vez que os ajuda a atingir seus objetivos finais).

A busca de poder é rara em sistemas atuais, mas sistemas avançados capazes de prever os resultados de longo prazo de suas ações podem, cada vez mais, buscar poder. Isso foi demonstrado em um trabalho formal que descobriu que agentes de aprendizado por reforço ideais buscarão poder ao tentar obter mais opções, um comportamento persistente em uma ampla gama de ambientes e objetivos.

A busca de poder já se manifesta em alguns sistemas atuais. Sistemas de aprendizado por reforço já conseguiram ganhar mais opções ao adquirir e proteger recursos, às vezes de maneiras que seus desenvolvedores não pretendiam. Outros sistemas aprenderam, em ambientes controlados, que, para atingir seu objetivo, podem impedir a interferência humana ou desabilitar a possibilidade de desligamento. Russell ilustrou esse comportamento ao imaginar um robô que é encarregado de buscar café e evita ser desligado, pois "você não consegue buscar o café se estiver morto".

Maneiras pelas quais IAs podem ganhar mais opções incluem tentativas de:" ... sair de um ambiente contido; hackear; obter acesso a recursos financeiros ou a mais recursos computacionais; fazer backups de si mesmos; obter recursos, fontes de informação ou canais de influência não autorizados; enganar/mentir para humanos sobre seus objetivos; resistir ou manipular as tentativas de monitorar/entender seu comportamento... se passar por humanos; fazer com que humanos façam coisas para eles; ... manipular o discurso humano e a política; enfraquecer várias instituições humanas e capacidades de reagir; assumir o controle de infraestrutura física como fábricas ou laboratórios científicos; fazer com que certos tipos de tecnologia e infraestrutura sejam desenvolvidos; ou prejudicar/dominar humanos diretamente."Pesquisadores visam treinar sistemas corrigíveis: sistemas que não buscam poder e que permitem que sejam desligados, modificados, etc. Um desafio não resolvido é o proxy gaming: quando pesquisadores penalizam um sistema por buscar poder, o sistema é incentivado a buscar poder de maneiras mais difíceis de detectar. Para detectar esse comportamento secreto, os pesquisadores pretendem criar técnicas e ferramentas para inspecionar modelos de IA e interpretar o funcionamento interno de modelos de caixa preta, como redes neurais.

Além disso, pesquisadores propõem resolver o problema de sistemas que impedem seu próprio desligamento incutindo, nas IAs, incerteza sobre o objetivo que buscam. Agentes projetados dessa maneira permitiriam que humanos os desativassem, pois isso indicaria que o agente estava errado sobre o valor de qualquer ação que estivesse realizando antes de ser desativado. Mais pesquisas são necessárias para transformar essa ideia em sistemas utilizáveis.

Acredita-se que uma inteligência artificial que busque poder representaria riscos incomuns. Sistemas críticos comuns, como aviões e pontes, não são : não têm capacidade nem incentivo para fugir de medidas de segurança e parecer mais seguros do que são. Em contraste, uma IA que busque poder foi comparada a um hacker que foge das medidas de segurança. Além do mais, tecnologias comuns podem se tornar seguras por meio de tentativa e erro, ao contrário de uma IA que busca poder, a qual foi comparada a um vírus cuja liberação é irreversível, pois evolui continuamente e cresce em número — potencialmente em um ritmo mais rápido do que a sociedade humana, levando ao enfraquecimento dela ou à sua extinção. Portanto, é frequentemente argumentado que o problema do alinhamento deve ser resolvido cedo, antes da criação de uma IA avançada que busque poder.

No entanto, alguns críticos argumentaram que a busca por poder não é inevitável, uma vez que humanos nem sempre buscam poder e talvez só o façam por razões evolutivas. Além disso, há debate sobre se haveria qualquer necessidade de que futuros sistemas de IA persigam objetivos ou façam planos de longo prazo.

Agência embutida
O trabalho em supervisão escalável ocorre, em grande parte, dentro de formalismos como POMDPs (do inglês, partially observable Markov decision processes, "processos de decisão de Markov parcialmente observáveis"). Os formalismos existentes assumem que o algoritmo do agente é executado fora do ambiente (ou seja, não está fisicamente contido nele). A agência embutida é outra importante linha de pesquisa que tenta resolver problemas decorrentes da incompatibilidade entre tais estruturas teóricas e agentes reais que possamos construir. Por exemplo, mesmo que o problema da supervisão escalável seja resolvido, um agente capaz de obter acesso ao computador em que está sendo executado ainda pode ter um incentivo para adulterar sua função de recompensa a fim de obter muito mais recompensa do que seus supervisores humanos o dão. Uma lista de exemplos de specification gaming da pesquisadora da DeepMind Victoria Krakovna inclui um algoritmo genético que aprendeu a excluir o arquivo contendo a resposta ideal para que fosse recompensado por não produzir nada. Essa classe de problemas foi formalizada usando diagramas causais de incentivo. Pesquisadores de Oxford e da DeepMind argumentaram que tal comportamento problemático é muito provável em sistemas avançados, e que sistemas avançados buscariam poder para manter controle sobre seu sinal de recompensa indefinidamente e garantidamente. Eles sugerem uma série de abordagens potenciais para resolver esse problema em aberto.

Ceticismo quanto ao risco da IA
Contra as preocupações acima, os céticos quanto aos riscos da IA acreditam que a superinteligência representa pouco ou nenhum risco de comportamento perigoso. Muitas vezes, esses céticos acreditam que controlar uma IA superinteligente será fácil. Alguns céticos, como Gary Marcus, propõem a adoção de regras semelhantes às fictícias Três Leis da Robótica que especificam diretamente um resultado desejado ("normatividade direta"). Por outro lado, a maioria dos que concordam com a tese do risco existencial (assim como muitos céticos) considera que as Três Leis não ajudariam, devido à sua ambiguidade e ao fato de serem autocontraditórias (outras propostas de normatividade direta incluem a ética kantiana, o utilitarismo ou uma mistura de alguma pequena lista de ítens desejados enumerados). A maioria dos que aceitam o risco acredita, em vez disso, que os valores humanos (e suas compensações quantitativas) são muito complexos e pouco compreendidos para serem programados diretamente em uma superinteligência; ao contrário, uma superinteligência precisaria ser programada com um processo para adquirir e compreender totalmente os valores humanos ("normatividade indireta"), como a .

Políticas públicas
Várias organizações governamentais e de tratados fizeram declarações enfatizando a importância do alinhamento da IA.

Em setembro de 2021, o secretário-geral das Nações Unidas emitiu uma declaração que incluía um apelo pela regulamentação da IA de forma a garantir que ela esteja "alinhada aos valores globais compartilhados".

No mesmo mês, a RPC publicou diretrizes éticas para o uso de IA na China. De acordo com as diretrizes, pesquisadores devem garantir que a IA siga valores humanos compartilhados, esteja sempre sob controle humano e não coloque em risco a segurança pública.

Também em setembro de 2021, o Reino Unido publicou sua Estratégia Nacional de IA de 10 anos, que afirma que o governo britânico "leva o risco de longo prazo da inteligência artificial geral não alinhada e as mudanças imprevisíveis que isso significaria para (...) o mundo a sério". A estratégia descreve ações para avaliar riscos de IA de longo prazo, incluindo riscos catastróficos.

Em março de 2021, a Comissão de Segurança Nacional dos EUA sobre Inteligência Artificial divulgou que "os avanços na IA (...) podem levar a pontos de inflexão ou saltos em capacidades. Tais avanços também podem introduzir novas preocupações e riscos e a necessidade de novas políticas, recomendações e avanços técnicos para garantir que os sistemas estejam alinhados com metas e valores, incluindo a segurança, a robustez e a confiabilidade. Os EUA devem (...) garantir que os sistemas de IA e seus usos estejam alinhados com nossos objetivos e valores."

Ver também

 Rebelião das máquinas
 HAL 9000
 Multivac
 Aprendizagem profunda

Inteligência artificial

Alinhamento da inteligência artificial


المضاض بن عمرو بن سعد بن الرقيب بن ظالم بن هيّ بن بَيّ بن جُرْهُم بن قحطان بن هود هو والد بنت المضاض زوجة إسماعيل وأم أولاده. تولى زعامة مكة بعد وفاة نبط وقيدار ابني إسماعيل.

المصادر

أشخاص عرب

المضاض بن عمرو الجرهمي


تاريخ تطور عتاد الحاسوب هو سجل مستمر من الاتجاه نحو جعل الحواسب أسرع وأرخص وقادرة على تخزين بيانات أكثر.

قبل وجود الحاسب متعدد الأغراض كان الإنسان يقوم بمعظم العمليات الحسابية بنفسه. يطلق على الأدوات التي تساعد الإنسان على الحساب آلات حاسبة. ولا زالت الآلات الحاسبة تتطور لكن الحاسب الآلي فيه ميزة إضافية عنها وهي الاستجابة للأحداث. ولقد مر عتاد الحاسوب بتطورات كبيرة منذ الأربعينات، حتى أصبح أساساً لكثير من الاستخدامات الأخرى غير الحوسبة، كالأتمتة والاتصالات والتحكم والتعليم.

آلة تورنغ

في عام 1937 قدم آلان تورنغ آلة تورنغ كنموذج نظري للحاسب، وقام آلان تورنغ وألونز وشيرس بتقديم أطروحة أن كل المسائل التي يستطيع العقل البشري حلها يمكن وضعها في سلسلة خوارزمية.
في عام 1940 ظهر أول حاسب إلكتروني ABC غير مبرمج تم بناؤه على يد جون أتناسوف John Vincent Atanasoff وكليفورد بيري Clifford E. Berry.
وفي عام 1943 يكتشف كلاً من وارين ماكلوسن ووالتربيتس هيكلة الشبكات العصبية.

في عام 1944 قام هاورد آيكن باستكمال جهاز مارك باستخدام شرائط الأوراق المثقبة والصمامات المفرغة لحساب المسائل، وهو أول جهاز مبرمج في أمريكا.

إنياك

في عام 1946 بدأ أول حاسوب رقمي إلكتروني كبير في العمل تحت اسم إنياك  يستخدم نظاماً خارجياً لدوائر التبديل والتوصيل لبرمجته وتم بناؤه بيد بريسبر إيكارت J. Presper Eckert وجون موشلي John Mauchly.

الترانزستور

في عام 1974 ظهرت مقاومة النقل  التي أصبحت تعرف اختصاراً باسم الترانزستور  وتم اختراعها في معامل بل على يد ثلاثة من العلماء هم جون باردين ووالتر براتين وويليام شوكلي، وقد حصلوا على جائزة نوبل في الفيزياء عام 1956 بسبب هذا الاختراع.
والترانزستور عبارة عن دائرة إليكترونية صغيرة الحجم تماثل أقل من رأس الدبوس وتستطيع القيام بالمهام والوظائف التي كان يقوم بها الصمام المفرغ الذي يصل حجمه إلى حجم الإبهام على الأقل، ومن هنا أمكن استخدامه في الحاسب ليقل حجمه إلى حد كبير ومن هنا بدأ أيضاً تطوير الترانزستور ليقل حجمه وتزيد كفاءته بعد ذلك.

فون نيومان والجيل الأول

في عام 1948 قام المهندس المجري جون فون نيومان ببناء أول حاسب إلكتروني قادر على تخزين البرامج، الشيء الذي أقام للحاسوب بنيانه الداخلي وصورته التي ما زال يحتفظ بها حتى اليوم لذلك يعتبر هذا الجيل الأول من الحواسيب.
تتكون منظومة جهاز فون من وحدة معالجة مركزية ووحدة ذاكرة ووسائط تخزين ووحدات إدخال وإخراج، وتغذى البيانات من خلال وحدات الإدخال لتحتل موضعها في الذاكرة التي تحتفظ بنسخة من برنامج معالجة هذه البيانات وتقوم المعالجة المركزية بتنفيذ تعليمات البرنامج واحدة تلو الأخرى وتحويل هذه التعليمات إلى تعليمات حسابية ومنطقية ويتم الاحتفاظ بالنتائج في الذاكرة حتى يتم حفظها على وسائط التخزين أو نقلها مباشرة إلى وحدات الإخراج.

ذاكرة القلوب الحديدية

في عام 1949 استطاع جاى فورستر Jay Forrester إنتاج ذاكرة القلوب الحديدية  والتي تتكون من شبكة من الحلقات الممغنطة المتصلة بأسلاك بطريقة معينة.
وأصبحت هذه الذاكرة بعد ذلك اعتباراً من سنة 1953 الذاكرة المستخدمة في الحاسب على مدى السنوات العشر التالية بدلاً من الصمامات المفرغة.

التفاعلية

في عام 1950 تم اكتمال تصميم أول حاسب تفاعلي.
يعمل الجهاز في الوقت الحقيقي وتم تصميمه بواسطة فريق عمل يعمل في معهد ماساتشوستس للتقنية أطلق عليه اسم The Whirlwind Computer لصالح البحرية الأمريكية لمحاكاة حركة الطائرات واستخدم صمام أشعة المهبط  لتوفير التفاعلية وتم ربطه مع عدة أجهزة رادار للتعرف على الطائرات المعادية والصديقة وتوجيه المقاتلات إلى الطائرات المغيرة.
ويعد هذا النموذج الأول لشبكة الحاسبات ومواقع الرادار التي عملت في منظومة مشروع الدفاع الجوي للولايات المتحدة تحت اسم مشروع سيج  اعتباراً من عام 1958.

في عام 1951 تم إنتاج جهاز إدفاك EDVAC على يد إيكرت وماكلوي ليكون أول حاسب يستخدم مفهوم البرامج المخزنة.

الجيل الأول (1951-1958) الصمامات المفرغة

في عام 1952 قام روشستر بتصميم الجهاز 701 وهو أول إنتاج من حاسب إليكتروني رقمي لشركة آي بي إم للاستخدامات العلمية K وهو يعمل بفكرة القنوات الهوائية (الصمامات المفرغة).

أجهزة حاسوب الترانزستور

في عام 1954 تم في معامل بل إنتاج أول جهاز حاسوب عام الأغراض يستخدم الترانزستور بالكامل في تصميمه، أطلق عليه اسم TRADIC اختصاراً لكلمات Trasistorizad Airbone Digital Computer، وبالرغم من ذلك لم يحظ هذا الجهاز باسم الجيل الثاني واعتبر الجيل الثاني في صناعة الحاسب هو الجيل الذي بدأ بعد عام 1958.

الآلة الذكية

بدأت أبحاث الذكاء الاصطناعي منذ زمن طويل وفي بداية الأربعينيات من القرن العشرين كانت بحوث الشبكات العصبية هي الأولى في هذا المجال واستمرت البحوث حتى عام 1957 عندما حاول روزنبلانت بناء آلة ذكية تحاول تقليد المخ البشري مستعيناً بأبحاث مينسكي (1951) في هذا المجال.

الجيل الثاني (1958-1964): الترانزستور

ظهر هذا الجيل عقب اختراع الترانزستور الذي تم إحلاله محل الصمامات الإلكترونية المفرغة.

الجيل الثالث (1964-1970) الدوائر المتكاملة

في صيف عام 1958 قام د. جاك كيلبى Jack S. Kilby بتصميم أول دائرة إليكترونية متكاملة وتكونت من عدة مكونات من السيليكون مجمعة مع بعضها البعض لتجميع دائرة إلكترونية على شريحة سيلكون واحدة مما سمح بتطويرها بعد ذلك، وقد تم الإعلان عنها في 12 سبتمبر 1958.
وفي نفس العام قام كراي ببناء أول حاسوب عملاق بالكامل من الترانزستور.

أول حاسوب بمعالجين

في عام 1961 قدمت شركة Burroughs عائلة من الحاسبات أطلق عليها B5000 وقدمت أول حاسب يستخدم معالجين وكان ذلك إنجازاً هائلاً في ذلك الوقت.

ميني حاسب

في عام 1963 تم بنجاح توزيع أول ميني حاسب  تجارى قامت بإنتاجه وتوزيعه شركة دك .
وكان هذا الإنتاج تحت اسم PDP-8 وكان نسخة ناجحة من جهازها القديم PDP-1 الذي سبق إنتاجه في عام 1959 وكانت العلامة الواضحة لهذا الإنتاج PDP-8 )12 بت) أنه فتح أبواب فيضان الأجهزة الميني على مصراعيها أمام الشركات لتطرح هذه الأجهزة في الأسواق.

نظم آى بى إم والجيل الثالث

في سنة 1964 أتمت شركة آي بي إم عائلة نظم 360 بعد استبدال النظام 260 بالترانزستور والدوائر المتكاملة وقد تم بيع أكثر من ثلاثين ألف جهاز من هذه النوعية وبدا كما لو أن التكنولوجيا الجديدة قد بدأت في فرض نفسها على سوق الحاسب ومن هذا التاريخ بدأ الجيل الثالث (جيل الدوائر المتكالمة).
بعد شهر من هذا الإنتاج كانت برامج لغة بيسيك تعمل في كلية دارتماوث  على يد مخترعيها توماس كيرتز Thomas Kurtz وجون كيمنى John Kemeny وسرعان ما أصبحت أكثر اللغات شهرة وسهولة في كل أجهزة الحاسب.

ميني حاسب 16 بت

كانت الأجهزة تعمل على 8 أو 12 بت، فلما كان عام 1969 ظهر أول مينى حاسب 16 بت أنتجته شركة داتا جنرال Data General وأطلقت عليه اسم نوفا NOVA وكان محسناً في السرعة عن جهاز PDP-8 الذي سبق إنتاجه.

الألياف الضوئية

في عام 1970 أنتج أول كابل ألياف ضوئية على النطاق التجارى ليسمح بنقل البيانات خلالها أسرع من الكابلات السلكية، وفي نفس العام تم تطوير الدوائر التي تعمل بواسطة الليزر الناتج عن أشباه الموصلات.

في عام 1970 تم إنتاج أول حاسب شخصى Alto في معامل زيروكس يستخدم الأيقونات والنوافذ والرسوميات والفأرة.

الجيل الرابع (1971-1990): المعالج الدقيق

في عام 1971 ظهرت أول شريحة متكاملة بواسطة شركة إنتل كانت تحمل الرقم 4004 كمعالج دقيق يعمل على 4 بت يحتوى على 2250 ترانزستور وله القدرة على العمل بما يماثل تقريباً جهاز إنياك الذي أنتج عام 1946 (الذي كان يشغل حجرة ضخمة ويحتوى على 18000 صمام مفرغ).
كان المعالج الدقيق 4004 موضوعاً على شريحة بطول سدس بوصة وبعرض ثمن بوصة.

الحاسب الشخصى القديم

ظهر الحاسب الشخصى الأول في عام 1971, ولم يكن يسمى بالحاسب الشخصى إذ قام ببنائه وتوزيعه جون بلانكينباكر John Blankenbaker وأسماه Kenbak-1 وله ذاكرة قدرها 256 بايت وتظهر البيانات على شكل مجموعة لمبات بيان ولم يتم بيع سوى 40 قطعة من هذا الجهاز الذي بلغ سعره في ذلك الوقت 750 دولار لكنه ساهم في الإعداد لثورة الحاسب الشخصى التي أعقبت هذا التاريخ.

في عام 1974 قامت شركة إنتل بالإعلان عن معالج 8080 يعمل على نظام 8 بت كأول معالج عام الإغراض.

ألتير

في عام 1975 أنتجت شركة نظم الأدوات الدقيق Micro Instruments Telemetry System المعروفة برموز الاختصار MITS جهاز ألتير ALTAIR بدون لوحة مفاتيح أو شاشة أو وحدات تخزين أو ذاكرة لكنه يعمل على معالج دقيق من إنتاج إنتل يعمل على 8 بت ويحمل رقم 8080 وكان سعر هذه الوحدة 350 دولار وعندما تمت ترقيته ليحتوى على 4 كيلو بايت قام كل من بول ألين Paul Allen وبيل جيتس Bill Gates (الذين قاما بإنشاء شركة مايكروسوفت للبرامج فيما بعد) بتطوير إصدار من لغة بيسك Basic ليعمل على هذا الجهاز.

الحاسب الشخصى

كان عام 1977 يحمل في طياته أول تجميع كامل لأجهزة الحاسب الشخصى  قامت بتوزيعه شركات متعددة أنتجته وبدات في بيعه منها شركة كومودور Commodore وشركة تاندى Tandy وشركة أبل (التي أنتجت جهاز أبل II كأول جهاز مجمع يستخدم العرض الملون) بأجهزة حملت أسماء هذه الشركات بحجم صغير سرعان ما تم توزيعه في المدارس والمعامل والبيوت والشركات.
وفي خلال هذا العام كانت أول شبكة محلية تربط بين عدة أجهزة قد بيعت تحت اسم أركنيت ARCnet.

مجموعة التعليمات المخفضة و32 بت

في عام 1980 ظهر النموذج الأول لمجموعة التعليمات المخفضة  على يد فريق التطوير في شركة آي بي إم وظهرت في نفس العام في معامل بل شريحة المعالج الدقيق تعمل على 32 بت تحت اسم بلماك-32  لتزيد من قدرة الحوسبة.

حاسب آي بي إم XT

عندما قامت شركة آي بي إم بإنتاج جهاز الحاسب الشخصي الأول لها في عام 1981 اكتسبت ثورة الحاسب الشخصي قوة دفع هائلة لها فقد احتوى على مشغل أقراص مرنة واستخدم معالج إنتل 8088 على شاشة تعمل على نمط النصوص بذاكرة وصلت إلى 128 أو 256 كيلوبايت وتستخدم نظام دوس .

ثم قامت شركة آي بي إم بإنتاج جهازها الجديد IBM PC XT كتقنية ممتدة للجهاز السابق وأضافت إليه القرص الصلب كوحدة تخزين إضافية وعملت على تزويده بإمكانية عرض الرسوم.
وما إن أصبح هذا الجهاز يحتل مركز الصدارة في عالم الحاسب الشخصي حتى بدأت الشركات الأخرى في تقليده حتى سمحت بعد ذلك لهم بتقليد البرمجة الداخلية له في الذاكرة الثابتة (ذاكرة القراءة فقط ROM BIOS) فأصبحت أجهزة الشركات الأخرى متوافقة مع إنتاج شركة آي بي إم.

ماكينتوش

في عام 1984 ظهر إلى الوجود أول جهاز ماكنتوش شخصى  أطلقته شركة أبل.
وقد تم تجميع جهاز ماكينتوش بذاكرة قدرها 128 كيلو بايت بشاشة مركبة فيه وفأرة كأول جهاز يعمل بواجهة رسومية وبدلاً من كتابة الأوامر كما هو الحال في دوس فإن ماك أو أس وضع على الشاشة رسوماً صغيرة كرموز لوحدات الحاسب وبرامجه وملفاته في إطارات تحتوى على قوائم للعمل عليها.
كانت تلك المخاطرة من شركة آبل قد تركت بصماتها، فقد انفردت بنظام مستقل عن آي بي إم وأعطت شكلاً جديداً للاستخدام وسرعان ما أصبح جهازها هو الجهاز المفضل لدور النشر والمطابع والفنانين.

تطور أجهزة آي بي إم

في عام 1984 أيضاً أعلنت آي بي إم عن جهازها الجديد IBM PC AT كتقنية متقدمة بمعالج إنتل 80286.
تغيرت عدة ملامح أساسية في الجهاز الجديد عن سابقيه إذ أضافت العرض المرئي المحسن EGA لاستخدام 16 لوناً (الأنظمة القديمة كانت تستخدم لونين أو أربعة ألوان) كما عمل الجهاز الجديد على خطوط نقل بيانات تسع 16 بت (بدلاً من النظام القديم الذي كان يستخدم 8 خطوط نقل) وتغير شكل !لوحة المفاتيح (حوسبة) والتغذية الكهربية.

إنتل 80486

في عام 1989 قدمت شركة إنتل المعالج الشهير إنتل 80486 الذي يعمل على 16 بت بتردد 16 ميجاهيرتز بقدرة 2.5 MIPS، والذي أحدث ثورة في مجال الحاسبات الشخصية، واعتمدت عليه معظم الشركات العالمية المنتجة للحاسبات في تصنيع حاسباتها، ويضم داخله معالج مساعد للعمليات الحسابية Math Co-Processor وذلك قبل تثبيت المعالج المساعد في اللوحة الرئيسية في مكان منفصل عن المعالج الرئيسى.

الجيل الخامس (1992- حتى الآن)

في الثمانينات (حوالي 1982) كانت اليابان قد وضعت تصوراً للجيل الخامس من أجيال الحاسب أو الجيل الأول من الحاسب الاستدلالي.
لم يكن الحاسب الاستدلالي هدفاً في حد ذاته وإنما كان الهدف من وراء تصنيعه هو إضفاء قدر من الذكاء والقدرة على الاستنتاج على الحاسب، ففى الجهاز الجديد كانت هناك مهام فرعية للتصميم الذي أراده المصممون ومنها الترجمة بواسطة الحاسب من لغة إلى لغة، والتعرف الصوتى وإدراك الحاسب للكلام، والرؤية بالحاسب، وإثبات النظريات، وألعاب الحاسوب.
وقد بدأ ظهور الجيل الخامس عام 1992 وبدأ معه استخدام اللغة الطبيعية (عن طريق الصوت) في إدخال البيانات، ويتم معالجتها بوسائل الذكاء الاصطناعي.

المعالج الضوئي والنظم العصبية

في عام 1990 تمكن الباحثون في معامل بل من بناء أول معالج ضوئي  يستخدم الليزر لحمل المعلومات وخلايا ضوئية لتخزين ومعالجة البيانات مما يجعل الحاسب أسرع بآلاف المرات عن سابقيه.

ثم شهد عام 1991 نجاح العرض الذي قام به مركز أبحاث المعادن في شركة آي بي إم في إمكانية استخدام البدالات الذرية بدلاً من تلك الإلكترونية مما يجعل هذه الدوائر الإلكترونية تكون أصغر في الحجم بآلاف المرات.

وفي نفس العام 1991 كانت الأبحاث مستمرة على التخزين على شرائح حيوية واستخدام المعالجات المتوازية وعمل النظم العصبية التي استطاعت أن تحصل على دفعة قوية بواسطة المحاكاة والأبحاث.

وفي عام 1992 ظهرت أنواع جديدة من المعالجات الدقيقة زادت من سرعة الجهاز وحسنت أداءه بشكل ملحوظ أعقبتها سلسلة من التغيرات في سعة التخزين وحجم الذاكرة وسرعة نقل البيانات وإتساع ممرات نقل البيانات.

ثورة نظم التشغيل والمعالجات

في شهر أبريل من عام 1992 شهد العالم ضجة هائلة صاحبت إنتاج نظام التشغيل الجديد ويندوز 3.1.

وسرعان ما كانت آى بى إم تطرح نظام تشغيلها OS/2 V2.0 وكانت أبل قد أصدرت نظام تشغيلها Apple's System 7.1 وكلها اعتمدت على إضافة الخطوط المميزة والرسوم الفنية العالية والإدارة الجديدة والجيدة لموارد النظام وتحسين العرض المرئي بدقة ألوان وصلت إلى أكثر من 256 لوناً وتكامل أفضل مع الذاكرة واستخدام موسع لها.

في عام 1993 قدمت إنتل المعالج بنتيوم برو، وهو الإصدار الأول من عائلة بنتيوم الذي يعتمد عليه الآن في تصنيع الحاسبات الشخصية والخادمة والذي يعمل على 32 بت بعدد 3.1 مليون ترانزستور على دائرة مجمعة واحدة، وكان أول معالج ذو تصميم يتيح للحاسبات بمختلف أنواعها استخدام أكثر من معالج في نفس الوقت وأطلق عليها بيئة متعددة المعالج .

وفي عام 1994 تم إنتاج معالج ألفا الذي يعمل على تردد 300 ميجا هرتز.
وفي عام 1996 ظهر المساعد الرقمي الشخصي الذي يعمل بشاشة اللمس.
وفي عام 2004 لأول مرة تتفوق إيه إم دي على إنتل وتسبقها في عرض أول معالج ثنائي اللب  وهي تقنية أوقفت التنافس على زيادة سرعة المعالج بين الشركتين.

في عام 2005 طرحت إيه إم دي معالجات مزدوجة اللب للعمل على الخواديم وحققت تفوقاً جديداً على إنتل.

انظر أيضا
 Z4 (كمبيوتر)
 قائمة معالجات إنتل
 تاريخ أنظمة تشغيل الحواسيب
 الخط الزمني للعتاد المحوسب 2400 BC–1949

المراجع

أوائل الحواسيب
تاريخ الحوسبة
تاريخ عتاد الحاسوب
علم الحاسوب

تاريخ عتاد الحوسبة


UCI World Tour 2016 va fi a opta ediție a sistemului de clasificare lansat de Uniunea Ciclistă Internațională (UCI) în 2009. Sezonul va începe cu etapa de deschidere a Tour Down Under la 19 ianuarie și se va încheia cu etapa de contratimp pe echipe la Campionatul Mondial din 9 octombrie. Spaniolul Alejandro Valverde va fi campionul en-titre.

Echipe

Echipele UCI Wortld vor concura în World Tour, cu echipe din UCI Professional Continental sau cu echipe naționale, pasibile să participe la curse în funcție de decizia organizatorilor fiecărui eveniment. Următoarele echipe au solicitat înregistrarea ca UCI WorldTeam.

  Ag2r-La Mondiale
  Astana
  BMC Racing Team
  FDJ
  IAM Cycling
  Movistar Team
  Orica-GreenEDGE
  Giant-Alpecin
  LottoNL-Jumbo
  Team Sky
  Trek-Segafredo
  Cannondale-Garmin
  Etixx-Quick Step
  Lampre-Merida
  Lotto Soudal
  Team Katusha
  Tinkoff-Saxo

Evenimente

Toate evenimentele din UCI World Tour 2015 sunt incluse în această ediție, deși unele evenimente sunt programate la date diferite de edițiile precedente. UCI intenționează să pună în aplicare un nou sistem de clasificare în 2016. Prin urmare, este încă neclar câte puncte vor fi câștigate în concursurile din World Tour.

Note

Clasamente

Individual
Cicliștii cu același număr de puncte au fost departajați de numărul de victorii, apoi de numărul de curse pe care s-au clasat pe locul al doilea, apoi pe locul al treilea etc., în concursurile din Circuitul Mondial UCI 2016.

 159 de concurenți au reușit să câștige puncte. Alți 17 concurenți au terminat pe poziții care le-ar fi adus puncte, dar nu pot fi incluși în clasament întrucât activează la echipe ce nu sunt incluse în Circuitul Mondial.

Referințe

Legături externe

Ciclism
2016 în sport

Circuitul mondial UCI 2016


شركة رابطة الكويت والخليج للنقل  هي شركة مساهمة كويتية تأسست عام 1977 ، تعتبر الشركة رائدة في مجال خدمات النقل البري والبحري، حازت على أفضل علامة تجارية عام 2008 ، كان اسم الشركة سابقا مجموعة النقل المشترك إلى أن تغير في عام 2002 ليصبح سيتي باص.

المصدر
alqabas.com.kw
twgkw.com

تأسيسات سنة 1977 في الكويت
شركات نقل كويتية

شركة سيتي باص


Events from the year 1880 in art.

Events
 October – Vincent van Gogh enrolls in a beginners art course at the Académie Royale des Beaux-Arts in Brussels.
 Fifth Impressionist exhibition in Paris, at 10 rue des Pyramides. The realist painter Jean-François Raffaëlli is also invited by Degas to exhibit.
 Silver Studio founded by Arthur Silver in London for textile and wallpaper design.
 Anton Mauve paints Changing Pasture; his palette and usage of colour influences Vincent van Gogh.
 Michael Ancher marries fellow painter Anna Brøndum.
 National Gallery of Canada established in Ottawa.

Awards
 Grand Prix de Rome, painting: Henri Lucien Doucet.
 Grand Prix de Rome, sculpture:
 Grand Prix de Rome, architecture:
 Grand Prix de Rome, music: Lucien Joseph Edouard Hillemacher.

Works

 Frédéric Auguste Bartholdi – The Lion of Belfort
 Marie Bashkirtseff – Self-portrait
 Arnold Böcklin – Isle of the Dead (, first two versions)
 Marie Bracquemond – On the terrace at Sèvres
 Thomas Brock – A Moment of Peril (equestrian bronze)
 Lady Butler – The Defence of Rorke's Drift
 Alexandre Cabanel – Phèdre
 Gustave Caillebotte
 A Balcony
 Boulevard des Italiens
 Boulevard Seen from Above
 The Bezique Game
 In a Café
 Interior
 Interior, or Woman reading
 A refuge, boulevard Haussmann
 Man on the balcony, boulevard Haussmann
 Man with a top-hat, seated by a  window
 Nude on a divan
 Paul Cézanne – View of Auvers-sur-Oise
 Carl Conrads -  Statue of Alexander Hamilton (granite)
 Pierre Auguste Cot - The Storm
 Alphonse-Marie-Adolphe de Neuville – The Defence of Rorke's Drift, 1879
 Thomas Eakins – The Fairman Rogers Four-in-Hand
 Giovanni Fattori – Quadrato di Villafranca
 Charles Gauthier – Cléopâtre (plaster)
 James Clarke Hook – Home with the Tide
 Daniel Huntington – Portrait of John Adams Dix
 Ivan Kramskoi
 Sergey Botkin
 Ivan Shishkin
 Edward Lear – The Plains of Lombardy from Monte Generoso (Ashmolean Museum, Oxford)
 Édouard Manet
 Émilie Ambre as Carmen
 A Bundle of Asparagus
 A Sprig of Asparagus
 Albert Joseph Moore – Rose Leaves
 Adolph Alphonse de Neuville – The Defence of Rorke's Drift
 Frank O'Meara – Autumnal greys (Forest of Fontainbleau)
 William Quiller Orchardson – Napoleon on Board the Bellerophon
 Edward Poynter – A Visit to Aesculapius
 Pierre-Auguste Renoir
 Portrait of Irène Cahen d'Anvers
 By the Water
 Dante Gabriel Rossetti – The Day Dream
 Fritz Schaper – Goethe Monument (Berlin)
 Viktor Vasnetsov – Flying Carpet
 Henry Tanworth Wells – Victoria Regina

Births
 February 1 – C. T. Loo, Chinese-born art dealer (died 1957)
 February 8 – Franz Marc, German painter and printmaker, co-founder of Der Blaue Reiter (killed in action 1916)
 March 2 – Joseph Ehrismann, German-born painter and stained-glass maker (died 1937)
 March 21 – Hans Hofmann, German-born abstract expressionist painter and teacher (died 1966)
 April 4 – William Russell Flint, Scottish-born watercolourist (died 1969)
 April 7 – Alexander Bogomazov, Ukrainian painter, artist and modern art theoretician of Russian avant-garde (died 1930)
 May 6 – Ernst Ludwig Kirchner, German expressionist painter, co-founder of Die Brücke (suicide 1938)
 June 10 – André Derain, French Fauvist painter (died 1954)
 August 2 – Arthur Dove, American painter (died 1946)
 August 22 – George Herriman, American cartoonist (Krazy Kat) (died 1944)
 November 19 – Jacob Epstein, American-born British sculptor (died 1959)

Deaths
 January 4 – Anselm Feuerbach, German classicist painter (born 1829)
 February 19 – Constantino Brumidi, American historicist fresco painter (born 1805)
 September 8 – Wilhelm August Rieder, Austrian painter and draughtsman (born 1796)
 October 10 – Giampietro Campana, Italian art collector (born 1808)
 November 20 – Léon Cogniet, French historical and portrait painter (born 1794)
 date unknown
 Philippe Joseph Henri Lemaire, French sculptor (born 1798)
 Henry O'Neill, Irish illustrator and antiquarian (born 1798)
 Nicolae Teodorescu, Moldavian, later Romanian church painter (muralist) (born 1797)

References

Years of the 19th century in art
1880s in art

1880 in art


An Cyanaeorchis arundinae in uska species han Liliopsida nga syahan ginhulagway ni Heinrich Gustav Reichenbach, ngan ginhatag han pagkayana nga asya nga ngaran ni João Barbosa Rodrigues. An Cyanaeorchis arundinae in nahilalakip ha genus nga Cyanaeorchis, ngan familia nga Orchidaceae. Waray hini subspecies nga nakalista.

Mga kasarigan

Mga sumpay ha gawas

Image gallery

Cyanaeorchis

Cyanaeorchis arundinae


الفريق ركن طيار إحسان باشا حميد شردم يعتبر إحسان شردم من أعيان الشراكسة في الأردن، ومن كبار ضباط سلاح الجو الملكي الأردني. ولد في عمّان في المملكة الأردنية الهاشمية (إمارة شرق الأردن آنذاك) عام 1938. دخل الخدمة العسكرية طياراً مقاتلاً في سلاح الجو الملكي الأردني.

يعتبر من نسور الجو الأبطال الذين شاركوا في معركة السموع  وحرب الأيام الستة في حزيران 1967م ضد العدو الصهيوني. حيث أسقط عدة طائرات إسرائيلية، وشهد له ببطولاته في هذه الحرب الملك الحسين بن طلال في كتابه (مذكرات ملك).

تدرج بالرتب والمناصب العسكرية المختلفة في سلاح الجو، حتى تقلد منصب قائد سلاح الجو الأردني عام 1983م. وبعد عدة سنوات أصبح رئيسا لهيئة الأركان للقوات الجوية في الجيش العربي الأردني حيث تقاعد من الخدمة في القوات المسلحة الأردنية برتبة فريق.

وقد امتاز خلال خدمته المخلصة الطويلة لأمته ووطنه ومليكه بشجاعته وإتقانه لعمله ودماثة خلقه، وببذله المساعدات الإنسانية الممكنة لكل من التجأ إليه أو طلب منه ذلك. وطائرته التي شارك فيها بمعركة السموع موجودة كنصب تذكاري في مدخل صرح الشهيد الأردني عند المدينة الرياضية.

مراجع

عسكريون أردنيون
الصراع العربي الإسرائيلي
أردنيون شركس
مواليد 1938
أشخاص يحتمل أن يكونوا أحياء
أردنيون في القرن 20
أردنيون في القرن 21

إحسان شردم


جبل طِبَاقَة جبل يقع بجنوب شرقي الجمهورية التونسية، شمال غربي مدينة قابس وشمال مدينة الحامة. يبلغ ارتفاعه 275 م.

مراجع

جبال الأطلس
طباقة
ولاية قابس
ولاية قبلي

جبل طباقة


Cambroneras puede rerefirse a:
El nombre común de la planta Lycium barbarum.
El nombre común de la planta Lycium europaeum.
El nombre común de la planta '''''Lycium intricatum.

Cambroneras


est un magazine de jeux vidéo japonais spécialisé dans les jeux et consoles Nintendo.

Historique
Le premier magazine, baptisé , est publié le . Il évolue en 1996 avec la sortie de la Nintendo 64, où le nom du magazine change pour  et où il est publié de  jusqu'au mois .

Le magazine change à nouveau de nom en 2001, avec la sortie de la Game Boy Advance, le magazine porte le titre de  et totalise huit numéros, publiés de  à . Avec la sortie de la GameCube en 2002, le magazine devient  et totalise 52 numéros, publiés de  jusqu'au mois d'.

En , le magazine suit le mouvement avec la sortie de la Nintendo DS, avec le nom de Dengeki Nintendo DS, jusqu'au mois d'. À partir du numéro de , le magazine se renomme Dengeki Nintendo for Kids totalisant treize numéros. Un dernier changement survient avec le numéro du mois de , où le magazine s'intitule tout simplement Dengeki Nintendo.

Références

Magazine de jeu vidéo consacré aux consoles Nintendo
Magazine japonais de jeu vidéo
Magazine MediaWorks

Dengeki Nintendo


Nikolai Jurjewitsch Anfimow (; * 28. Dezember 1950) ist ehemaliger sowjetischer Boxer. Er war 1972 Olympiateilnehmer.

Werdegang
Nikolai Anfimow stammt aus Samarqand in der damaligen Usbekischen SSR. Er begann dort als Jugendlicher mit dem Boxen und startete für Spartak Samarqand. Später trat er in die Rote Armee ein und wurde Mitglied eines Armeesportklubs. Als Erwachsener kämpfte er bei einer Größe von 1,80 Metern immer im Halbschwergewicht.

Im Jahre 1970 wurde er sowjetischer Juniorenmeister der Altersklasse U 20 im Mittelgewicht. Sein erster wichtiger internationaler Wettkampf war dann im Jahre 1970 die Teilnahme an der Junioren-Europameisterschaft (U 20) in Miskolc/Ungarn. Er holte sich dort im Mittelgewicht den Titel mit vier Siegen, wobei er im Endkampf den Jugoslawen Dragan Todorovic durch techn. KO in der 1. Runde besiegte.

1971 nahm er erstmals an einer sowjetischen Meisterschaft der Senioren teil und kam dabei u. a. zu einem Sieg über Oleg Korotajew. Im Endkampf verlor er gegen Wladimit Metelew nach Punkten. Im gleichen Jahr fand in Moskau die sog. Spartakiade statt, wobei auch Boxen auf dem Programm stand. Nikolai Anfimow gewann dabei im Halbschwergewicht und besiegte dort im Endkampf Miron Krochmalny. Später wurden die Spartakiadesieger bei den sowjetischen Meisterschaften ermittelt. 1971 startete Nikolai Anfimow auch beim sog. Vorolympischen Turnier in München. Er verlor dort im Endkampf gegen Janusz Gortat aus Polen nach Punkten.

1972 wurde er erstmals sowjetischer Meister und besiegte dabei im Finale Oleg Korotajew durch techn. KO in der 1. Runde. Mit 21 Jahren nahm er im gleichen Jahr an den Olympischen Spielen in München teil. Er kam dabei im Halbschwergewicht zu einem Punktsieg über Georgi Stankow aus Bulgarien (5:0) und zu einem techn. KO-Sieg in der 3. Runde über Mahmoud Ahmed Ali aus Ägypten, unterlag dann aber überraschend im Viertelfinale gegen Isaac Ikhouria aus Nigeria knapp nach Punkten (2:3 Richterstimmen), womit er ausschied und mit dem 5. Platz eine Medaille verfehlte.

Bei der sowjetischen Meisterschaft 1973 unterlag Nikolai Anfimow im Halbfinale seinem alten Konkurrenten Oleg Korotajew nach Punkten und kam damit auf den 3. Rang. Er siegte anschließend beim Ausscheidungsturnier für die Box-Europameisterschaften 1973 in Lwiw im Finale knapp über Oleg Korotajew nach Punkten. Zur Europameisterschaft wurde aber Oleg Korotajew entsandt. Er nahm auch noch an den sowjetischen Meisterschaften 1974, 1975 und 1976 teil. 1974 unterlag er im Viertelfinale gegen Juri Bystrow nach Punkten, 1975 unterlag er im Finale gegen Oleg Korotajew nach Punkten und 1976 verlor er bereits im Achtelfinale gegen Gennadi Ochulin nach Punkten. Mit großem Erfolg nahm er noch an drei Meisterschaften der Armeen der Warschauer-Pakt-Staaten (SKDA-Meisterschaften) teil, die immer von sehr guten Boxern bestritten wurden. 1971 siegte er dabei in Miskolc im Finale über Imre Toth aus Ungarn, 1972 bezwang er im Finale dieser Meisterschaft Alec Năstac aus Rumänien und 1974 schlug er im Finale Milan Kalinow aus Bulgarien.

1977 trat Nikolai Anfimow vom internationalen Wettkampfgeschehen zurück und nahm auch an keinen sowjetischen Meisterschaften mehr teil.

Internationale Erfolge

Länderkämpfe

Meisterschaften der Sowjetunion

Erläuterungen
 OS = Olympische Spiele, EM = Europameisterschaft
 Gewichtsklassen: Mittelgewicht, damals bis 75 kg, Halbschwergewicht bis 81 kg Körpergewicht

Quellen
 Fachzeitschrift Box Sport
 Website http://www.amateur-boxing.strefa.pl

Boxer (Sowjetunion)
Olympiateilnehmer (Sowjetunion)
Teilnehmer der Olympischen Sommerspiele 1972
Sowjetischer Meister (Boxen)
Sowjetbürger
Usbeke
Geboren 1950
Mann

Nikolai Anfimow


Ankh, üst ucu bir ilmiği andıran bir haç. "T" harfinin üzerine oturtulmuş küçük bir daireden ibaret yaygın bir Antik Mısır sembolüdür. "Nil'in anahtarı" olarak da bilinir.

İsis misterleri inisiyasyonunda kullanılan bu sembole birçok Mısır ilahının elinde rastlanmakla birlikte, en çok İsis'in elinde görülmektedir. Sembole "kulplu haç" (crux ansata) da denilir. Sembolün dairenin altında kalan, Tau adıyla bilinen "T " kısmı Maya, İnka, Hindu, Çin ve Kalde yazıtlarında rastlanan, birçok alfabede kullanılan bir harftir.

Anlamı

Sözcük anlamı "yaşam" olan ankh işaretinin simgelediği 12 anlamdan 4'ü şöyle açıklanır:

 Mısırlı; "yaşam haçı"dır, kadın ve erkeğin birlikteliğini simgeler ve evrensel yaşamın çekiciliği olarak ele alır. Nil'in anahtarı olarak da bilinir.
 Ankh sembolü genel anlamıyla ya da semavi ve dünyevi alem arasındaki irtibata ilişkin anlamıyla kullanıldığında, daire Semavi Yönetim'i "T"nin yatay çizgisi olan kol yeryüzü ile semavi alemi ayıran sınırı simgeler; sütun sembolizmini içeren aşağı inen kol ise iki alem arasındaki, iki yönlü her türlü irtibat ve iletişimi temsil eder.
 Sembol inisiyenin alnının ortasında, iki gözünün arasında, yani üçüncü göz hizasında tutulduğunda, misterlere inisiye olmuş bulunmayı ve sırrı gizli tutmayı simgeler. Bu, arkan denilen sırlara açılan kapıları inisiye olmayanlara kapatan anahtardır. Yani bu, öte-alemin tülünü aralamış, durugörü gibi psişik yeteneklere sahip olmuş ve görünmez hiyerarşi ile vizyon veya sezgi yoluyla temasa geçmiş inisiyenin sırları kimseye açıklamaması gerektiği anlamına gelir.
 Ankh sembolünün kulpundan tutulan bir anahtar olarak kullanıldığı sembolizmlerde ise, bu anahtar, onu taşıyan kişinin İsis gizemleri (misterleri) inisiyasyonundan geçmiş biri olduğunu simgeler. O kimsenin göğün kapısının anahtarına sahip oluşu İsis ve Osiris'le temsil edilen semavi vazife organizasyonunda, artık şuurlu olarak hizmet edebilecek bir duruma gelmiş olmasını ifade eder.
 Mumyaların üzerine konulan ankh sembolü, mumyalananın, ilahlara benzer duruma gelene kadar doğum-ölüm süreçlerinden (reenkarnasyon) defalarca geçeceğini simgeler.
 Firavunların bu sembolü dudaklarının arasında tutarak, bu nefesin kendilerine Öteki Dünya'da  hayat vereceğine inanılırdı.

Sembol, haç kısmından tutulması, İsis'in elinde olması gibi farklı bağlamlarda daha farklı anlamlarda kullanılmaktadır.

Popüler kültürde
Ankh sembolü, Hippiler ve Gotik akım öncüleri, Logan'ın Kaçışı, Lost, The Hunger gibi filmler ve Sandman, Doctor Fate gibi çizgi romanlar, Kiss, Elvis Presley, The 69 Eyes gibi müzik grupları, Yu-Gi-Oh! gibi televizyon şovları ve Tomb Raider, Ultima, World of Warcraft, Age of Conan, Guild Wars, ''Ankh gibi bilgisayar oyunlarıyla popüler kültürde oldukça sık kullanılan sembollerden biri olmuştur.

Yeniden biçimlendirilmiş ankh sembolü, birçok kişide dövme olarak bulunmaktadır. Ayrıca sembolün çeşitli ürünlerinden biri de kaykaycı Mark Rogowski'nın "Ankh Model" kaykayıdır.

Kaynakça

Dış bağlantılar
 https://web.archive.org/web/20070520093428/http://www.swagga.com/ankh.htm - Ankh

Ezoterizm
Antik Mısır'ın sembolleri
İnanç totemleri

Ankh


An Eriocaulon melanolepis in uska species han Liliopsida nga ginhulagway ni Silveira. An Eriocaulon melanolepis in nahilalakip ha genus nga Eriocaulon, ngan familia nga Eriocaulaceae. Waray hini subspecies nga nakalista.

Mga kasarigan

Eriocaulon

Eriocaulon melanolepis


Foodpanda este un serviciu pentru comenzi de mâncare prezent pe piața românească din 2013, adus de incubatorul german Rocket Internet și deținut în prezent de compania Delivery Hero. Este cea mai mare platformă de profil din România, colaborând cu peste 500 de restaurante din peste 10 orașe din țară. Platforma este momentan activă în București, Cluj-Napoca, Timișoara, Iași, Brașov, Constanța, Arad, Ploiești, Oradea, Galați, Craiova, Sibiu, Buzău și Vaslui. Foodpanda are actualmente peste 1000 de restaurante partenere. În luna mai 2021, Glovo a preluat activitățile Foodpanda din Bosnia și Herțegovina, Bulgaria, Croația, Serbia, respectiv România, ambele aplicații funcționând, totuși, în paralel pentru o perioadă. Începând cu 1 februarie 2022, toate operațiunile Foodpanda din România au fost transferate către aplicația Glovo.

Istoric

 În 2018, Delivery Hero, grupul german care deține Foodpanda, a achiziționat platforma hipMenu.
 În 2016, compania germană Delivery Hero a cumpărat Foodpanda de la Rocket Internet.
 În 2015, Foodpanda a lansat un produs destinat corporațiilor sau angajaților din companii care comandă mâncare la birou, platforma intrând în acest fel pe segmentul comenzilor corporate.
 În 2014, platforma s-a extins în Iași, Timișoara, Constanța și Brașov.
 În 2013, platforma s-a lansat în București și Cluj-Napoca.

Rezultate financiare
Număr angajați:

 2015: 20 de angajați
 2014: 10 angajați

Referințe

Legături externe
 https://www.foodpanda.ro/

Fondări în 2012
Alimentație
Servicii
Site-uri web de comerț

Foodpanda


Béatus (Beat) Zumstein est un artiste suisse né en 1927. Installé à Paris en 1952, il explore obstinément une voie picturale très personnelle, de l'expressionnisme au néo-cubisme, au tachisme, et à l'abstraction géométrique. Solitaire et intransigeant, ce grand contempteur des modes de son époque multiplie les expositions, mais aussi les sorties fracassantes et les inimitiés. Il meurt le  à Péry, dans le Jura suisse. Depuis cette date, aucune de ses œuvres n'a été montré au public, ni en Suisse, ni en France.

Biographie
Béatus Zumstein naît le  à Berne. Comme beaucoup d'artistes suisses, il se forme à l'école des Arts et métiers, comme graphiste et sculpteur. À partir de 1948, ses expositions, très remarquées, présentent des sculptures en taille directe, et des gravures sur bois qu'on compare alors à celles de Gauguin ou d'Edvard Munch. En 1951, il décide de s'installer et de faire carrière à Paris, comme peintre cette fois.

Il se revendique alors « artiste figuratif » ; mais de plus en plus sa peinture se peuple d'éléments abstraits. En 1960 il se décrit comme peintre et aquarelliste « abstrait avec une forte influence réaliste ». De fait, on est frappé par la logique sereine de l'évolution du peintre, creusant obstinément un motif, une technique, un agencement de couleurs, puis l'abandonnant pour une toute nouvelle aventure.

Dans les années 1970, Beat change son nom en « Beatus », le bienheureux. Au plan artistique, c'est assez vrai ; au plan personnel beaucoup moins. Beat a pu trouver à Paris des amis fidèles et des enthousiastes de sa peinture ; ses collègues l'envient pour sa capacité à entrer par la fenêtre quand on lui montre la porte, et à obtenir régulièrement des expositions. Mais son caractère belliqueux et intransigeant lui fait de solides ennemis, tout comme son mépris affiché des tendances à la mode autour de 1968.

Anarchisant, Beat est en guerre contre l'Institution, et multiplie les provocations désastreuses : conservateurs attrapés par le col, œuvres décrochées, voire mises en pièces. Dès lors Paris montre sa face impitoyable et se referme comme un piège : les expositions se font rares, on l'expulse de son atelier, et un soir devant un bistrot un ivrogne le laisse pour mort sur le pavé. Beat disparait en 1984 en Suisse, d'un accident vasculaire cérébral, séquelle probable de cette agression.

Depuis lors, aucune de ses œuvres n'est plus exposée, et son nom n'est plus cité que dans de rares références.

Réception critique, articles de presse, catalogues

 Der Bund, le  :  « Beat Zumstein expose actuellement une série d'aquarelles qui sont capables de captiver par leur particularité. Le traitement audacieux des motifs, les motifs eux-mêmes – ici un chantier, là un bâtiment, un étang gelé, une crête rocheuse encaissée -, la sécurité dans la ligne et dans la coloration, tout ceci produit harmonieusement des effets d'un charme décoratif insolite. »

 WAZ, le  : L'un des secrets de la personnalité du peintre Zumstein est qu'il réussit ces choses sans que son art n'apparaisse « artificiel ». Les images parlent au public, elles attirent le spectateur vers elles et en elles-mêmes, de sorte que le spectateur participe aux événements picturaux. L'âme du tableau saute aux yeux du spectateur, il appartient à l'œuvre d'art et doit finalement former une unité avec elle, explique Zumstein.
 Catalogue de l'exposition Beat Zumstein, au Musée des Beaux-Arts de Berne, du  au , introduction de Hugo Wagner, directeur : « Avec cette exposition, le Kunstmuseum offre l'hospitalité à un peintre qui s'est affirmé dans la ville des innombrables artistes, créateurs et galeries d'art, malgré toutes les difficultés. Entièrement livré à lui-même, parfois soutenu par quelques collectionneurs français, Beat Zumstein travaille sans relâche à une œuvre qui se caractérise par un développement uniforme et organique. Faisant davantage confiance à son instinct qu'à l'expérience et au matériau, il a très tôt trouvé - il travaillait comme sculpteur à l'époque - une certitude dans le dessin et le rythme, qui se reflétait dans l'expressionnisme de ses gravures polychromes sur bois, ainsi que dans ses peintures exécutées selon diverses techniques. L'homme et - plus encore - le grand paysage ont déterminé l'art de Zumstein dès le début. Qu'un tableau soit identifiable au sens figuratif, ou qu'il se soit détaché de son modèle, c'est généralement la conversion d'impressions visuelles, d'images de la mémoire, dont les rythmes et les harmonies de couleurs sont ramenés au présent et redeviennent ainsi réalité. »
 Der Bund, le  : « En fin de compte, les peintures de Zumstein deviennent des jeux de couleurs abstraits dans lesquels l'humeur des couleurs, la proportion des surfaces et la structure de la peinture sont les sources de tension les plus importantes. Rarement une évolution aussi harmonieuse, on pourrait presque dire organique – vers une abstraction complète – peut être poursuivie dans la peinture. »
 Berner Tagblatt, le  : « Le caractère expressif prend le pas sur la ressemblance avec la nature, les relations de rythme et de mesure deviennent déterminantes. Le dessin gagne en structure, la peinture en rythme. Les couleurs et les valeurs de luminosité prennent forme, se différenciant les unes des autres, non seulement en termes de tension ; dans de nombreuses images, le champ de la peinture est orienté, le trait prédominant est la diagonale (comme la pluie dans le vent). Qu'une image soit reconnaissable au sens naturaliste, seulement imaginable ou même pas : le spectateur ressent la même immersion calme dans le rythme et le mouvement du monde que devant les gravures sur bois. »
 Pierre Restany, texte du catalogue de l'exposition Beat Zumstein, Galerie Knut Gunther, Paris,  : « Ce dont témoigne largement Beat Zumstein, c'est d'un acharnement à survivre, farouche et obstiné, dans un monde de l'art qui n'a que faire de ce genre d'anachronisme sociologique, fort en gueule, romantique attardé, forcené de l'abstraction lyrique. Le moins que l'on puisse dire en termes vernaculaires de « métier », est que ce militant de l'expressionnisme abstrait dépense un capital d'énergie hors du commun à se construire un anti-destin, ou plutôt une anti-carrière. Que faire, quand on peint et travaille à contre-courant, en dehors des circuits de la mode et du front ouvert de l'avant-garde expérimentale, et qu'on est singulièrement désarmé devant les puissances d'argent ? Ce solitaire refuse la résignation et le repliement sur soi dans l'ombre de son atelier. Il frappe à toutes les portes, elles se ferment. Il insiste, tape sur la table, met les pieds dans le plat. Bref il ennuie tout le monde, et bien vite dans le village de l'art parisien une étiquette se colle à son nom. Il est l'exalté, le gêneur, l'empêcheur de danser en rond. On l'évite, et cela ne fait que redoubler sa fureur. (…) Il est toujours très difficile de rompre le cercle enchanté du silence que l'on a tressé, volontairement ou non, avec une belle constance, pendant toute une vie d'artiste. Est-ce que l'auréole négative de gêneur patenté qui s'attache à Zumstein ne fera pas écran, est-ce qu'enfin les gens qui peuvent ou qui doivent voir cette peinture se décideront à ouvrir les yeux (et le cœur) devant les toiles qui leur sont présentées ? Tout le problème est là. »
 L'Humanité du  : « Pour moi, déclare Zumstein, la question n'est pas de savoir vendre ou non à l'État, car mes œuvres iraient alors dans les réserves. Alors à quoi bon ? Le marché lui-même fabrique ses « vedettes ». Par quel mystère la plupart des artistes devraient-ils camper leur vie durant sur les terrains vagues de l'ombre, alors que d'autres ont droit, parfois très vite, à la bénédiction des autorités marchandes et officielles ? (…) [Zumstein] répète qu'il ne travaille pas pour lui, qu'il souhaite voir ses toiles aller prendre l'air ailleurs « Stocker pendant dix ans, pendant vingt ans, ça va encore, ensuite on en crève » (…) Devant l'impossibilité de montrer ses tableaux, ses gravures ou ses sculptures, Beatus Zumstein, camarade imprécateur, ouvre volontiers la porte de son atelier aux curieux. »

Expositions

 Berne, Kunsthalle, Weihnachtsausstellung bernischer Maler, Bildhauer und Architekten,  –
 Berne, Kunsthalle, Weihnachtsausstellung bernischer Maler, Bildhauer und Architekten,  –
 Berne, Anliker-Keller, Gerechtigkeitstrasse, Beatus Zumstein, gravures, sculptures, du 5 au
 Davos, Schweizer Kunst der Gegenwart (exposition collective),  –
 Zurich, Galerie Palette, Beat Zumstein, du  au
 Berne, Anliker-Keller, Gerechtigkeitstrasse, Beatus Zumstein, gravures, sculptures, du 2 au
 Thun, Weinachts-Kunst-Austellung im Thunerhof, du  au
 Paris, Fondation suisse de la Cité Universitaire, Beat Zumstein, gravures, sculptures, du  au
 Paris, (Salon) de la Jeune Sculpture, , jardins du Musée Rodin, du  au
 Mülheim an der Ruhr, Stadtischen Kunstkabinett, Beat Zumstein, juillet-
 Bensberg, Beat Zumstein, du  au
 Solingen, Beat Zumstein, du  au
 Köln, Neue Galerie am Funkhaus, Beat Zumstein, du  au début
 Puteaux, Galerie Camille Renault, Beat Zumstein, du 17 au
 Paris, Légation de Suisse, Exposition des peintres et sculpteurs suisses de la section de Paris, Exposition collective, du 8 au
 Paris, Knoll International, 1960, 1962
 Berne, Kunstmuseum, Beat Zumstein, rétrospective, du  au
 Paris, Knoll International, 1969
 Jouy-en Josas, Campus d'H.E.C, 1970
 Aarau, Les Suisses de Paris, exposition collective, mi-mars - mi-
 Paris, Galerie Knut Günther, Beatus Zumstein, du  au
 Paris, Galerie Jean-Gilbert Jozon, Beatus Zumstein, du  au
 Paris, Galerie de Nesle, Beatus Zumstein, du 8 février au 2 mars 1978
 Berne, Galerie Scapa, Beat Zumstein, du  au

Collections publiques
 Suisse, Berne, Kunstmuseum : Die Gasse, Gravure polychrome sur bois, 1950 - Küstenlandschaft, huile sur toile, 1953 - Pierre-Pertuis I, tempera, 1963 - Paysage/Karstreise, tempera, 1963 - Die Kathedrale von Rouen, dessin, 1949
 Suisse, Thun, Kunstmuseum : Marabu, sculpture, calcaire, taille directe, 1949 - Der Blinde, Gravure polychrome sur bois, 1951 -
 France, Centre national des arts plastiques : Punta san Vigilio, aquarelle, 1968 - Sierra Morena, tempera, 1973

Notes et références

Lien externe
François Nemer : Beatus Zumstein, itinéraire d'un peintre libre, catalogue raisonné, biographie

Naissance en août 1927
Naissance à Berne
Peintre suisse du XXe siècle
Décès en octobre 1984
Décès dans le canton de Berne
Décès à 57 ans
Art abstrait
École de Paris
Abstraction lyrique

Béatus Zumstein


Francis Harry Compton Crick (8 Haziran 1916 - ö. 28 Temmuz 2004), İngiliz moleküler biyolog, fizikçi ve nörobilimci. 1953'te James D. Watson ve Maurice Wilkins ile beraber DNA molekülünün yapısını keşfederek 1962 Nobel Fizyoloji veya Tıp Ödülü'nü paylaşmıştır.

Kariyerinin geri kalan kısmında Salk Biyolojik Araştırmalar Enstitüsü'nde J.W. Kieckhefer Araştırma Profesörü olarak görev yaparak insan bilinci üzerine çalışmalar yapmıştır.

Aile ve eğitim

Harry Crick ve Annie Elizebeth Crick'in oğlu Francis Crick Northampton yakınlarında o zamanlar küçük bir İngiliz kasabası olan Weston Favell'de doğmuş ve büyümüştür. Babası ve amcası burada bir bot ve ayakkabı fabrikası işletmekteydi. Crick erken yaşta bilime ilgi göstermeye başlamıştı. Çocukken ailesi tarafından kiliseye götürülmesine rağmen, 12 yaşında annesine artık kiliseye gitmek istemediğini ve dini inançlar yerine bilimsel araştırmaları tercih ettiğini söylemişti.

Northampton Gramer Okulu'nun ardından 14 yaşında burslu olarak Londra'daki Mill Hill Okulu'nu kazandı ve en yakın arkadaşı John Shilston ile beraber matematik, fizik ve kimya dersleri almaya başladı. 21 yaşında University College of London'dan Fizik dalında Bachelor of Science unvanını alarak mezun oldu. Crick daha sonra Caius College'da doktorasını tamamlayarak, Cavendish Laboratuvarı'nda ve Cambridge'deki Medical Research Council Moleküler Biyoloji Laboratuvarında çalışmaya başladı. Caius College, Churchill College ve University College London'dan onursal unvanlar aldı.

Crick doktora tezi için fizikçi Edward Neville da Costa Andrade'nin laboratuvarında, yüksek sıcaklıklarda suyun viskozite'ni ölçmeye çalıştı. Daha sonra bu çalışma için "Akla hayale gelecebilecek en sıkıcı problem" demiştir. II. Dünya Savaşı'nda laboratuvarın çatısından içeri düşen bir bomba bütün deney ekipmanını yok edince Fizik kariyeri yapmaktan vazgeçti.

II. Dünya Savaşı'nın ardından Crick 1947'de o sırada birçok fizikçinin yaptığı gibi biyoloji alanına kaydı. Bu geçiş sırasında yaşadığı güçlükler hakkında "neredeyse yeniden doğmam gerekti" demişti. Crick, döneminde fizik dalında yapılan büyük ilerlemelerin, biyoloji dalında da mümkün olduğunu düşünüyordu.

Honor Bridget Fell yönetiminde, Cambridge'in Strangeways Laboratuvarında neredeyse iki sene boyunca sitoplazma'nın fiziksel özelleri üzerine çalıştı. Daha sonra Cavendish Laboratuvarında Max Perutz ve John Kendrew'e katıldı. O sırada Cavendish Laboratuvarı 1915'te, henüz 25 yaşındayken Nobel Ödülü'ne layık görülen Sir Lawrence Bragg tarafından yönetiliyordu.

Notlar

1916 doğumlular
Northampton doğumlular
2004 yılında ölenler
İngiliz biyologlar
İngiliz genetikçiler
İngiliz agnostikler
Britanyalı Nobel Ödülü sahipleri
University College London'da öğrenim görenler
Gonville and Caius College'da öğrenim görenler
Nobel Fizyoloji veya Tıp Ödülü sahipleri
Royal Society üyeleri
Fransız Bilimler Akademisi üyeleri
Moleküler biyologlar
Biyofizikçiler
Rüya
Panspermia
Bağırsak kanserinden ölenler
Cambridge Üniversitesi öğretim üyeleri
Liyakat Nişanı (Birleşik Krallık)
Kaliforniya'da kanserden ölenler
Royal Medal sahipleri
İngiliz sinirbilimciler
İngiliz hümanistler
Bilinç araştırmacıları ve teorisyenleri
Faj araştırmacıları

Francis Crick