Teema “Turingi masin” kooli informaatika kursusel

I.N. Falina,
Moskva

Paljudes informaatikaõpikutes on algoritmi mõistet ja omadusi uurides järgmise sisuga fraase: “... ühe ja sama algoritmi kirjutamiseks on palju erinevaid viise, näiteks teksti kujul kirjutamine, kirjutamine. vooskeemi kujul, mõnes algoritmilises keeles kirjutamine, algoritmi esitus Turingi masina või postimasina kujul...” Kahjuks on seda tüüpi fraasid ainsad, mis mainivad Turingi masinat. Kahtlemata ei võimalda algoritmide uurimisele pühendatud tundide maht sellesse teemasse lisada ka Turingi masina kujul algoritmi kirjutamise viiside uurimist. Aga see teema on koolilastele, eriti informaatikahuvilistele, ülimalt huvitav, oluline ja kasulik.

Teemat „Turingi masin“ saab õppida 8.–11. klassis teema „Infoprotsessid“ raames. Infotöötlus”, valikainete klassides, täiendõppe süsteemis, näiteks noorte programmeerijate koolides. Selle teema õppimisega võib kaasneda arvutitugi, kui õpetajal on tarkvarasimulaator “Turingi masin”. Programmeerimise edasijõudnute tundides saavad õpilased iseseisvalt kirjutada Turingi masina programmi. Selle artikli osana pakume teile probleemide lahendamise töötuba teemal "Turingi masin". Selleteemalist teoreetilist materjali on rohkem kui üks kord avaldatud ajalehe Informaatika lehekülgedel, näiteks nr 3/2004, artikkel I.N. Falina “Algoritmide teooria elemendid”.

Lühike teoreetiline materjal

Turingi masin on range matemaatiline konstruktsioon, matemaatiline aparaat (sarnane näiteks diferentsiaalvõrrandite aparaadiga), mis on loodud teatud probleemide lahendamiseks. Seda matemaatilist aparaati kutsuti "masinaks" põhjusel, et selle koostisosade ja toimimise kirjelduse poolest sarnaneb see arvutiga. Põhimõtteline erinevus Turingi masina ja arvutite vahel seisneb selles, et selle salvestusseade on lõputu lint: päris arvutites võib salvestusseade olla nii suur kui soovid, kuid see peab olema lõplik. Turingi masinat ei saa realiseerida just seetõttu, et selle lint on lõpmatu. Selles mõttes on see võimsam kui ükski arvutimasin.

Igal Turingi masinal on kaks osa:

1)piiramatu edasi-tagasi sõit Pael, jagatud rakkudeks;

2) masin(tarkvaraga juhitav lugemis-/kirjutuspea).

Iga Turingi masin on seotud kaks viimast tähestikku: sisendsümbolite tähestik A = (a 0, a 1, ..., a m) ja olekute tähestik Q = (q 0, q 1, ..., q p). (Erinevate Turingi masinatega võivad olla seotud erinevad tähestikud A Ja K.) Nimetatakse olek q 0 passiivne. Arvatakse, et kui masin sellesse olekusse satub, siis on see töö lõpetanud. Olekut q 1 nimetatakse esialgne. Selles olekus alustab masin tööd.

Sisendsõna asetatakse lindile ühe tähe kaupa järjestikustesse lahtritesse. Sisestussõnast vasakul ja paremal on ainult tühjad lahtrid (tähestikus A sisaldab alati tühja tähte A 0 on märk sellest, et lahter on tühi).

Masin saab liikuda mööda linti vasakule või paremale, lugeda lahtrite sisu ja kirjutada lahtritesse tähti. Allpool on skemaatiline joonis Turingi masinast, mille automaat uurib esimest rakku andmetega.

Masin "näeb" iga kord ainult ühte rakku. Olenevalt mis kirjast ai ta näeb ja olenevalt ka tema seisundist qj Masin saab teha järgmisi toiminguid:

• · kirjutada vaadeldavasse lahtrisse uus täht;
• · nihutada linti ühe lahtri võrra paremale/vasakule või jääda liikumatuks;
• · kolida uude riiki.

See tähendab, et Turingi masinal on kolme tüüpi tehteid. Iga kord järgmise paari jaoks ( q j, a i) Turingi masin täidab teatud parameetritega kolmest operatsioonist koosneva käsu.

Turingi masina programm on tabel, mille igasse lahtrisse on kirjutatud käsk.

Kamber ( q j, a i) määratakse kahe parameetriga – tähestiku sümbol ja masina olek. Käsk on indikaator: kuhu liigutada lugemis-/kirjutuspea, millist märki praegusesse lahtrisse kirjutada, millisesse olekusse masin minema peaks. Masina liikumissuuna märkimiseks kasutame ühte kolmest tähest: “L” (vasakul), “P” (paremal) või “N” (paigalseisev).

Pärast järgmise käsu täitmist läheb masin olekusse q m(mis võib konkreetsel juhul langeda kokku eelmise olekuga q j). Järgmine käsk peaks leiduma sisse m tabeli rida ristumiskohas veeruga a l(kiri a l masin näeb pärast vahetust).

Lepime kokku, et kui lindil on sisendsõna, siis masin asub mingi oleku lahtri vastas q 1. Töötamise ajal hüppab automaat programmi (tabeli) ühest lahtrist teise, kuni jõuab lahtrisse, milles on kirjutatud, et automaat peaks minema olekusse q 0 . Neid rakke nimetatakse peatada rakud. Olles jõudnud igasse sellisesse lahtrisse, Turingi masin peatub.

Vaatamata lihtsale disainile suudab Turingi masin sooritada kõiki võimalikke sõnade teisendusi, rakendades seeläbi kõiki võimalikke algoritme.

Näide. Peate ehitama Turingi masina, mis lisab ühe lindil olevale numbrile. Sisendsõna koosneb kümnendarvudest, mis on kirjutatud lindi järjestikustesse lahtritesse. Algmomendil asub masin numbri kõige parempoolsema numbri vastas.

Lahendus. Masin peab lisama ühe numbri viimasele numbrile. Kui viimane number on 9, siis asenda see 0-ga ja lisa üks eelmisele numbrile. Antud Turingi masina programm võib välja näha selline:

Selles Turingi masinas q 1 - numbri muutmise olek, q 0 - seisak. Kui sa saad q l masin näeb numbrit 0..8, siis asendab selle vastavalt 1..9-ga ja läheb olekusse q 0, st. auto peatub. Kui ta näeb numbrit 9, asendab ta selle 0-ga, liigub vasakule, jäädes olekusse q l. See jätkub seni, kuni masin leiab arvu, mis on väiksem kui 9. Kui kõik arvud olid võrdsed 9-ga, asendab see need nullidega, kirjutab kõrgeima numbri asemele 0, liigub vasakule ja kirjutab tühja lahtrisse 1. Siis läheb see osariiki q 0, st. peatub.

Praktilised ülesanded

1. Turingi masina lint sisaldab sümbolite jada “+”. Koostage programm Turingi masina jaoks, mis asendab iga teise sümboli “+” märgiga “–”. Asendamine algab järjestuse paremast otsast. Masin on võimeline q 1 vaatleb üht määratud järjestuses olevat märki. Lisaks tabeliprogrammile endale kirjelda sõnadega, mida masin igas olekus sooritab.

2. Antud arv n kaheksandarvude süsteemis. Kujundage Turingi masin, mis suurendab etteantud arvu n kell 1. Masin suudab q 1 vaatab sisendsõna teatud numbrit. Lisaks tabeliprogrammile endale kirjelda sõnadega, mida masin igas olekus sooritab.

3. Antud naturaalarvu kümnendmärk n> 1. Töötage välja Turingi masin, mis vähendaks antud arvu n kell 1. Masin suudab q 1 vaatab numbri parempoolset numbrit. Lisaks tabeliprogrammile endale kirjelda sõnadega, mida masin igas olekus sooritab.

4. Antud naturaalarv n> 1. Töötage välja Turingi masin, mis vähendaks antud arvu n 1 võrra, samas kui väljundsõna kõige olulisem number ei tohiks olla 0. Näiteks kui sisendsõna oli “100”, siis peaks väljundsõna olema “99”, mitte “099”. Masin on võimeline q 1 vaatab numbri parempoolset numbrit. Lisaks tabeliprogrammile endale kirjelda sõnadega, mida masin igas olekus sooritab.

5. Antud rida avavaid ja sulgevaid sulgusid. Ehitage Turingi masin, mis eemaldaks vastastikuste sulgude paarid, st. asub reas “()”.

Näiteks kui on antud ") (() (()", peate saama ") . . . ((".

Masin on võimeline q

6. Antud tähtede jada " a"Ja" b" Töötage välja Turingi masin, mis liigutab kõiki tähti " a"vasakul ja tähed" b” – rea paremale poole. Masin on võimeline q 1 vaatleb rea vasakpoolseimat märki. Lisaks tabeliprogrammile endale kirjelda sõnadega, mida masin igas olekus sooritab.

7. Turingi masina lindil on kümnendarvusüsteemis kirjutatud arv. Korrutage see arv 2-ga. Masin on võimeline q 1 vaatab numbri vasakpoolseimat numbrit. Lisaks tabeliprogrammile endale kirjelda sõnadega, mida masin igas olekus sooritab.

8. Antud kaks naturaalarvu m Ja n, esitatakse unaararvude süsteemis. Sobivad märgistikud on "|" eraldatud tühja lahtriga. Masin on võimeline q 1 vaatleb sisendjada parempoolseimat märki. Töötage välja Turingi masin, mis jätab lindile arvude summa m Ja n. Lisaks tabeliprogrammile endale kirjelda sõnadega, mida masin igas olekus sooritab.

9. Antud kaks naturaalarvu m Ja n, esitatakse unaararvude süsteemis. Sobivad märgistikud on "|" eraldatud tühja lahtriga. Masin on võimeline q 1 vaatleb sisendjada parempoolseimat märki. Töötage välja Turingi masin, mis jätab lindile numbrite erinevuse. m Ja n. On teada, et m> n. Lisaks tabeliprogrammile endale kirjelda sõnadega, mida masin igas olekus sooritab.

10. Turingi masina lindil on kümnendnumber. Määrake, kas see arv jagub 5-ga ilma jäägita. Kui see on jagatav, kirjutage numbrist paremale sõna "jah", vastasel juhul "ei". Masin uurib sisendnumbri teatud numbrit. Lisaks tabeliprogrammile endale kirjelda sõnadega, mida masin igas olekus sooritab.

Probleemi lahendused

Võimeline q 1 masin otsib numbri õiget otsa, suudab q 2 - jätab märgi "+" vahele, jada lõppu jõudes - peatub. Võimeline q 3, asendab masin märgi "+" märgiga "-" ja kui see jõuab jada lõppu, peatub.

Selle probleemi lahendus sarnaneb ülalkirjeldatud näitega.

osariik q 1 - vähendame madalaimat (järgmist) numbrit 1 võrra. Kui see ei võrdu nulliga, siis kohe pärast vähendamist lõpetage; kui madalaim number on 0, siis kirjutame selle asemel 9, nihutame vasakule ja lahutame uuesti . Puuris [ a 0 , q 1 ] Turingi masin ei taba kunagi, seega võib selle täitmata jätta.

Ülesanne 4 (ülesande 3 keerukus)

osariik q 1 - vähendame väikest (järgmist) numbrit 1 võrra. Kui see on suurem kui 1, siis pärast vähendamist lõpetame kohe, aga kui väike number on 0, siis kirjutame selle asemel 9, nihutame vasakule ja teeme lahutamise uuesti. Kui vähendatav number on 1, siis kirjutame selle asemel 0 ja läheme olekusse q 2 .

osariik q 2 - pärast "0" kirjutamist mis tahes asendisse on vaja analüüsida, kas see null on kõige olulisem number (st kas see asub väljundsõna kirjes sellest vasakul a 0).

osariik q 3 - kui salvestatud “0” on kõige olulisem number, tuleb see väljundsõna kirjest eemaldada.

Need rakud, kuhu Turingi masin kunagi ei satu, jäetakse tühjaks.

osariik q 1: kui kohtate "(", siis nihutage paremale ja minge olekusse q 2 ; kui sa kohtaksid" a 0”, seejärel peatu.

osariik q 2: sümboli “(” analüüs sidumiseks, sidumise korral peaksid nad nägema “)”. Kui see on leiliruum, naaske vasakule ja minge osariiki q 3 .

osariik q 3: esmalt kustutage "(", seejärel ")" ja minge juurde q 1 .

Selle probleemi lahendamine tekitab koolilastele tavaliselt raskusi. Selle probleemi lahenduse analüüsimisel võite minna näiteks järgmiselt.

Vaadake koos õpilastega üle järgmised sisestussõnade valikud ja paluge neil sõnastada, mida Turingi masin peaks tegema, kuidas väljundsõna välja näeb ja kuidas need valikud Turingi masina seisukohast erinevad:

aaa ->

a -> väljundsõna ühtib sisendsõnaga, vaatame sisendsõna läbi kuni selle lõpuni.

bbb -> väljundsõna ühtib sisendsõnaga, vaatame sisendsõna läbi kuni selle lõpuni.

b -> väljundsõna ühtib sisendsõnaga, vaatame sisendsõna läbi kuni selle lõpuni.

ab -> väljundsõna ühtib sisendsõnaga, vaatame sisendsõna läbi kuni selle lõpuni.

Arutelu tulemus. Turingi masin peab “mõistma”, millist täheahelat ta järgib, s.t. sellel peab olema vähemalt kaks olekut. Las riik q 1 - liikumine mööda tähtede ahelat " a", A q 2 - liikumise olek mööda tähtede ahelat " b" Pange tähele, et kett võib koosneda ka ühest tähest. Kui oleme jõudnud osariigis rea lõppu q 1 või q 2, st. kohtusime a 0, masin peaks peatuma, oleme kogu rea töötlenud.

Mõelge järgmistele sisestussõnade valikutele.

bba -> abb

bbbaab -> aabbbb

aabbbaab -> aaaabbbb

Arutelu tulemus. Sisendsõna esimest versiooni saab töödelda järjestikku järgmiselt: bba -> bbb-> pöörduge tagasi täheahela vasakusse otsa " b” -> abb(asenda selle ahela esimene täht tähega " a"). Nende toimingute tegemiseks peame sisse viima kaks uut olekut ja lisaks oleku selgeks tegema q 2. Seega peame selle probleemi lahendamiseks ehitama Turingi masina järgmiste olekutega:

q 1 - mine paremale mööda tähtede ahelat " a" Kui kett lõpeb a 0, siis minge lehele q 0 ; kui see lõpeb tähega " b”, siis läheme juurde q 2 ;

q 2 - mine paremale mööda tähtede ahelat " b” kui kett lõpeb a 0, siis minge lehele q 0 ; kui lõpeb" a", seejärel asendage täht " a" peal " b”, mine riigile q 3 (liigi ahel asendati liigiahelaga);

q 3 - mine vasakule mööda tähtede ahelat " b” selle vasakusse otsa. Kui kohtusite a 0 või " a”, siis läheme juurde q 4 ;

q 4 - asenda " b" peal " a” ja minge aadressile q 1 (asenda vormi ahel vormi ahelaga .

Probleem 7

olek q 1 - numbri õige (madalaima) numbri otsimine;

olek q 2 - arvu järgmise numbri korrutamine 2-ga, lisamata 1 kannet;

olek q 3 - arvu järgmise numbri korrutamine 2-ga, lisades 1 kande.

Selle programmi Turingi masin näeb välja triviaalselt lihtne – sellel on ainult üks olek. Selline Turingi masin teostab järgmisi toiminguid: kustutab kõige parempoolsema joone, otsib eraldaja (tühja lahtri) ja asetab sellesse tühja lahtrisse joone, moodustades seeläbi pideva pikkusega tõmmete jada. n + m.

Kummalisel kombel tekitab selle probleemi lahendamine aga suuri raskusi. Väga sageli ehitavad õpilased Turingi masina, mis sooritab tsüklilisi toiminguid: järjest paremale surudes n lööki vasakule.

Sel juhul näeb nende programm välja selline:

olek q 1 - eraldaja otsimine;

olek q 2 - liigutas lööki;

olek q 3 - kontrollige lõppu (kas kõik löögid on liigutatud).

Selle probleemi näide näitab selgelt, kui sageli püüavad lapsed mõnda probleemi juba tuttaval viisil lahendada. Mulle tundub, et pakkudes õpilastele ülesandeid Turingi masinate konstrueerimiseks, arendame oskust leida ebatavalisi lahendusi ja arendame loova mõtlemise oskust!

See ülesanne tundub koolilastele üsna lihtne, kuid raskusi tekib Turingi masina peatamisega. Allpool on selle ülesande jaoks üks Turingi masina võimalik versioon.

Lahendusidee (stopptingimus). Lindil on kaks esialgset tõmbe massiivi.

Alustame tõmmete kustutamist massiivi vasakpoolsest otsast m. Ja ükshaaval kustutame massiivi vasakpoolseima joone m ja massiivi parempoolseim joon n. Aga enne õige joone kustutamist massiivist n, kontrollime, kas see on ainuke (st viimane, mis tuleb kustutada) või mitte.

Kirjeldame esmalt Turingi masina olekuid, mis on vajalikud meie ülesande lahendamiseks, ja seejärel loome tabeliprogrammi.

osariik q 1 - paremalt vasakule liikumisel tõmbemassiivide vahel eraldaja otsimine;

olek q 2 - otsige massiivist vasakut tõmmet m;

olek q 3 - vasakpoolse joone eemaldamine massiivist m;

olek q 4 - vasakult paremale liikumisel eraldaja otsimine;

olek q 5 - otsige massiivist õiget tõmmet n;

olek q 6 - selle joone ainulaadsuse kontrollimine massiivis n, st. teha kindlaks, kas see oli viimane;

olek q 7 - kui see oli viimane, siis lõpetage, vastasel juhul minge uuele algoritmi täitmise tsüklile.

Selle probleemi lahendamisel peaksite pöörama tähelepanu tähestiku õigele kirjutamisele:

A = ( a 0, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, D, A, N, E, T).

osariik q 1 - otsige numbri õiget otsa;

olek q 2 - arvu vähima tähendusega numbri analüüs; kui see on võrdne "0" või "5", st. arv jagub 5-ga, siis üleminek olekusse q 3, muidu üleminek olekusse q 5 ;

olek q 3 - kirjutage lindile sõnast paremale täht "D";

olek q 4 - kirjutage sõnast paremale täht "A" ja peatage masin;

olek q 5 - tähe "N" kirjutamine sõnast paremale;

olek q 6 - tähe "E" kirjutamine sõnast paremale;

olek q 7 - kirjutage sõnast paremale täht "T" ja peatage masin.

Turingi masina kui algoritmi omadused

Turingi masina näitel on algoritmide omadused selgelt näha. Paluge õpilastel näidata, et Turingi masinal on kõik algoritmi omadused.

Diskreetsus. Turingi masin võib minna ( k + 1) samm alles pärast lõpetamist To- samm, sest täpselt To- samm määrab, mis saab ( k + 1) samm.

Selgus. Igal sammul kirjutatakse lahtrisse tähestiku sümbol, automaat teeb ühe liigutuse (L, P, N) ja Turingi masin läheb ühte kirjeldatud olekutest.

Determinism. Iga Turingi masina tabeli lahter sisaldab toimingu jaoks ainult ühte valikut. Igas etapis määratakse tulemus üheselt, seetõttu on ülesande lahendamise sammude jada üheselt määratud, s.t. Kui Turingi masinale antakse sama sisendsõna, on väljundsõna iga kord sama.

Tootlikkus. Sisu poolest on iga sammu tulemused ja kogu sammude jada üheselt määratletud, seetõttu läheb õigesti kirjutatud Turingi masin olekusse piiratud arvu sammudega q 0, st. piiratud arvu sammudega saadakse vastus probleemküsimusele.

Massi iseloom. Iga Turingi masin on määratletud kõigi tähestiku lubatud sõnadega, see on massilise iseloomu omadus. Iga Turingi masin on mõeldud ühe klassi ülesannete lahendamiseks, s.t. Iga ülesande jaoks kirjutatakse oma (uus) Turingi masin.

TOIMETAJALT

Kõik artiklis toodud ülesanded saab lahendada lihtsalt märkmikus, joonistades teaberiba ja tabeliprogrammi. Kuid saate selle protsessi lõbusamaks ja visuaalsemaks muuta: kasutage masinrakendust - Radik Zartdinovi loodud Postmasina ja Turingi masina "Algo2000" interpretaatorit. Programm on intuitiivse liidesega ja selle nõuded on kõige mõõdukamad: IBM PC AT 486 või uuem arvuti, operatsioonisüsteem Windows 95/98/NT.

Vaatame üldiselt, kuidas Algo2000 töötab.

Valige programmimenüüst üksus Tõlk ja näidata, millise masinaga me töötada tahame (meie puhul on see “Turingi masin”).

Meie ette ilmub Turingi masinaväli.

Nüüd tuleb määrata väline tähestik, st. järjekorras Väline tähestik märkige, millised märgid selles sisalduvad (kui string Väline tähestik pole nähtav, peate valima menüüelemendi Vaata | Väline tähestik). Iga tähemärki saab määrata ainult üks kord. Pärast välise tähestiku sisestamise lõpetamist moodustatakse tabeli esimene veerg: see täidetakse samas järjekorras välise tähestiku tähemärkidega. Välise tähestiku redigeerimisel muudetakse tabelit automaatselt: ridu lisatakse, kustutatakse või vahetatakse.

Ärgem unustagem, et välistähestiku sümbolid tuleb kuidagi lindi osadeks paigutada (võite kõik osad tühjaks jätta) ja asetada vanker ühe sektsiooni vastas, s.t. peate seadistama programmi ja mõne masina oleku.

Nüüd saate jätkata otse probleemi lahendamise algoritmi kirjutamisega. See on täpsustatud tabeli kujul: sisemise tähestiku märgid sisestatakse ülemise rea igasse veergu ja välise tähestiku märgid sisestatakse esimese veeru igale reale. Käsud paigutatakse lahtritesse teiste veergude ja ridade ristumiskohas. Kui mõne rea ja veeru ristumiskohas saame tühja lahtri, tähendab see, et selles sisemises olekus seda sümbolit ei leita.

Näiteks loome algoritmi kahe positiivse täisarvu erinevuse leidmiseks (kümnendarvude süsteemis), kui on teada, et esimene arv on suurem kui teine ​​ja nende vahel on miinusmärk.

Programmi väli näeb välja selline:

Iga lahtri käsuvorming on aKq. Siin:
a on praeguse lahtri uus sisu (uus välise tähestiku sümbol, mis sisestatakse praegusesse lahtrisse), K on Turingi masina lindimehhanismi käsk (vasak, parem, stop), q on uus sisemine olek Turingi masinast.

Nupp käivitab programmi. Kui täitmist pole peatatud, algab see alati sisemisest nullolekust Q0.

Programmi saab täita samm-sammult. Selleks klõpsa tööriistaribal nuppu (kui nuppe pole näha, tuleb valida menüükäsk Vaata | Tööriistariba) või valige peamenüüst Alusta | Samm sammu haaval. Kui teil on vaja programmi täitmine täielikult katkestada, saate seda teha tööriistariba nupu või peamenüü abil ( Alusta | Katkesta). Menüüelement Kiirus võimaldab reguleerida programmi täitmise kiirust.

Programm jätkab täitmist, kuni ilmub käsk "Stopp" või ilmneb mõni tõrge.

Kui teil on tõlkimisprogrammiga töötamise ajal küsimusi, vaadake abifaili Algo2000.hlp. Selle, nagu ka programmi Algo2000 enda leiab ajalehe Informaatika kodulehelt http://inf.1september.ru jaotises "Allalaadimine".

Turingi test, mille pakkus välja Alan Turing, töötati välja intelligentsuse rahuldava funktsionaalse määratlusena. Turing otsustas, et pole mõtet välja töötada ulatuslikku tehisintellekti loomise nõuete loetelu, mis võib olla ka vastuoluline, ning pakkus välja testi, mis põhineb asjaolul, et tehisintellektiga objekti käitumine oleks lõppkokkuvõttes eristamatu tehisintellekti loomise nõuetest. selliste vaieldamatult intelligentsete olendite nagu inimesed käitumist. Arvuti läbib selle testi, kui talle kirjalikke küsimusi esitav inimeksperimentaator ei suuda kindlaks teha, kas kirjalikud vastused pärinevad teiselt inimeselt või mõnest seadmest.

Selle testi läbimiseks arvutile programmi kirjutamise probleemi lahendamine nõuab palju tööd. Sel viisil programmeeritud arvutil peavad olema järgmised võimalused:

• Teenused loomuliku keele tekstitöötlus(Natural Language Processing – NLP), mis võimaldab teil edukalt arvutiga suhelda, näiteks inglise keeles.
• Teenused teadmiste esitus, mille abil saab arvuti õpitu või loetu mällu kirjutada.
• Teenused loogiliste järelduste automaatne genereerimine, mis annab võimaluse kasutada salvestatud teavet küsimustele vastuste leidmiseks ja uute järelduste tegemiseks.
• Teenused masinõpe, mis võimaldavad kohaneda uute oludega, samuti tuvastada ja ekstrapoleerida standardolukordade märke.

Turingi testis on eksperimenteerija ja arvuti vaheline otsene füüsiline suhtlus teadlikult välistatud, kuna tehisintellekti loomine ei eelda inimese füüsilist jäljendamist. Aga nn täitke Turingi test videosignaali kasutamine on ette nähtud selleks, et katsetaja saaks testida katseobjekti tajuvõimeid, samuti on tal võimalus esitada füüsilisi objekte “puudulikul kujul” (läbida need “varjutuse kaudu”). Täieliku Turingi testi läbimiseks peavad arvutil olema järgmised võimed:

• Masinnägemine objektide tajumiseks.
• Teenused robootika objektidega manipuleerimiseks ja ruumis liikumiseks.

Selles jaotises loetletud kuus uurimisvaldkonda moodustavad suurema osa tehisintellektist ja Turing väärib meie tänu testi eest, mis jääb asjakohaseks ka 50 aastat hiljem. Tehisintellekti teadlased aga Turingi testi läbimise probleemiga praktiliselt ei tegele, arvates, et palju olulisem on uurida intelligentsuse alusprintsiipe, kui dubleerida üht loomuliku intelligentsi kandjatest. Eelkõige lahendati "kunstliku lennu" probleem edukalt alles pärast seda, kui vennad Wrightid ja teised teadlased lõpetasid lindude jäljendamise ja hakkasid aerodünaamikat uurima. Lennunduse teaduslikes ja tehnilistes töödes ei määratleta selle teadmiste valdkonna eesmärki kui "masinate loomist, mis oma lennu ajal meenutavad nii tuvisid, et suudavad petta isegi tõelisi linde".

Tehisintellekt (AI, inglise: Artificial Intelligence, AI) – intelligentsete masinate, eriti intelligentsete arvutiprogrammide loomise teadus ja tehnoloogia. AI on seotud sarnase ülesandega kasutada arvuteid inimese intelligentsuse mõistmiseks, kuid see ei pruugi piirduda bioloogiliselt usutavate meetoditega.

Mis on tehisintellekt

Intelligentsus(lad. intellectus – aisting, taju, mõistmine, mõistmine, mõiste, mõistus) ehk mõistus – psüühika omadus, mis koosneb võimest kohaneda uute olukordadega, võimest õppida ja kogemusel põhinevat meeles pidada, mõista ja rakendada abstraktseid mõisteid ja kasutada oma teadmisi keskkonnajuhtimiseks. Intelligentsus on üldine tunnetus- ja raskuste lahendamise võime, mis ühendab kõik inimese kognitiivsed võimed: aisting, taju, mälu, kujutamine, mõtlemine, kujutlusvõime.

1980. aastate alguses. Arvutusteadlased Barr ja Fajgenbaum pakkusid välja tehisintellekti (AI) järgmise määratluse:

Hiljem hakati tehisintellekti alla klassifitseerima mitmeid algoritme ja tarkvarasüsteeme, mille eristavaks omaduseks on see, et nad suudavad mõnda probleemi lahendada samamoodi, nagu teeks nende lahendusele mõtlev inimene.

Tehisintellekti peamised omadused on keele mõistmine, õppimine ning mõtlemis- ja mis kõige tähtsam - tegutsemisvõime.

AI on seotud tehnoloogiate ja protsesside kompleks, mis areneb kvalitatiivselt ja kiiresti, näiteks:

• loomuliku keele tekstitöötlus
• ekspertsüsteemid
• virtuaalsed agendid (vestlusbotid ja virtuaalsed assistendid)
• soovitussüsteemid.

Tehisintellekti arendamise riiklik strateegia

• Peamine artikkel: Tehisintellekti arendamise riiklik strateegia

AI-uuringud

• Peamine artikkel: Tehisintellekti uurimine

AI standardimine

2019: ISO/IEC eksperdid toetasid ettepanekut töötada välja venekeelne standard

16. aprillil 2019 sai teatavaks, et ISO/IEC tehisintellekti valdkonna standardimise alakomitee toetas RVC baasil loodud tehnilise komitee “Küberfüüsikalised süsteemid” ettepanekut arendada välja tehisintellekt. standard. Mõisted ja terminoloogia" lisaks ingliskeelsele põhiversioonile vene keeles.

Terminoloogiline standard “Tehisintellekt. Mõisted ja terminoloogia" on tehisintellekti valdkonna rahvusvaheliste regulatiivsete ja tehniliste dokumentide perekonna jaoks ülioluline. Lisaks terminitele ja definitsioonidele sisaldab käesolev dokument kontseptuaalseid lähenemisviise ja põhimõtteid elementidega süsteemide koostamiseks, tehisintellekti ja muude otspunktide tehnoloogiate vahelise seose kirjeldust, samuti regulatiivse ja tehnilise regulatsiooni aluspõhimõtteid ja raamistikku käsitlevaid lähenemisviise. tehisintellektist.

Pärast vastava ISO/IEC alakomitee koosolekut Dublinis toetasid ISO/IEC eksperdid Venemaa delegatsiooni ettepanekut töötada tehisintellekti valdkonna terminoloogiline standard samaaegselt välja mitte ainult inglise, vaid ka vene keeles. Dokument loodetakse heaks kiita 2021. aasta alguses.

Tehisintellektil põhinevate toodete ja teenuste arendamine eeldab kõigi turuosaliste poolt kasutatavate mõistete ühemõttelist tõlgendamist. Terminoloogiastandard ühendab "keele", milles arendajad, kliendid ja professionaalne kogukond suhtlevad, klassifitseerib tehisintellektil põhinevate toodete sellised omadused nagu "turvalisus", "reprodutseeritavus", "usaldusväärsus" ja "konfidentsiaalsus". Tehisintellekti tehnoloogiate arendamisel saab riikliku tehnoloogiaalgatuse raames oluliseks teguriks ka ühtne terminoloogia - tehisintellekti algoritme kasutab NTI perimeetris üle 80% ettevõtetest. Lisaks tugevdab ISO/IEC otsus Venemaa ekspertide autoriteeti ja laiendab mõju rahvusvaheliste standardite edasiarendamisel.

ISO/IEC eksperdid toetasid kohtumisel ka rahvusvahelise dokumendi Infotehnoloogia – Tehisintellekt (AI) – Ülevaade AI-süsteemide arvutusviisidest – kavandi väljatöötamist, milles Venemaa tegutseb kaastoimetajana. Dokumendis antakse ülevaade tehisintellektisüsteemide hetkeseisust, kirjeldatakse süsteemide põhiomadusi, algoritme ja lähenemisi ning tuuakse näiteid tehisintellekti valdkonna spetsialiseeritud rakendustest. Käesoleva dokumendi kavandi väljatöötamist viib läbi alakomitee raames spetsiaalselt loodud töörühm 5 “AI-süsteemide arvutuslikud lähenemisviisid ja arvutuslikud karakteristikud” (SC 42 töörühm 5 “AI süsteemide arvutuslikud lähenemisviisid ja arvutuslikud omadused”).

Osana oma tööst rahvusvahelisel tasandil õnnestus Venemaa delegatsioonil teha mitmeid olulisi otsuseid, millel on pikaajaline mõju tehisintellekti tehnoloogiate arengule riigis. Standardi venekeelse versiooni väljatöötamine juba nii varajases faasis on rahvusvahelise väljaga sünkroniseerimise tagatis ning ISO/IEC alakomitee arendamine ja rahvusvaheliste dokumentide algatamine venekeelse kaastoimetamisega. alus Venemaa arendajate huvide edasiseks edendamiseks välismaal,” kommenteeris ta.

Tehisintellekti tehnoloogiate järele on digitaalmajanduse erinevates sektorites suur nõudlus. Peamiste tegurite hulgas, mis takistavad nende täiemahulist praktilist kasutamist, on reguleeriva raamistiku väheareng. Samas on just hästi arenenud regulatiivne ja tehniline raamistik see, mis tagab tehnoloogia rakendamise kindlaksmääratud kvaliteedi ja vastava majandusliku efekti.

Tehisintellekti valdkonnas töötab RVC-l põhinev TC Cyber-Physical Systems välja mitmeid riiklikke standardeid, mille kinnitamine on kavandatud 2019. aasta lõpuks – 2020. aasta algusesse. Lisaks käib töö koos turuosalistega riikliku standardimiskava (NSP) väljatöötamiseks 2020. aastaks ja pärast seda. TC "Küberfüüsikalised süsteemid" on avatud huvitatud organisatsioonide ettepanekutele dokumentide väljatöötamiseks.

2018: Kvantkommunikatsiooni, AI ja targa linna valdkonna standardite väljatöötamine

6. detsembril 2018 alustas RVC-l põhinev tehniline komitee “Küberfüüsikalised süsteemid” koos piirkondliku insenerikeskusega “SafeNet” standardite komplekti väljatöötamist riikliku tehnoloogiaalgatuse (NTI) ja digitaalmajanduse turgude jaoks. 2019. aasta märtsiks on kavas välja töötada kvantkommunikatsiooni valdkonna tehnilised standardimisdokumendid ja, teatas RVC. Loe rohkem.

Tehisintellekti mõju

Oht inimtsivilisatsiooni arengule

Mõju majandusele ja ettevõtlusele

• Tehisintellekti tehnoloogiate mõju majandusele ja ettevõtlusele

Mõju tööturule

Tehisintellekti eelarvamus

Kõige AI-ga seotud (masintõlge, kõnetuvastus, loomuliku keele töötlemine, arvutinägemine, automatiseeritud juhtimine ja palju muud) keskmes on sügav õppimine. See on masinõppe alamhulk, mida iseloomustab närvivõrgu mudelite kasutamine, mis võib öelda, et nad jäljendavad aju toimimist, seega oleks nende klassifitseerimine tehisintellektiks keeruline. Iga närvivõrgu mudel on koolitatud suurte andmehulkade põhjal, nii et see omandab teatud "oskused", kuid nende kasutamine jääb selle loojatele ebaselgeks, mis lõpuks muutub paljude süvaõpperakenduste jaoks üheks kõige olulisemaks probleemiks. Põhjus on selles, et selline mudel töötab piltidega formaalselt, ilma et oleks üldse aru saanud, mida ta teeb. Kas selline süsteem on AI ja kas masinõppele ehitatud süsteeme saab usaldada? Viimasele küsimusele antud vastuse tagajärjed ulatuvad teaduslabori piiridest kaugemale. Seetõttu on meedia tähelepanu nähtusele, mida nimetatakse AI eelarvamuseks, märgatavalt intensiivistunud. Seda saab tõlkida kui "AI bias" või "AI bias". Loe rohkem.

Tehisintellekti tehnoloogiaturg

AI turg Venemaal

Globaalne AI turg

AI rakendusvaldkonnad

Tehisintellekti kasutusvaldkonnad on küllaltki laiad ja hõlmavad nii tuttavaid tehnoloogiaid kui ka esile kerkivaid uusi valdkondi, mis on massrakendusest kaugel, ehk teisisõnu on tegemist kogu lahenduste valikuga tolmuimejatest kosmosejaamadeni. Saate jagada kogu nende mitmekesisuse vastavalt arengu põhipunktide kriteeriumile.

AI ei ole monoliitne teemavaldkond. Lisaks ilmuvad mõned tehisintellekti tehnoloogilised valdkonnad majanduse uute alamsektoritena ja eraldiseisvate üksustena, teenindades samal ajal enamikku majanduse valdkondi.

Tehisintellekti kasutamise areng toob kaasa tehnoloogiate kohandamise klassikalistes majandussektorites kogu väärtusahela ulatuses ja muudab neid, mis viib peaaegu kõigi funktsionaalsuste algoritmiseerimiseni logistikast ettevõtte juhtimiseni.

AI kasutamine kaitse- ja sõjategevuses

Kasutamine hariduses

AI kasutamine ettevõtluses

AI võitluses pettustega

11. juulil 2019 sai teatavaks, et juba kahe aasta pärast kasutatakse tehisintellekti ja masinõpet pettuste vastu võitlemiseks kolm korda sagedamini kui 2019. aasta juulis. Sellised andmed saadi SAS-i ja Certified Fraud Examiners Association (ACFE) ühise uuringu käigus. 2019. aasta juuli seisuga on sellised pettusevastased vahendid kasutusel juba 13% uuringus osalenud organisatsioonidest ning veel 25% ütles, et plaanib need kasutusele võtta järgmise aasta-kahe jooksul. Loe rohkem.

AI elektrienergiatööstuses

• Projekteerimise tasandil: energiaressursside tootmise ja nõudluse täiustatud prognoosimine, elektritootmisseadmete töökindluse hindamine, suurenenud tootmise automatiseerimine nõudluse suurenemise korral.
• Tootmise tasandil: seadmete ennetava hoolduse optimeerimine, tootmise efektiivsuse tõstmine, kadude vähendamine, energiaressursside varguste vältimine.
• Kampaania tasemel: hinnakujunduse optimeerimine olenevalt kellaajast ja dünaamiline arveldamine.
• Teenuse osutamise tasandil: kõige kasumlikuma tarnija automaatne valik, detailne tarbimisstatistika, automatiseeritud klienditeenindus, energiatarbimise optimeerimine lähtudes kliendi harjumustest ja käitumisest.

AI tootmises

• Disaini tasandil: uute toodete arendamise efektiivsuse tõstmine, tarnijate automatiseeritud hindamine ja varuosade nõuete analüüs.
• Tootmise tasandil: ülesannete täitmise protsessi täiustamine, koosteliinide automatiseerimine, vigade arvu vähendamine, tooraine tarneaegade vähendamine.
• Promotsiooni tasemel: tugi- ja hooldusteenuste mahu prognoosimine, hinnakujunduse juhtimine.
• Teenuse osutamise tasandil: sõidukipargi marsruutide planeerimise parandamine, nõudlus autopargi ressursside järele, teenindusinseneride koolituse kvaliteedi tõstmine.

AI pankades

• Mustrituvastus - kasutatud sh. tunnustada kliente kontorites ja edastada neile eripakkumisi.

AI transpordis

• Autotööstus on revolutsiooni äärel: 5 mehitamata sõidu ajastu väljakutset

AI logistikas

AI õlle valmistamisel

AI kohtusüsteemis

Arengud tehisintellekti vallas aitavad kohtusüsteemi radikaalselt muuta, muutes selle õiglasemaks ja korruptsiooniskeemidest vabamaks. Seda arvamust avaldas 2017. aasta suvel tehnikateaduste doktor, Artezio tehniline konsultant Vladimir Krylov.

Teadlane usub, et olemasolevaid tehisintellekti valdkonna lahendusi saab edukalt rakendada erinevates majanduse ja avaliku elu valdkondades. Ekspert toob välja, et AI kasutatakse edukalt meditsiinis, kuid tulevikus võib see kohtusüsteemi täielikult muuta.

„Vaadates iga päev uudiseid tehisintellekti valdkonna arengute kohta, hämmastab teid selle valdkonna teadlaste ja arendajate ammendamatu fantaasia ja viljakus. Teadusuuringute aruanded on pidevalt segatud väljaannetega uute turule paiskuvate toodete kohta ja aruannetega hämmastavatest tulemustest, mis on saavutatud tehisintellekti kasutamisega erinevates valdkondades. Kui rääkida oodatavatest sündmustest, millega kaasneb märgatav meediakära, kus AI-st saab taas uudiste kangelane, siis tehnoloogilisi prognoose ma ilmselt tegema ei hakka. Kujutan ette, et järgmiseks sündmuseks on kuskil ülipädeva kohtu tekkimine tehisintellekti näol, õiglane ja äraostmatu. See juhtub ilmselt aastatel 2020–2025. Ja selles kohtus toimuvad protsessid toovad kaasa ootamatuid peegeldusi ja paljude inimeste soovi kanda tehisintellektile üle suurem osa inimühiskonna juhtimise protsessidest.

Teadlane tunnistab tehisintellekti kasutamist kohtusüsteemis "loogiliseks sammuks" seadusandliku võrdsuse ja õigluse arendamiseks. Masinluure ei allu korruptsioonile ja emotsioonidele, suudab rangelt kinni pidada seadusandlikust raamistikust ja teha otsuseid, võttes arvesse paljusid tegureid, sealhulgas andmeid, mis iseloomustavad vaidluse osapooli. Analoogiliselt meditsiinivaldkonnaga saavad robotkohtunikud töötada valitsuse teenuste hoidlate suurte andmetega. Võib arvata, et

Muusika

Maalimine

2015. aastal katsetas Google'i meeskond närvivõrke, et näha, kas need suudavad ise pilte luua. Seejärel treeniti tehisintellekti suure hulga erinevate piltide abil. Kui aga masinal “paluti” midagi omaette kujutada, selgus, et see tõlgendas meid ümbritsevat maailma mõnevõrra kummaliselt. Näiteks hantlite joonistamise ülesandeks said arendajad pildi, millel metall oli inimkätega ühendatud. Tõenäoliselt juhtus see seetõttu, et treeningu etapis sisaldasid analüüsitud hantlitega pildid käsi ja närvivõrk tõlgendas seda valesti.

26. veebruaril 2016 kogusid Google'i esindajad San Franciscos toimunud erioksjonil tehisintellekti loodud psühhedeelsete maalide arvelt umbes 98 tuhat dollarit, mis annetati heategevuseks. Üks edukamaid pilte autost on toodud allpool.

Google'i tehisintellekti maalitud maal.

Tõenäoliselt pole tänapäeval inimest, kes poleks vähemalt korra kuulnud sellisest kontseptsioonist nagu Alan Turingi test. Enamik inimesi pole ilmselt kaugeltki aru saanud, mis selline testimissüsteem on. Seetõttu peatume sellel veidi üksikasjalikumalt.

Mis on Turingi test: põhikontseptsioon

Eelmise sajandi 40ndate lõpus tegelesid paljud teaduslikud mõtted esimeste arvutiarenduse probleemidega. Just siis esitas üks küberneetikaalase uurimistööga tegeleva vabaühenduse Ratio Club liige täiesti loogilise küsimuse: kas on võimalik luua masinat, mis mõtleks nagu inimene või vähemalt. jäljendab tema käitumist?

Kas ma pean ütlema, kes Turingi testi leiutas? Ilmselt mitte. Kogu tänapäevani aktuaalse kontseptsiooni esialgne alus oli järgmine põhimõte: kas inimene suudab pärast mõnda aega mõne nähtamatu vestluskaaslasega täiesti erinevatel suvalistel teemadel suheldes kindlaks teha, kes on tema ees - a päris inimene või masin? Teisisõnu, küsimus pole ainult selles, kas masin suudab jäljendada reaalse inimese käitumist, vaid ka selles, kas ta suudab ise mõelda. see küsimus on endiselt vastuoluline.

Loomise ajalugu

Üldiselt, kui käsitleme Turingi testi kui omamoodi empiirilist süsteemi arvuti “inimlike” võimete määramiseks, siis tasub öelda, et selle loomise kaudseks aluseks olid filosoof Alfred Ayeri kurioossed avaldused, mille ta sõnastas. tagasi aastal 1936.

Ayer ise võrdles nii-öelda erinevate inimeste elukogemusi ja avaldas selle põhjal arvamust, et hingetu masin ei suudaks läbida ühtegi testi, kuna ta ei oska mõelda. Parimal juhul on see puhas imitatsioon.

Põhimõtteliselt on see nii. Mõtlemismasina loomiseks ei piisa ainult imiteerimisest. Paljud teadlased toovad eeskujuks vennad Wrightid, kes ehitasid esimese lennuki, loobudes linde matkimise kalduvusest, mis, muide, oli omane sellisele geeniusele nagu Leonardo da Vinci.

Kas ta ise (1912-1954) neist postulaatidest teadis, Istria vaikib, kuid 1950. aastal koostas ta terve küsimustesüsteemi, mis võis määrata masina “humaniseerituse” astme. Ja peab ütlema, et see arendus on ikkagi üks fundamentaalseid, kuigi ainult näiteks arvutirobotite vms testimisel.Tegelikkuses kujunes põhimõte selliseks, et Turingi testist suutsid läbida vaid üksikud programmid . Ja siis öeldakse suure venitusega “läbitud”, kuna testitulemuse näitaja pole kunagi olnud 100 protsenti, parimal juhul veidi üle 50.

Oma uurimistöö alguses kasutas teadlane oma leiutist. Seda kutsuti Turingi katsemasinaks. Kuna kõik vestlused tuli sisestada eranditult trükitud kujul, seadis teadlane vastuste kirjutamiseks mitu põhijuhist, näiteks trükilindi liigutamine vasakule või paremale, konkreetse märgi trükkimine jne.

Programmid ELIZA ja PARRY

Aja jooksul muutusid programmid keerukamaks ja kaks neist näitasid olukorras, kus rakendati Turingi testi, sel ajal vapustavaid tulemusi. Need olid ELIZA ja PARRY.

Mis puutub 1960. aastal loodud "Elizasse": küsimuse põhjal pidi masin määrama võtmesõna ja looma selle põhjal vastuse vastuse. Just see võimaldas tõelisi inimesi petta. Kui sellist sõna polnud, andis masin üldistatud vastuse või kordas mõnda eelmistest. Eliza testi läbimine on aga endiselt kahtluse all, kuna tegelikud programmiga suhtlenud inimesed olid algselt psühholoogiliselt ette valmistatud nii, et nad arvasid juba ette, et räägivad inimese, mitte masinaga.

PARRY programm sarnaneb mõneti Elizaga, kuid loodi paranoilise inimese suhtlemise simuleerimiseks. Kõige huvitavam on see, et selle testimiseks kasutati tõelisi kliiniku patsiente. Pärast vestluste stenogrammide salvestamist teletaibi abil hindasid neid professionaalsed psühhiaatrid. Vaid 48 protsendil juhtudest suudeti õigesti hinnata, kus on inimene ja kus masin.

Lisaks töötasid peaaegu kõik tolleaegsed programmid, võttes arvesse teatud ajavahemikku, kuna tol ajal mõtles inimene palju kiiremini kui masin. Nüüd on asi vastupidi.

Superarvutid Deep Blue ja Watson

IBM-i korporatsiooni areng tundus üsna huvitav, nad mitte ainult ei mõtle, vaid neil oli ka uskumatu arvutusvõimsus.

Paljud ilmselt mäletavad, kuidas 1997. aastal võitis superarvuti Deep Blue 6 malepartii tollase praeguse maailmameistri Garri Kasparovi vastu. Tegelikult on Turingi test sellele masinale väga tinglikult rakendatav. Asi on selles, et see sisaldas algselt palju mängumalle, milles oli sündmuste arengut uskumatult palju tõlgendatud. Masin suutis hinnata umbes 200 miljonit tükki sekundis laual!

360 protsessorist ja 90 serverist koosnev Watsoni arvuti võitis Ameerika telemängusaate, edestades kõigis näitajates ülejäänud kahte osalejat, mille eest sai tegelikult miljon dollarit boonust. Jällegi on küsimus vaieldav, sest masin oli laetud uskumatul hulgal entsüklopeedilisi andmeid ja masin lihtsalt analüüsis küsimust märksõna, sünonüümide või üldiste vastete osas ning andis seejärel õige vastuse.

Eugene Goostmani emulaator

Üks huvitavamaid arenguid selles vallas oli Odessa elaniku Jevgeni Gustmani ja praegu USA-s elava vene inseneri Vladimir Veselovi programm, mis jäljendas 13-aastase poisi isiksust.

7. juunil 2014 demonstreeris Eugene'i programm oma täit võimekust. Huvitaval kombel osales testimisel 5 robotit ja 30 päris inimest. Vaid 33% juhtudest sajast suutis žürii kindlaks teha, et tegemist oli arvutiga. Asi on selles, et ülesande muutis keeruliseks asjaolu, et lapsel on madalam intelligentsus kui täiskasvanul ja vähem teadmisi.

Turingi testi küsimused olid kõige üldisemad, kuid Eugene'i jaoks olid ka mõned spetsiifilised küsimused Odessa sündmuste kohta, mis ei saanud jääda märkamatuks ühelgi elanikul. Aga vastused panid ikka mõtlema, et žürii oli laps. Näiteks elukoha küsimusele vastas saade kohe. Kui küsiti, kas vestluskaaslane on sellisel ja sellisel kuupäeval linnas, teatas saade, et ei taha sellest rääkida. Kui vestluskaaslane püüdis nõuda vestlust, mis oli kooskõlas sellel päeval täpselt juhtunuga, ütles Eugene endast lahti, öeldes: nad ütlevad, et peaksite ise teadma, miks temalt küsida? Üldiselt osutus lapsemulaator äärmiselt edukaks.

See on siiski emulaator, mitte mõtlev olend. Nii et masinate ülestõusu ei toimu väga kaua.

aga teisest küljest

Lõpetuseks jääb üle lisada, et seni puuduvad eeldused mõtlemismasinate loomiseks lähitulevikus. Kui aga varasemad tuvastusprobleemid olid seotud just masinatega, siis nüüd peab peaaegu igaüks meist tõestama, et sa pole masin. Mõnele toimingule juurdepääsu saamiseks vaadake lihtsalt captcha sisestamist Internetis. Siiani arvatakse, et peale inimese pole veel loodud ühtegi elektroonilist seadet, mis suudaks ära tunda moonutatud teksti või märgikomplekti. Aga kes teab, kõik on võimalik...

TURING

TURING(Turing) Alan (1912-54), inglise matemaatik ja loogik, kes sõnastas teooriaid, millest hiljem sai arvutitehnoloogia aluseks. 1937. aastal tuli ta välja Turingi masin - hüpoteetiline masin, mis suudab teisendada sisendkäskude komplekti. See oli kaasaegsete arvutite eelkäija. Turing kasutas ka arvuti ideed, et anda alternatiivne ja lihtsam tõestus Gödeli mittetäielikkuse teoreemile. Turing mängis suurt rolli Enigma lahendamisel, mis on Saksamaal Teise maailmasõja ajal kasutatud keeruline krüpteerimismeetod. 1948. aastal osales ta ühe maailma esimese arvuti loomises. 1950. aastal tuli ta välja Turingi test - see pidi olema arvuti "mõtlemisvõime" test. Sisuliselt väitis see, et inimene ei suuda eristada dialoogi masinaga dialoogist teise inimesega. See töö sillutas teed tehisintellekti loomisele. Turing tegeles ka teoreetilise bioloogiaga. Pooleli "Morfogeneesi keemiline alus"(1952) pakkus ta välja mudeli, mis kirjeldab organismide erinevate struktuurimustrite päritolu bioloogias. Sellest ajast alates on selliseid mudeleid sageli kasutatud paljude looduses täheldatud süsteemide kirjeldamiseks ja selgitamiseks. Turing sooritas enesetapu pärast seda, kui teda süüdistati ametlikult homoseksuaalsuses.

Teaduslik ja tehniline entsüklopeediline sõnastik.

Vaadake, mis on "TURING" teistes sõnaraamatutes:

Turing, Alan Mathison Alan Turing Alan Mathison Turingi monument Sackville'i pargis Sünnikuupäev ... Wikipedia

- (Turing) Alan Mathieson (1912 54), inglise matemaatik. Aastatel 1936-1937 võttis ta kasutusele algoritmi abstraktse ekvivalendi ehk arvutatava funktsiooni matemaatilise kontseptsiooni, mida siis nimetati Turingi masinaks... Kaasaegne entsüklopeedia

- (Turing), Alan Matheson (23. juuni 1912 – 7. juuni 1954) – inglise keel. loogik ja matemaatik. Aastatel 1936–1937 pakkus ta välja arvutamise idealiseeritud masinamudeli. protsess - arvutusskeem, mis on lähedane arvutusi teostava isiku tegevusele ja esitatakse... ... Filosoofiline entsüklopeedia

Turing A.- Turing A. Inglise matemaatik. Infoturbe teemad ET Turing… Tehniline tõlkija juhend

Alan Turing Alan Turingi monument Sackville'i pargis Sünniaeg: 23. juuni 1912 Sünnikoht: London, Inglismaa Surmaaeg: 7. juuni 1954 ... Wikipedia

Turing- Inglise matemaatik Alan M. Turing, üks eelkõige arvutitehnoloogia loogiliste aluste loojaid, andis ühe algoritmi formaalse definitsiooni; tõestas, et on olemas arvutiklass, mis suudab simuleerida... ... Lemi maailm – sõnastik ja teejuht

- (Turing) Alan Mathieson (23.6.1912, London, 7.6.1954, Wilmslow, Manchesteri lähedal), inglise matemaatik. Kuningliku Seltsi liige (1951). Pärast Cambridge'i ülikooli lõpetamist (1935) töötas ta Princetonis doktoritöö kallal... ... Suur Nõukogude entsüklopeedia

Turing A.M.- TURING (Turing) Alan Mathieson (191254), inglise keel. matemaatik. Põhiline tr. matemaatikas loogika, arvutab. matemaatika. Aastal 193637 tutvustas ta matemaatikat. algoritmi abstraktse ekvivalendi või arvutatava funktsiooni mõiste, mida siis nimetatakse. auto T... Biograafiline sõnaraamat

- (täielik Alan Mathison Turing) (23. juuni 1912, London 7. juuni 1954, Wilmslow, Suurbritannia), Briti matemaatik, matemaatilise loogika ja arvutusmatemaatika alaste tööde autor. Aastatel 1936-1937 võttis ta kasutusele matemaatilise kontseptsiooni... entsüklopeediline sõnaraamat

Raamatud

• Kas masin suudab mõelda? Automaatide üldine ja loogiline teooria. Issue 14, Turing A., See raamat, mis sisaldab esimeste mõtlevate arvutite loomise alguses olnud Alan Turingi ja John von Neumanni teoseid, kuulub filosoofilis-küberneetilise... Kategooria: Andmebaasid Seeria: Kunstlikud teadused Kirjastaja: URSS, Tootja: URSS,
• Kas masin suudab mõelda? Automaatide üldine ja loogiline teooria. Issue nr 14, Turing A., See raamat, mis sisaldab esimeste arvutite “mõtlemismasinate” loomise alguses olnud Alan Turingi ja John von Neumanni töid, kuulub filosoofilis-küberneetika klassikasse. suund... Kategooria: