Richard Hamming: Bab 7. Kecerdasan Buatan - II

"Tujuan kursus ini adalah untuk mempersiapkan Anda untuk masa depan teknis Anda."

Hai, Habr. Ingat artikel yang luar biasa "Anda dan Pekerjaan Anda" (+219, 2442 bookmark, 389k dibaca)?

Jadi Hamming (ya, ya, memeriksa sendiri dan memperbaiki kode Hamming ) memiliki seluruh buku yang ditulis berdasarkan ceramahnya. Kami menerjemahkannya, karena lelaki itu berbicara bisnis.

Buku ini bukan hanya tentang IT, itu adalah buku tentang gaya berpikir orang yang sangat keren. “Ini bukan hanya muatan pemikiran positif; itu menggambarkan kondisi yang meningkatkan peluang melakukan pekerjaan dengan baik. ”

Kami telah menerjemahkan 23 (dari 30) bab. Dan kami sedang mengerjakan edisi kertas.

Bab 7. Kecerdasan Buatan Buatan - II

Dalam buku ini, kami terutama membahas masalah manfaat komputer di bidang intelektual, dan bukan di bidang mekanis, misalnya, di bidang manufaktur. Di bidang mekanika, komputer memungkinkan kita menghasilkan produk yang lebih baik, disukai, dan lebih murah. Di beberapa daerah, bantuan ini sangat signifikan, untuk penerbangan ke bulan akan sulit dilakukan tanpa komputer. AI dapat dianggap sebagai tambahan untuk robotisasi - ini terutama mengacu pada sisi intelektual seseorang, dan bukan pada fisik, meskipun tentu saja kedua bagian berinteraksi erat dalam banyak proyek.

Mari kita kembali ke awal diskusi dan memeriksa kembali komponen-komponen mesin dan manusia. Baik mesin dan manusia terdiri dari atom dan molekul. Baik mesin dan manusia terdiri dari bagian-bagian dasar; mesin, antara lain, memiliki perangkat akumulasi dan switching (katup), dan seseorang terdiri dari organ. Mesin memiliki struktur besar, blok aritmatika, memori, unit kontrol, perangkat input-output, sementara seseorang terdiri dari tulang, otot, pembuluh darah, sistem saraf, dll.

Mari kita pertimbangkan beberapa aspek dengan lebih penuh perhatian. Diketahui bahwa dalam sistem besar efek baru dapat terjadi. Sebagai contoh, diyakini bahwa tidak ada gesekan antar molekul, tetapi dalam sistem besar efek ini terdeteksi - ini adalah efek yang memanifestasikan dirinya ketika bagian-bagian kecil diorganisasikan ke dalam sistem besar.

Perlu dicatat bahwa ketika seorang insinyur mengembangkan perangkat yang identik dengan yang ada di alam, ia melakukannya secara berbeda. Sebagai contoh, kami memiliki pesawat terbang, umumnya dengan sayap tetap, sementara burung mengepakkan sayapnya. Kami juga melakukan sedikit berbeda: pesawat terbang pasti terbang lebih tinggi dan lebih cepat daripada burung. Alam tidak menciptakan roda, dan manusia menggunakannya di banyak perangkat. Sistem saraf kita relatif lambat, mentransmisikan sinyal dengan kecepatan beberapa ratus meter per detik, dan sinyal ditransmisikan ke komputer dengan kecepatan sekitar 186.000 mil per detik.

Ketiga, sebelum diskusi lebih lanjut tentang AI, kami mencatat bahwa otak manusia terdiri dari banyak, banyak komponen yang terhubung satu sama lain oleh saraf. Kami ingin mendefinisikan pemikiran sebagai proses tertentu yang dapat dilakukan otak manusia. Penjelasan kegagalan masa lalu dalam pemikiran pemrograman dalam mesin terdiri dari ukuran mesin yang tidak mencukupi, kecepatannya, dll. Beberapa mulai percaya bahwa jika mobil itu cukup besar, maka ia akan secara otomatis berpikir! Ingat, sepertinya masalahnya adalah menulis program yang tepat, dan bukan membangun mesin yang besar, efek baru akan muncul dalam program semacam itu - berpikir dari detail tanpa berpikir! Sebenarnya, hanya inilah yang dipikirkan! Ini bukan sesuatu yang terisolasi, tetapi sebuah artefak dari sistem besar.
Kembali ke aplikasi AI. Ada program untuk membuktikan teorema geometris yang dipelajari dalam perjalanan geometri klasik. Program diminta untuk membuktikan teorema yang terkenal "Jika dua sisi sama dalam segitiga, maka kedua sudutnya sama," lihat gambar. 7.1.



Anda mungkin mencoba untuk membagi dua sudut atas, membuktikan kesamaan dari dua segitiga, dan menyimpulkan kesetaraan dari dua sudut dari ini. Beberapa mungkin membagi sisi ketiga segitiga menjadi dua, menggambar garis ke sudut yang berlawanan, dan juga sampai pada kesimpulan kesamaan. Bukti bahwa program menyimpulkan tidak menggunakan konstruksi tambahan. Ketika membandingkan segitiga ABC dan CBA, sebuah kesimpulan diambil tentang kesamaan diri dan persamaan sudut.
Seseorang akan menemukan bukti ini elegan, benar, dan tidak terduga. Mungkin orang-orang yang menulis program untuk membuktikan teorema tidak mengetahuinya, itu tidak diketahui secara luas, meskipun dibahas dalam catatan kaki buku teks geometri. Seseorang mengatakan bahwa program tersebut menunjukkan "orisinalitas", "kebaruan" yang tidak dimasukkan ke dalamnya oleh pengembang, "kreativitas" dan kualitas luar biasa lainnya.

Analisis yang lebih mendalam menunjukkan bahwa programmer meletakkan algoritma yang sesuai dengan program pertama kali mencoba untuk membuktikan teorema, dan kemudian membangun garis tambahan. Jika Anda diajari untuk melakukan hal yang sama, banyak dari Anda akan menemukan bukti ini anggun? Jadi, bukti ini sudah diprogram. Seperti yang saya sebutkan sebelumnya, seperti apa kursus geometri yang tidak memuat bukti dalam program pelatihan? Tidak signifikan Ini berlaku untuk orang-orang, tetapi untuk mesin itu sudah cukup untuk mengunduh program satu kali dan Anda tidak perlu lagi mengulang dan mengulangi tanpa henti, dan masih melupakan sesuatu!

Apakah program catur Samuel menunjukkan orisinalitas ketika ia mengalahkan juara vhecker negara bagian dengan melakukan gerakan yang tidak terduga? Jika tidak, dapatkah Anda mengatakan bahwa Anda memiliki orisinalitas? Apa yang harus menjadi ujian untuk memisahkan Anda dari program komputer?
Seseorang mungkin berpendapat bahwa program catur telah dipelajari, dan program untuk membuktikan teorema menunjukkan "kreativitas", "orisinalitas" atau sesuatu yang lain. Ini hanya beberapa contoh dari program tertulis tersebut. Sulit untuk membuktikan bahwa suatu program telah mendeklarasikan properti; begitu program mengeksekusi sesuatu, ini langsung berkorelasi dengan langkah algoritma yang tertanam di dalamnya, bahkan jika angka acak dimasukkan dalam program. Dengan demikian, sebuah paradoks diperoleh: fakta keberadaan program mengkonfirmasi bahwa itu adalah proses mekanis tertentu dan menyangkal manifestasi dari sifat-sifat lainnya. Dari sudut pandang ini, sebuah mesin tidak akan pernah menunjukkan bahwa itu lebih dari sekedar "mesin" dalam pengertian klasik; tidak ada cara untuk menunjukkan, misalnya, bahwa mesin dapat "berpikir".

Para pendukung AI keras percaya bahwa seseorang adalah sebuah mesin dan, oleh karena itu, semua tindakan manusia yang mungkin dalam bidang intelektual dapat disalin oleh sebuah mesin. Seperti yang saya catat sebelumnya, ketika sebuah mesin mendemonstrasikan properti tertentu, sebagian besar pembaca secara otomatis percaya bahwa properti ini bukan manifestasi dari fitur manusia. Dua pertanyaan segera muncul. Pertama, apakah ini benar? Kedua, seberapa yakin Anda bahwa Anda bukan hanya seperangkat molekul dalam medan energi, tetapi seluruh dunia hanyalah sebuah molekul yang mengorbit di sekitar molekul lain? Jika Anda percaya pada kekuatan mistis dunia lain, lalu bagaimana mereka mempengaruhi pergerakan molekul, dan jika mereka tidak, maka dengan cara apa mereka mempengaruhi dunia kita? Fisikawan telah menggambarkan semua kekuatan yang ada di alam, atau masih ada kekuatan yang belum dijelajahi? Ini pertanyaan yang sangat sulit. (Saat ini, 1994, diyakini bahwa Semesta adalah 90-99% terdiri dari apa yang disebut materi gelap, yang hanya kemampuan daya tarik gravitasi diketahui.

Kami beralih ke pertimbangan aplikasi komputer di bidang budaya. Pada awal revolusi komputer, Max Matthew dan John Pierce dari Bell Telephone Laboratory mempelajari generasi suara komputer. Seperti yang kemudian menjadi jelas, frekuensi pengambilan sampel ditentukan oleh frekuensi maksimum dari suara yang direproduksi. Orang dapat mendengar suara hingga 18 kHz dan hanya pada usia muda, sementara orang dewasa berbicara di telepon dan mengenali suara pada frekuensi kurang dari 8 kHz. Kuantisasi trek musik audio tidak memberikan peluang besar. Urutan pemutaran "musik" adalah sebagai berikut: komputer menghitung nilai trek suara di setiap interval waktu, menyajikan nilai ini dalam bentuk tegangan dan menerapkan filter penghalusan. Nada murni adalah sinusoid sederhana. Kombinasi frekuensi menentukan instrumen dan karakteristiknya "suara" (peningkatan kekuatan suara di awal dan catatan dan atenuasi di akhir). Dengan menggunakan berbagai alat perangkat lunak, dimungkinkan untuk memperoleh berbagai catatan dan musik yang direkam untuk pemutaran nanti. Dengan ini, tidak perlu membuat musik secara real time, komputer dapat memutar musik dengan kecepatan yang diperlukan, tidak harus konstan, kecepatan aktual dicapai setelah pengeditan dan pemutaran pada perangkat audio.

Mengapa kita hanya berbicara tentang bermain catatan? Mengapa tidak mengajari komputer Anda cara membuat musik? Lagipula, ada banyak aturan untuk menggubah musik. Para peneliti dari kemungkinan menghasilkan suara telah mengajarkan komputer untuk menulis musik menggunakan aturan seperti itu dan memperkenalkan keacakan ke dalam generator angka acak. Sekarang ada komputer yang dapat memutar musik dan menggubah musik; banyak trek serupa diputar di radio dan TV. Pendekatan ini lebih murah, lebih terkontrol dan memungkinkan Anda untuk membuat suara yang tidak ada alat musik yang ada. Suara apa pun dari trek musik dapat dibuat oleh komputer.

Komputer mendukung pemutaran dan pembuatan musik. Dengan pengecualian perincian kecil (frekuensi sampling, jumlah level kuantisasi yang dapat ditingkatkan berdasarkan biaya), komposer sekarang memiliki akses untuk mendengarkan suara apa pun yang dapat ada pada frekuensi apa pun, dalam kombinasi apa pun, pada tempo dan volume apa pun. Bahkan, "kualitas rekaman musik terbaik" adalah digital. Tidak akan ada peningkatan teknis yang signifikan di bidang ini di masa mendatang. Banyak pemain digital dan mereka mereproduksi suara jauh lebih baik daripada pemain analog lama.

Mesin membantu komposer untuk mendengarkan musik yang dikomposisikan lebih cepat (hampir secara instan). Sebelumnya, komposer sering harus menunggu bertahun-tahun sampai ia menjadi terkenal, dan musiknya mulai terdengar dari panggung, dan tidak hanya dalam imajinasinya. Sekarang komposer dapat dengan cepat membuat arahan baru. Ketika membaca majalah tentang musik komputer, saya mendapat kesan bahwa komposer modern banyak menggunakan dan menyesuaikan program komputer, dan bahwa ada banyak cara untuk membuat musik bersama dengan mesin.

Konduktor memiliki lebih banyak peluang. Sebelumnya, ketika merekam musik, konduktor mencoba untuk menjadi lebih baik dari para musisi, seringkali rekaman akhir diperoleh dari potongan berbagai rekaman, mikrofon yang berbeda. Sekarang konduktor dapat memperoleh dengan tepat catatan yang dia inginkan dengan akurasi milidetik, dengan nada yang diinginkan dan dengan mempertimbangkan konsep individu tentang kualitas suara instrumen tertentu. Pada akhirnya, musisi tidak selalu melakukan bagian yang sama (bagian dari karya musik) setiap waktu dengan sempurna.
Kami terus mempertimbangkan pengaruh komputer, bagaimana mereka mengembalikan kita dari dunia benda ke dunia ide, bagaimana mereka melengkapi dan memperluas kemampuan orang.

Salah satu aspek AI yang saya minati adalah apa yang seseorang dan komputer dapat lakukan bersama, dan seharusnya tidak ada persaingan di antara mereka. Tentu saja, robot menggantikan banyak orang dalam hal melakukan pekerjaan rutin. Memang, robot melakukan pekerjaan rutin jauh lebih baik, sambil menurunkan waktu orang untuk tugas yang lebih "manusiawi". Sayangnya, banyak yang tidak siap untuk kompetisi seperti itu dengan mobil - banyak yang tidak dapat melakukan apa pun selain pekerjaan rutin ini atau itu. Ada kepercayaan luas bahwa dengan pelatihan yang tepat, orang akan dapat bersaing dengan robot. Namun, saya ragu bahwa mungkin untuk mengambil, misalnya, penambang dan mengubahnya menjadi programmer yang berguna. Saya memiliki beberapa perkiraan tentang persentase orang yang dapat terlibat dalam pemrograman dalam pengertian klasik; Tentu saja, jika Anda menganggap bahwa berinteraksi dengan ATM atau telepon adalah pemrograman (memasukkan data dari seseorang memengaruhi program yang dapat dieksekusi), maka banyak yang dapat disebut pemrogram. Tetapi jika pemrograman dianggap sebagai aktivitas klasik dari analisis bijaksana, spesifikasi terperinci, maka ada keraguan besar tentang persentase orang yang dapat bersaing dengan komputer dengan pijakan yang sama.

Penggunaan komputer telah menyebabkan penurunan jumlah pekerjaan dan penciptaan pekerjaan baru, sulit untuk mengatakan mengapa lebih banyak. Tetapi sangat jelas bahwa rata-rata lebih banyak pekerjaan tingkat tinggi telah muncul dan banyak pekerjaan tingkat rendah telah menghilang. Sekali lagi, beberapa percaya bahwa di masa depan kebanyakan orang dapat dipersiapkan untuk pekerjaan tingkat tinggi, menurut saya pendapat ini tidak terbukti.

Selain program di bidang permainan, geometri, musik, ada program di bidang aljabar: mereka lebih "mudah dikelola" daripada program "tunggal" dan bergantung pada interaksi dengan seseorang pada satu tahap atau lainnya. Anehnya, ternyata mungkin untuk membuat program "tunggal" di bidang geometri, dan tidak mungkin di bidang aljabar. Salah satu masalah yang belum terselesaikan adalah penyederhanaan ekspresi. Saat mempelajari aljabar, Anda mungkin tidak memperhatikan bahwa tidak ada aturan yang jelas untuk "penyederhanaan" untuk tindakan "penyederhanaan ekspresi"; dan jika mereka melakukannya, maka aturan-aturan ini jelas kompleks. Misalnya, diyakini ungkapan itu



tidak dapat disederhanakan, tetapi ekspresi



itu mungkin!

Kami terus menggunakan kata "simplify", tetapi artinya tergantung pada apa yang akan kita lakukan selanjutnya. Misalnya, jika selama perhitungan Anda bermaksud untuk mengintegrasikan lebih lanjut, Anda memecah ekspresi menjadi bagian-bagian kecil, sementara menggabungkannya ke dalam pekerjaan atau hubungan yang nyaman.

Program serupa yang "digerakkan manusia" untuk sintesis senyawa kimia juga telah dikembangkan. Ternyata sangat berguna, karena menghitung: (1) kemungkinan rute sintesis, (2) biaya, (3) waktu yang diperlukan untuk reaksi, (4) hasil efektif dari senyawa yang disintesis. Dengan demikian, program ini membantu untuk menemukan berbagai cara sintesis senyawa baru atau menemukan kembali yang lama karena perubahan biaya bahan baku yang diperlukan.

Mesin menggantikan tampilan seseorang yang tidak dapat diandalkan melalui mikroskop selama sebagian besar tes medis. Dalam kebanyakan kasus, menggunakan metode mesin lebih cepat, lebih dapat diandalkan, dan lebih murah. Mungkin mesin akan dapat mendiagnosis lebih lanjut dan dengan demikian menggantikan dokter. Bahkan, dalam hal ini, mesin mungkin akan didiagnosis lebih cepat daripada dokter! Gagasan ini bukan hal yang baru: kit untuk diagnosis mandiri penyakit tertentu dijual. Pendekatan ini hanyalah peningkatan dalam kit diagnosis diri dan cara untuk meresepkan rencana perawatan.

Dokter adalah manusia, oleh karena itu mereka tidak dapat diandalkan. Seringkali dalam kasus penyakit langka, dokter mungkin pertama kali menemukan penyakit seperti itu, tetapi Anda dapat memasukkan deskripsi semua penyakit di mesin, dan dia tidak akan pernah melupakannya. Berdasarkan gejala, mesin dapat membuat diagnosis dengan beberapa kemungkinan, atau meresepkan tes lebih lanjut untuk diagnosis lebih lanjut. Dalam jangka panjang, mesin, dengan mempertimbangkan kemungkinan diagnosis (yang dapat diperbaiki selama epidemi), dapat melakukan “penerimaan pasien” yang lebih baik daripada dokter dengan kualifikasi rata-rata atau bahkan tinggi. Pada saat yang sama, jangan lupa bahwa seorang dokter dapat secara fisik merawat sejumlah orang.

Antara lain, salah satu masalah utama adalah hukum. Hukum memaafkan dokter ketika mereka melakukan kesalahan, jika mereka bertindak, dalam bahasa hukum, "dengan uji tuntas" - mereka hanya manusia. Tetapi siapa yang harus disalahkan atas kesalahan mesin? Mobil? Programmer Para ahli yang membentuk aturan? Mereka yang mengartikulasikan aturan ini secara lebih rinci? Mereka yang menempatkan mereka dalam algoritma? Atau mereka yang memprogramnya? Dalam kasus diagnosis yang salah yang dilakukan oleh mesin, adalah mungkin untuk melakukan analisis terperinci dari seluruh program, analisis semacam itu tidak dapat dilakukan dalam hal membuat keputusan yang salah oleh dokter. Saya percaya bahwa di masa depan akan ada banyak program tambahan untuk membuat diagnosis oleh dokter, tetapi untuk waktu yang lama akan selalu ada orang antara pasien dan mesin. Ada beberapa pertumbuhan dalam program yang memungkinkan untuk membuat diagnosis sendiri, tetapi masalah hukum muncul untuk program tersebut.

Sebagai contoh, saya ragu bahwa pasien akan memiliki kesempatan untuk secara mandiri (melalui program) menulis resep untuk obat-obatan yang diperlukan tanpa partisipasi dokter. Anda mungkin telah memperhatikan bahwa dalam semua lisensi untuk perangkat lunak terdistribusi dibebaskan dari apa pun, saya tekankan lagi, dari tanggung jawab apa pun! Di bidang ini, masalah utamanya adalah hukum, bukan rekayasa.

Di rumah sakit modern, Anda dapat melihat penetrasi besar mesin di bidang kedokteran: obat sangat agresif menggunakan kemampuan mesin untuk meningkatkan kinerja, mengurangi biaya, meningkatkan akurasi dan kecepatan. Di rumah sakit, mesin menyimpan catatan keuangan, jadwal, dan menyimpan catatan; bahkan dokter swasta mulai bekerja dengan menggunakan berbagai mesin. Sampai batas tertentu, otoritas federal yang harus disalahkan untuk ini, yang mewajibkan mereka untuk melakukan korespondensi birokrasi elektronik.

Di banyak rumah sakit di ruang perawatan intensif dan lainnya, monitor komputer dipasang jika perlu.Mobil tidak bosan, merespons dengan cepat, langsung mengirimkan sinyal ke pos perawat jika perlu. Diragukan bahwa perawat akan dapat terus-menerus melakukan tugas yang dia lakukan bersama dengan monitor.

Di bidang matematika, salah satu program paling awal untuk transformasi simbolis formula adalah program diferensiasi untuk menghitung turunan tingkat tinggi. Dengan menggunakan program ini, dimungkinkan untuk menghitung 20 anggota pertama dari rangkaian kekuatan fungsi kompleks. Seperti yang harus Anda ketahui, diferensiasi adalah tugas formal yang sederhana dengan beberapa aturan. Ketika belajar, ini mungkin tidak tampak begitu, tetapi perlu untuk membedakan tugas diferensiasi langsung dari penyederhanaan lebih lanjut dan bekerja dengan turunannya. Program lain untuk bekerja dengan rumus simbolis adalah program untuk mengonversi koordinat - yang diperlukan untuk mengendalikan satelit, radar, dll.

James Slagle (https://en.wikipedia.org/wiki/James_Robert_Slagle) menulis sebuah program integrasi analitik. Algoritma program ini mirip dengan algoritma yang diajarkan dalam kursus matematika. Program ini dapat bersaing dengan lulusan MIT rata-rata dalam hal integral yang dapat mereka pecahkan, dan dalam hal kebenaran dan redundansi dari algoritma yang diterapkan. Sejak itu, program integrasi komputer telah meningkat secara signifikan, diasumsikan bahwa akan ada program berdasarkan algoritma Kaya yang terkenal yang dapat mengintegrasikan fungsi apa pun, jika mungkin. Namun, setelah bertahun-tahun berharap, saya tidak melihat program seperti itu.Ada program integrasi analitik yang mempertimbangkan integral terbatas atau membuktikan bahwa ekspresi tidak dapat diintegrasikan.

Komputer berbentuk robot menyerbu jalur produksi barang-barang kompleks seperti tablet, dll. Sekarang komputer dirakit oleh robot yang dikendalikan oleh komputer lain, chip dalam sirkuit terintegrasi dirancang terutama oleh komputer yang dikendalikan manusia. Tidak ada pikiran manusia yang dapat secara kualitatif mengatur jutaan transistor dalam sebuah chip, ini adalah tugas yang sia-sia. Jelas ada tingkat kecerdasan buatan dalam program desain. Di daerah terbatas di mana tidak ada kecelakaan, robot efektif, tetapi di mana ada kejadian tak terduga, robot dapat menghadapi masalah serius. Respons rutin terhadap peristiwa non-rutin dapat menyebabkan bencana.

Bidang aplikasi lain yang jelas untuk komputer adalah robot yang tahan terhadap lingkungan yang lebih agresif daripada orang yang dilengkapi pakaian pelindung, seperti api. Jika selama kinerja seperti robot dihancurkan, maka ini tidak sama dengan kematian seseorang. Para kapal penyapu ranjau dengan remote control muncul di gudang senjata angkatan laut, kehilangan kapal jauh lebih kecil daripada kerugian kurang dari awak dan kapal. Armada terus menggunakan robot ketika menavigasi laut dalam, sekarang ada banyak daerah yang tidak ditambang di laut.

Mari kita berpikir tentang bermain catur komputer lagi. Robot terus menjadi lebih efisien dan, sampai mereka mengalahkan juara catur dunia, tampak seperti buang-buang waktu. Dulu Anda perlu menganalisis semua kemungkinan kombinasi gerakan, dan bukan cara seseorang bermain catur. Komputer sekarang menganalisis jutaan kombinasi per detik, sementara orang, menurut psikolog, menganalisis hingga 50 maksimum 100 kombinasi untuk membuat keputusan tentang kursus. Dengan demikian, setidaknya, diyakini bahwa seseorang berpikir dengan cara yang sama sekali berbeda saat bermain catur! Kami bahkan tidak tahu caranya!

Di game lain, mobil lebih sukses. Sebagai contoh, saya memberi tahu semua orang tentang robot yang bermain backgammon, yang mampu mengalahkan semua juara. Tetapi beberapa permainan dengan aturan sederhana, misalnya bermain Go, ternyata sangat sulit untuk solusi mesin.
Singkatnya, mesin-mesin itu ternyata mampu bermain game dan kegiatan serupa, tetapi untuk beberapa game mereka benar-benar tidak mampu. Cara bermain mesin dapat digambarkan sebagai "melakukan banyak komputasi," bukan game berdasarkan pemahaman. Kami mulai mengajarkan permainan komputer untuk memahami proses berpikir manusia, tetapi tujuan awalnya terdistorsi, dan penelitian berlanjut ke pengembangan program yang dapat menang.

Biarkan saya ulangi, Anda tidak dapat mengabaikan bidang kecerdasan buatan, penggunaan pengetahuan di satu area atau lainnya dapat meningkatkan aplikasi komputer dan menyebabkan kegagalan besar!

Sekarang adalah waktunya untuk menjelaskan perbedaan antara kebaruan logis dan psikologis. Dalam prosesnya, itu tidak menghasilkan kebaruan logis, tetapi mereka pasti menghasilkan kebaruan psikologis. Pemrogram terus-menerus memperhatikan efek baru dalam program yang mereka tulis! Tetapi bisakah seseorang menghasilkan kebaruan logis? Analisis yang cermat terhadap kisah-kisah penemuan besar menunjukkan bahwa mereka dibuat berdasarkan analisis dari pengalaman masa lalu. Keadaan menyebabkan kesuksesan; itu hanya psikologis, bukan kebaruan yang logis. Bukankah semua prestasi baru Anda berasal dari pengalaman masa lalu? Apakah kebaruan logis dimungkinkan dalam bentuknya yang paling murni?

Tidak perlu berpikir bahwa kebaruan logis adalah sesuatu yang dangkal. Dalam ilmu apa pun, setelah penugasan postulat, definisi dan logika, semua kesimpulan lebih lanjut adalah kebaruan psikologis, dalam kesimpulan setelah penugasan awal, tidak ada kebaruan logis!

Dipercayai bahwa jika kita menggunakan generator acak untuk mengambil keputusan, kita dapat memutus lingkaran setan dua molekul, tetapi dari mana kita bisa mendapatkan sumber peristiwa acak jika bukan dari dunia material dengan molekul?

Diduga, informasi tersebut terkandung dalam sumber kejadian acak. Pernyataan ini didasarkan pada pengalaman mental dengan monyet dan mesin tik. Monyet di depan mesin tik dan secara acak klik tombol acak. Dipercayai bahwa pada suatu saat salah satu dari mereka akan dapat mencetak semua buku dari perpustakaan Inggris dalam urutan di mana mereka berdiri di rak! Cepat atau lambat, monyet akan menekan huruf pertama dengan benar, pada kenyataannya, dengan jumlah upaya yang tak terbatas untuk sering terjadi tanpa batas.

Di antara upaya-upaya ini akan benar dengan huruf kedua, dan seterusnya. Dengan waktu operasi yang tidak terbatas dari monyet, kombinasi karakter yang benar akan muncul.

Pengalaman adalah konfirmasi bahwa pengetahuan terkandung dalam sumber-sumber kejadian acak, dan Anda dapat mengekstraksinya jika Anda menulis program yang benar untuk "mengenali" informasi. Misalnya, cepat atau lambat, teori fisik baru akan muncul dari aliran kebisingan, dan Anda dapat mendeteksinya jika Anda menyaring aliran angka acak! Logika ini tidak dapat disangkal - sulit untuk percaya pada kenyataan seperti itu! Yang benar adalah bahwa Anda tidak selalu dapat mengenali "informasi" bahkan jika Anda melihatnya.

Sudah lama diyakini bahwa "kebebasan berekspresi akan" adalah mitos. Dalam keadaan tertentu dan pada waktu tertentu, Anda adalah siapa Anda dan bertindak dengan cara Anda bertindak. Argumen ini terdengar meyakinkan dengan latar belakang fakta bahwa Anda percaya pada kehendak bebas Anda. Mari kita coba perjelas masalah ini menggunakan eksperimen. Tampaknya percobaan yang meyakinkan tidak dapat dilakukan untuk menggambarkan masalah ini. Yang benar adalah bahwa kita terus-menerus memilih di antara dua garis perilaku. Guru harus percaya bahwa dia mengatakan kata-kata yang tepat kepada murid-muridnya. Orang tua harus percaya bahwa mereka membesarkan anak-anak mereka dengan benar. Namun demikian, rasa kebebasan berada jauh di dalam diri kita, dan kita enggan untuk menolaknya, tetapi kita dapat dengan mudah menyangkalnya dari orang lain!

Ada banyak contoh lain untuk membahas pertanyaan "Bisakah mobil berpikir?"

Kesimpulannya, mungkin pemikiran harus ditentukan bukan oleh apa yang kita pikirkan, tetapi oleh bagaimana kita berpikir. Ketika saya mengamati bagaimana seorang anak belajar mengalikan dua atau tiga angka, maka saya mendapat kesan bahwa dia sedang berpikir. Ketika saya melakukannya sendiri, sepertinya semacam "refleks terkondisi". Ketika komputer melakukan perkalian yang sama, sepertinya tidak berpikir. Dalam kata-kata lagu lama, "ini bukan apa yang Anda lakukan, tetapi bagaimana Anda melakukannya." Mungkin, dalam bidang pemikiran, kami mengacaukan konsep hasil dan metode memperoleh, yang mengarah pada beberapa kesulitan di bidang penelitian AI.

Para pendukung teori kaku tentang kecerdasan buatan menganggap teori ini atau itu hanya berhasil setelah konfirmasi. Pendekatan ini, tanpa penilaian fakta yang tepat, telah mempengaruhi banyak peneliti. Keyakinan bahwa "hasilnya adalah ukuran pemikiran" memungkinkan banyak orang untuk percaya bahwa mereka dapat berpikir, tetapi tidak ada mesin.

Situasi mengenai komputer dan pemikiran telah menjadi beragam. Pada saat yang sama, kita dapat mengasumsikan bahwa komputer mungkin berpikir atau tidak. Kami ingin percaya pada pemikiran mesin, karena mereka membantu kami. Dan kami tidak ingin percaya untuk mempertahankan kepentingan kami sendiri. Komputer telah melewati kami di banyak bidang, kecepatan, ketepatan, keandalan, biaya, kecepatan reaksi, mereka bebas dari kebosanan, mereka dengan mudah melupakan yang lama dan mempelajari hal-hal baru, mereka dapat bekerja di lingkungan yang agresif, bebas dari masalah pribadi, kami ingin melampaui mereka di beberapa daerah - pada saat yang sama mereka adalah ciptaan kami! Misalnya, jika beberapa program komputer dapat melakukan pekerjaan lebih baik daripada dokter, lalu di mana mereka akan tinggal? Di mana Anda akan tinggal?

Dua kesimpulan utama:

1. , , .
2. , , , .

Dalam dua bab sebelumnya, saya menulis pertanyaan tentang batasan perangkat keras dan perangkat lunak, tetapi dalam dua bab ini pertanyaan tentang kecerdasan buatan diajukan secara dangkal. Kami tidak tahu apa yang sedang kami bicarakan; konsep tidak didefinisikan dan tidak jelas apakah mereka akan didefinisikan dalam waktu dekat. Kami terpaksa menggunakan bahasa untuk menggambarkan bahasa komputer; kekambuhan ini menyebabkan komplikasi dan pengurangan kekakuan. Pertanyaan utama bab-bab tentang AI - pertanyaan tentang batasan perangkat lunak - tetap terbuka harus sangat penting dalam karier Anda. Studi tentang bidang AI membutuhkan akurasi dan kesimpulan yang seimbang, karena banyak peneliti telah membuat kesimpulan yang salah.

Dilanjutkan ...

Siapa yang ingin membantu dengan terjemahan, tata letak, dan penerbitan buku - tulis dalam email pribadi atau magisterludi2016@yandex.ru

Ngomong-ngomong, kami juga telah meluncurkan terjemahan buku keren lainnya - “Mesin Impian: Sejarah Revolusi Komputer” )