Impaler

Dirbdami kartu DI ir žmonės atranda geresnius pasaulio problemų sprendimus, kurie prasprūstų, dirbant atskirai. Drauge jie pakeis patį mąstymo procesą. Kaip ir kiti čempionai, susidūręs su oponentu, Grzegorz „MaNa“ Komincz įvertino savo galimybes. „Realistiška būtų tikėtis rezultato 4-1 mano naudai,“ sakė jis interviu prieš mačą. Vienas iš geriausių pasaulyje StarCraft II žaidėjų, Kominczas buvo sėkmingos esporto karjeros viršūnėje. 2018 metų gruodžio 19 d. dirbtinio intelekto vystymo kompanija DeepMind pakvietė Grzegorzą susirungti su naujausiu jų DI, StarCraft II žaidžiančiu botu AlphaStar. Kominczas tikėjosi rimtai pasipriešinti. Nepavyko. Sausas rezultatas 5-0 šią viltį palaidojo. „Nesitikėjau, kad šis DI bus toks geras,“ sakė jis. „Jaučiausi lyg mokinys.“ Tai buvo tik naujausia iš visos mašinų pergalės serijos, besitęsiančios nuo šachmatų čempiono Gario Kasparovo 1997 pralaimėjimo IBM Deep Blue. 2017 metais kitas DeepMind DI, AlphaGo Master, nugalėjo geriausią pasaulyje Go žaidėją dešimtmečiu anksčiau, nei numatė dauguma tyrėjų. Tada kompanijos DI įvaldė šachmatus ir StarCraft – žaidimą, kuriame per minutę dešimtys skirtingų veikėjų atlieka šimtus judesių. Bet tai nėra vien žmones įveikiantį antžmogišką DI. Svarbiausia, kad kiekviena tokia pergalė suteikia galimybę pažvelgti, kaip DI antžmogiais padarys mus. Taip yra, nes mąstymas taps dviejų veiksmu. Veikdami kartu, žmonės ir DI keisis idėjomis, tobulindami kits kito idėjas, nukreipdami link sprendimų, kurie bus geresni, nei galėtų sukurti atskirai. Ir potencialas toli gražu neapsiriboja žaidimais. Tokiu bendru darbu tikimasi atlikti proveržius energijos naudojime, sveikatos priežiūroje ir taip toliau. Tokią viziją propaguoja DeepMind vienas iš įkūrėjų Demis Hassabis ir daugelis kitų sutinka. „Tai bus nuostabus mąstymo praplėtimas,“ sako Anders Sandberg iš Oksfordo universiteto Žmonijos ateities instituto. Kominczui jo pralaimėjimas atrodė kaip pamoka. Kitas StarCraft II profesionalas, Dario „TLO“ Wünsch, taip pat nugalėtas 5-0, juto tą patį. „AlphaStar ima gerai žinomas strategijas ir perverčia jas,“ sakė Wünschas. „Gali būti naujų būdų žaisti šį žaidimą, kurių dar nesame išbandę.“ Jų komentarai skamba panašiai, kaip ir kitų augančio nugalėtų žmonių rato. Daugelį pribloškė DeepMind DI gebėjimas atlikti pergalę atnešančius veiksmus, apie kuriuos joks žmogus nepagalvojo, ir apie kurie neminimi daug amžių rašomose knygose apie žaidimą. Pasinaudodami DI, žaidėjai gali pereiti į kitą lygį. Praleimėjęs AlphaGo, Europos Go čempionas Fan Hui treniravosi su DI ir vos per kelis mėnesius pagerino savo pasaulinį reitingą nuo 600 iki 300. Kompiuteriai geriau už žmones šachmatais žaidžia jau ne vieną dešimtmetį. Daugumai žaidėjų tai buvo gyvenimo faktas dar prieš istorinį Kasparovo pralaimėjimą Deep Blue. Dabar visi profesionalūs žaidėjai praktikuojasi, žaisdami šachmatais su kompiuteriu. Jie linkę žaisti gynybiškai, tad, geriausių žaidėjų žaidimas irgi tapo labiau gynybinis. Kita DeepMind žaidimų DI karta, AlphaZero, vėl supurtė šachmatų pasaulį. Žaidimų serijose 2017 ir 2018 metais, AlphaZero nugalėjo Stockfish, vieną iš geriausių šachmatų kompiuterių pasaulyje. Kitaip nei Stockfish, AlphaZero žaidžia agresyviai, dažnai, jei tai padeda pasiekti tikslą, paaukodama figūras jau žaidimo pradžioje. „AlphaZero tiesiog metasi atakon,“ sako Natasha Regan, atstovavęs JK tiek Go, tiek ir šachmatuose. Reganas ir grandmeisteris Matthew Sadler parašė knygą Game Changer, kurioje nagrinėja rėmus laužančias AlphaZero šachmatų strategijas pataria būsimiems žaidėjams. DI veikiau primena įstabų žaidėją žmogų, o ne tipišką šachmatų kompiuterį, dėl to jie stulbinami mokytojai, pastebi autoriai. Išradingas agresyvumas gali būti paplitęs bruožas. Geri StarCraft žaidėjai paprastai gynybą stato jau žaidimo pradžioje. Bet Reganas su Sadleriu pastebėjo, kad AlphaStar tuo neužsiėmė. Jie atpažino kai kurias taktikas, AlphaZero naudotas šachmatuose. „Tai išties atveria akis,“ sako Sadleris. „Iš tiesų pradedi manyti, kad šie skirtingi iššūkiai turi bendrą DI stilių.“ To rezultatas yra naujo tipo programinė įranga demonstruojanti tai, kas atrodo labai panašu į kūrybingumą ir – nedrąsu sakyti garsiai – intuiciją. Davidą Silverį iš DeepMind tokios mintys irgi aplanko. „Su AlphaGo varžęsi profesionalūs Go žaidėjai nuolat pabrėždavo sistemos kūrybingumą,“ sako jis. „Jie tikėdavosi gal kiek blankesnio, bet efektyvaus žaidimo, bet vietoje to žaidimas būdavo išties gražus ir išradingas.“ „Būtų protinga problemas spręsti tandemu su mašinomis”. Tai kodėl gi šie DI stebina mus labiau nei ankstesnė programinė įranga? Labiausiai tikėtina priežastis – jai nebūdingos žmogiškos silpnybės. Kad ir kokios geros ankstesnės šachmatų programos, jose įdiegtos žmonių strategijos. DeepMind DI mokėsi žaisti, varžydamiesi su savimi. Jų algoritmai gal ir skirtingi, tačiau bendras principas – toks pats. Jie visi naudoja mašininio mokymosi techniką, vadinamą giliojo sustiprinimo mokymusi deep reinforcement learning – DRL. Tam sukuriamas neuronininis tinklas – programinė įranga, bendrais bruožais primenanti smegenų modelį ir gebanti atlikti konkrečią užduotį – treniruodamasi dideliais duomenų kiekiais. Naudojant bandymų ir klaidų metodą, tokios sėkmės, kaip Go žaidimo laimėjimas, yra apdovanojamos, taip sustiprinamas konkretus elgesys. AlphaGo ir AlphaStar išmoko patys, sekdami žmonių pavyzdžius. Bet AlphaZero naudoja tik žaidimo taisykles – „zero“ pavadinime tą ir reiškia. Jiems pateikiamos žaidimo taisyklės ir tikslas, o tada paliekami mokytis patys. Pradėdamas eiti atsitiktinius ėjimus, DI žaidžia prieš save, kol viską perpranta. Tuo pačiu susikuria nuosavą užduoties atlikimo metodą. Vos per kelias valandas AlphaZero sužaidė su savimi dešimtis milijonų kartų, ir tapo geriausiu Go žaidėju ir geriausiu šachmatininku. „AlphaZero atranda tūkstančius koncepcijų, lemiančių daugiau pergalių,“ sako Silveris. „Iš pradžių šie žingsniai gan elementarūs, bet galiausiai tas pats procesas gali atrasti žinias, kurios stebina net geriausiai žaidžiančius žmones.“ Silveris su kolegomis dėmesį sutelkė į žaidimus, nes jie yra puikios bandymų platformos, pateikiančios įvairiausius iššūkius, kurie pažįstami ir žmonėms. Bet galutinis DI vystymo tikslas yra kur kas ambicingesnis. „Kalbant apie planus, manome, mūsų būdas galėtų būti pritaikytas kai kurioms fundamentalioms mokslo problemoms,“ svarsto Silveris. Ankstyvos galimybių užuominos išryškėjo pernai, pasirodžius AlphaFold, DeepMind DI, nuspėjančiam vidinę baltymų struktūrą. Geresnis baltymų veikimo supratimas padės kontroliuoti viską, nuo ligų iki maisto gamybos. Tačiau baltymų funkciją apsprendžia jų unikali struktūra. Šią, supainiotą virvę primenančią, struktūrą, iš baltymą sudarančių aminorūgščių sekos nuspėti sunku. Tyrėjai turi remtis daug pastangų reikalaujančiais, brangiais struktūros nustatymo metodais, kurie daugeliui baltymų nėra pritaikomi. Nustatyti baltymų „susilankstymą“ iš aminorūgščių sekos yra labai geidžiamas tikslas, tačiau nepaisant ilgiau nei 70 metų trunkančių atkaklių pastangų, didžia dalimi tai tebelieka svajone. 2018 metų liepą, AlphaFold laimėjo Critical Assessment of Protein Structure Prediction konkursą, programinės įrangos, baltymų susilankstymą numatančios programinės įrangos vertinimo auksinį standartą. Viliamasi, kad AlphaFold baltymų struktūros nustatymui suteiks tai, ką panašūs DI suteikė žaidimams. Tad, kur eiti, ar toli didesnių tikslų realizavimas? „Žinoma, progresas milžiniškas, bet nemanau, kad kas nors iš tiesų galvoja, kad DI jau visai netoli iki žmogaus lygio,“ sako Ken Stanley iš Centrinės Floridos universiteto, įkūręs Uber kompanijos DI laboratoriją. Nors AlphaZero mokėsi žaisti Go ir šachmatais, naudodamas tą patį algoritmą, jo šachmatais žaidžiantis neuroninis tinklas nemoka žaisti Go, o jo Go žaidžiantis tinklas nemoka žaisti šachmatais. AlphaZero negeba viename žaidime išmoktų pamokų perkelti į kitą. Kad gilusis mokymasis pasiektų kitą ilgo kopimo į žmogišką protą lygį, neuroniniai tinklai turi tapti generalizuoti. Tam gali prireikti visai naujų tarpusavio jungimosi ar naujų programinių tinklo neuronų aktyvavimo taisyklių. „Nenorime sudėtingumo vien dėl paties sudėtingumo,“ paaiškina Stanley. „Norime jo, nes taip sukuriami nuostabūs dalykai.“ Generalizavimą Stanley'is tikisi pasiekti, pasitelkdamas neuroevoliuciją: neuroninius tinklus, tobulinančius save gamtos įkvėptomis technikomis. Pagrindinis evoliucinių technikų panaudojimo kompiuterijoje būdas yra pradėti nuo atsitiktinių sprendinių, pasirinkti geriausius, sumaišyti ir pabandyti dar kartą. Pakartojus tai milijonus kartų, sistema apsistos prie pačios sukurto sėkmingo DI dizaino. Kadangi tokios technikos veikia ir galime sukurti vis geresnius DI, perspektyviausia galimybė yra tokia, kad jie taps mūsų bendradarbiais. „Žmonės neišvengiamai užduotis atliks drauge su DI,“ tvirtina Devi Parikh iš Georgia'os technologijos instituto Atlantoje. Kompiuteris – mano kitos smegenys Sėkmingam sandarbiui reikia pasitikėjimo, tad būtina DI proto teorija, pabrėžia Parikh. Panaudodami proto teoriją, žmonės ir kai kurie kiti gyvūnai gali apibūdinti proto būsenas kitiems. Taip įmanoma suprasti kito perspektyvą, įsitikinimus ir intencijas. Kuo geriau žmonės supranta, kas vyksta kolegų galvose, tuo efektyviau jie dirba kartu ir prisitaiko prie vienas kito stiprybių ir silpnybių, sako Parikh. Kodėl gi taip negalėtų būti žmonių ir DI komandose? (Žr. „Svetimas mąstymas“). Iš dalies padės suprantamesnių ir skaidresnių DI kūrimas. Bet vaisingiausia gali tapti partnerystė ir bendras mąstymas. Visi žino, kad Kasparovas pralaimėjo Deep Blue, tačiau nedaug kas žino, kad Kasparovas ėmėsi kurti pažangesnius šachmatus, kur žmonės ir kompiuteriai aidžia poromis. Nieko keisto, kad mėgėjas su kompiuteriu įveikia grandmeisterį. Bet net jei kompiuterius naudoja abu, mėgėjas gali įveikti grandmeisterį. Paprastai tai nutinka, kai mėgėjas yra geresnis komandinis žaidėjas už ekspertą, kuris, tikėtina, dažniau atmes mašinos pasiūlymus. Žinoma, yra situacijų, kur galime tikėtis, kad žmonių vertinimas pranoks DI – estetika ar etika yra akivaizdžiausi kandidatai. Ar pavyzdžiui, generacinis dizainas, kai DI jau dabar sukuria tūkstančius orlaivių ir automobilių detalių projektų. Programa atsijoja daugybę galimybę iki kelių stiprių kandidatų, iš kurių paskui pasirenka žmogus. Labai nebloga mintis išlaikyti žmogaus dalyvavimą ir kuriant autonomines ginklų sistemas. Jei išsiaiškintume, kada DI turėtų prašyti žmogaus pagalbos, kombinuotas mąstymas galėtų būti gerokai galingesnis už vien DI. Sandbergui tai turėtų būti DI, atliekanti už mus daug galvojimo, bet priimantis tik tokius sprendimus, kuriems pritariame. Sandbergo kolega iš Oksfordo universiteto Owain Evans stengiasi išmokyti DI žmogiškų vertybių. Pateikdama klausimus apie potencialius sprendimus, sistema mokosi elgtis skirtingose moralinėse situacijose. DI gali kartkartėmis susitikrinti su mūsų vertybėmis. Ar toks veiksmas būtų netinkamas? O toks rezultatas būtų OK? „Jie gal ir protingesni už mane, tačiau darytų tik tai, ką daryčiau pats,“ sako Sandbergas Stanley'is irgi vertina žmogaus indėlį. Jis prisimena, kaip nustebo, kai atliko eksperimentus, kur neuroninis tinklas vystėsi, kad išvestų robotą iš labirinto. Kartais prisidedant žmogui, DI smarkiai pagerėjo. Prasminga pradėti spręsti problemas drauge su mašinomis. Negalime jų įveikti individualiose rungtyse, tad, prisijunkime prie jų. „Teisingai veikdami, galime praplatinti požiūrį į problemų sprendimą,“ sako Sandbergas. „Žinome, kad spręsti problemas padeda jos įvertinimas iš skirtingų perspektyvų. Greitai galėsime turėti perspektyvas, kurios skiriasi nuo mūsų kada nors turėtų.“ Svetimas mąstymas DI gebėjimas mąstyti neįprastai gali padėti sprendžiant didžiausias pasaulio problemas. Bet ar mums patiks tai, ką sugalvos mašinos? Kartais DI pateiktas sprendimas būna visai netinkamas, bet netgi kai jis teisingas, galime jaustis nejaukiai. Tokias technines problemas, kaip energijos vartojimo sumažinimas ar cheminių reakcijų modeliavimas, žmonės tikriausiai patikės spręsti DI. Bet kalbant apie socialines problemas, gali būti sunku atsikratyti požiūrio, kad geriau žinome ką daryti. Pavyzdžiui, įsivaizduokite, kad užuot balsavę už kandidatus į valdžią, prašytume DI įvertinti jų stipriąsias puses ir parinkti vietoje mūsų. O jeigu jų pasirinkimas neatitiktų mūsų lūkesčių ar preferencijų, ar pritartume jiems? Taip gali būti ir su moralės klausimais. „Jei DI, kuri visada buvo teisi, imtų teikti moralinius patarimus, gerai pagalvočiau ar jais pasinaudoti, net jei protu ir suprasčiau, kad turėčiau,“ svarsto Andersas Sandbergas iš Oksfordo universiteto. „Gal tiesiog noriu nuspręsti pats.“ O gal ne – būtų nuostabu, nors ir kiek distopiška, jei žmonės pasitrauktų nuo sprendimų priėmimo. Iš principo, būtų prasminga idėjas išbandyti ir tada, remiantis rezultatais, parengti DI naudojimo politiką. Bet Sandbergo nuomone, toks būdas netiks dalykams, sukeliantiems mums stiprius jausmus – pavyzdžiui, kaip reikėtų mokyti savo vaikus. Būtent todėl tokios politikos bandymai mokyklose pasirodė tokie kontroversiški. Tikėtina, tokiomis aplinkybėmis priimti DI rekomendacijas bus dar sunkiau, ypač, jeigu jos atrodys keistos. „DI tikriausiai galės pasakyti, kaip reikėtų šviesti vaikus, bet ar mes to norėsime?“ klausia Sandbergas.

Dabar, kai Sony atskleidė PlayStation 5 technines specifikacijas, galime palyginti abi konsoles. Žemiau apžvelgsime visas šiuo metu žinomas specifikacijas, kad išsiaiškintumėme, kuri konsolė yra galingesnė. Specifikacija PS5 Xbox Series X CPU 8x Zen 2 Cores at 3.5GHz (variable frequency) 8x Cores @ 3.8 GHz (3.6 GHz w/ SMT) Custom Zen 2 CPU GPU 10.28 TFLOPs, 36 CUs at 2.23GHz (variable frequency) 12 TFLOPS, 52 CUs @ 1.825 GHz GPU architektūra Custom RDNA 2 Custom RDNA 2 Die dydis -- 360.45 mm² Process -- 7nm Enhanced Atmintis 16GB GDDR6/256-bit 16 GB GDDR6 w/ 320b bus Atminties pralaidumas 448GB/s 10GB @ 560 GB/s, 6GB @ 336 GB/s Vidinė atmintis Custom 825GB SSD 1 TB Custom NVME SSD I/O pralaidumas 5.5GB/s (Raw), Typical 8-9GB/s (Compressed) 2.4 GB/s (Raw), 4.8 GB/s (Compressed, with custom hardware decompression block) Išplečiama saugykla NVMe SSD Slot 1 TB Expansion Card (toks pats kaip ir vidinės atminties) Išorinė atmintis USB HDD Support USB 3.2 External HDD Support Diskasukis 4K UHD Blu-ray Drive 4K UHD Blu-Ray Drive Našumas -- 4K @ 60 FPS, Up to 120 FPS Išmatavimai -- 151mm x 151mm x 301mm Svoris -- 4.45 kg Ant popieriaus atrodo, kad Xbox Series X yra techniškai pranašenė konsolė, tačiau pažvelgus į visus faktus ir skaičius, atrodo, kad PS5 ir Xbox Series X bus ypač panašios techniniu lygmeniu. Abu turi greitaeigius SSD, abu turi aštuonių branduolių procesorius, ir abu naudos išplečiamą saugyklą. Jei rinktume nugalėtoją remiantis vien tuo, kas pateikta aukščiau, atrodytų, kad Microsoft tyra pranašesnė Sony, tačiau panašu, kad PS5 SSD yra nepaprastai greitas. Greitesnis už XBOX Series X. Nepriklausomai nuo to, kurią konsolę ateityje pirksite - ji bus žymiai galingesnė nei PS4 ar XBOX One konsolės. Komentaruose pasidalinkite kurią konsolę Jūs ketinate įsigyti?

PS Vita bei PlayStation 5 vadovaujantis sistemos architektas Mark Cerny pranešė, kad atgalinis žaidimų suderinamumą užtikrino kruopščiai atliktas AMD procesorių gamintojų darbas. Buvo atrinkta 100 pačių žaidžiamiausių PlayStation 4 žaidimų ir jie buvo pritaikyti veikimui PlayStation 5 konsolėje. PlayStation 4 buvo išleista apie 4000 žaidimų. Sony tikisi su laiku padaryti vis daugiau žaidimų suderinamais su PS5 konsole. Skaitykite daugiau

Iš pradžių juose saugojo mėgstamą muziką, nuotraukas, filmus. Vėliau kabino prie automobilių veidrodėlių, tikėdami, kad tai padeda išvengti greičio matuoklių. Galiausiai ėmė kelti į medžių šakas soduose, kad apsaugotų vyšnias nuo paukščių. Kompaktinį diską prieš 50 metų užpatentavęs amerikietis Jamesas T.Russellas tikriausiai neįsivaizdavo, kokia įspūdinga bus šio išradimo kelionė. „Šiandien kasdien naudojamės muzikos platforma „Spotify“, o nuotraukų galerijas kaupiame ir žiūrime „Instagram“ ar „Facebook“ paskyrose, todėl tokios technologijos, kaip kompaktinio disko, sukūrimas atrodo kaip laikina inovacija. Vis tik būtent šis veidrodinis diskas davė neįtikėtiną impulsą daugeliui industrijų – muzikos, kino, IT“. Idėja, pralenkusi laiką Praėjusio amžiaus viduryje fizikas J.T. Russellas turėjo nemažai klasikinės muzikos vinilinių plokštelių ir mėgo klausytis Ludwigo van Beethoveno, Frederico Chopino ir kitų kompozitorių kūrinių. Tačiau melomaną itin erzino prasta garso kokybė. Jis nuolat stengėsi patobulinti savo patefoną – vietoj adatos net bandė naudoti kaktuso spyglį. Ieškodamas atsakymo į klausimą, kokia įranga galėtų atkurti muziką be jokio mechaninio sąlyčio, T. Russellas ėmė plėtoti skaitmeninio garso kodavimo, įrašymo lazeriu ir tam tinkamos laikmenos idėjas. Nors jo idėja lenkė laiką ir to meto galimybes, kompaktinį diską – ar greičiau jo viziją – jis užpatentavo dar 1970 metais. Konkurentų bendro darbo vaisius Tikroji disko revoliucija prasidėjo tada, kai T.Russello išradimu susidomėjo du technologijų milžinai – bendrovės „Philips“ ir „Sony“. Dėl šio projekto sujungtos tarptautinių konkurentų pajėgos nustebino pasaulį – o tam, kad ši inovacija būtų realizuota, prireikė ne vienerių metų ir milžiniškų investicijų. Bendrovių inžinieriams teko sugalvoti, iš kokios medžiagos gaminti diskus, kaip įrašyti ir kaip atkurti skaitmeninę informaciją. Partneriais tapę konkurentai dirbdami kartu pasiekė didelę pažangą – CD prototipas buvo sėkmingai „iškeptas“ „Philips“ gamykloje Vokietijoje 1972 metais. Dar po penkerių šešerių metų jau buvo aišku, kad kompaktiniai diskai turi būti gaminami iš atsparaus plastiko polikarbonato. Tuo metu buvo susitarta ir dėl CD dydžio – 12 cm skersmens – ir dėl kitų svarbių parametrų. Taigi, „Sony“ ir „Philips“ kartu galutinai apibrėžė pasaulinį kompaktinio disko standartą. Valanda virto 74 minutėmis Valanda muzikos – tiek turėjo tilpti į pirmąjį kompaktinį diską. Bet tada gamintojai susigriebė, kad pasaulis liks be vieno iš ilgiausių klasikos kūrinių – L. van Beethoveno „Devintosios simfonijos“, kurios įrašas trunka maždaug 74 minutes. „Sony“ įkalbėjo partnerius padidinti laikmenos talpą. Tačiau į pirmąjį pasaulyje kompaktinį diską buvo įrašyta ne šio klasiko simfonija, o romantiški F. Chopino valsai. Kūrinius garso įrašų studijoje atlikęs garsus Čilės pianistas Claudio Arrau 1982 m. buvo pakviestas į „Philips“ gamyklą, kad simboliškai paspaustų mygtuką – masinė CD įrašų gamyba prasidėjo. CD pasitarnavo ne tik muzikai 1982 metų pabaigoje Japonijoje buvo pristatytas pirmasis pasaulyje kompaktinių diskų grotuvas „Sony CDP-101“. Tiesa, pirmieji grotuvai buvo brangūs – kainavo 700-800 JAV dolerių. Todėl įrašų kompanijos iš pradžių daugiausia leido klasikinių muzikos kūrinių diskus – buvo manoma, kad būtent šios muzikos gerbėjai yra turtingesni negu roko ar popmuzikos klausytojai. Viena pirmųjų popmuzikos grupių, kuri 1982 m. išleido savo muziką kompaktiniame diske, buvo ABBA – o 1985-aisiais „Dire Straits“ tapo pirmąja grupe, kurios albumas „Brothers in Arm“ pasiekė milijono parduotų CD ribą. Galiausiai, tobulėjant technologijoms ir populiarėjant kompiuteriams, gamintojai ėmė plėsti diskų galimybes. Jų formatai ir įrašymo įranga žengė į priekį – atsirado ne tik namų sąlygomis įrašomi diskai, tinkami įvairiems duomenims laikyti, bet ir perrašomi CD, vaizdo įrašams skirti diskai ir t. t. Kodėl CD neišsilaikė? Sparti skaitmenizacija kompaktinį diską ir iškėlė, ir nustūmė į užmarštį. Amžių sandūroje CD gamybos ir leidybos pramonė džiaugėsi puikiais pardavimais, bet ne iš karto suprato, kad rinkoje prasideda naujas virsmas. 2001 metais bendrovė „Apple“ pristatė „iPod“ grotuvą ir „iTunes“ platformą. Vėliau atsirado dar daugiau alternatyvų – pavyzdžiui, „Spotify“, į kurio vystymą investavo ir telekomunikacijų bendrovė „Telia“. Interneto plėtra, debesijos sprendimai ir naujos paslaugos žvilgančio disko šlovę gerokai aptemdė. Pavyzdžiui, 2019 m. beveik 80 procentų pajamų už atlikėjų įrašus visame pasaulyje suplaukė iš muzikos transliacijų internetu – bendra suma siekė 8,8 mlrd. JAV dolerių. Tad šiandien CD vis storiau užkloja dulkės. Nebent juos kas nors pakabina į vyšnias varnėnams baidyti. PlayManai, pakomentuokite kiek apytiksliai jūs per visą laiką esate "iškepę" CD su žaidimais?