Richard Hamming: Chapitre 7. Intelligence artificielle - II

«Le but de ce cours est de vous préparer à votre avenir technique.»

Salut, Habr. Vous vous souvenez de l'article génial "Vous et votre travail" (+219, 2442 signets, 389k lectures)?

Hamming (oui, oui, les codes Hamming à vérification automatique et à correction automatique) a un livre entier écrit sur la base de ses conférences. Nous le traduisons, parce que l'homme parle d'affaires.

Ce livre n'est pas seulement sur l'informatique, c'est un livre sur le style de pensée des gens incroyablement cool. «Ce n'est pas seulement une charge de pensée positive; il décrit les conditions qui augmentent les chances de faire du bon travail. »

Nous avons déjà traduit 23 chapitres (sur 30). Et nous travaillons sur une édition papier.

Chapitre 7. Intelligence artificielle artificielle - II

Dans ce livre, nous abordons principalement la question des avantages des ordinateurs dans le domaine intellectuel, et non dans la mécanique, par exemple, dans la fabrication. Dans le domaine de la mécanique, les ordinateurs nous permettent de produire des produits meilleurs, préférés et moins chers. Dans certaines régions, cette aide est très importante, pour les vols vers la lune, il serait difficile de faire beaucoup sans ordinateur. L'IA peut être considérée comme un ajout à la robotisation - elle se réfère principalement au côté intellectuel d'une personne et non au physique, bien que les deux parties interagissent bien sûr étroitement dans de nombreux projets.

Revenons au début de la discussion et réexaminons les composants de la machine et de l'homme. La machine et l'homme sont constitués d'atomes et de molécules. La machine et l'homme sont constitués de pièces de base; les machines, entre autres, ont des dispositifs d'accumulation et de commutation (valves), et une personne est constituée d'organes. Les machines ont de grandes structures, des blocs arithmétiques, de la mémoire, des unités de contrôle, des dispositifs d'entrée-sortie, tandis qu'une personne se compose d'os, de muscles, de vaisseaux sanguins, du système nerveux, etc.

Examinons certains aspects plus attentivement. On sait que dans les grands systèmes, de nouveaux effets peuvent se produire. Par exemple, on pense qu'il n'y a pas de friction entre les molécules, mais dans les grands systèmes, cet effet est détecté - c'est un effet qui se manifeste lorsque de petites pièces sont organisées en un grand système.

Il convient de noter que lorsqu'un ingénieur développe un dispositif identique à celui existant dans la nature, il le fait différemment. Par exemple, nous avons des avions, généralement avec une aile fixe, tandis que les oiseaux battent des ailes. Nous avons également fait un peu différent: les avions volent définitivement plus haut et plus vite que les oiseaux. La nature n'a pas inventé la roue et l'homme l'utilise dans de nombreux appareils. Notre système nerveux est relativement lent, transmet des signaux à une vitesse de plusieurs centaines de mètres par seconde, et les signaux sont transmis aux ordinateurs à une vitesse d'environ 186 000 miles par seconde.

Troisièmement, avant de poursuivre les discussions sur l'IA, nous notons que le cerveau humain est composé de très nombreux composants qui sont connectés les uns aux autres par des nerfs. Nous voulons définir la pensée comme un certain processus que le cerveau humain peut effectuer. Les explications des échecs passés dans la programmation de la pensée sur les machines ont consisté en la taille insuffisante des machines, leur vitesse, etc. Certains ont commencé à croire que si la voiture était assez grande, elle penserait automatiquement! Rappelez-vous, il semble que le problème soit d'écrire le bon programme, et non de construire une grande machine, un nouvel effet apparaîtra dans un tel programme - en pensant à des détails irréfléchis! En fait, c'est tout ce que la pensée est! Ce n'est pas quelque chose d'isolé, mais un artefact d'un grand système.
Retour aux applications AI. Il existe un programme pour prouver les théorèmes géométriques étudiés au cours de la géométrie classique. On a demandé au programme de prouver le théorème bien connu «Si deux côtés sont égaux dans un triangle, alors ses deux angles sont égaux», voir fig. 7.1.



Vous essayez probablement de diviser par deux le coin supérieur, de prouver la similitude des deux triangles et d'en déduire l'égalité des deux angles. Certains peuvent diviser le troisième côté du triangle en deux, tracer une ligne dans le coin opposé et arriver également à la conclusion de similitude. La preuve que le programme déduit n'utilisait pas de constructions supplémentaires. En comparant les triangles ABC et CBA, une conclusion a été tirée sur l'auto-similitude et l'égalité des angles.
Quelqu'un trouvera cette preuve élégante, correcte et inattendue. Peut-être que les personnes qui ont écrit le programme pour prouver les théorèmes ne le savaient pas; il n'est pas largement connu, bien qu'il soit discuté dans les notes de bas de page des manuels de géométrie. Quelqu'un a dit que le programme montrait «l'originalité», la «nouveauté» qui n'y était pas intégrée par les développeurs, la «créativité» et d'autres qualités remarquables.

Une analyse plus approfondie montre que les programmeurs ont défini un algorithme selon lequel le programme essaie d'abord de prouver le théorème, puis construit des lignes supplémentaires. Si on vous apprenait à faire de même, beaucoup d'entre vous trouveraient cette preuve élégante? Ainsi, cette preuve a été programmée. Comme je l'ai noté plus tôt, qu'est-ce qu'un cours de géométrie comme ne pas charger de preuve dans les programmes de formation? Pas significatif. Cela s'applique aux personnes, mais pour la machine, il suffit de télécharger le programme une fois et vous n'avez plus besoin de répéter et de répéter sans cesse, et d'oublier encore quelque chose!

Le programme d'échecs de Samuel a-t-il fait preuve d'originalité lorsqu'il a battu le champion d'État vhecker en faisant un geste inattendu? Sinon, pouvez-vous dire que vous avez de l'originalité? Quel devrait être le test pour vous séparer du programme informatique?
Quelqu'un peut soutenir que le programme d'échecs a appris et que le programme de démonstration des théorèmes a fait preuve de «créativité», d '«originalité» ou d'autre chose. Ce ne sont que quelques exemples de ces programmes écrits. Il est difficile de prouver qu'un programme a déclaré des propriétés; dès que le programme exécute quelque chose, cela correspond immédiatement à l'étape de l'algorithme intégré, même si des nombres aléatoires sont entrés dans le programme. Ainsi, un paradoxe est obtenu: le fait même de l'existence du programme confirme qu'il s'agit d'un certain processus mécanique et nie les manifestations d'autres propriétés. De ce point de vue, une machine ne démontrera jamais qu'elle est plus qu'une «machine» au sens classique; il n'y a aucun moyen de démontrer, par exemple, qu'une machine peut «penser».

Les partisans de l'IA dure croient qu'une personne est une machine et, par conséquent, toutes les actions humaines possibles dans la sphère intellectuelle peuvent être copiées par une machine. Comme je l'ai noté précédemment, lorsqu'une machine présente certaines propriétés, la plupart des lecteurs croient automatiquement que ces propriétés ne sont pas des manifestations de caractéristiques humaines. Deux questions se posent immédiatement. D'abord, est-ce vrai? Deuxièmement, dans quelle mesure êtes-vous confiant que vous n'êtes pas seulement un ensemble de molécules dans un champ énergétique, mais que le monde entier n'est qu'une molécule en orbite autour d'une autre molécule? Si vous croyez en certaines forces mystiques d'un autre monde, alors comment affectent-elles le mouvement des molécules, et si elles ne le font pas, alors comment affectent-elles notre monde? Les physiciens ont décrit toutes les forces existant dans la nature, ou y a-t-il encore des forces inexplorées? C'est une question très difficile. (Actuellement, 1994, on pense que l'Univers est composé à 90-99% de matière dite noire, dont seule la capacité d'attraction gravitationnelle est connue.

Nous nous tournons vers la prise en compte des applications informatiques dans le domaine de la culture. À l'aube de la révolution informatique, Max Matthew et John Pierce du Bell Telephone Laboratory ont étudié la génération de sons informatiques. Comme il est devenu clair plus tard, la fréquence d'échantillonnage est déterminée par la fréquence maximale du son reproduit. Les gens peuvent entendre le son jusqu'à 18 kHz et seulement à un jeune âge, tandis que les adultes parlent au téléphone et reconnaissent le son à une fréquence inférieure à 8 kHz. La quantification d'une piste musicale audio n'offre pas de grandes opportunités. La séquence de lecture de «musique» est la suivante: l'ordinateur calcule les valeurs de la piste sonore dans chaque intervalle de temps, présente cette valeur sous forme de tension et applique un filtre de lissage. Un ton pur est une simple sinusoïde. La combinaison des fréquences détermine l'instrument et son «son» caractéristique (augmentation de la force du son au début et des notes et atténuation à la fin). À l'aide de divers outils logiciels, il est possible d'obtenir diverses notes et musiques enregistrées pour une lecture ultérieure. Avec cela, il n'est pas nécessaire de créer de la musique en temps réel, l'ordinateur peut jouer de la musique à la vitesse nécessaire, pas nécessairement constante, la vitesse réelle est atteinte après l'édition et la lecture sur le périphérique audio.

Pourquoi parlons-nous seulement de jouer des notes? Pourquoi ne pas enseigner à votre ordinateur comment faire de la musique? Après tout, il existe de nombreuses règles pour composer de la musique. Les chercheurs sur la possibilité de générer du son ont enseigné aux ordinateurs à composer de la musique en utilisant de telles règles et en introduisant le hasard dans un générateur de nombres aléatoires. Maintenant, il y a des ordinateurs qui peuvent jouer de la musique et composer de la musique; de nombreuses pistes similaires sont diffusées à la radio et à la télévision. Cette approche est moins chère, plus contrôlée et vous permet de créer des sons qu'aucun instrument de musique existant ne produit. Tout son d'une piste musicale peut être créé par un ordinateur.

Les ordinateurs prennent en charge la lecture et la création de musique. À l'exception des petits détails (fréquence d'échantillonnage, nombre de niveaux de quantification qui peuvent être augmentés par le coût), les compositeurs ont désormais accès à tous les sons pouvant exister à n'importe quelle fréquence, dans n'importe quelle combinaison, à n'importe quel tempo et volume. En fait, «la meilleure qualité de musique enregistrée» est numérique. Il n'y aura aucune amélioration technique significative dans ce domaine à l'avenir. Beaucoup ont des lecteurs numériques et reproduisent le son bien mieux que les anciens lecteurs analogiques.

Les machines aident le compositeur à entendre la musique composée plus rapidement (presque instantanément). Auparavant, le compositeur devait souvent attendre des années avant de devenir célèbre, et sa musique commençait à résonner de la scène, et pas seulement dans son imagination. Les compositeurs peuvent désormais trouver rapidement de nouvelles directions. En lisant un magazine sur l'informatique musicale, j'ai eu l'impression que les compositeurs modernes utilisent et personnalisent largement les programmes informatiques, et qu'il existe de nombreuses façons de créer de la musique avec la machine.

Les chefs d'orchestre ont plus d'opportunités. Plus tôt, lors de l'enregistrement de la musique, le chef d'orchestre a essayé de s'améliorer auprès des musiciens, souvent l'enregistrement final a été obtenu à partir de coupes de divers enregistrements, de différents microphones. Maintenant, le chef d'orchestre peut obtenir exactement l'enregistrement qu'il veut avec une précision de quelques millisecondes, sur la tonalité souhaitée et en tenant compte des concepts individuels concernant la qualité sonore d'un instrument particulier. Au final, les musiciens n'effectuent pas toujours le même passage (partie d'un morceau de musique) à chaque fois parfaitement.
Nous continuons à considérer l'influence des ordinateurs, comment ils nous ramènent du monde des choses au monde des idées, comment ils complètent et élargissent les capacités des personnes.

Un aspect de l'IA qui m'intéresse est ce qu'une personne et un ordinateur peuvent faire ensemble, et il ne devrait pas y avoir de concurrence entre eux. Bien sûr, les robots remplacent de nombreuses personnes en termes de travaux de routine. En effet, les robots effectuent beaucoup mieux le travail de routine, tout en déchargeant le temps des gens pour des tâches plus "humaines". Malheureusement, beaucoup ne sont pas prêts pour une telle compétition avec des voitures - beaucoup ne peuvent rien faire d'autre que tel ou tel travail de routine. Il y a une croyance répandue qu'avec une formation appropriée, les gens seront capables de rivaliser avec des robots. Cependant, je doute qu'il soit possible de prendre, par exemple, des mineurs et de les transformer en programmeurs utiles. J'ai quelques estimations sur le pourcentage de personnes qui peuvent s'engager dans une programmation au sens classique; Bien sûr, si vous considérez que l'interaction avec un guichet automatique ou un téléphone est une programmation (la saisie de données d'une personne affecte le programme exécutable), alors beaucoup peuvent être appelés programmeurs. Mais si la programmation est considérée comme l'activité classique de l'analyse réfléchie, une spécification détaillée, il y a un grand doute sur le pourcentage de personnes qui peuvent rivaliser avec un ordinateur sur un pied d'égalité.

L'utilisation d'ordinateurs a entraîné à la fois une diminution du nombre d'emplois et la création de nouveaux, il est difficile de dire pourquoi plus. Mais il est très clair qu'en moyenne, davantage d'emplois de haut niveau sont apparus et de nombreux emplois de bas niveau ont disparu. Encore une fois, certains pensent qu'à l'avenir, la plupart des gens pourront se préparer à un travail de haut niveau, il me semble que cette opinion n'est pas prouvée.

En plus des programmes dans le domaine des jeux, de la géométrie, de la musique, il y avait des programmes dans le domaine de l'algèbre: ils sont plus "gérables" que les programmes "simples" et dépendent de l'interaction avec une personne à un moment ou à un autre. Curieusement, il s'est avéré possible de créer un programme «unique» dans le domaine de la géométrie, et impossible dans le domaine de l'algèbre. L'un des problèmes non résolus est la simplification des expressions. En étudiant l'algèbre, vous n'avez peut-être pas remarqué qu'il n'y avait pas de règles claires pour la «simplification» de l'action «simplifier l'expression»; et s'ils le faisaient, alors ces règles étaient évidemment complexes. Par exemple, on pense que l'expression



ne peut pas être simplifié, mais l'expression



c'est possible!

Nous utilisons constamment le mot «simplifier», mais sa signification dépend de ce que nous allons faire ensuite. Par exemple, si, lors des calculs, vous avez l'intention d'intégrer davantage, vous divisez l'expression en petites parties, tout en les combinant dans un travail ou une relation pratique.

Un programme similaire «piloté par l'homme» pour la synthèse de composés chimiques a également été développé. Il s'est avéré très utile, car il a calculé: (1) les voies de synthèse possibles, (2) le coût, (3) le temps requis pour la réaction, (4) le rendement effectif du composé synthétisé. Ainsi, ce programme permet de découvrir de nombreuses façons différentes de synthétiser de nouveaux composés ou de redécouvrir d'anciens en raison des variations du coût des matières premières nécessaires.

Les machines ont remplacé l'apparence peu fiable d'une personne au microscope lors de la plupart des tests médicaux. Dans la plupart des cas, l'utilisation de méthodes machine est plus rapide, plus fiable et moins coûteuse. Peut-être que les machines pourront diagnostiquer davantage et remplacer ainsi les médecins. En fait, dans ce cas, la machine sera probablement diagnostiquée plus rapidement que le médecin! Cette idée n'a rien de nouveau: des kits d'autodiagnostic de certaines maladies ont été vendus. Cette approche est simplement une amélioration du kit d'autodiagnostic et un moyen de prescrire un plan de traitement.

Les médecins sont humains, ils ne sont donc pas fiables. Souvent, dans le cas de maladies rares, le médecin peut d'abord rencontrer une telle maladie, mais vous pouvez entrer des descriptions de toutes les maladies dans la machine, et elle ne les oubliera jamais. En fonction des symptômes, la machine peut soit établir un diagnostic avec une certaine probabilité, soit prescrire d'autres tests pour un diagnostic plus poussé. À long terme, la machine, compte tenu de la probabilité de diagnostics (qui peuvent être corrigés lors d'épidémies), peut effectuer de meilleures «admissions de patients» que des médecins de qualification moyenne voire élevée. Dans le même temps, n'oubliez pas qu'un médecin peut traiter physiquement un nombre limité de personnes.

Entre autres, l'un des principaux problèmes est d'ordre juridique. La loi pardonne aux médecins lorsqu'ils commettent une erreur, s'ils ont agi, dans le langage juridique, «avec la diligence requise» - ce ne sont que des personnes. Mais qui sera à blâmer pour une erreur de machine? Une voiture? Programmeur Des experts qui ont formé les règles? Ceux qui ont articulé ces règles plus en détail? Ceux qui les ont mis dans des algorithmes? Ou ceux qui les ont programmés? En cas de diagnostic erroné de la machine, il est possible d'effectuer une analyse détaillée de l'ensemble du programme, une telle analyse ne pouvant être effectuée en termes de prise de décision erronée par le médecin. Je crois qu'à l'avenir, il y aura de nombreux programmes auxiliaires pour faire un diagnostic par un médecin, mais pendant longtemps, il y aura toujours une personne entre le patient et la machine. Il y a une certaine croissance des programmes qui permettent de faire un diagnostic par eux-mêmes, mais des problèmes juridiques se posent pour ces programmes.

Par exemple, je doute que le patient ait la possibilité de rédiger de manière indépendante (via le programme) une ordonnance pour les médicaments nécessaires sans la participation d'un médecin. Vous avez probablement remarqué que dans toutes les licences de logiciels distribués, il est exempté de toute responsabilité, je le répète, de toute responsabilité! Dans ce domaine, le principal problème sera d'ordre juridique et non d'ingénierie.

Dans les hôpitaux modernes, vous pouvez voir la grande pénétration des machines dans le domaine de la médecine: la médecine est très agressive et utilise les capacités des machines pour améliorer les performances, réduire les coûts, améliorer la précision et la vitesse. Dans les hôpitaux, les machines tiennent des registres des finances, des horaires et tiennent des registres; même des médecins privés ont commencé à travailler avec l'utilisation de diverses machines. Dans une certaine mesure, les autorités fédérales sont à blâmer pour cela, ce qui les oblige à entretenir une correspondance bureaucratique électronique.

Dans de nombreux hôpitaux des services de soins intensifs et autres, des écrans d'ordinateur sont installés si nécessaire.Les voitures ne s'ennuient pas, répondent rapidement, transmettent instantanément un signal au poste d'infirmière si nécessaire. Il est douteux que l'infirmière soit en mesure d'exécuter constamment les tâches qu'elle exerce conjointement avec le moniteur.

Dans le domaine des mathématiques, l'un des premiers programmes de transformation symbolique des formules était un programme de différenciation pour calculer les dérivées d'ordre supérieur. En utilisant ce programme, il est possible de calculer les 20 premiers membres d'une série de puissance d'une fonction complexe. Comme vous devez le savoir, la différenciation est une tâche formelle simple avec peu de règles. Lors de l'étude, cela peut ne pas sembler le cas, mais il est nécessaire de distinguer la tâche de différenciation directe d'une simplification supplémentaire et de travailler avec des dérivés. Un autre programme pour travailler avec des formules symboliques était un programme de conversion des coordonnées - nécessaire pour contrôler les satellites, les radars, etc.

James Slagle (https://en.wikipedia.org/wiki/James_Robert_Slagle) a écrit un programme d'intégration analytique. L'algorithme du programme est similaire à ces algorithmes enseignés dans les cours de mathématiques. Le programme peut rivaliser avec le diplômé moyen du MIT en termes d'intégrales qu'ils peuvent résoudre et en termes d'exactitude et de redondance des algorithmes appliqués. Depuis lors, les programmes d'intégration informatique se sont considérablement améliorés, on a supposé qu'il y aurait un programme basé sur l'algorithme Rich bien connu qui pourrait intégrer n'importe quelle fonction, si possible. Cependant, après de nombreuses années d'attente, je n'ai pas vu un tel programme. Il existe des programmes d'intégration analytique qui considèrent les intégrales finies ou prouvent que l'expression ne peut pas être intégrée.

Des ordinateurs en forme de robots ont envahi les chaînes de production de biens complexes tels que les tablettes, etc. Maintenant, les ordinateurs sont assemblés par des robots contrôlés par d'autres ordinateurs, les puces des circuits intégrés sont principalement conçues par des ordinateurs contrôlés par l'homme. Aucun esprit humain ne peut qualitativement disposer des millions de transistors dans une puce, c'est une tâche désespérée. Il y a certainement un certain degré d'intelligence artificielle dans le programme de conception. Dans des zones limitées où il n'y a pas d'accidents, les robots sont efficaces, mais en cas d'événements inattendus, les robots peuvent faire face à de graves problèmes. Une réponse routinière à un événement inhabituel peut conduire à une catastrophe.

Un autre domaine d'application évident pour les ordinateurs est un robot qui résiste aux environnements plus agressifs que même les personnes équipées de vêtements de protection, comme le feu. Si, lors de l'exécution d'un tel travail, le robot est détruit, ce n'est pas la même chose que la mort d'une personne. Les dragueurs de mines avec télécommande sont apparus dans l'arsenal de la marine, la perte du navire est incommensurablement inférieure à la perte de moins que l'équipage et le navire. La flotte utilise constamment des robots pour naviguer en haute mer; il y a maintenant de nombreuses zones non exploitées dans la mer.

Pensons à nouveau aux échecs informatiques. Les robots deviennent de plus en plus efficaces et, jusqu'à ce qu'ils battent le champion du monde d'échecs, cela semblait être une perte de temps. Auparavant, vous deviez analyser toutes les combinaisons possibles de mouvements, et non la façon dont une personne joue aux échecs. Les ordinateurs analysent maintenant des millions de combinaisons par seconde, tandis que les personnes, selon les psychologues, analysent jusqu'à 50 combinaisons maximum 100 pour prendre une décision sur le cours. Ainsi, au moins, on pense qu'une personne pense d'une manière complètement différente lorsqu'elle joue aux échecs! Nous ne savons même pas comment!

Dans d'autres jeux, les voitures ont eu plus de succès. Par exemple, je parle à tout le monde du robot jouant au backgammon, qui a réussi à vaincre tous les champions. Mais certains jeux avec des règles simples, par exemple, jouer à Go, se sont avérés très difficiles pour une solution machine.
Pour résumer, les machines se sont avérées capables de jouer à des jeux et à des activités similaires, mais pour certains jeux, elles étaient absolument incapables. La façon dont la machine joue peut être décrite comme «faisant beaucoup de calcul», pas un jeu basé sur la compréhension. Nous avons commencé à enseigner les jeux informatiques pour comprendre les processus de la pensée humaine, mais l'objectif initial a été déformé, et la recherche s'est poursuivie vers le développement de programmes qui peuvent gagner.

Permettez-moi de le répéter, vous ne pouvez pas vous permettre d'ignorer le domaine de l'intelligence artificielle, l'utilisation des connaissances dans un domaine ou un autre peut à la fois améliorer les applications informatiques et conduire à un grand fiasco!

Il est maintenant temps d'expliquer la différence entre la nouveauté logique et la nouveauté psychologique. Dans le processus, cela ne produit pas de nouveauté logique, mais ils produisent certainement une nouveauté psychologique. Les programmeurs remarquent constamment de nouveaux effets dans les programmes qu'ils écrivent! Mais une personne peut-elle produire une nouveauté logique? Une analyse minutieuse des histoires des grandes découvertes montre qu'elles ont été faites sur la base d'une analyse des expériences passées. Les circonstances ont conduit au succès; c'est juste une nouveauté psychologique, pas logique. Toutes vos nouvelles réalisations ne proviennent-elles pas d'expériences passées? La nouveauté logique est-elle possible dans sa forme la plus pure?

Il n'est pas nécessaire de penser que la nouveauté logique est quelque chose de banal. Dans toute science, après l'attribution initiale des postulats, des définitions et de la logique, toutes les autres conclusions sont une nouveauté psychologique; dans les conclusions après l'affectation initiale, il n'y a pas de nouveauté logique!

On pense que si nous utilisons le générateur aléatoire pour prendre des décisions, nous pouvons briser le cercle vicieux de deux molécules, mais où pouvons-nous obtenir une source aléatoire d'événements si ce n'est du monde matériel avec des molécules?

Il semblerait que les informations soient contenues dans la source des événements aléatoires. Cette déclaration est basée sur des expériences mentales avec des singes et des machines à écrire. Des singes devant des machines à écrire et à des moments aléatoires, cliquez sur des boutons aléatoires. On pense qu'à un moment donné l'un d'eux pourra imprimer tous les livres de la bibliothèque britannique dans l'ordre dans lequel ils se trouvent sur les étagères! Tôt ou tard, le singe appuiera correctement sur la première lettre, en fait, avec un nombre infini de tentatives pour arriver infiniment souvent.

Parmi ces tentatives seront correctes avec la deuxième lettre, et ainsi de suite. Avec le temps de fonctionnement infini des singes, la combinaison correcte de caractères se posera.

L'expérience est une confirmation que les connaissances sont contenues dans les sources d'événements aléatoires, et vous pouvez les extraire si vous écrivez le bon programme pour «reconnaître» les informations. Par exemple, tôt ou tard, une nouvelle théorie physique émergera d'un flux de bruit, et vous pouvez la détecter si vous filtrez le flux de nombres aléatoires! Cette logique est indéniable - il est difficile de croire à une telle réalité! La vérité est que vous ne pouvez pas toujours reconnaître les «informations» même si vous les voyez.

On pense depuis longtemps que «la libre expression de la volonté» est un mythe. Dans des circonstances données et à un moment donné, vous êtes qui vous êtes et agissez de la manière dont vous agissez. Cet argument semble convaincant dans le contexte du fait que vous croyez en votre libre arbitre. Essayons de clarifier ce problème à l'aide d'une expérience. Il semble qu'une expérience convaincante ne puisse être faite pour illustrer ce problème. La vérité est que nous choisissons constamment entre deux lignes de comportement. L'enseignant doit croire qu'il dit les bons mots à ses élèves. Les parents doivent croire qu'ils élèvent correctement leurs enfants. Néanmoins, un sentiment de liberté est profondément ancré en nous, et nous sommes réticents à le refuser, mais nous pouvons facilement le refuser aux autres!

Il existe de nombreux autres exemples pour discuter de la question "Les voitures peuvent-elles penser?"

En conclusion, la réflexion devrait peut-être être déterminée non pas par ce que nous pensons, mais par notre façon de penser. Quand j'observe comment un enfant apprend à multiplier des nombres à deux ou trois chiffres, j'ai l'impression qu'il réfléchit. Quand je le fais moi-même, cela ressemble à une sorte de «réflexe conditionné». Lorsque l'ordinateur fait la même multiplication, il ne semble pas qu'il pense. Selon les mots de la vieille chanson, "ce n'est pas ce que vous faites, mais comment vous le faites". Peut-être, dans le domaine de la pensée, on confond les notions de résultat et de méthode d'obtention, ce qui conduit à quelques difficultés dans le domaine de la recherche en IA.

Les partisans de la théorie rigide de l'intelligence artificielle considèrent que telle ou telle théorie ne réussit qu'après confirmation. Cette approche, sans une évaluation appropriée des faits, a affecté de nombreux chercheurs. La croyance que «le résultat est une mesure de la pensée» permet à beaucoup de gens de croire qu'ils peuvent penser, mais il n'y a pas de machine.

La situation concernant les ordinateurs et la pensée est devenue mitigée. Dans le même temps, nous pouvons supposer que les ordinateurs peuvent ou non penser. Nous voulons croire à la pensée des machines, car elles nous aident. Et nous ne voulons pas croire afin de maintenir notre propre signification. Les ordinateurs nous ont contournés dans de nombreux domaines, vitesse, précision, fiabilité, coût, vitesse de réaction, ils sont exempts d'ennui, ils oublient facilement l'ancien et apprennent de nouvelles choses, ils peuvent travailler dans un environnement agressif, ils sont exempts de problèmes personnels, nous aimerions les dépasser dans certains domaines - en même temps ce sont nos créations! Par exemple, si un programme informatique peut faire le travail beaucoup mieux que les médecins, où iront-ils? Où allez-vous rester?

Deux conclusions principales:

1. , , .
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Dans les deux chapitres précédents, j'ai écrit la question des limites du matériel et des logiciels, mais dans ces deux chapitres les questions de l'intelligence artificielle se posent superficiellement. Nous ne savons tout simplement pas de quoi nous parlons; les concepts ne sont pas définis et on ne sait pas s'ils le seront dans un avenir proche. Nous sommes obligés d'utiliser un langage pour décrire un langage informatique; cette récursivité entraîne des complications et une réduction de la rigueur. La question principale des chapitres sur l'IA - la question des limites des logiciels - reste ouverte devrait être très importante dans votre carrière. L'étude du domaine de l'IA nécessite de la précision et des conclusions équilibrées, car de nombreux chercheurs ont tiré des conclusions incorrectes évidentes.

À suivre ...

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Soit dit en passant, nous avons également lancé la traduction d'un autre livre cool - "La machine à rêver: l'histoire de la révolution informatique" )