Могут ли машины мыслить. Реферат. Реферат по философии. Биро И.О. ИЦТМС 4-101. Реферат по статье Алан Тьюринг Могут ли машины мыслить
 Скачать 21.28 Kb.
|
|
Реферат по статье Алан Тьюринг «Могут ли машины мыслить?» Выполнил: студент 4 курса 101 группы ИЦТМС Биро И.О. В данном реферате речь пойдет о рассуждениях Алана Тьюринга в статье под названием «Могут ли машины мыслить?» [1]. Несмотря на то, что произведение было написано в 1960 г., оно имеет достаточно высокую актуальность именно сейчас. С приходом в нашу жизнь нейросетевых технологий, чат-ботов, голосовых помощников и прочих подобных технологий, становится трудно определить наличие реального человека. Согласно некоторым экспериментам простых людей, не связанных с наукой, нынешние технологии довольно хорошо симулируют поведение современного человека, в том числе шутки, метафоры и подобные черты речи, свойственные людям. Так как Алан Тьюринг является известным ученым и экспертом в теории информатики, то изложение текста сводится к решению мысленной задачи, которую он ставит в первой части статьи. Но для начала нужно уточнить термин «мыслить». Автор предлагает провести эксперимент под названием «Игра в имитацию» следующим образом: «В этой игре участвуют три человека: мужчина (A), женщина (В) и кто-нибудь задающий вопросы (С), которым может быть лицо любого пола. Задающий вопросы отделен от двух других участников игры стенами комнаты, в которой он находится. Цель игры для задающего вопросы состоит в том, чтобы определить, кто из двух других участников игры является мужчиной (A), а кто — женщиной (В). Он знает их под обозначениями X и Y и в конце игры говорит либо: «X есть А, и Y есть В», либо: «X есть В, и Y есть А» [1, I. Игра в имитацию.]. Такая постановка задачи подразумевает разгадывание человеком С пола других участников. Далее Алан Тьюринг предлагает поменять одного из участников на машину. Основной вопрос состоит в том, что возможно ли создать такой алгоритм и машину, чтобы на достаточно высоком уровне она смогла играть в «Имитацию» и обыгрывать игрока С, это и будет предполагать, что машина может мыслить на уровне человека. Для более четкого понимания задачи автор считает необходимым уточнить и термин «машина». В случае этой задачи будут рассмотрены машины обладающие свойством дискретности. Машина должна достаточно хорошо уметь выполнять роль человека-вычислителя, уметь обрабатывать операции с числами, такие как сложение, умножение, вычитание и т.п. Также машина должна обладать ячейками памяти, которые будут служить аналогом памяти человека или листка бумаги, на котором будут записаны вычисления. Стоит отметить, что у машины с двумя битами может существовать всего 4 состояния:
Из этого следует предположение, что если присваивать каждой возможной ситуации свой номер, кодировать ее конкретной комбинацией множества бит, то можно воспроизвести любую ситуацию из возможных. Однако это предположение быстро разбивается о камень конечности памяти современных вычислительных машин. Теоретически не представляет труда представить машину с бесконечным размером памяти, такая машина попросту могла бы запомнить все состояния вселенной за все отрезки времени и на основе этих данных играть в любой ситуации лучше, чем человек, но к практике это применения пока не имеет. Теперь стоит упомянуть вещи, которые позволяют менять состояния машины в зависимости от ситуаций. В современных машинах присутствуют элементы логики управления, которые позволяют оперировать состояниями памяти и принимать определенные решения о выставлении бит в соответствии с математическими логическими операциями. Эти условия переключения состояний представляют из себя таблицу команд. Например: «Если A, то выставить в ячейку 1000 значение B». Таким образом автор дает понять, что имеется ввиду под термином «машина» в данной статье. Резюмируя: «машина» - механическое или цифровое устройство, имеющее АЛУ(Арифметико-логические устройства), ячейки памяти и систему команд, которая позволяет выполнять определенного вида задачи, в том числе «играть в имитацию». Наличие широкой системы команд и операций такой машины позволяет выполнять множество разнообразных действий с использованием разных последовательностей команд(алгоритмов). Это свойство машины можно назвать универсальностью, так как она подходит для совершенно разнообразных действий. В современном мире очень хорошо прослеживается подобного рода свойства вычислительных машин, так как практически у любого человека в доме есть стационарный ПК или ноутбук, позволяющий выполнять совершенно разнообразные задачи от просмотра видео, до программирования высокопроизводительных вычислительных систем для расчета ядерных реакторов. Следовательно, автор утверждает, что ввиду свойства универсальности изначальный вопрос в текущей постановке задачи эквивалентен следующему суждению: «Если взять только одну конкретную цифровую вычислительную машину Ц, то, спрашивается: справедливо ли утверждение о том, что, изменяя емкость памяти этой машины, увеличивая скорость ее действия и снабжая ее подходящей программой, можно заставить Ц удовлетворительно исполнять роль А в «игре в имитацию» (причем роль В будет исполнять человек)?» [1, V.Универсальность цифровых вычислительных машин.]. Рассматривая обе постановки вопроса, автор предполагает, что через примерно 50 лет с момента написания статьи вычислительные мощности и емкости памяти машин увеличатся настолько, что можно будет говорить об умении машин мыслить без зазрения совести и страха непонимания. Однако он считает вопрос «могут ли машины мыслить» слишком неосмысленным для рассмотрения. Термин «мышление» слишком широк для рассмотрения подобных вопросов, и я полностью согласен с автором текста. В некотором роде автор оказался прав. Действительно, в 2010-2020 годах технологии, связанные с вычислительными машинами резко набрали обороты и на текущий момент мы со всей гордостью можем заявлять, что тест, предложенный Аланом Тьюрингом, с большой вероятностью будет пройден одним из передовых алгоритмов из сферы NLP. Однако вопрос «могут ли машины мыслить» по-прежнему актуален и не нашел своего ответа. Мнения слишком разные и термин «мышление» с годами меняет свой облик обновляя актуальность проблемы. Далее перейдем к рассмотрению альтернативных автору точек зрения. Теологическое возражение. Возражение основано на том, что мышление является свойством бессмертной души, которое принадлежит исключительно людям. Автор относится скептически к данной точке зрения, приводя в аргумент то, что в давние времена теологическая теория была оправдана в силу не достаточных знаний об окружающей природе. Так, например, «Во времена Галилея полагали, что такие церковные тексты, как: «Стояло солнце среди неба и не спешило к западу почти целый день», (Книга Иисуса Навина, глава X, стих XIII) и «Ты поставил землю на твердых основах: не поколеблется она в веки и веки» (псалмы Давида, псалом 103, стих 5) — в достаточной мере опровергали теорию Коперника.» [1, VI. Противоположные точки зрения по основному вопросу.]. «Страусова» точка зрения. Данное мнение отражает точку зрения людей, которые просто верят в то, что машина не способна мыслить, основываясь на негативных последствиях такого события. Алан Тьюринг считает, что данная точка зрения не имеет причин для опровержения в силу ее несущественности. Математическое возражение. Автор ссылается на некоторые результаты работ из раздела «Математическая логика» для того, чтобы показать некоторые ограничения, связанные с дискретностью вычислительных машин. Главный аргумент такого возражение - это существование вопросов, на которые машина, обученная «играть в имитацию» не сможет дать ответ или ответит неправильно. Алан Тьюринг считает, что такого рода возражение может относиться и к людям, так как мы тоже не идеальны и можем давать не правильные ответы на вопросы. К тому же разные «машины» могут давать разные ответы на вопросы и победив одну из машин локально, мы не имеем права говорить о превосходстве над машинами в целом. «Значит, короче говоря, для любой отдельной машины могут найтись люди, которые умнее ее, однако в этом случае снова могут найтись другие, еще более умные машины, и т. д.» [1, VI. Противоположные точки зрения по основному вопросу.]. Возражение с точки зрения сознания. Основное возражение состоит в том, что машина не может мыслить, пока не обладает чувством сознания, не будет принимать решения основываясь на эмоциях, чувствах, а не случайных импульсах. Тьюринг считает, что такая точка зрения ломается, если подумать о том, что мы не можем достоверно сказать, что другой человек способен мыслить, пока мы сами не станем им. Если машина будет выдавать правдоподобные и логичные ответы при «игре в имитацию», то вряд ли мы сможем понять мыслит ли она в этот момент, пока не сами не станем этой машиной. Машина не может все выполнить. Алан Тьюринг описывает это возражение так: «Обычно эти возражения выражают в такой форме: «Я согласен с тем, что вы можете заставить машины делать все, о чем Вы упоминали, но Вам никогда не удастся заставить их делать X». При этом перечисляют довольно длинный список значений этого X.» [1, VI. Противоположные точки зрения по основному вопросу.]. Возражение леди Лавлейс. Это возражение основано на том, что ««Аналитическая машина не претендует на то, чтобы создавать что-то действительно новое. Машина может выполнить все то, что мы умеем ей предписать» [2]. Тьюринг соглашается с данным высказыванием, но одновременно дает понять, что если бы машины обладали нужным объемом памяти и вычислительными мощностями, то возможно, процесс обучения был бы возможен. К тому же создание принципиально новых вещей ставится под вопрос тем, что все идеи, которые мы видим в реальном мире были комбинациями и улучшениями уже существующих вещей. Возражение, основанное на непрерывности действия нервной системы. Оно основано на том, что нельзя представлять непрерывную нервную систему в виде дискретной машины. Алан Тьюринг, в свою очередь, опровергает данное сомнение тем, что при «игре в имитацию» различие между ответом выданным непрерывной системой и дискретной будут настолько схожи, что отличить их будет крайне сложно. Точка зрения неформальности поведения человека. В статье приведен пример с человеком и одновременно горящими сигналами светофора. В такой ситуации человек, скорее всего, остановится. Однако все подобные жизненные ситуации нельзя описать конкретными правилами, потому что возникает огромное множество вариаций подобных ситуаций. Алан Тьюринг утверждает, что в данном случае люди не могут быть убеждены в том, что человек не поддается некоторым законам поведения, ведь исследовать этот вопрос за столь короткий период существования науки не представляется возможности, следовательно, никто не может утверждать, что подобных правил поведения для выживания человека не существует. Возражение с точки зрения сверхчуственного восприятия. В данном возражении затронуты такие «свойства» человека как: телепатия, психокинез, ясновидение и способность прорицанию. Алан Тьюринг приводит аргумент против подобной точки зрения. Теоретически, если посадить человека обладающего телепатией и машину в «игру в имитацию», то можно будет получить некоторую информацию о наличии человека с одной из сторон исходя из количества отгаданных карт. Однако ведущий может психокинетически влиять на генератор случайных чисел в машине, вследствие чего результаты сравняются. В последней части статьи Алан Тьюринг высказывает свою позицию по теме статьи. В этом разделе речь идет о возможности обучения машины. Идея такая: многие пытались создать алгоритм, подражающий мозгу взрослого человека, но почему бы не попытаться создать машину похожую на мозг ребенка и вследствие обучить его нужным вещам и принципам, получив мозг взрослого человека. Основная проблема тех времен заключалась в том, что для этого необходим достаточно большой объем памяти, и в момент написания статьи было не понятно возможно ли это в принципе или нет. Стоит заметить, что Алан Тьюринг оказался частично прав по поводу возможности обучения алгоритмов через определенный промежуток времени от момента написания данной статьи. На данный момент мы имеем возможность обучить компьютеры и вычислители выполнять совершенно разные задачи: от распознавания лиц до написания статей и текстов по конкретной теме. Однако до сих пор мы не имеем возможности имитировать поведение человека в достаточной мере, хотя с «игрой в имитацию» мы бы вполне могли справиться и с помощью машины. Ссылки на источники и литературу: [1] – А.Тьюринг, «Может ли машина мыслить?», Государственное Издательство Физико-Математической Литературы, Москва, 1960. [2] – D.R.Hartree , Calculating Instruments and Machines, New York, 1949. |