stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
נחש אותי נחש
הערות שוליים

1 2 3 4 5  קובי אריאלי, נחש קרץ בגשם מיטפטף: שלאגר המלחמה שנותן לנו שיעור מאלף על עצמנו, באתר ישראל היום, 6 בדצמבר 2023
1 2  יפתח כרמלי, ‏נחש אותי נחש: מה נסגר עם ההקלטה שהפכה ללהיט?, באתר ‏מאקו‏, 23 בנובמבר 2023
↑  ישראל בידור, אלעד האמיתי ״נחש אותי נחש״ - איך הכל התחיל?, באתר יוטיוב, ‏10 בדצמבר 2023
1 2  יפתח כרמלי, ‏מצאנו את האיש מאחורי "נחש אותי נחש" ושאלנו אותו מה לעזאזל הוא חשב לעצמו, באתר ‏מאקו‏, 30 בנובמבר 2023
↑  שרוטונים, אלעד ערב טוב מה נשמע, באתר יוטיוב, ‏28 בנובמבר 2023
↑  מוזיקה מזרחית, #נחשאותינחש, באתר טיקטוק, ‏28 בנובמבר 2023
↑   רוני מלר ודניאל חן - נחש אותי נחש (אלעד מה נשמע), סרטון בערוץ "רוני מלר Roni Meller", באתר יוטיוב (אורך: 02:21)
↑   אורי קומאי - קרס אותי קרץ (לייב) // Ori Comay - Karatz (live), סרטון בערוץ "DuduFaruk", באתר יוטיוב (אורך: 02:38)
↑   Snake of silence - Simon & Garfunkel (נחש אותי נחש הגרסה המקורית של סיימון וגרפונקל), סרטון בערוץ "גלגלצ, הערוץ הרשמי", באתר יוטיוב (אורך: 01:19)
↑   נחש אותי נחש, סרטון בערוץ "Tamir Schen", באתר יוטיוב (אורך: 00:18)
1 2 3 4  ירעם נתניהו, טין, קרץ, נבוח - הסבר המילים מהשיחה המפורסמת לאלעד: "אולי נחש אותי נחש, אולי קרץ אותי קרץ ואני נבוח", באתר טיקטוק, ‏27 בנובמבר 2023
↑  "אולי הכיש אותי עכסן": האקדמיה ללשון במחווה ללהיט ששבר את הרשת,  באתר כיפה, 4 בדצמבר 2023
↑  האקדמיה ללשון העברית, @dorin.mendel @Oded Davidov #האקדמיה_ללשון_העברית #לומדים_עם_טיקטוק, באתר טיקטוק, ‏29 בנובמבר 2023
מכונת וקטורים תומכים

מכונת תמך וקטורי (באנגלית Support Vector Machine, לרוב נכתב ונהגה כראשי-תבות SVM) היא טכניקה של למידה מונחית (supervised learning) המשמשת לניתוח נתונים לסיווג ולרגרסיה.
כנהוג בתחום זה, דוגמאות האימון מיוצגות כווקטורים במרחב ליניארי. עבור בעיות סיווג, בשלב האימון מתאימים מסווג שמפריד נכון ככל האפשר בין דוגמאות אימון חיוביות ושליליות. המסווג שנוצר ב-SVM הוא המפריד הליניארי אשר יוצר מרווח גדול ככל האפשר בינו לבין הדוגמאות הקרובות לו ביותר בשתי הקטגוריות. כאשר מוצגת נקודה חדשה, האלגוריתם יזהה האם היא ממוקמת בתוך הקו המגדיר את הקבוצה, או מחוצה לו.
SVM אינו מוגבל רק לסיווג ליניארי, ויכול לבצע גם סיווג לא ליניארי באמצעות הוספת קרנל (kernel, גרעין) שבו ממופה הקלט למרחב במימד גבוה.
מוטיבציה

סיווג מידע היא פעולה נפוצה בלמידת מכונה. בהינתן אוסף נתונים אשר צריך להפריד אותם לשתי קבוצות על סמך ניסיון קודם (דוגמאות - האם דואר אלקטרוני הוא ספאם או לא; האם מוטציית גן מסוימת מסרטנת או לא; האם כלי רכב כבד הוא טנק או משאית) כאשר המטרה היא להחליט לאיזו משתי הקבוצות לשייך נקודה חדשה. כל נקודה באוסף הנתונים מיוצגת על ידי וקטור בגודל קבוע. בגישה של SVM מחלקים את הנקודות במרחב הווקטורי, באמצעות על-מישור (Hyperplane) כך שהמרווח, המרחק, בין אותו על-מישור המחלק את הנקודות לבין הנקודות הממוקמות הכי קרוב אליו, יהיה המרחק המקסימלי האפשרי.
באופן פורמלי יותר, בהינתן קבוצת אימון של n נקודות מהצורה  ({\vec {x_{1}}},y_{1})...({\vec {x_{n}}},y_{n}) כאשר:
y_{i} הוא  -1 או  +1 ומייצג את הקבוצה לה שייכת דוגמה i.
{\vec {x_{i}}}\in \mathbb {R} ^{p} הוא וקטור מאפיינים (features, פיצ'רים) המתארים את נקודה i.
ה-SVM בונה על-מישור שהוא המפריד הליניארי (מפריד את המרחב לשני חצאי מרחבים שכל אחד מהם אמור להכיל בעיקר דוגמאות מסוג אחד), וכן שני על-מישורים מקבילים לו, אחד מכל צד, במרחק זהה, אשר מתלכדים עם דוגמת אימון אחת מכל מחלקה. מטרת ה-SVM היא להגדיל את המרחק בין המפריד הליניארי ובין כל אחד מהמישורים המקבילים (מרחק המכונה שוליים), ולמעשה למצוא את המפריד בעל השוליים הרחבים ביותר. דוגמאות האימון המתלכדות עם מישורי השוליים נקראות וקטורים תומכים, ומכאן נגזר שם האלגוריתם.
את העל-מישור ניתן לייצג באמצעות הנקודות  {\vec {x}} המקיימות:  {\vec {w}}\cdot {\vec {x}}-b=0 כאשר  {\vec {w}} הוא וקטור נורמלי של העל-מישור (לאו דווקא מנורמל).
מוטיבציה > הפרדה קשיחה (Hard margin)

אם ניתן להפריד בצורה ליניארית בין הדוגמאות השייכות לכל קבוצה ניתן למצוא שני על־מישורים שיפרידו ביניהן, כך שהמרחק ביניהם יהיה מרבי. האזור התחום בין שני העל־מישורים קרוי שוליים, והעל-מישור בעל השוליים המרביים הוא העל-מישור המצוי באמצע ביניהם. את שני העל־מישורים הנ"ל ניתן לייצג באמצעות  {\vec {w}}\cdot {\vec {x}}-b=1 ו  {\vec {w}}\cdot {\vec {x}}-b=-1. גאומטרית, המרחק בין שני העל־מישורים הנ"ל הוא  {\frac {2}{\|{\vec {w}}\|}}, כך שעל מנת למקסם את המרחק מחפשים את ה- \|{\vec {w}}\| המינימלי.
כדי למנוע מדוגמאות האימון להימצא בשוליים, מוסיפים את האילוצים הבאים לכל דוגמה  i:
{\vec {w}}\cdot {\vec {x_{i}}}-b\geq 1 אם הדוגמה חיובית,
{\vec {w}}\cdot {\vec {x_{i}}}-b\leq -1 אם הדוגמה שלילית.
אילוצים אלו מחייבים שכל נקודה תימצא בצד הנכון של המפריד. לחלופין, ניתן לכתוב אילוצים אלה כאילוץ יחיד
מוטיבציה > הפרדה רכה (Soft margin)

ניתן להרחיב את SVM לטיפול בבעיות שבהן אין הפרדה ליניארית בין שתי הקבוצות באמצעות פונקציית hinge loss:
נשים לב כי  y_{i} הוא ערך המטרה של הדוגמה ה-i (ובמקרה שלנו, 1 או -1), ו  {\vec {w}}^{\cdot }{\vec {x}}_{i}-b הוא הפלט ה-i. הערך של הפונקציה  \ell  הוא אפס רק כאשר מתקיים האילוץ  y_{i}({\vec {w}}\cdot {\vec {x_{i}}}-b)\geq 1, כלומר כאשר הדוגמה  {\vec {x}}_{i} נמצאת בצד "הנכון" של השוליים. עבור דוגמאות שנמצאות בצד ה"לא נכון" של השוליים, ערך הפונקציה  \ell  פרופורציוני למרחק מהשוליים.
מטרת האופטימיזציה היא למזער את
\lVert \mathbf {w} \rVert ^{2}+C\left[{\frac {1}{n}}\sum _{i=1}^{n}\max \left(0,1-y_{i}(\mathbf {w} ^{\mathsf {T}}\mathbf {x} _{i}-b)\right)\right],
כאשר הפרמטר  C>0 קובע את נקודת האיזון בין הגדלת השוליים לדרישה שלא יהיו נקודות  {\vec {x}}_{i} בצד ה"לא נכון" של השוליים. על ידי הוספת איבר ל-hinge loss ניתן להכליל את בעיית האופטימיזציה
{\begin{aligned}&{\underset {\mathbf {w} ,\;b,\;\mathbf {\zeta } }{\operatorname {minimize} }}&&\|\mathbf {w} \|_{2}^{2}+C\sum _{i=1}^{n}\zeta _{i}\\&{\text{subject to}}&&y_{i}(\mathbf {w} ^{\top }\mathbf {x} _{i}-b)\geq 1-\zeta _{i},\quad \zeta _{i}\geq 0\quad \forall i\in \{1,\dots ,n\}\end{aligned}}
עבור ערך גדול של  C ההתנהגות תהיה דומה לזו של הפרדה קשיחה, אבל ניתן יהיה לספק את האילוצים גם אם הבעיה אינה ניתנת להפרדה ליניארית.
היסטוריה

הבסיס לאלגוריתם למידה חישובית זה הוצג על ידי ולדימיר ופניק ולרנר ב-1963, ופותח ב-1964 על ידי ופניק ואלכסיי צ'רבוננקיס. מאז מהווה כלי מרכזי בפתרון בעיות באמצעים סטטיסטיים. ב-1992 בוסר, גויון וופניק הציגו כיצד ניתן לבנות מסווגים לא ליניאריים באמצעות טריק הקרנל.
חישוב המסווג

חישוב המסווג נעשה באמצעות מינימיזציה של הביטוי
הפונקציה שאותה ממזערים היא פונקציה קמורה של  {\vec {w}} ושל  b, שאותה ניתן למזער למשל באמצעות מהלך גרדיאנט סטוכסטי (Stochastic Gradient Descent). ניתן להשתמש ב"תעלול הגרעין" (Kernel trick) כדי לטפל בסיטואציות שבהן על-מישור לא יתאר היטב את ההפרדה בין הדוגמאות החיוביות והשליליות. למשל במקרה שבו הדוגמאות {\vec {x}}_{i} הן במישור הממשי הדו-ממדי, כך שהדוגמאות החיוביות נמצאות בתוך מעגל היחידה והשליליות מחוצה לו.
חישוב המסווג > קבוע ענישה

אלגוריתם הלמידה מנסה לספק שתי מטרות: סווג נכון של דוגמאות האימון ומיקסום של השוליים. לא אחת המטרות נמצאות בסתירה, ואז יש צורך להגדיר איזו מטרה יותר חשובה. רוב המימושים של SVM מגדירים קבוע ענישה (penalty) על סווג לא נכון (מסומן באות C). ערך C גבוה פירושו העדפת הסיווג הנכון על פני שוליים רחבים, וC נמוך מעדיף הכללה (שוליים רחבים), גם במחיר שדוגמאות האימון הספציפיות אינן מסווגות נכון.
חישוב המסווג > הפרדה לא ליניארית ותעלול גרעין

בגרסתו הראשון של המודל שהוצגה ב-1963 על ידי ופניק, הגדיר מסווג ליניארי. ב-1992 בוסר, גויון, וופניק הציגו גישה המאפשרת להשתמש ב-SVM לסיווג לא ליניארי באמצעות שימוש ב"תעלול הגרעין" (Kernel Trick). מהלך זה מעתיק את דוגמאות האימון מהמרחב הליניארי המקורי למרחב במימד גבוה יותר, מתוך הנחה שבמרחב החדש ימצא מפריד ליניארי טוב יותר מאשר במרחב המקורי. ההעתקה נעשית בעזרת ה"תעלול" - מחליפים את המכפלה הפנימית בה משתמשים עבור המפריד הליניארי, בפונקציית גרעין (kernel function) אשר מדמה את פיזורם מחדש של הווקטורים המקוריים במרחב עשיר יותר, ללא עלות חישובית משמעותית. עם זאת המעבר למימד גבוה עלול לגרום להגדלה של טעות ההכללה.
המפריד הליניארי במרחב הווקטורי החדש הוא מפריד לא ליניארי במרחב המקורי. את מלאכת הסיווג מבצעים אף היא בעזרת אופרטור הגרעין.
פונקציות גרעין נפוצות:
פולינום הומוגני:  k({\vec {x_{i}}},{\vec {x_{j}}})=({\vec {x_{i}}}\cdot {\vec {x_{j}}})^{d}
פולינום לא הומוגני:  k({\vec {x_{i}}},{\vec {x_{j}}})=({\vec {x_{i}}}\cdot {\vec {x_{j}}}+1)^{d}
פונקציית בסיס רדיאלי גאוסייני (RBF; radial basis function):  k({\vec {x_{i}}},{\vec {x_{j}}})=\exp(-\gamma \|{\vec {x_{i}}}-{\vec {x_{j}}}\|^{2}) כאשר  \gamma >0. לעיתים מסומן באמצעות  \gamma =1/{2\sigma ^{2}}. כך שכיוונון המערכת מתבצע דרך מציאת ערך לקבוע הענישה (C) ול  \sigma
טנגנס היפרבולי:  k({\vec {x_{i}}},{\vec {x_{j}}})=\tanh(\kappa {\vec {x_{i}}}\cdot {\vec {x_{j}}}+c) עבור  \kappa >0 ו- c<0
מימושים נבחרים

ספריית libsvm, תומכת בסיווג ורגרסיה בעזרת סוגים שונים של SVM. הספרייה נכתבה במקור ב-C++ וקיימות עבורה תוכנות מעטפת במגוון רב של שפות תכנות ופלטפורמות.
svmlight
TensorFlow ספריית הקוד הפתוח ללמידת מכונה שפותחה על ידי גוגל.
בפייתון, חבילת SciKit-Learn כוללת מימוש של SVM וואריאציות נוספות שלו.
הערות שוליים

↑  V. N. Vapnik, A. Ya. Lerner, “Recognition of Patterns with help of Generalized Portraits”, Avtomat. i Telemekh., 24:6 (1963), 774–780, www.mathnet.ru
↑  History of Support Vector Machines
1 2  Bernhard E. Boser, Isabelle M. Guyon, Vladimir N. Vapnik, A Training Algorithm for Optimal Margin Classifiers, Proceedings of the Fifth Annual Workshop on Computational Learning Theory, COLT '92, ACM, 1992, עמ' 144–152 doi: 10.1145/130385.130401
| בינה מלאכותית |
| --- | --- | --- |
| כללי | מבחן טיורינג • היסטוריה של הבינה המלאכותית • ציר הזמן של בינה מלאכותית • התקדמות הבינה המלאכותית • אוריינות AI • סוכן תבוני • AI-שלמות מערכת מומחה • אסדרת בינה מלאכותית (בישראל) • בינה מלאכותית צרה • בינה חישובית • הסברתיות בינה מלאכותית • הפרדוקס של מורבק • סוכן תבוני • אתיקה של בינה מלאכותית |  |
| תחומים | עיבוד שפה טבעית • ראייה ממוחשבת • בינה מלאכותית יוצרת • אומנות בינה מלאכותית • בינה מלאכותית כללית (AGI) |  |
| סוגי למידת מכונה | מערכת לומדת • למידה מונחית • למידה בלתי מונחית • למידה עמוקה • למידת חיזוק • סיווג בייסיאני נאיבי • רשת בייסיאנית |  |
| אלגוריתמי למידת מכונה קלאסית | פרספטרון • עץ החלטה • מכונת וקטורים תומכים • Bag of words • אלגוריתם k-מרכזים • אלגוריתם מיקסום התוחלת • הורדת ממד • אלגוריתם שכן קרוב • יער אקראי  • Q-learning •‏ T-SNE •‏ Tf–idf • חיזוק גרדיאנט |  |
| למידה עמוקה | רשת עצבית מלאכותית • רשת זרימה קדימה • רשת עצבית רקורסיבית • פונקציית אקטיבציה • טרנספורמר • Attention •‏ GAN |  |
| עיבוד שפה טבעית | מודל שפה • שיכון מילים • בלשנות חישובית • תרגום מכונה • חילוץ מידע (אנ') • ניתוח סנטימנט • זיהוי חלקי דיבר (אנ') • מערכת זיהוי דיבור • זיהוי ישויות • כריית טקסט • תיוג תפקידים סמנטי • Word2vec • מודל שפה גדול • GPT •‏ BERT (אנ') • מודל Bag-of-words (אנ') • יצירת טקסט בשפה טבעית (אנ') • מילת עצירה • ניתוח מחרוזות • Stemming (אנ') • למטיזציה (אנ') |  |
| יישומים לבינה מלאכותית (אנ') | צ'אטבוט • זיהוי דובר • זיהוי עצמים • זיהוי תבניות • עוזר וירטואלי • זיהוי תווים אופטי • מחולל תמונות • הזיות |  |
| מערכות בינה מלאכותית | אלייזה • ChatGPT •‏ DALL-E •‏ Midjourney •‏ Gemini • קלוד •‏ Perplexity •‏ SearchGPT •‏ GitHub Copilot • דיפ־פייק • סירי • Google Assistant • אמזון אלכסה • מיקרוסופט קופיילוט |  |
| סוגיות בטיחות בינה מלאכותית (אנ') | סכנה קיומית מבינה מלאכותית כללית • בינה מלאכותית חזקה • יישור בינה מלאכותית (אנ') • בקרת יכולות בינה מלאכותית (אנ') • בינה מלאכותית ידידותית (אנ') • התכנסות אינסטרומנטלית (אנ') • סינגולריות טכנולוגית • השתלטות הבינה המלאכותית • המכתב הפתוח על בינה מלאכותית (2015) |  |
| ספריות בשימוש נרחב | TensorFlow •‏ PyTorch •‏ Torch •‏ Hugging Face •‏ Keras •‏ spaCy (אנ') •‏ Caffe |  |
לקטגוריית הבינה המלאכותית
| --- | --- |
בקרת זהויות :  NLI: 987007539991605171  BnF: cb16627142b (data)  GND: 4505517-8  LCCN: sh2008009003  NKC: ph606738 
עבור שתי קבוצות שונות של נקודות (מלאות וריקות) נדרש על מישור שיפריד ביניהן לצורך סיווג. H1 אינו מפריד בין הנקודות, H2 מפריד ביניהן אך השוליים צרים. H3 מפריד ביניהן עם הגבול השוליים הרחבים ביותר האפשריים
המפריד בעל השוליים הרחבים ביותר
בעיית הפרדה, שימוש ב"תעלול גרעין" כדי לממש מפריד לא-ליניארי
מסך המוות הכחול

שני מסכים כחולים ברציפי הנוסעים בתחנה המרכזית בתל אביב.
מסך המוות הכחול, או מסך כחול (באנגלית: Blue Screen of Death, או בקיצור BSoD) הוא כינוי לתצוגת המסך המופיעה על גבי מסך המחשב כאשר ישנה שגיאה קריטית בליבת מערכת ההפעלה Microsoft Windows. במקרה כזה, המשמעות היא שלא ניתן לגבות את העבודה שבוצעה מאז השמירה האחרונה ויש לבצע ריסט - להפעיל מחדש את המחשב.
הופעתו של המוות הכחול הייתה תכופה למדי בגרסאות הראשונות של Windows, אך החל מגרסת Windows 2000 הופעתו נדירה יותר.
בזמן ההדגמה של 98 Windows ב־20 באפריל 1998 על ידי ביל גייטס הופיע מסך כחול מיד לאחר ההכרזה של גייטס על חיסולם של אלפי באגים בתוכנה (גייטס לא התבלבל, הוא הכריז על כך שיש עוד כמה באגים שלא נפתרו, והמשיך במצגת).
גורמים למוות הכחול

קיים מגוון רחב של בעיות ותקלות הגורמות למוות הכחול. מקור הבעיה יכול להיות בתוכנה או בחומרה, אך התוצאה דומה:
ביצוע פעולה לא חוקית, למשל חלוקה באפס או פנייה לכתובת זיכרון החורגת מתחום הזיכרון הקיים.
גלישת חוצץ - דריסת קוד או נתונים בזיכרון עם מידע אחר. דבר זה מביא להתנהגות לא יציבה של מערכת ההפעלה עקב אחת מהסיבות הבאות:
שינוי לא צפוי של נתונים תוך כדי עיבודם יכול לגרום לתוכנה לבצע פעולה לא חוקית.
הרצת קוד שאיננו קוד, אלא נתונים.
הרצת קוד זדוני, למשל סוס טרויאני.
גורמים למוות הכחול > גורמים בתוכנה

שימוש במנהל התקן שנכתב בצורה לקויה או במנהל התקן שאינו מתאים להתקן.
בעיה בבסיס הנתונים של מערכת ההפעלה (Registry).
שימוש ב-DLL לא מתאים.
הרצת קוד עם באגים או קוד זדוני, למשל קוד הנגוע בווירוס.
פריצת אבטחה כמו BlueKeep.
גורמים למוות הכחול > גורמים בחומרה

הוצאת תקליטור או תקליטון או ניתוק דיסק און קי בזמן קריאה מהמדיה או כתיבה למדיה.
תקלת זיכרון פנימי, כונן קשיח או לוח אם.
תצוגות מסכים כחולים במערכות ההפעלה השונות > Windows 95/98/Me

במערכות Windows המוקדמות, שהיו מבוססות DOS, המסך הכחול שימש בעיקרו כדרך עבור מנהל התקן וירטואלי לדווח על תקלה. נוסח הודעת השגיאה שהייתה מופיעה במסך לא היה אחיד, והיה משתנה בהתאם לגורם לבעיה. קוד השגיאה, אם היה מופיע, היה בעל 2 ספרות הקסדצימליות, ולפיו הטכנאי היה יכול לקבוע את הגורם לבעיה.
Windows

A fatal exception 0E has occurred at 0157:BF7FF831. The
current application will be terminated.

Press any key to terminate the current application.
Press CTRL+ALT+DEL to restart your computer. You will
lose any unsaved information in all applications.

Press any key to continue
תצוגות מסכים כחולים במערכות ההפעלה השונות > Windows NT4/2000

במערכות NT המוקדמות נעשה ניסיון לקבוע נוסח "אחיד" להודעות השגיאה אותן מציג המסך הכחול, שנקרא מעתה STOP error. המסך הכחול במערכות NT הוא דרך של הקרנל (או של מנהל התקן שפועל ברמת הקרנל) להודיע על תקלה שממנה הוא לא יכול להתאושש. ההודעה הייתה מופיעה על מסך ברזולוציית 720*400, והכילה פרטים טכניים רבים על קובצי מערכת וכתובות זיכרון.
*** STOP: 0x0000000A (0x00000000, 0x00000002, 0x00000000, 8038c510)
IRQL_NOT_LESS_OR_EQUAL*** Address 8038c510 has base at 8038c000 - Ntfs.sys
CPUID:AuthenticAMD irq1:1f SYSVER 0xf0000565
Dll Base DateStmp - Name Dll Base DateStmp - Name
80100000 336546bf - ntoskrnl.exe 80010000 33247f88 - hal.dll
80000100 334d3a53 - atapi.sys 80007000 33248043 - SCSIPORT.SYS
802ab000 33013e6b - epst.mpd 802b5000 336016a2 - Disk.sys
802b9000 336015af - CLASS2.SYS 8038c000 3356d637 - Ntfs.sys
802bd000 33d844be - Floppy.sys 803e4000 33d84553 - viaide.sys
f9328000 31ec6c8d - Siwvid.sys f95c9000 31ec6c99 - Null.SYS
f9468000 31ed868b - KSecDD.sys f95cb000 335e60cf - Beep.SYS
f9348000 335bc82a - i8024prt.sys f95cb000 3373c39d - ctrl2cap.SYS
f947c000 31ec6c94 - kbdclass.sys f9474000 3324806f - mouclass.sys
f9370000 33248011 - VIDEOPORT.SYS fe9d7000 3370e7b9 - NDIS.SYS
f9480000 31ec6c6d - vga.sys f93b0000 332480dd - Msfs.SYS
f90f0000 332480d0 - Npfs.sys fe957000 3356da41 - ati.sys
a0000000 335157ac - win32k.sys fe914000 334ea144 - ati.dll
fe0c9000 335bd30e - Fastfat.SYS fe110000 31ec6c9b - Parport.SYS
fe108000 31ec6c9b - Serial.sys f93b4000 31ec7c9d - ParVdm.SYS
f9050000 332480ab - Parallel.sys
Address dword dump Build [1314] - Name
801afc24 80149905 80149905 ff8e6b8c 80129c2c ff8e6b94 8025c000 - Ntfs.SYS
801afd24 80129c2c 80129c2c ff8e6b94 00000000 ff8e6b94 80100000 - ntoskrnl.exe
801afd34 801240f2 80124f02 ff8e6cf4 ff8e6d60 ff8e6c58 80100000 - ntoskrnl.exe
801afd54 80124a16 80124a16 ff8e6f60 ff8e6c3c 8015ac7e 80100000 - ntoskrnl.exe
801afd64 8015ac7e 8015ac7e ff8e6cf4 ff8e6f60 ff8e6c58 80100000 - ntoskrnl.exe
801afc70 80129bda 80129bda 00000000 80088000 80106f60 80100000 - ntoskrnl.exe
Restart and set the recovery options in the system control panel
or the /CRASHDEBUG system start option. If this message reappears,
contact your system administrator or technical support group.
תצוגות מסכים כחולים במערכות ההפעלה השונות > Windows 7/Windows Vista/Windows XP

המסך הכחול שלהלן היה המסך הנפוץ ביותר בעת תקלה קריטית. במערכת XP הוגדר כברירת מחדל כי תקלה קריטית תגרום למערכת ההפעלה לבצע הפעלה מחדש פתאומית ללא מסך כחול, אולם שינוי ההגדרות המתאימות בלוח הבקרה יגרום לכך שבכל פעם שתקרה תקלה קריטית, יופיע המסך הכחול במקום הפעלה מחדש, ובכך המשתמש יוכל לקבל פרטים נוספים על התקלה. בניגוד למסך שהופיע במערכות NT המוקדמות, המסך הזה נחשב מעט יותר ידידותי למשתמש, כאשר הפרטים הטכניים היחידים שמופיעים בו הם קוד השגיאה, ופרמטרים נוספים. במקרים מסוימים, המערכת הייתה מנסה לעשות dump לזיכרון כדי ליצור קובץ עם פירוט קובצי המערכת וכתובות הזיכרון שהיו מעורבים בשגיאה.
A problem has been detected and Windows has been shut down to prevent damage
to your computer.

PFN_LIST_CORRUPT

If this is the first time you've seen this Stop error screen,
restart your computer. If this screen appears again, follow
these steps:

Check to make sure any new hardware or software is properly installed.
If this is a new installation, ask your hardware or software manufacturer
for any Windows updates you might need.

If problems continue, disable or remove any newly installed hardware
or software. Disable BIOS memory options such as caching or shadowing.
If you need to use Safe Mode to remove or disable components, restart
your computer, press F8 to select Advanced Startup Options, and then
select Safe Mode.

Technical information:
*** STOP: 0x0000004e (0x00000099, 0x00000000, 0x00000000, 0x00000000)

Beginning dump of physical memory
Physical memory dump complete.
Contact your system administrator or technical support group for further
assistance.
סוג נדיר בהרבה של מסך כחול במערכות מ-XP ואילך היה מופיע לרוב תחת תנאים מאוד מסוימים, לדוגמה כאשר תהליך קריטי היה מפסיק את פעולתו (הפסקת פעולתו של csrss.exe לרוב הייתה גורמת להופעת מסך כזה), או כאשר אחד מקבצי הרישום היה נפגם והיה מונע ממערכת ההפעלה לעלות. במסך כזה, יופיע לרוב רק קוד השגיאה, ללא פרמטרים, והודעת השגיאה תהיה קצרה בהרבה. במידה ושפת המערכת אינה אנגלית, ההודעה שעל המסך תהיה מוצגת בג'יבריש.
STOP: c0000218 {Registry File Failure}
The registry cannot load the hive (file):
\SystemRoot\System32\Config\SOFTWARE
or its log or alternate.
It is corrupt, absent or not writable.
תצוגות מסכים כחולים במערכות ההפעלה השונות > Windows 8 ואילך

בחלונות 8 ואילך מסך השגיאה מורכב מסמל גדול של סמיילי עצוב, ביחד עם טקסט ידידותי למשתמש, קוד השגיאה (לעיתים) והחל מחלונות 10 גם קוד QR אותו יכול המשתמש לסרוק באמצעות אפליקציה בטלפון הנייד שלו כדי לחפש מידע מדויק על הבעיה.
בחלונות 11 צבע המסך השתנה מכחול לשחור, צעד שגרר ביקורת רבה ממשתמשים רבים שהתרגלו לצבע הכחול של מסך זה. מיקרוסופט החליטה בסופו של דבר להחזיר את צבע המסך לכחול.
:(
Your PC ran into a problem and needs to restart. we're just collecting some error info, and then we'll restart for you. (0% complete)
if you'd like to know more, you can search online later for this error: HAL_INITIALIZATION_FAILED
ראו גם

Kernel panic - שגיאה קריטית בליבת מערכות ההפעלה של יוניקס ודמויות יוניקס
הערות שוליים

↑  קטע וידאו של ה-BSoD הכי מפורסם כפי ששודר ב-CNN.
↑  Tom Warren, Windows 11’s Black Screen of Death is changing back to blue, The Verge, ‏2021-11-16 (באנגלית)
מסך המוות הכחול במסך פרסומת במרכז מסחרי
לי סה

| --- | --- |
 לידה:  280 לפנה״ס Shangcai County, צ'ו 
 הוצאה להורג:  208 לפנה״ס (בגיל 72 בערך) שייניאנג, שושלת צ'ין 
 מדינה:  צ'ו, שושלת צ'ין 
 עיסוק:  קליגרף, פילוסוף, פוליטיקאי וסופר
 מעסיק:  צ'ין שה-חואנג, Qin Er Shi 
 
לִי סְה (בסינית: 李斯; ‏280 לפנה"ס - ספטמבר או אוקטובר 208 לפנה"ס) היה קליגרף, פילוסוף, פוליטיקאי וסופר סיני מתקופת שושלת צ'ין. הוא שרת את קיסרות סין בין 246 ל-208 לפנה"ס תחת שני שליטים: צ'ין שה-חואנג, הקיסר הראשון של שושלת צ'ין, ובנו צִ'ין אָר שְׁה, הקיסר השני. לי סה היה לגאליסט מושבע ושאף לשים קץ לארגון המסורתי והפיאודלי בסין. הוא העריץ ואימץ את רעיונותיו של שֶׁן בּוּהָאי, ויישם טכניקות שהגו שן בוהאי והָאן פֵיי, אולם בכל מה שנוגע לחקיקת חוקים, הלך בדרכיו של שָׁאנְג יָאנְג. עם מותו בא הקץ לימי הזוהר של האסכולה הלגאליסטית.
שנותיו הראשונות

לי סה הגיע במקור משָׁאנְג צָאי (上蔡) במדינת צ'ו. בצעירותו הוא היה פקיד זוטר בממשל המקומי במדינת צ'ו. על פי רשומות ההיסטוריון, יום אחד ראה לי סה חולדה בשירותים באזור משרדו, והבחין כי היא ניזונה מצואה ובורחת מכל אדם או כלב שעובר במקום. לאחר מכן ראה חולדה במחסנים והבחין כי היא ניזונה מהתירס המאוחסן וחיה בשלווה מתחת למבנה. לפתע הכתה בו ההבנה שמידת ההצלחה של האדם בחיים, כמו החולדות, נובעת אך רק מהמקום בו החליט להתמקם, ללא קשר למעלותיו הוא. לפיכך החליט לעסוק בפוליטיקה (בחירה נפוצה בקרב מלומדים שלא הגיעו מן האצולה בתקופת המדינות הלוחמות) ופנה ללמוד לימודי ממשל עם ההוגה הקונפוציאני שו'ן דזה.
עם סיום לימודיו, בהם למד לצד ההוגה האן פיי, עבר למדינת צ'ין, החזקה במדינות הסיניות באותה תקופה, במטרה לפתח את הקריירה שלו שם. זאת מתוך תפיסה שהמלך קָאולְיֵה מצ'ו אינו ראוי, וששש המדינות הלוחמות האחרות נחלשו מכדי שתהיה עוד תקווה להגשים את שאיפותיהן. בדברי הפרידה שלו משו'ן דזה ציין כי עליית כוחה של צ'ין היא הזדמנות שאסור להוגים ולאנשי מעשה פוליטיים לפספס, וכי הישארות במשרתו העלובה הנוכחית היא בזבוז זמן. הוא אף טרח לפרט את משנתו, באמרו כי עולב ועוני גורמים בושה וצער, ושהיה ממושכת בסביבה עלובה ועניה מפתחת נרגנות כלפי החברה, תיעוב לעושר ולתהילה והערצה להתבודדות, והרי כל אלו אינם עולים בקנה אחד עם שאיפת המלומד הקונפוציאני לעשיית שם ולהשתלבות בממשל.
עליה לגדולה במדינת צ'ין

עם הגעתו לצ'ין התארח לי סה בביתו של ראש הממשלה לוּ' בּוּוֵיי (呂不韋), שחצרו הייתה מוקד משיכה למלומדים בתקופת כתיבת אוסף ההגות האביבים והסתוים של מר לו'. הוא הצליח לזכות בהערכה מצד לו' ומונה לעוזר אצלו, ובכך עלה עלה מסלול המאפשר התקדמות במסגרת הפקידותית. במסגרת זו זכה להזדמנות לדבר עם יִינְג גֶ'נְג, שלימים יהפוך לקיסר הראשון של סין המאוחדת, צ'ין שה-חואנג. לי סה טען שההבדל בין הצלחה לבינוניות היא ביכולת לזהות ולנצל הזדמנויות, וכי המצב הנוכחי בו שושלת צ'ין חזקה אל מול יריביה היא הזדמנות חד פעמית לקבע את המצב ולאחד בקלות את סין כולה. אי-ניצול ההזדמנות, לדבריו, תוביל לכך ששש המדינות האחרות יוכלו לצבור כוח, להתאחד נגד צ'ין ולמנוע כל אפשרות לאיחוד הממלכה. יינג ג'נג התרשם עמוקות מהדברים, ולי סה מונה להיסטוריון ראשי, תפקיד שכלל אדמיניסטרציה בכירה וייעוץ. ייתכן שבמסגרת התפקיד אף מונה למורה ומחנך לקיסר העתידי יינג ג'נג על ידי מי שהחזיק בתפקיד העוצר במדינת צ'ין בשנים 245-238 לפנה"ס: לו' בוויי. השלטון בצ'ין אף אימץ הצעות של לי סה והשקיע מאמצים רבים בהבאת אינטלקטואלים למדינת צ'ין ובשליחת מתנקשים להרוג מלומדים חשובים שייעצו במדינות אחרות.
מעלותיו וכישרונו של לי סה אף קידמו אותו בהמשך לתפקיד שר המשפטים.
בשנת 238 לפנה"ס דיכא יינג ג'נג את המרד של לָאו אָי (嫪毐) ושל המלכה האם גָ'או, תהליך בו גורש גם לו' בוויי שהיה אחראי לשידוך בין השניים. המאורעות יצרו מהומות בממלכה, עד שבשנת 237 לפנה"ס, בעקבות מקרה ריגול בחצר צ'ין, הפצירה סיעה מחצר המלוכה במלך ג'נג לגרש את כל הזרים מהמדינה על מנת למנוע ריגול נוסף וניצול לרעה של המצב. בתור יליד צ'ו, מדיניות זו סיכנה גם את לי סה, והוא בתגובה הגיש לקיסר בשנת 234 לפנה"ס את "התזכיר נגד גירוש הפקידים האורחים" על יתרונותיהם של הזרים לצ'ין, בין השאר "הנשים הלוהטות של ג'או". המלך התרצה, ולאור היכולת הרטורית המרשימה שהפגין אף קידם את לי סה לתפקיד ראש הממשלה.