Тьюринга edu index php t. Машина Тьюринга та рекурсивні функції: Навчальний посібник для вузів

ФЕДЕРАЛЬНА АГЕНЦІЯ З ОСВІТИ ДЕРЖАВНА ОСВІТАЛЬНА УСТАНОВА ВИЩОЇ ПРОФЕСІЙНОЇ ОСВІТИ «ВОРОНІЗЬКИЙ ДЕРЖАВНИЙ УНІВЕРСИТЕТ» Т. Кацаран, Л.М. Будова МАШИНА ТЬЮРИНГУ ТА РЕКУРСИВНІ ФУНКЦІЇ Навчальний посібникдля вузів Видавничо-поліграфічний центр Воронезького державного університету 2008 р. Затверджено науково-методичною радою факультету ПММ 25 травня 2008 р., протокол № 9 Рецензент д. т. н., проф. кафедри математичних методів дослідження операцій Т.М. Леденєва Навчальний посібник підготовлено на кафедрі нелінійних коливань факультету ПММ Воронезького державного університету. Рекомендується для студентів 1 курсу факультету ПММ ВДУ, Старооскольської та Ліскінської філій ВДУ. Для спеціальності 010500 – Прикладна математика та інформатика ВСТУП Слово «алгоритм» походить від algorithmi – латинського написання імені узбецького математика та астронома, що жив у VIII–IX століттях (783–850 рр.), Мухаммеда бен Муси аль-Х. Під цим ім'ям у Середньовічній Європі знали найбільшого математика з Хорезма (місто в сучасному Узбекистані). У своїй книзі «Про індійський рахунок» він сформулював правила запису натуральних чисел за допомогою арабських цифр та правила дій над ними. Потім поняття алгоритму стало використовуватися в більш широкому значенніі не лише в математиці. Як математиків, так практиків поняття алгоритму має значення. Таким чином, можна сказати, що алгоритм – це точне розпорядження про виконання у певному порядку певної системи операцій для вирішення всіх завдань одного й того самого типу, що визначає послідовність дій, що забезпечує отримання необхідного результату з вихідних даних. Зауважимо, що це визначення поняття «алгоритм», лише його опис, його інтуїтивний сенс. Алгоритм може бути призначений для виконання як людиною, так і автоматичним пристроєм. Дане уявлення про алгоритм не є суворим з математичної точки зору, тому що в ньому використовуються такі поняття як «точний припис» та «вихідні дані», які, власне кажучи, суворо не визначені. Особливістю будь-якого алгоритму є його здатність вирішувати певний клас завдань. Наприклад, це може бути алгоритм вирішення систем лінійних рівнянь , знаходження найкоротшого шляху у графі тощо. буд. Створення алгоритму, навіть найпростішого, – процес творчий. Він доступний виключно живим істотам, а довгий час вважалося лише людині. Інша справа - реалізація вже мають-3 гостя алгоритму. Її можна доручити суб'єкту чи об'єкту, який зобов'язаний вникати у сутність справи, а можливо, і здатний його зрозуміти. Такий суб'єкт чи об'єкт прийнято називати формальним виконавцем. Прикладом формального виконавця може бути пральна машина-автомат, яка неухильно виконує запропоновані їй дії, навіть якщо ви забули покласти в неї порошок. Людина теж може виступати в ролі формального виконавця, але в першу чергу формальними виконавцями є різні автоматичні пристрої та комп'ютер у тому числі. Кожен алгоритм створюється для цілком конкретного виконавця. Ті дії, які може вчиняти виконавець, називаються його допустимими діями. Сукупність допустимих дій утворює систему команд виконавця. Алгоритм повинен містити лише ті дії, які є допустимими для даного виконавця. Тому зазвичай формулюють кілька загальних властивостей алгоритмів, що дозволяють відрізняти алгоритми з інших інструкцій. Алгоритм повинен мати такі властивості. Дискретність (перервність, роздільність) – алгоритм має представляти процес розв'язання задачі як послідовне виконання простих (чи раніше певних) кроків. Кожна дія, передбачена алгоритмом, виконується лише після того, як закінчилося виконання попереднього. Визначеність – кожне правило алгоритму має бути чітким, однозначним і залишати місця для свавілля. Завдяки цьому властивість виконання алгоритму носить механічний характер і не потребує жодних додаткових вказівок або відомостей про завдання, що розв'язується. Результативність (кінцевість) – алгоритм повинен призводити до розв'язання задачі за кінцеве число кроків. 4 Масовість – алгоритм розв'язання задачі розробляється у загальному вигляді, тобто, він має бути застосований для деякого класу задач, що відрізняються лише вихідними даними. При цьому вихідні дані можуть вибиратися з певної області, яка називається областю застосування алгоритму. Теорія алгоритмів – це розділ математики, що вивчає загальні властивості алгоритмів. Розрізняють якісну та метричну теорію алгоритмів. Основною проблемою якісної теорії алгоритмів є проблема побудови алгоритму, що має задані властивості. Таку проблему називають алгоритмічною. Метрична теорія алгоритмів досліджує алгоритм із погляду їх складності. Цей розділ теорії алгоритмів відомий також як алгоритмічна теорія складності. При пошуку рішень деяких завдань довго не вдавалося знайти відповідний алгоритм. Прикладами таких завдань є: а) вказати спосіб, згідно з яким для будь-якої предикатної формули за кінцеве число дій можна з'ясувати, чи тотожна істинна вона чи ні; б) чи можна в цілих числах діофантове рівняння (алгебраїчне рівняння з цілими коефіцієнтами). Оскільки для вирішення цих задач знайти алгоритмів не вдалося, виникло припущення, що такі алгоритми взагалі не існують, що й доведено: перше завдання вирішено А. Черчем, а друге – Ю.В. Матіясевичем та Г.В. Чудновським. Довести це за допомогою інтуїтивного поняття алгоритму в принципі неможливо. Тому було зроблено спроби дати точне математичне визначення поняття алгоритму. У 1930-х років ХХ століття С.К. Кліні, А.А. Марков, Еге. Пост, А. Тюрінг, А. Черч та інші припустили різні математичні визначення 5 поняття алгоритму. Згодом було доведено, що ці різні формальні математичні визначення в певному сенсі еквіваленти: обчислюють одну й ту саму безліч функцій. Це свідчить, що, очевидно, основні риси інтуїтивного поняття алгоритму правильно відбито у цих визначеннях. Далі розглянемо математичне уточнення алгоритму, запропоноване А. Т'юрінгом, яке називають машиною Тьюринга. 6 1. МАШИНА ТЬЮРІНГА § 1. Математична модель машини Тьюринга Ідея створення машини Тьюринга, запропонована англійським математиком А. Тьюрингом у 30-х роках XX століття, пов'язана з його спробою дати точне математичне визначення поняття алгоритму. Машина Тьюринга (МТ) – це математична модель ідеалізованої цифрової обчислювальної машини. Машина Тьюринга є таким самим математичним об'єктом, як функція, похідна, інтеграл, група тощо. буд. Як і інші математичні поняття, поняття машини Тьюринга відбиває об'єктивну реальність, моделює деякі реальні процеси. Для опису алгоритму МТ зручно представляти деякий пристрій, що складається з чотирьох частин: стрічки, головки зчитування, пристрої керування та внутрішньої пам'яті. 1. Стрічка передбачається потенційно нескінченною, розбитою на комірки (рівні клітини). При необхідності до першої або останньої клітини, в якій знаходяться символи, прилаштовується порожня клітина. Машина працює в часі, який вважається дискретним, і його моменти занумеровані 1, 2, 3, … . У кожний момент стрічка містить кінцеву кількість клітин. У клітини в дискретний час може бути записаний лише один символ (літера) із зовнішнього алфавіту A = (L, a1 , a 2 ,..., a n -1 ), n ³ 2 . Пустий осередок позначається символом L, а сам символ L називається порожнім, при цьому інші символи називаються непустими. У цьому алфавіті A у вигляді слова (кінцевого впорядкованого набору символів) кодується та інформація, яка подається до МТ. Машина «переробляє» інформацію, подану у вигляді слова, у нове слово. 2. Зчитуюча головка (деякий зчитуючий елемент) переміщується вздовж стрічки так, що в кожний момент часу вона оглядає 7 рівно одну комірку стрічки. Головка може зчитувати вміст комірки та записувати в неї новий символ із алфавіту А. В одному такті роботи вона може зрушуватися лише на одну комірку вправо (П), вліво (Л) або залишатися на місці (Н). Позначимо множину переміщень (зсуву) головки D = (П, Л, Н). Якщо в Наразічасу t головка знаходиться в крайній клітині і зсувається у відсутню клітину, то прилаштовується нова порожня клітина, над якою опиниться головка в момент t + 1 . 3. Внутрішня пам'ять машини є деякою кінцевою множиною внутрішніх станів Q = ( q0 , q1 , q 2 , ..., q m ), m ³ 1 . Будемо вважати, що потужність | Q | ³ 2. Два стани машини мають особливе значення: q1 – початковий внутрішній стан (Початкових внутрішніх станів може бути кілька), q0 - заключний стан або стоп-стан (заключний стан завжди один). У кожний момент часу МТ характеризується положенням голівки та внутрішнім станом. Наприклад, під коміркою, над якою знаходиться головка, вказується внутрішній стан машини. ¯ a2 a1 L a2 a3 q1 4. Пристрій керування в кожний момент t залежно від символу, що зчитується в цей момент, на стрічці і внутрішнього стану машини виконує наступні дії: 1) змінює зчитуваний в момент t символ ai на новий символ a j (зокрема залишає його без змін, тобто ai = aj); 2) пересуває голівку в одному з наступних напрямків: Н, Л, П; 3) змінює наявний у момент t внутрішній стан машини 8 qi на новий q j , в якому буде машина в момент часу t +1 (можливо, що qi = q j). Такі дії пристрою управління називають командою, яку можна записати у вигляді: qi ai ® a j D q j , (1) де qi – внутрішній стан машини на даний момент; a i – символ, що зчитується в цей момент; a j – символ, який змінюється символ a i (може бути ai = a j); символ D є або Н, або Л, або П і вказує напрямок руху головки; q j – внутрішній стан машини наступного моменту (може бути qi = q j). Вирази qi ai та a j D q j називаються лівою та правою частинами цієї команди відповідно. Число команд, у яких ліві частини попарно різні, є кінцевим числом, оскільки множини Q \ (q 0 ) і A кінцеві. Не існує команд з однаковими лівими частинами, тобто якщо програма машини T містить вирази qi ai ® a j D q j і qt at ® ak D qk , то qi ¹ qt або ai ¹ at і D О (П, Л, Н). Сукупність усіх команд називається програмою машини Тьюринга. Максимальне число команд у програмі дорівнює (n + 1) Ч m, де n + 1 = A і m + 1 = Q. Вважається, що заключний стан команди q0 може стояти тільки у правій частині команди, початковий стан q1 може стояти як у лівій, так і у правій частині команди. Виконання однієї команди називається кроком. Обчислення (або робота) машини Тьюринга є послідовністю кроків одного за одним без перепусток, починаючи з першого. Отже, МТ задана, якщо відомі чотири кінцеві множини: зовнішній алфавіт A , внутрішній алфавіт Q , множина D переміщень головки і програма машини, що являє собою кінцеву множину команд. 9 § 2. Робота машини Тьюринга Робота машини повністю визначається завданням у перший (початковий) момент: 1) слова на стрічці, т.е. е. послідовності символів, записаних у клітинах стрічки (слово виходить читанням цих символів по клітинах стрічки зліва направо); 2) положення головки; 3) внутрішнього стану машини. Сукупність цих трьох умов (зараз) називається конфігурацією (зараз). Зазвичай у початковий момент внутрішнім станом машини є q1 , а головка знаходиться над першою зліва, або над першою справа клітиною стрічки. Задане словона стрічці з початковим станом q1 та положення головки над першим словом називається початковою конфігурацією. Інакше говорять, що машина Тьюринга не застосовна до початку початкової конфігурації. Іншими словами, у початковий момент конфігурація представима в наступному вигляді: на стрічці, що складається з деякого числа клітин, у кожній клітині записаний один із символів зовнішнього алфавіту A , головка знаходиться над першою ліворуч або першою справа клітиною стрічки і внутрішньою стоянням машини є q1. Слово на стрічці і положення головки, що вийшло в результаті реалізації цієї команди, називається заключною конфігурацією. Наприклад, якщо в початковий момент на стрічці записано слово a1La 2 a1a1 , то початкова конфігурація матиме вигляд: a1 a2 L a1 a1 q1 (під кліткою, над якою знаходиться головка, вказується внутрішній стан машини). 10

Напевно, сьогодні не така людина, яка хоча б раз не чула про таке поняття, як тест Алана Тьюринга. Ймовірно, більшість, загалом, далеко від розуміння, що така система тестування. Тому зупинимося на ній дещо докладніше.

Що таке тест Т'юрінга: основна концепція

Ще наприкінці 40-х років минулого століття дуже багато вчених уми займалися проблемами перших комп'ютерних розробок. Саме тоді один із членів якоїсь недержавної групи Ratio Club, яка займалася дослідженнями в галузі кібернетики, поставив цілком логічне запитання: чи можна створити машину, яка б думала, як людина, або, принаймні, імітувала її поведінку?

Чи потрібно говорити, хто вигадав тест Тьюринга? Очевидно, ні. За початкову основу всієї концепції, яка і зараз актуальна, було взято наступний принцип: чи зможе людина протягом деякого часу спілкування з якимось невидимим співрозмовником на різні довільні теми визначити, хто перед ним - реальна людина чи машина? Іншими словами, питання полягає не тільки в тому, щоб зімітувати машиною поведінку реальної людини, а й з'ясувати, чи вона може думати самостійно. досі це питання залишається спірним.

Історія створення

Взагалі, якщо розглядати тест Тьюринга як таку собі емпіричну систему визначення «людських» можливостей комп'ютера, варто сказати, що непрямою основою його створення послужили цікаві висловлювання філософа Альфреда Айера, які він сформулював ще 1936 року.

Сам Айєр порівнював, так би мовити, життєвий досвід різних людей, і на основі цього висловив думку, що бездушна машина не зможе пройти жодного тесту, оскільки мислити не вміє. У найкращому разі це буде чистої водиімітація.

У принципі так воно і є. Для створення машини, що мислить, однієї імітації мало. Дуже багато вчених як приклад наводять братів Райт, які побудували перший літак, відмовившись від тенденції імітувати птахів, яка, до речі, була властива ще такому генію, як Леонардо да Вінчі.

Істрія замовчує, чи знав сам (1912-1954) про ці постулати, проте 1950 року він становив цілу систему питань, яка б визначити ступінь «олюдненості» машини. І треба сказати, ця розробка і зараз є однією з основних, щоправда, вже при тестуванні, наприклад, комп'ютерних ботів і т. д. Насправді ж принцип виявився таким, що пройти тест Тьюринга вдалося лише кільком програмам. І те, «пройти» – сказано з великою натяжкою, оскільки результат тестування ніколи не мав показника 100 відсотків, у кращому разі – трохи більше ніж 50.

На самому початку своїх досліджень вчений використав власний винахід. Воно отримало назву «тест-машина Тьюринга». Оскільки всі розмови передбачалося запровадити виключно у друкованому вигляді, вчений поставив кілька основних директив щодо написання відповідей, таких як переміщення друкованої стрічки вліво чи вправо, друк певного символу тощо.

Програми ELIZA та PARRY

Згодом програми стали ускладнюватись, а дві з них у ситуаціях, коли застосовувався тест Тьюринга, показали приголомшливі на той час результати. Такими стали ELIZA та PARRY.

Що стосується «Елізи», створеної в 1960 році: виходячи з питання, машина мала визначити ключове слово і на його основі скласти зворотну відповідь. Саме це дозволяло дурити реальних людей. Якщо такого слова не виявлялося, машина повертала узагальнену відповідь або повторювала одну з попередніх. Проте проходження тесту «Елізою» досі залишається під сумнівом, оскільки реальних людей, які спілкувалися із програмою, спочатку готували психологічно таким чином, щоб вони наперед думали, що розмовляють із людиною, а не з машиною.

Програма PARRY дещо схожа на «Елізу», але була створена для імітації спілкування параноїка. Що найцікавіше, для її тестування було використано справжніх пацієнтів клінік. Після запису стенограм розмов у режимі телетайпу їх оцінювали професійні психіатри. Лише у 48 відсотках випадків вони змогли правильно оцінити, де людина, а де машина.

Крім того, практично всі тодішні програми працювали з урахуванням певного проміжку часу, оскільки людина в ті часи міркувала набагато швидше за машину. Зараз – навпаки.

Суперкомп'ютери Deep Blue та Watson

Досить цікавими виглядали розробки корпорації IBM, які не те щоб мислили, але мали неймовірну обчислювальну потужність.

Напевно, багато хто пам'ятає, як у 1997 році суперкомп'ютер Deep Blue виграв 6 партій у шахи у тодішнього чинного чемпіона світу Гарі Каспарова. Власне, тест Тьюринга застосовний до цієї машини досить умовно. Вся справа в тому, що в ній було закладено безліч шаблонів партій з неймовірною кількістю інтерпретації розвитку подій. Машина могла оцінювати близько 200 мільйонів позицій фігур на дошці за секунду!

Комп'ютер Watson, що складався з 360 процесорів та 90 серверів, виграв американську телевікторину, обійшовши за всіма параметрами двох інших учасників, за що власне й отримав 1 мільйон доларів премії. Знову ж таки, питання спірне, оскільки в машину були закладені неймовірні обсяги енциклопедичних даних, а машина просто аналізувала питання щодо наявності ключового слова, синонімів або узагальнених збігів, після чого давала правильну відповідь.

Емулятор Eugene Goostman

Одним із самих цікавих подійу цій галузі стала програма одесита Євгена Густмана та російського інженера Володимира Веселова, який нині проживає в США, яка імітувала особу 13-річного хлопчика.

7 червня 2014 року програма Eugene показала свої можливості у повному обсязі. Цікаво, що у тестуванні взяли участь 5 ботів та 30 реальних людей. Лише у 33% випадків зі ста журі змогло визначити, що це комп'ютер. Справа тут у тому, що завдання ускладнювалося тим, що у дитини інтелект нижчий, ніж у дорослої людини, та й менших знань.

Питання тесту Т'юрінга були найзагальнішими, щоправда, для Юджина (Euegene) були й деякі конкретизовані питання про події в Одесі, які не могли залишитися непоміченими жодним мешканцем. Але відповіді все одно примушували думати, що перед журі дитина. Так, наприклад, на питання про місце проживання програма відповіла одразу. Кода було поставлене питання, чи перебував співрозмовник такого числа в місті, програма заявила, що не хоче про це говорити. Коли співрозмовник спробував наполягати на розмові в руслі того, що саме сталося цього дня, Юджин відхрестився тим, що заявив, мовляв, ви й самі повинні знати, чого ж його питати? Загалом, емулятор дитини виявився надзвичайно вдалим.

Проте це все-таки емулятор, а не мисляча істота. Тож повстання машин не відбудеться ще дуже довго.

Зворотній бік медалі

Насамкінець залишається додати, що поки що передумов для створення мислячих машин у найближчому майбутньому немає. Тим не менш, якщо раніше питання розпізнавання ставилися саме до машин, тепер те, що ти не машина, доводиться доводити практично кожному з нас. Подивіться хоча б на введення капчі в Інтернеті для отримання доступу до якоїсь дії. Поки що вважається, що ще не створено жодного електронний пристрій, здатне розпізнати понівечений текст або набір символів, крім людини. Але хто знає, все можливо.

ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ

Тест Тьюринга відомий кожній людині, яка цікавиться штучним інтелектом. Його сформулював 1938 р. Алан Т'юрінг у статті “Чи може машина мислити?”. Тест полягає у наступному. Експериментатор спілкується із співрозмовником, не бачачи його (наприклад, по комп'ютерній мережі), набираючи фрази на клавіатурі та отримуючи текстову відповідь на моніторі. Потім він намагається визначити, з ким розмовляв. Якщо експериментатор приймає комп'ютерну програму за людину, отже, вона пройшла тест Тьюринга і може вважатися інтелектуальною.

Золоту медаль отримає все ж таки людина

Найбільш відомою програмою, яка ще в 60-х роках показала реальну можливість проходження цього тесту, стала легендарна ELIZA. Вона була створена в 1966 р. вченими Виноградом, Вейценбаумом та Колбі. ELIZA знаходила у фразі ключові слова (наприклад, “мати”) і видавала шаблонне прохання, механічно на ці слова реагуючи (“Розкажіть більше про вашу матір”). Надалі Тодді Виноград на основі ELIZA створив досконаліший варіант “Психотерапевт”. Поява ELIZA увійшла в історію штучного інтелекту поряд з такими подіями, як випуск першого промислового робота у 1962 р. або початок фінансування Пентагоном розробок у галузі розпізнавання образів та мовлення у 1975-1976 рр.

У 1991 р. вперше відбувся приватний, але дуже солідний турнір з проходження тесту Тьюринга, на який були запрошені автори відповідних комп'ютерних програм (називаються ботами). Цей турнір започаткував Х'ю Лебнер (www.loebner.net/Prizef/loebner-prize.html). За перемогу в ньому належали приз у розмірі 100 тис. дол. та золота медаль.

Поки що головний приз не дістався нікому. Однак у 1994 р. Лебнер вніс серйозні зміни до правил, зажадавши, щоб програма спілкувалася із суддею у текстовому форматі, а й шляхом генерації зображення віртуальної людини. Вона також має вміти синтезувати та розпізнавати мовну інформацію. Ці умови багато хто вважав дуже важкими, і досі претендентів на головний приз за новими правилами не з'явилося. А за перемогу у старому, “текстовому” режимі тепер обіцяно 25 тис. дол. та срібну медаль. Слід зазначити, що ймовірність суб'єктивної помилки судді під час спілкування з програмою за старими правилами досить висока. Крім того, боти вдосконалюються досить швидко, і ми напевно дочекаємося в найближчі роки переможця в тесті Тьюринга.

Суддівство на конкурсі дуже суворе. Експерти заздалегідь готуються до турніру і підбирають дуже хитромудрі питання, щоб зрозуміти, з ким же вони спілкуються. Їхня розмова з програмами нагадує допит слідчого. Судді люблять, наприклад, повторювати деякі питання через певний час, тому що слабкі роботи не вміють стежити за історією діалогу і їх можна зловити на одноманітних відповідях.

Але й розробники не втрачають часу задарма, налаштовуючи своїх віртуальних підопічних таким чином, щоб на провокаційні питання на кшталт “ви машина чи людина?” програма дуже переконливо відповідала: "Звичайно, людина!".

8 листопада 1991 р. у Бостонському комп'ютерному музеї вісім програм розпочали бій із живими експертами. Результат був приголомшливим. П'ять із десяти суддів вирішили, що під псевдонімом Whimsical Conversation ховається людина. Насправді це була програма Therapist, яка працювала під керуванням IBM PC 386 і створена в 1986 р. на основі легендарної ELIZA Джозефом Вейнтраубом, психологом. Втім, такий результат багато в чому пов'язаний зі скептицизмом та упередженням експертів, які вважали, що програми спілкуються на набагато примітивнішому рівні, ніж це було насправді. Надалі судді освоїлися з комп'ютерною манерою спілкування, і такого успішного результату ботам з того часу досягти не вдалося.

Спочатку Therapist складалася з семи модулів, написаних на Сі, Turbo-Prolog та QuickBasic. Пізніше вона була доповнена системою синтезу мови та базою знань. Програма використовує словник із 70 000 слів та запам'ятовує все, що їй розповідають, використовуючи цю інформацію у наступних діалогах та підлаштовуючись під інтереси конкретного співрозмовника. Therapist вигравала приз Лебнера ще у 1992, 1993 та 1995 роках. Потім вона була посилена спеціалізованими модулями, здатними підтримувати розмови на теми "чоловік проти жінки" та "ліберали проти консерваторів".

Ось приклад із одного її переможного діалогу:

Суддя: Do you think that American soldiers should go to Bosnia?

Therapist: I think that what clinton has done in sending 20,000 peacekeepers to bosnia will ensure a lasting peace.

Суддя: Do you think most Americans feel the way you do?

Therapist: What did you mean when you said do you думати, що американські зірки повинні go to bosnia? Did anyone ever tell you that you think too much? Oh, I think most americans feel the way i do?

У 1994 р. перемогу у турнірі здобув Томас Вайлен, доктор експериментальної психології, який спеціалізується на вивченні природних мов. Його програма TIPS була навчена зберігати та аналізувати фрази (в базі їх було кілька тисяч) та виконувати пошук за лексичними шаблонами.

У 1996 р. бронзову медаль отримав Джейсон Хатченс та його бот SEPO, який спілкувався приблизно так:

Суддя: I think. I do research. I write. I love. I Live.

SEPO: I wonder whether you think sometimes! I am feeling як judge here!

У 1997 р. чемпіоном став Девід Леві з ботом Converse. 1998-го та 1999-го перемоги добивався Роббі Гарнет, який вважає, що проходження тесту Тьюринга не вимагає реального інтелекту. Цікаво, що майже всі автори, згадуючи наукові підходи до навчання (нейронні мережі, генетичні алгоритми), обходилися у своїх рішеннях досить простими евристичними методами.

Гарнет виставив на змагання програму Computational Behaviorist, засновану на принципі "стимул - реакція", схожому на те, що закладено в TIPS і ELIZA. Тільки його робот шукав не одне, а до трьох ключових сліву фразі. У той самий час, розуміючи, що з програми вимагається щось більше, ніж одноманітний у відповідь питання, він вбудував у ній ряд додаткових евристичних алгоритмів, створювали повнішу ілюзію спілкування з людиною.

У ході розробки Behaviorist виникли технічні труднощі, пов'язані зі складністю реалізації пошуку знань у великих на той час базах, що призводило до помітних тимчасових затримок у спілкуванні, які відразу видавали комп'ютерного співрозмовника. Тому Гарнет об'єднав два загальнодоступних ботів - Albert, написаний на С++, і одну з Паскаль-версій ELIZA і реалізував їх у середовищі розробки Visual DataFlex, що дозволяла користуватися стандартними алгоритмами запитів до БД.

2000-го та 2001 р. малий приз діставався програмі ALICE Річарда Уоллеса. Сьогодні на базі ALICE організовано фонд ALICE AI Foundation (http://alice.sunlitsurf.com/), який займається стандартизацією діяльності зі створення ботів. Зокрема, ALICE доповнена засобами підтримки БД у форматі AIML (Artificial Intelligence Markup Language) – підмножині XML, націленому на формалізацію подання ключових фраз та відповідей. Тепер будь-який бажаючий, незнайомий із програмуванням, може взяти базовий варіант ALICE та наповнити його власною базою знань будь-якою мовою, використовуючи звичайний редактор.

На жаль, влітку цього року, як повідомило видання Wired, у Воллеса почалися проблеми з психікою (він погрожував одному зі своїх колег-професорів фізичною розправою, стверджуючи, що в ряді американських університетів процвітає корупція і щодо Уоллеса викладацьким складом задуманий масштабний змова). Поки що вчений перебуває під слідством.

Одним із найімовірніших претендентів на перемогу цього року (турнір пройде у жовтні) вважається Сміт Джошуа, автор програми Anna (AIML-розширення ALICE, вільно доступне на сайті http://annabot.sourceforge.net/). Пан Джошуа зазначає, що на відміну від своїх колег він із самого початку створював бот, який видає себе в процесі спілкування за людину. Anna дійсно вважає себе живою істотою, має набір індивідуальних якостей і досить жваво веде розмову.

Чи подібні російські розробки - боти, здатні спілкуватися російською? Редакція PC Week/RE готова провести російський конкурсна проходження тесту Тьюринга. Напишіть автору на адресу: [email protected]

ТЬЮРІНГ

ТЬЮРІНГ(Turing) Алан (1912-54), англійський математик і логік, який сформулював теорії, що згодом стали основою комп'ютерної техніки. У 1937 р. вигадав машину Тьюринга -гіпотетичну машину, здатну перетворювати набір команд, що вводяться. Вона була провісницею сучасних комп'ютерів. Тьюрінг також використав ідею комп'ютера, щоб дати альтернативний і простіший доказ теореми ГЕДЕЛЯ про неповноту. Тьюрінг зіграв основну роль розгадці «Енігми» (Enigma) - комплексного методу шифрування, який використовувала Німеччина під час Другої світової війни. У 1948 р. брав участь у створенні одного з перших у світі комп'ютерів. У 1950 р. вигадав тест Тьюринга -передбачалося, що це тест здатність комп'ютера «мислити». По суті, в ньому стверджувалося, що людина не зможе відрізнити діалог з машиною від діалогу з іншою людиною. Ця робота проклала шлях до створення ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ. Т'юрінг також займався теоретичною біологією. В роботі "Хімічна основа морфогенезу"(1952) він запропонував модель, що описує походження різних схем будови організмів у біології. З того часу такі моделі часто застосовуються для опису та пояснення багатьох систем, що спостерігаються в природі. Т'юрінг наклав на себе руки, будучи офіційно звинувачений у гомосексуалізмі.

Науково-технічний енциклопедичний словник.

Дивитись що таке "ТЮРІНГ" в інших словниках:

Т'юрінг, Алан Матісон Алан Т'юрінг Alan Mathison Turing Пам'ятник у Секвіль Парку Дата народження … Вікіпедія

- (Turing) Алан Матісон (1912-54), англійський математик. У 1936-1937 ввів математичне поняття абстрактного еквівалента алгоритму, або обчислюваної функції, що отримала потім назву машина Тьюринга. Сучасна енциклопедія

- (Turing), Алан Матісон (23 червня 1912 - 7 червня 1954) - англ. логік та математик. У 1936–37 запропонував ідеалізовану машинну модель обчислити. процесу - обчислювальну схему, близьку до дій людини, що робить обчислення, і висунув ... Філософська енциклопедія

Т'юрінг А.– Т'юрінг А. Англійський математик. Тема захисту інформації EN Turing … Довідник технічного перекладача

Алан Т'юрінг Alan Turing Пам'ятник у Секвіль Парку Дата народження: 23 червня 1912 Місце народження: Лондон, Англія Дата смерті: 7 червня 1954 … Вікіпедія

Т'юрінг- англійський математик Алан М. Т'юрінг, один із творців логічних основ обчислювальної техніки, зокрема, дав одне з формальних визначень алгоритму; довів, що існує клас обчислювальних машин, які можуть імітувати… Мир Лема - словник та путівник

- (Turing) Алан Матісон (23.6.1912, Лондон, 7.6.1954, Вілмслоу, поблизу Манчестера), англійський математик. Член Королівського товариства (1951). Після закінчення Кембриджського університету (1935) працював над докторською дисертацією в Прінстонському. Велика Радянська Енциклопедія

Т'юрінг А. М.- ТЬЮРИНГ (Turing) Алан Матісон (1912 54), англ. математик. основ. тр. з матем. логікою, обчислить. математики. У 1936?37 ввів матем. поняття абстрактного еквівалента алгоритму, або обчислюваної функції, яке отримало потім назв. машина Т … Біографічний словник

- (Повн. Алан Матісон Тьюрінг, Alan Mathison Turing) (23 червня 1912, Лондон 7 червня 1954, Вілмслоу, Великобританія), британський математик, автор праць з математичної логіки, обчислювальної математики. У 1936-1937 роках ввів математичне поняття. Енциклопедичний словник

Книги

• Чи може машина думати? Загальна та логічна теорія автоматів. Випуск 14, Тьюрінг А., Справжня книга, що містить роботи Алана Тьюринга і Джона фон Неймана, що стояли біля витоків створення перших мислячих машин ЕОМ, відноситься до класики філософсько-кібернетичного ... Категорія: Бази даних Серія: Науки про штучне Видавець: URSS, Виробник: URSS,
• Чи може машина думати? Загальна та логічна теорія автоматів. Випуск № 14 , Тьюрінг А. , Справжня книга, що містить роботи Алана Тьюринга і Джона фон Неймана, що стояли біля витоків створення перших «мислячих машин» ЕОМ, відноситься до класики філософсько-кібернетичного напряму.

Штучний інтелект (ІІ, англ. Artificial intelligence, AI) – наука та технологія створення інтелектуальних машин, особливо інтелектуальних комп'ютерних програм. ІІ пов'язані з подібним завданням використання комп'ютерів розуміння людського інтелекту, але з обов'язково обмежується біологічно правдоподібними методами.

Що таке штучний інтелект

Інтелект(від лат. intellectus - відчуття, сприйняття, розуміння, розуміння, поняття, розум), або розум - якість психіки, що складається з здатності пристосовуватися до нових ситуацій, здатності до навчання та запам'ятовування на основі досвіду, розуміння та застосування абстрактних концепцій та використання своїх знань для управління довкіллям. Інтелект - це загальна здатність до пізнання та вирішення труднощів, яка поєднує всі пізнавальні здібності людини: відчуття, сприйняття, пам'ять, уявлення, мислення, уяву.

На початку 1980-х років. вчені в галузі теорії обчислень Барр та Файгенбаум запропонували наступне визначення штучного інтелекту (ІІ):

Пізніше до ІІ стали відносити ряд алгоритмів і програмних систем, відмінною властивістю яких є те, що вони можуть вирішувати деякі завдання так, як це робила б людина, що розмірковує над їх рішенням.

Основні властивості ІІ - це розуміння мови, навчання та здатність мислити і, що важливо, діяти.

ІІ – комплекс споріднених технологій і процесів, що розвиваються якісно та стрімко, наприклад:

• обробка тексту природною мовою
• експертні системи
• віртуальні агенти (чат-боти та віртуальні помічники)
• системи рекомендацій.

Національна стратегія розвитку штучного інтелекту

• Основна стаття:Національна стратегія розвитку штучного інтелекту

Дослідження у сфері ІІ

• Основна стаття:Дослідження у сфері штучного інтелекту

Стандартизація в галузі ІІ

2019: Експерти ISO/IEC підтримали пропозицію щодо розробки стандарту російською мовою

16 квітня 2019 року стало відомо, що підкомітет ISO/IEC зі стандартизації в галузі штучного інтелекту підтримав пропозицію Технічного комітету «Кібер-фізичні системи», створеного на базі РВК, щодо розробки стандарту «Artificial intelligence. Concepts and terminology» російською мовою на додаток до базової англійської версії.

Термінологічний стандарт Artificial intelligence. Concepts and terminology» є основним для всього сімейства міжнародних нормативно-технічних документів у галузі штучного інтелекту. Крім термінів та визначень, даний документмістить концептуальні підходи та принципи побудови систем з елементами, опис взаємозв'язку AI з іншими наскрізними технологіями, а також базові принципи та рамкові підходи до нормативно-технічного регулювання штучного інтелекту.

За підсумками засідання профільного підкомітету ISO/IEC у Дубліні експерти ISO/IEC підтримали пропозицію делегації з Росії щодо синхронної розробки термінологічного стандарту у сфері AI не лише англійською, а й російською мовою. Очікується, що документ буде затверджено на початку 2021 року.

У ході засідання експерти ISO/IEC також підтримали розробку проекту міжнародного документа Information Technology - Artificial Intelligence (AI) - Overview of Computational Approaches for AI Systems, у якому Росія виступає як співредактор. Документ надає огляд сучасного станусистем штучного інтелекту, описуючи основні характеристики систем, алгоритми та підходи, а також приклади спеціалізованих додатків у галузі AI. Розробкою цього проекту документа займеться спеціально створена у рамках підкомітету робоча група 5 "Обчислювальні підходи та обчислювальні характеристики систем Штучного інтелекту" (SC 42 Working Group 5 "Computational approaches and computational characteristics of AI systems").

Технології штучного інтелекту широко потрібні в різних галузях цифрової економіки . Серед основних факторів, що стримують їхнє повномасштабне практичне використання, - нерозвиненість нормативної бази. При цьому саме опрацьована нормативно-технічна база забезпечує задану якість застосування технології та відповідний економічний ефект.

У напрямку штучного інтелекту ТК «Кібер-фізичні системи» на базі РВК веде розробку низки національних стандартів, затвердження яких заплановано на кінець 2019 – початок 2020 року. Крім того, спільно з ринковими гравцями йде робота щодо формування Плану національної стандартизації (ПНР) на 2020 рік і далі. ТК «Кібер-фізичні системи» відкрито для пропозицій щодо розробки документів із боку зацікавлених організацій.

2018: Розробка стандартів у галузі квантових комунікацій, ІІ та розумного міста

Технічний комітет «Кібер-фізичні системи» на базі РВК спільно з Регіональним інжиніринговим центром «СейфНет» 6 грудня 2018 року розпочали розробку комплексу стандартів для ринків Національної технологічної ініціативи (НТІ) та цифрової економіки. До березня 2019 року планується розробити документи технічної стандартизації в галузі квантових комунікацій, та повідомили в РВК. Детальніше .

Вплив штучного інтелекту

Ризик у розвиток людської цивілізації

Вплив на економіку та бізнес

• Вплив технологій штучного інтелекту на економіку та бізнес

Вплив ринку праці

Упередженість штучного інтелекту

В основі всього того, що є практикою ІІ (машинний переклад, розпізнавання мови, обробка текстів природними мовами, комп'ютерний зір, автоматизація водіння автомобілів та багато іншого) лежить глибинне навчання. Це підмножина машинного навчання, яке відрізняється використанням моделей нейронних мереж, про які можна сказати, що вони імітують роботу мозку, тому їх з натяжкою можна віднести до ІІ. Будь-яка модель нейронної мережі навчається на великих наборах даних, таким чином, вона набуває деяких «навичок», але те, як вона ними користується - для творців залишається не ясним, що в кінцевому рахунку стає однією з найважливіших проблем для багатьох програм глибинного навчання. Причина в тому, що така модель працює з образами формально, без розуміння того, що вона робить. Чи є така система ІІ і чи можна довіряти системам, побудованим з урахуванням машинного навчання? Значення відповіді останнє питання виходить межі наукових лабораторій. Тому помітно загострилася увага засобів масової інформації до явища, яке отримало назву AI bias. Його можна перекласти як «необ'єктивність ІІ» або «упередженість ІІ». Детальніше .

Ринок технологій штучного інтелекту

Ринок ІІ в Росії

Світовий ринок ІІ

Сфери застосування ІІ

Сфери застосування ІІ досить широкі і охоплюють як звичні слуху технології, так і нові напрямки, далекі від масового застосуванняІнакше кажучи, це весь спектр рішень, від пилососів до космічних станцій. Можна розділити їх різноманітність за критерієм ключових точок розвитку.

ІІ - це монолітна предметна область. Більше того, деякі технологічні напрямки ІІ фігурують як нові підгалузі економіки та відокремлені сутності, одночасно обслуговуючи більшість сфер економіки.

Розвиток застосування використання ІІ веде до адаптації технологій у класичних галузях економіки по всьому ланцюжку створення цінності та перетворює їх, призводячи до алгоритмізації практично всього функціоналу, від логістики до управління компанією.

Використання ІІ з метою оборони та у військовій справі

Використання в освіті

Використання ІІ у бізнесі

ІІ у боротьбі з шахрайством

11 липня 2019 стало відомо про те, що всього через два роки штучний інтелект і машинне навчання будуть використовуватися для протидії шахрайству втричі частіше, ніж на липень 2019 року. Такі дані були отримані під час спільного дослідження компанії SAS та Асоціації сертифікованих фахівців із розслідування розкрадань та шахрайства (Association of Certified Fraud Examiners, ACFE). На липень 2019 року такі антифрод-інструменти вже використовують у 13% організацій, які взяли участь в опитуванні, і ще 25% заявили, що планують їх впровадити протягом найближчого року-двох. Детальніше .

ІІ в електроенергетики

• На рівні проектування: покращене прогнозування генерації та попиту на енергоресурси, оцінка надійності енергогенеруючого обладнання, автоматизація підвищення генерації при стрибку попиту.
• На рівні виробництва: оптимізація профілактичного обслуговування обладнання, підвищення ефективності генерації, зниження втрат, запобігання крадіжкам енергоресурсів.
• На рівні просування: оптимізація ціноутворення залежно від часу дня та динамічна тарифікація.
• На рівні надання обслуговування: автоматичний вибір найвигіднішого постачальника, докладна статистика споживання, автоматизоване обслуговування клієнтів, оптимізація енергоспоживання з урахуванням навичок та поведінки клієнта.

ІІ у виробничій сфері

• На рівні проектування: підвищення ефективності розробки нових продуктів, автоматизована оцінка постачальників та аналіз вимог до запчастин та деталей.
• На рівні виробництва: вдосконалення процесу виконання завдань, автоматизація складальних ліній, зниження кількості помилок, зменшення термінів доставки сировини.
• На рівні просування: прогнозування обсягів надання послуг підтримки та обслуговування, керування ціноутворенням.
• На рівні надання обслуговування: покращення планування маршрутів парку транспортних засобів, попиту на ресурси автопарку, підвищення якості підготовки сервісних інженерів.

ІІ в банках

• Розпізнавання образів – використовується у т.ч. для впізнавання клієнтів у відділеннях та передачі їм спеціалізованих пропозицій.

ІІ на транспорті

• Автоіндустрія на порозі революції: 5 викликів епохи безпілотного водіння

ІІ в логістиці

ІІ у пивоварінні

ІІ у судовій системі

Розробки в галузі штучного інтелекту допоможуть кардинально змінити судову систему, зробити її більш справедливою та вільною від корупційних схем. Таку думку висловив влітку 2017 доктор технічних наук, технічний консультант Artezio Володимир Крилов.

Вчений вважає, що вже існуючі рішення в галузі AI можна успішно застосовувати в різних сферах економіки та суспільного життя. Експерт вказує, що AI успішно застосовується в медицині, однак у майбутньому здатний повністю змінити судову систему.

«Щодня переглядаючи новинні повідомлення про розробки в галузі ІІ тільки дивуєшся невичерпності фантазії та плідності дослідників та розробників у цій галузі. Повідомлення про наукових дослідженьпостійно чергуються з публікаціями про нові продукти, що вриваються на ринок і повідомленнями про дивовижні результати, отримані за допомогою застосування ІІ в різних галузях. Якщо ж говорити про очікувані події, які супроводжуються помітним хайпом у ЗМІ, в якому ІІ стане знову героєм новин, то я, напевно, не ризикну робити технологічних прогнозів. Можу припустити, що найближчою подією стане поява десь гранично компетентного суду у формі штучного інтелекту, справедливого та непідкупного. Станеться це, мабуть, у 2020-2025 роках. І процеси, які пройдуть у цьому суді, призведуть до несподіваних рефлексій та прагнення багатьох людей передати ІІ більшість процесів управління людським суспільством».

Використання штучного інтелекту в судовій системі вчений визнає «логічним кроком» щодо розвитку законодавчої рівності та справедливості. Машинний розум не схильний до корупції та емоцій, може чітко дотримуватися законодавчих рамок і виносити рішення з урахуванням багатьох факторів, включаючи дані, що характеризують учасників спору. За аналогією з медичною сферою, роботи-судді можуть оперувати великими даними зі сховищ державних служб. Можна припустити, що

Музика

Живопис

У 2015 році команда Google тестувала нейронні мережі щодо можливості самостійно створювати зображення. Тоді штучний інтелект навчали з прикладу великої кількостірізних картинок. Однак, коли машину «попросили» самостійно щось зобразити, то виявилося, що вона інтерпретує навколишній світ дещо дивно. Наприклад, завдання намалювати гантелі, розробники отримали зображення, у якому метал був з'єднаний людськими руками. Ймовірно, це сталося через те, що на етапі навчання аналізовані картинки з гантелями містили руки, і нейронна мережа неправильно це інтерпретувала.

26 лютого 2016 року в Сан-Франциско на спеціальному аукціоні представники Google виручили із психоделічних картин, написаних штучним інтелектом, близько $98 тис. Ці кошти були пожертвовані на благодійність. Одна з найвдаліших картин машини представлена ​​нижче.

Картина написана штучним інтелектом Google.