Richard Hamming: Kapitel 7. Künstliche Intelligenz - II

"Ziel dieses Kurses ist es, Sie auf Ihre technische Zukunft vorzubereiten."

Hallo Habr. Erinnern Sie sich an den großartigen Artikel „Sie und Ihre Arbeit“ (+219, 2442 Lesezeichen, 389.000 Lesungen)?

Hamming (ja, ja, selbstüberprüfende und selbstkorrigierende Hamming-Codes ) hat ein ganzes Buch geschrieben, das auf seinen Vorlesungen basiert. Wir übersetzen es, weil der Mann geschäftlich spricht.

In diesem Buch geht es nicht nur um IT, sondern auch um den Denkstil unglaublich cooler Leute. „Dies ist nicht nur eine Anklage für positives Denken. Es beschreibt Bedingungen, die die Chancen erhöhen, gute Arbeit zu leisten. “

Wir haben bereits 23 (von 30) Kapiteln übersetzt. Und wir arbeiten an einer Papierausgabe.

Kapitel 7. Künstliche Künstliche Intelligenz - II

In diesem Buch befassen wir uns hauptsächlich mit den Vorteilen von Computern im intellektuellen Bereich und nicht in der Mechanik, beispielsweise in der Fertigung. Auf dem Gebiet der Mechanik ermöglichen uns Computer, bessere, bevorzugte und billigere Produkte herzustellen. In einigen Gebieten ist diese Hilfe sehr wichtig, für Flüge zum Mond wäre es schwierig, ohne Computer viel zu tun. KI kann als Ergänzung zur Robotisierung betrachtet werden - sie bezieht sich hauptsächlich auf die intellektuelle Seite einer Person und nicht auf die physische, obwohl natürlich beide Teile in vielen Projekten eng miteinander interagieren.

Kehren wir zum Anfang der Diskussion zurück und untersuchen die Komponenten von Maschine und Mensch erneut. Sowohl die Maschine als auch der Mensch bestehen aus Atomen und Molekülen. Sowohl die Maschine als auch der Mensch bestehen aus Grundteilen; Maschinen haben unter anderem Akkumulations- und Schaltvorrichtungen (Ventile), und eine Person besteht aus Organen. Maschinen haben große Strukturen, Rechenblöcke, Speicher, Steuereinheiten, Eingabe- / Ausgabegeräte, während eine Person aus Knochen, Muskeln, Blutgefäßen, dem Nervensystem usw. besteht.

Lassen Sie uns einige Aspekte genauer betrachten. Es ist bekannt, dass in großen Systemen neue Effekte auftreten können. Zum Beispiel wird angenommen, dass es keine Reibung zwischen den Molekülen gibt, aber in großen Systemen wird dieser Effekt erkannt - dies ist ein Effekt, der sich manifestiert, wenn kleine Teile in einem großen System organisiert sind.

Es ist erwähnenswert, dass ein Ingenieur, wenn er ein Gerät entwickelt, das mit dem in der Natur vorhandenen identisch ist, dies anders macht. Zum Beispiel haben wir Flugzeuge, im Allgemeinen mit einem festen Flügel, während Vögel ihre Flügel schlagen. Wir haben auch ein bisschen anders gemacht: Flugzeuge fliegen definitiv höher und schneller als Vögel. Die Natur hat das Rad nicht erfunden, und der Mensch verwendet es in vielen Geräten. Unser Nervensystem ist relativ langsam, sendet Signale mit einer Geschwindigkeit von mehreren hundert Metern pro Sekunde und Signale werden mit einer Geschwindigkeit von ungefähr 186.000 Meilen pro Sekunde an Computer übertragen.

Drittens stellen wir vor weiteren Diskussionen über KI fest, dass das menschliche Gehirn aus vielen, vielen Komponenten besteht, die durch Nerven miteinander verbunden sind. Wir wollen das Denken als einen bestimmten Prozess definieren, den das menschliche Gehirn ausführen kann. Erklärungen früherer Fehler beim Programmierdenken in Maschinen bestanden in der unzureichenden Größe der Maschinen, ihrer Geschwindigkeit usw. Einige begannen zu glauben, dass wenn das Auto groß genug ist, es automatisch denken wird! Denken Sie daran, es scheint, dass das Problem darin besteht, das richtige Programm zu schreiben und keine große Maschine zu bauen. In einem solchen Programm wird ein neuer Effekt auftreten - aus nicht denkenden Details denken! Eigentlich ist das alles, was Denken ist! Dies ist nichts Isoliertes, sondern ein Artefakt eines großen Systems.
Zurück zu AI-Anwendungen. Es gibt ein Programm zum Nachweis geometrischer Theoreme, die im Verlauf der klassischen Geometrie untersucht wurden. Das Programm wurde gebeten, den bekannten Satz zu beweisen: „Wenn zwei Seiten in einem Dreieck gleich sind, sind seine beiden Winkel gleich“, siehe Abb. 7.1.



Sie versuchen wahrscheinlich, die obere Ecke zu halbieren, die Ähnlichkeit der beiden Dreiecke zu beweisen und daraus die Gleichheit der beiden Winkel abzuleiten. Einige können die dritte Seite des Dreiecks in zwei Hälften teilen, eine Linie zur gegenüberliegenden Ecke ziehen und auch zu dem Schluss der Ähnlichkeit kommen. Der Beweis, dass das Programm abgeleitet wurde, verwendete keine zusätzlichen Konstruktionen. Beim Vergleich der Dreiecke ABC und CBA wurde eine Schlussfolgerung über Selbstähnlichkeit und Winkelgleichheit gezogen.
Jemand wird diesen Beweis elegant, korrekt und unerwartet finden. Vielleicht wussten die Leute, die das Programm zum Beweis der Theoreme geschrieben haben, es nicht, es ist nicht allgemein bekannt, obwohl es in den Fußnoten von Geometrie-Lehrbüchern diskutiert wird. Jemand sagte, dass das Programm "Originalität", "Neuheit", die von Entwicklern nicht berücksichtigt wurde, "Kreativität" und andere bemerkenswerte Eigenschaften zeigte.

Eine eingehendere Analyse zeigt, dass Programmierer einen Algorithmus festgelegt haben, nach dem das Programm zuerst versucht, den Satz zu beweisen, und dann zusätzliche Zeilen erstellt. Wenn Ihnen beigebracht würde, dasselbe zu tun, würden viele von Ihnen diesen Beweis elegant finden? Somit wurde dieser Beweis programmiert. Wie ich bereits erwähnt habe, wie sieht ein Geometriekurs aus, wenn in Trainingsprogrammen keine Beweise geladen werden? Nicht signifikant. Dies gilt für Personen, aber für die Maschine reicht es aus, das Programm einmal herunterzuladen, und Sie müssen es nicht mehr endlos wiederholen und immer noch etwas vergessen!

Hat Samuels Schachprogramm Originalität gezeigt, als er den Vhecker-Staatsmeister mit einem unerwarteten Zug besiegte? Wenn nicht, können Sie sagen, dass Sie Originalität haben? Was sollte der Test sein, um Sie vom Computerprogramm zu trennen?
Jemand könnte argumentieren, dass das Schachprogramm gelernt hat und das Programm zum Beweisen der Theoreme „Kreativität“, „Originalität“ oder etwas anderes zeigte. Dies sind nur einige Beispiele für solche schriftlichen Programme. Es ist schwer zu beweisen, dass ein Programm Eigenschaften deklariert hat. Sobald das Programm etwas ausführt, korreliert dies sofort mit dem Schritt des darin eingebetteten Algorithmus, selbst wenn Zufallszahlen in das Programm eingegeben werden. So entsteht ein Paradoxon: Die Tatsache, dass das Programm existiert, bestätigt, dass es sich um einen bestimmten mechanischen Prozess handelt, und leugnet die Manifestationen anderer Eigenschaften. Unter diesem Gesichtspunkt wird eine Maschine niemals zeigen, dass sie mehr als eine „Maschine“ im klassischen Sinne ist. Es gibt zum Beispiel keine Möglichkeit zu demonstrieren, dass eine Maschine „denken“ kann.

Befürworter der harten KI glauben, dass eine Person eine Maschine ist und daher alle möglichen menschlichen Handlungen im intellektuellen Bereich von einer Maschine kopiert werden können. Wie ich bereits erwähnt habe, glauben die meisten Leser automatisch, dass diese Eigenschaften keine Manifestationen menschlicher Merkmale sind, wenn eine Maschine bestimmte Eigenschaften aufweist. Es stellen sich sofort zwei Fragen. Erstens, ist das wahr? Zweitens, wie sicher sind Sie, dass Sie nicht nur eine Gruppe von Molekülen in einem Energiefeld sind, sondern die ganze Welt nur ein Molekül ist, das um ein anderes Molekül kreist? Wenn Sie an jenseitige, mystische Kräfte glauben, wie wirken sie sich dann auf die Bewegung von Molekülen aus, und wenn nicht, auf welche Weise beeinflussen sie dann unsere Welt? Physiker haben alle in der Natur vorhandenen Kräfte beschrieben, oder gibt es noch unerforschte Kräfte? Dies ist eine sehr schwierige Frage. (Derzeit, 1994, wird angenommen, dass das Universum zu 90-99% aus sogenannter dunkler Materie besteht, von der nur die Fähigkeit zur Anziehungskraft durch Gravitation bekannt ist.

Wir wenden uns der Betrachtung von Computeranwendungen im Bereich der Kultur zu. Zu Beginn der Computerrevolution studierten Max Matthew und John Pierce vom Bell Telephone Laboratory die Erzeugung von Computergeräuschen. Wie später klar wurde, wird die Abtastfrequenz durch die maximale Frequenz des wiedergegebenen Tons bestimmt. Menschen können Geräusche bis zu 18 kHz und nur in jungen Jahren hören, während Erwachsene telefonieren und Geräusche mit einer Frequenz von weniger als 8 kHz erkennen. Die Quantisierung eines Audio-Musiktitels bietet keine großen Möglichkeiten. Die Wiedergabesequenz von „Musik“ lautet wie folgt: Der Computer berechnet die Werte der Tonspur in jedem Zeitintervall, präsentiert diesen Wert in Form einer Spannung und wendet einen Glättungsfilter an. Ein reiner Ton ist eine einfache Sinuskurve. Die Kombination von Frequenzen bestimmt das Instrument und seinen charakteristischen „Klang“ (Erhöhung der Klangstärke am Anfang und Noten und Dämpfung am Ende). Mit verschiedenen Softwaretools können verschiedene Noten und Musik für die spätere Wiedergabe aufgenommen werden. Damit ist es nicht notwendig, Musik in Echtzeit zu erstellen, der Computer kann Musik mit der Geschwindigkeit abspielen, mit der es notwendig ist, nicht unbedingt konstant, die tatsächliche Geschwindigkeit wird nach dem Bearbeiten und Wiedergeben auf dem Audiogerät erreicht.

Warum reden wir nur über das Spielen von Noten? Warum bringen Sie Ihrem Computer nicht bei, wie man Musik macht? Schließlich gibt es viele Regeln für das Komponieren von Musik. Forscher der Möglichkeit, Ton zu erzeugen, haben Computern beigebracht, Musik nach solchen Regeln zu komponieren und Zufälligkeit in einen Zufallszahlengenerator einzuführen. Jetzt gibt es Computer, die Musik abspielen und Musik komponieren können. Viele ähnliche Titel werden in Radio und Fernsehen gespielt. Dieser Ansatz ist billiger, kontrollierter und ermöglicht es Ihnen, Klänge zu erzeugen, die kein vorhandenes Musikinstrument erzeugt. Jeder Ton von einem Musiktitel kann von einem Computer erstellt werden.

Computer unterstützen das Spielen und Musizieren. Mit Ausnahme kleiner Details (Abtastfrequenz, Anzahl der Quantisierungspegel, die durch Kosten erhöht werden können) können Komponisten jetzt alle Klänge anhören, die bei jeder Frequenz, in jeder Kombination, bei jedem Tempo und jeder Lautstärke vorhanden sein können. Tatsächlich ist „die beste Qualität aufgenommener Musik“ digital. In diesem Bereich wird es in Zukunft keine wesentlichen technischen Verbesserungen geben. Viele haben digitale Player und sie reproduzieren den Klang viel besser als alte analoge Player.

Die Maschinen helfen dem Komponisten, die komponierte Musik schneller (fast sofort) zu hören. Früher musste der Komponist oft Jahre warten, bis er berühmt wurde, und seine Musik begann von der Bühne zu klingen, nicht nur in seiner Fantasie. Jetzt können Komponisten schnell neue Wege finden. Beim Lesen einer Zeitschrift über Computermusik hatte ich den Eindruck, dass moderne Komponisten häufig Computerprogramme verwenden und anpassen und dass es viele Möglichkeiten gibt, Musik zusammen mit der Maschine zu erstellen.

Dirigenten haben mehr Möglichkeiten. Früher, als Musik aufgenommen wurde, versuchte der Dirigent, von den Musikern besser zu werden. Oft wurde die endgültige Aufnahme aus Schnitten verschiedener Aufnahmen und verschiedenen Mikrofonen erhalten. Jetzt kann der Dirigent mit einer Genauigkeit von Millisekunden genau die gewünschte Aufnahme auf den gewünschten Ton bringen und dabei individuelle Konzepte zur Klangqualität eines bestimmten Instruments berücksichtigen. Am Ende spielen Musiker nicht jedes Mal die gleiche Passage (Teil eines Musikstücks) perfekt.
Wir betrachten weiterhin den Einfluss von Computern, wie sie uns aus der Welt der Dinge in die Welt der Ideen zurückbringen, wie sie die Fähigkeiten von Menschen ergänzen und erweitern.

Ein Aspekt der KI, der mich interessiert, ist, was eine Person und ein Computer zusammen tun können, und es sollte keinen Wettbewerb zwischen ihnen geben. Natürlich ersetzen Roboter viele Menschen bei der Durchführung von Routinearbeiten. In der Tat erledigen Roboter Routinearbeiten viel besser, während sie die Zeit der Menschen für "menschlichere" Aufgaben entladen. Leider sind viele nicht bereit für einen solchen Wettbewerb mit Autos - viele können nichts anderes als diese oder jene Routinearbeit leisten. Es ist weit verbreitet, dass Menschen mit angemessenem Training in der Lage sein werden, mit Robotern zu konkurrieren. Ich bezweifle jedoch, dass es möglich ist, beispielsweise Bergleute zu nehmen und sie in nützliche Programmierer zu verwandeln. Ich habe einige Schätzungen über den Prozentsatz der Leute, die im klassischen Sinne programmieren können; Wenn Sie bedenken, dass die Interaktion mit einem Geldautomaten oder Telefon programmiert (die Eingabe von Daten von einer Person wirkt sich auf das ausführbare Programm aus), können viele natürlich als Programmierer bezeichnet werden. Wenn die Programmierung jedoch als die klassische Aktivität der durchdachten Analyse, einer detaillierten Spezifikation, betrachtet wird, besteht großer Zweifel an dem Prozentsatz der Personen, die mit einem Computer auf gleicher Augenhöhe konkurrieren können.

Der Einsatz von Computern hat sowohl zu einem Rückgang der Anzahl der Arbeitsplätze als auch zur Schaffung neuer Arbeitsplätze geführt. Es ist schwer zu sagen, warum mehr. Es ist jedoch sehr klar, dass im Durchschnitt mehr hochrangige Arbeitsplätze entstanden sind und viele niedrigrangige Arbeitsplätze verschwunden sind. Wiederum glauben einige, dass in Zukunft die meisten Menschen auf hochrangige Arbeit vorbereitet werden können. Diese Meinung scheint mir unbewiesen zu sein.

Neben Programmen im Bereich Spiele, Geometrie und Musik gab es Programme im Bereich Algebra: Sie sind "überschaubarer" als "einzelne" Programme und hängen von der Interaktion mit einer Person in der einen oder anderen Phase ab. Seltsamerweise stellte sich heraus, dass es möglich war, ein „einzelnes“ Programm im Bereich der Geometrie zu erstellen, und dass dies im Bereich der Algebra unmöglich war. Eines der ungelösten Probleme ist die Vereinfachung von Ausdrücken. Beim Studium der Algebra haben Sie möglicherweise nicht bemerkt, dass es keine klaren Regeln für die „Vereinfachung“ der Aktion „Ausdruck vereinfachen“ gab. und wenn ja, dann waren diese Regeln offensichtlich komplex. Zum Beispiel wird angenommen, dass der Ausdruck



kann nicht vereinfacht werden, aber der Ausdruck



es ist möglich!

Wir verwenden ständig das Wort "vereinfachen", aber seine Bedeutung hängt davon ab, was wir als nächstes tun werden. Wenn Sie beispielsweise während der Berechnungen eine weitere Integration beabsichtigen, teilen Sie den Ausdruck in kleine Teile auf und kombinieren sie zu einer praktischen Arbeit oder Beziehung.

Ein ähnliches "vom Menschen angetriebenes" Programm zur Synthese chemischer Verbindungen wurde ebenfalls entwickelt. Es erwies sich als sehr nützlich, da es berechnete: (1) mögliche Synthesewege, (2) Kosten, (3) für die Reaktion erforderliche Zeit, (4) effektive Ausbeute der synthetisierten Verbindung. Somit hilft dieses Programm, viele verschiedene Wege zu entdecken, um neue Verbindungen zu synthetisieren oder alte wiederzuentdecken, da sich die Kosten für die erforderlichen Rohstoffe ändern.

Bei den meisten medizinischen Tests ersetzten Maschinen das unzuverlässige Aussehen einer Person durch ein Mikroskop. In den meisten Fällen ist die Verwendung von Maschinenmethoden schneller, zuverlässiger und billiger. Vielleicht können die Maschinen weiter diagnostizieren und so die Ärzte ersetzen. In diesem Fall wird die Maschine wahrscheinlich schneller diagnostiziert als der Arzt! Diese Idee ist nichts Neues: Kits zur Selbstdiagnose bestimmter Krankheiten wurden verkauft. Dieser Ansatz ist lediglich eine Verbesserung des Selbstdiagnose-Kits und eine Möglichkeit, einen Behandlungsplan vorzuschreiben.

Ärzte sind Menschen, daher sind sie unzuverlässig. Bei seltenen Krankheiten kann es vorkommen, dass der Arzt zuerst auf eine solche Krankheit stößt. Sie können jedoch Beschreibungen aller Krankheiten in der Maschine eingeben, die er nie vergessen wird. Basierend auf den Symptomen kann das Gerät entweder mit einiger Wahrscheinlichkeit eine Diagnose stellen oder weitere Tests zur weiteren Diagnose vorschreiben. Auf lange Sicht kann die Maschine unter Berücksichtigung der Wahrscheinlichkeit von Diagnosen (die während Epidemien korrigiert werden können) bessere „Patientenaufnahmen“ durchführen als Ärzte mit durchschnittlicher oder sogar hoher Qualifikation. Vergessen Sie nicht, dass ein Arzt eine begrenzte Anzahl von Menschen physisch behandeln kann.

Eines der Hauptprobleme ist unter anderem die Legalität. Das Gesetz vergibt Ärzten, wenn sie einen Fehler machen, wenn sie in der Rechtssprache „mit der gebotenen Sorgfalt“ gehandelt haben - sie sind nur Menschen. Aber wer wird für einen Maschinenfehler verantwortlich sein? Auto? Programmierer Experten, die die Regeln formuliert haben? Diejenigen, die diese Regeln detaillierter formuliert haben? Diejenigen, die sie in Algorithmen setzen? Oder diejenigen, die sie programmiert haben? Im Falle einer falschen Diagnose durch das Gerät ist es möglich, eine detaillierte Analyse des gesamten Programms durchzuführen. Eine solche Analyse kann nicht durchgeführt werden, um eine falsche Entscheidung des Arztes zu treffen. Ich glaube, dass es in Zukunft viele Hilfsprogramme für die Diagnose durch einen Arzt geben wird, aber für eine lange Zeit wird es immer eine Person zwischen dem Patienten und der Maschine geben. Es gibt eine gewisse Zunahme von Programmen, die es ermöglichen, selbst eine Diagnose zu stellen, aber für solche Programme ergeben sich rechtliche Probleme.

Ich bezweifle beispielsweise, dass der Patient die Möglichkeit hat, unabhängig (über das Programm) ein Rezept für die erforderlichen Medikamente ohne Beteiligung eines Arztes zu schreiben. Sie haben wahrscheinlich bemerkt, dass alle Lizenzen für verteilte Software von jeglicher Verantwortung befreit sind, wie ich noch einmal betone! In diesem Bereich ist das Hauptproblem die rechtliche und nicht die technische.

In modernen Krankenhäusern können Sie die große Durchdringung von Maschinen im Bereich der Medizin beobachten: Die Medizin ist sehr aggressiv. Nutzen Sie die Fähigkeiten von Maschinen, um die Leistung zu verbessern, Kosten zu senken, Genauigkeit und Geschwindigkeit zu verbessern. In Krankenhäusern führen Maschinen Aufzeichnungen über Finanzen, Zeitpläne und Aufzeichnungen. Sogar private Ärzte begannen mit der Verwendung verschiedener Maschinen zu arbeiten. In gewissem Maße sind die Bundesbehörden dafür verantwortlich, die sie zur Durchführung elektronischer bürokratischer Korrespondenz verpflichten.

In vielen Krankenhäusern auf Intensivstationen und anderen werden bei Bedarf Computermonitore installiert.Autos langweilen sich nicht, reagieren schnell und senden bei Bedarf sofort ein Signal an die Krankenschwester. Es ist zweifelhaft, ob die Krankenschwester die Aufgaben, die sie in Verbindung mit dem Monitor ausführt, ständig ausführen kann.

Auf dem Gebiet der Mathematik war eines der frühesten Programme zur symbolischen Transformation von Formeln ein Differenzierungsprogramm zur Berechnung von Ableitungen höherer Ordnung. Mit diesem Programm ist es möglich, die ersten 20 Mitglieder einer Potenzreihe einer komplexen Funktion zu berechnen. Wie Sie wissen sollten, ist die Differenzierung eine einfache formale Aufgabe mit wenigen Regeln. Während des Studiums mag dies nicht so erscheinen, aber es ist notwendig, die Aufgabe der direkten Differenzierung von der weiteren Vereinfachung zu unterscheiden und mit Derivaten zu arbeiten. Ein anderes Programm zum Arbeiten mit symbolischen Formeln war ein Programm zum Konvertieren von Koordinaten - notwendig zur Steuerung von Satelliten, Radar usw.

James Slagle (https://en.wikipedia.org/wiki/James_Robert_Slagle) hat ein analytisches Integrationsprogramm geschrieben. Der Algorithmus des Programms ähnelt den in Mathematikkursen gelehrten Algorithmen. Das Programm kann mit dem durchschnittlichen MIT-Absolventen hinsichtlich der Integrale, die es lösen kann, und hinsichtlich der Korrektheit und Redundanz der angewandten Algorithmen konkurrieren. Seitdem haben sich die Computerintegrationsprogramme erheblich verbessert. Es wurde davon ausgegangen, dass es ein Programm geben wird, das auf dem bekannten Rich-Algorithmus basiert und nach Möglichkeit jede Funktion integrieren kann. Nach vielen Jahren der Erwartung habe ich ein solches Programm jedoch nicht gesehen. Es gibt analytische Integrationsprogramme, die endliche Integrale berücksichtigen oder beweisen, dass der Ausdruck nicht integriert werden kann.

Roboterförmige Computer drangen in die Produktionslinien komplexer Waren wie Tablets usw. ein. Jetzt werden Computer von Robotern zusammengebaut, die von anderen Computern gesteuert werden. Chips in integrierten Schaltkreisen werden hauptsächlich von vom Menschen gesteuerten Computern entwickelt. Kein menschlicher Verstand kann Millionen von Transistoren qualitativ in einem Chip anordnen, dies ist eine hoffnungslose Aufgabe. Das Designprogramm enthält definitiv ein gewisses Maß an künstlicher Intelligenz. In begrenzten Bereichen, in denen es keine Unfälle gibt, sind Roboter effektiv, aber in unerwarteten Ereignissen können Roboter mit ernsthaften Problemen konfrontiert sein. Eine routinemäßige Reaktion auf ein nicht routinemäßiges Ereignis kann zu einer Katastrophe führen.

Ein weiteres naheliegendes Anwendungsgebiet für Computer ist ein Roboter, der gegenüber aggressiveren Umgebungen widerstandsfähiger ist als selbst Personen, die mit Schutzkleidung wie Feuer ausgestattet sind. Wenn während der Ausführung solcher Arbeiten der Roboter zerstört wird, ist dies nicht dasselbe wie der Tod einer Person. Die Minensuchboote mit Fernbedienung erschienen im Arsenal der Marine, der Verlust des Schiffes ist nicht wesentlich geringer als der Verlust von weniger als der Besatzung und dem Schiff. Die Flotte setzt beim Navigieren in der Tiefsee ständig Roboter ein, jetzt gibt es viele unberührte Gebiete im Meer.

Lassen Sie uns noch einmal darüber nachdenken, Computerschach zu spielen. Roboter werden immer effizienter und schienen Zeitverschwendung zu sein, bis sie den Schachweltmeister besiegten. Früher mussten Sie alle möglichen Kombinationen von Zügen analysieren und nicht die Art und Weise, wie eine Person Schach spielt. Computer analysieren jetzt Millionen von Kombinationen pro Sekunde, während Menschen laut Psychologen bis zu 50 maximal 100 Kombinationen analysieren, um eine Entscheidung über den Kurs zu treffen. Zumindest wird angenommen, dass eine Person beim Schachspielen ganz anders denkt! Wir wissen nicht einmal wie!

In anderen Spielen waren Autos erfolgreicher. Zum Beispiel erzähle ich allen von dem Roboter, der Backgammon spielt und alle Champions besiegen konnte. Einige Spiele mit einfachen Regeln, beispielsweise das Spielen von Go, erwiesen sich jedoch als sehr schwierig für eine Maschinenlösung.
Zusammenfassend stellte sich heraus, dass die Maschinen Spiele und ähnliche Aktivitäten spielen konnten, aber für einige Spiele waren sie absolut unfähig. Die Art und Weise, wie die Maschine spielt, kann als „viel Computerarbeit“ beschrieben werden, nicht als ein Spiel, das auf Verständnis basiert. Wir haben angefangen, Computerspiele zu lehren, um die Prozesse des menschlichen Denkens zu verstehen, aber das ursprüngliche Ziel war verzerrt, und die Forschung zur Entwicklung von Programmen, die gewinnen können, wurde fortgesetzt.

Lassen Sie es mich wiederholen, Sie können es sich nicht leisten, das Gebiet der künstlichen Intelligenz zu ignorieren. Der Einsatz von Wissen in dem einen oder anderen Bereich kann sowohl Computeranwendungen verbessern als auch zu einem großen Fiasko führen!

Jetzt ist es an der Zeit, den Unterschied zwischen logischer und psychologischer Neuheit zu erklären. Dabei erzeugt es keine logische Neuheit, aber sie erzeugt definitiv eine psychologische Neuheit. Programmierer bemerken ständig neue Effekte in den Programmen, die sie schreiben! Aber kann eine Person eine logische Neuheit hervorbringen? Eine sorgfältige Analyse der Geschichten der großen Entdeckungen zeigt, dass sie auf der Grundlage einer Analyse vergangener Erfahrungen gemacht wurden. Umstände führten zum Erfolg; Es ist nur eine psychologische, keine logische Neuheit. Kommen nicht alle Ihre neuen Erfolge aus früheren Erfahrungen? Ist logische Neuheit in ihrer reinsten Form möglich?

Es ist nicht notwendig zu glauben, dass logische Neuheit etwas Banales ist. In jeder Wissenschaft sind nach der anfänglichen Zuordnung von Postulaten, Definitionen und Logik alle weiteren Schlussfolgerungen psychologische Neuheiten, in den Schlussfolgerungen nach der anfänglichen Zuordnung gibt es keine logische Neuheit!

Es wird angenommen, dass wir, wenn wir den Zufallsgenerator verwenden, um Entscheidungen zu treffen, den Teufelskreis zweier Moleküle durchbrechen können. Aber wo können wir eine zufällige Quelle von Ereignissen erhalten, wenn nicht aus der materiellen Welt mit Molekülen?

Angeblich sind die Informationen in der Quelle zufälliger Ereignisse enthalten. Diese Aussage basiert auf mentalen Erfahrungen mit Affen und Schreibmaschinen. Affen vor Schreibmaschinen und zu zufälligen Zeiten klicken auf zufällige Schaltflächen. Es wird angenommen, dass einer von ihnen irgendwann alle Bücher aus der britischen Bibliothek in der Reihenfolge drucken kann, in der sie in den Regalen stehen! Früher oder später drückt der Affe den ersten Buchstaben richtig, tatsächlich mit einer unendlichen Anzahl von Versuchen, unendlich oft zu geschehen.

Unter diesen Versuchen wird mit dem zweiten Buchstaben richtig sein, und so weiter. Mit der unendlichen Betriebszeit der Affen entsteht die richtige Zeichenkombination.

Erfahrung ist eine Bestätigung dafür, dass Wissen in den Quellen zufälliger Ereignisse enthalten ist, und Sie können sie extrahieren, wenn Sie das richtige Programm zum „Erkennen“ von Informationen schreiben. Zum Beispiel wird früher oder später eine neue physikalische Theorie aus einem Rauschstrom entstehen, und Sie können sie erkennen, wenn Sie den Strom von Zufallszahlen herausfiltern! Diese Logik ist unbestreitbar - es ist schwer, an eine solche Realität zu glauben! Die Wahrheit ist, dass Sie „Informationen“ nicht immer erkennen können, selbst wenn Sie sie sehen.

Es wurde lange geglaubt, dass „freie Willensäußerung“ ein Mythos ist. Unter bestimmten Umständen und zu einem bestimmten Zeitpunkt sind Sie, wer Sie sind, und handeln so, wie Sie handeln. Dieses Argument klingt vor dem Hintergrund der Tatsache, dass Sie an Ihren freien Willen glauben, überzeugend. Versuchen wir, dieses Problem mithilfe eines Experiments zu klären. Es scheint, dass kein überzeugendes Experiment durchgeführt werden kann, um dieses Problem zu veranschaulichen. Die Wahrheit ist, dass wir ständig zwischen zwei Verhaltenslinien wählen. Der Lehrer muss glauben, dass er seinen Schülern die richtigen Worte sagt. Eltern müssen glauben, dass sie ihre Kinder richtig erziehen. Trotzdem sitzt ein Gefühl der Freiheit tief in uns und wir zögern, es abzulehnen, aber wir können es leicht anderen verweigern!

Es gibt viele weitere Beispiele, um die Frage "Können Autos denken?" Zu diskutieren.

Zusammenfassend sollte das Denken vielleicht nicht davon abhängen, was wir denken, sondern davon, wie wir denken. Wenn ich beobachte, wie ein Kind lernt, zwei- oder dreistellige Zahlen zu multiplizieren, habe ich den Eindruck, dass es denkt. Wenn ich es selbst mache, sieht es aus wie eine Art „konditionierter Reflex“. Wenn der Computer dieselbe Multiplikation durchführt, scheint er nicht zu denken. Mit den Worten des alten Liedes: "Das ist nicht was du tust, sondern wie du es tust." Vielleicht verwechseln wir im Bereich des Denkens die Konzepte des Ergebnisses und die Methode des Erhaltens, was zu einigen Schwierigkeiten im Bereich der KI-Forschung führt.

Befürworter der starren Theorie der künstlichen Intelligenz halten diese oder jene Theorie erst nach Bestätigung für erfolgreich. Dieser Ansatz hat viele Forscher ohne eine ordnungsgemäße Bewertung der Fakten betroffen. Der Glaube, dass „das Ergebnis ein Maß für das Denken ist“, lässt viele Menschen glauben, dass sie denken können, aber es gibt keine Maschine.

Die Situation in Bezug auf Computer und Denken ist gemischt. Gleichzeitig können wir davon ausgehen, dass Computer denken oder nicht. Wir wollen an das Denken von Maschinen glauben, weil sie uns helfen. Und wir wollen nicht glauben, um unsere eigene Bedeutung zu bewahren. Computer haben uns in vielen Bereichen umgangen, Geschwindigkeit, Genauigkeit, Zuverlässigkeit, Kosten, Reaktionsgeschwindigkeit, sie sind frei von Langeweile, sie vergessen leicht das Alte und lernen neue Dinge, sie können in einer aggressiven Umgebung arbeiten, frei von persönlichen Problemen, wir möchten sie in einigen Bereichen übertreffen - Gleichzeitig sind sie unsere Kreationen! Wenn zum Beispiel ein Computerprogramm die Arbeit viel besser kann als Ärzte, wo werden sie dann bleiben? Wo wirst du bleiben

Zwei Hauptschlussfolgerungen:

1. , , .
2. , , , .

In den beiden vorhergehenden Kapiteln habe ich die Frage nach den Grenzen von Hardware und Software geschrieben, aber in diesen beiden Kapiteln werden die Fragen der künstlichen Intelligenz oberflächlich aufgeworfen. Wir wissen einfach nicht, wovon wir sprechen. Konzepte sind nicht definiert und es ist unklar, ob sie in naher Zukunft definiert werden. Wir sind gezwungen, eine Sprache zu verwenden, um eine Computersprache zu beschreiben. Diese Rekursivität führt zu Komplikationen und einer Verringerung der Genauigkeit. Die Hauptfrage der Kapitel über KI - die Frage nach den Grenzen der Software - bleibt offen und sollte für Ihre Karriere sehr wichtig sein. Die Untersuchung des KI-Bereichs erfordert Genauigkeit und ausgewogene Schlussfolgerungen, da viele Forscher offensichtlich falsche Schlussfolgerungen gezogen haben.

Fortsetzung folgt...

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Übrigens haben wir auch die Übersetzung eines weiteren coolen Buches veröffentlicht - „Die Traummaschine: Die Geschichte der Computerrevolution“ )