Может ли компьютер менять заложенную в него информацию
Обращаем Ваше внимание, что в соответствии с Федеральным законом N 273-ФЗ «Об образовании в Российской Федерации» в организациях, осуществляющих образовательную деятельность, организовывается обучение и воспитание обучающихся с ОВЗ как совместно с другими обучающимися, так и в отдельных классах или группах.
Рабочие листы и материалы для учителей и воспитателей
Более 2 500 дидактических материалов для школьного и домашнего обучения
- Онлайн
формат - Диплом
гособразца - Помощь в трудоустройстве
311 лекций для учителей,
воспитателей и психологов
Получите свидетельство
о просмотре прямо сейчас!
3 класс. Технология.
Урок 2. Тема. Знакомимся с компьютером. Компьютер как техническое средство
Педагогические
Способствовать развитию потребности познавать, приобретению первоначального опыта практической преобразовательной и творческой деятельности, формированию представлений об устройстве компьютера; познакомить учащихся c основными устройствами компьютера; развивать инициативность, самостоятельность, мышление; воспитывать познавательную потребность, интерес к предмету
Открытие нового знания
Планируемые
результаты
(предметные)
Знают и называют основные устройства персонального компьютера, имеют представление об их назначении; освоят основные правила безопасной работы на компьютере; научатся включать и выключать компьютер, пользоваться клавиатурой, выполнять простейшие операции над готовыми файлами и папками
Личностные
результаты
Принимать другие мнения и высказывания, уважительно относиться к ним
Универсальные
учебные действия
(метапредметные)
Регулятивные: выявлять и формулировать цель деятельности, учебную проблему; отделять известное от неизвестного, самостоятельно выполнять пробные поисковые действия.
Познавательные: открывать новые знания, осваивать необходимые умения в процессе рассуждений и обсуждений; искать и отбирать нужную информацию.
Коммуникативные: высказывать свою точку зрения, слушать других
Оборудование
Учебник, с. 10–13, рабочая тетрадь, с.7–8, компьютер
2. Постановка учебной задачи
– Сегодня мы с вами отправимся в путешествие по информационной мастерской. В ней нас ждет множество интересных открытий. Здесь нам понадобятся те знания, которые вы получили и получите на уроках математики, чтения, письма, рисования и технологии. Самый важный секрет этой мастерской заключается в том, чтобы узнать, как добывают информацию, что с ней делают, чтобы она стала полезной, и как различить, где ценная информация, а где не очень.
- Как вы думаете, кто нам поможет пройти в информационную мастерскую?
Настоящий друг железный
В моей жизни стал полезным:
Он не прочь со мной сыграть
И весь мир мне показать.
Познакомьтесь с ним, друзья,
Вам его представлю я!
Расскажу о нем, что знаю,
Ну, а лучше – загадаю!
Что за друг такой? Железный,
Интересный и полезный.
Дома скучно, нет уюта,
Если выключен. (компьютер) .
– С чего же мы начнем наше знакомство с ним?
Учащиеся формулируют цель урока и задачи, которые будут решать во время занятия
Отвечают на вопросы учителя.
В ходе беседы определяют цель деятельности на уроке
3. Усвоение новых знаний и способов действий
– Что такое компьютер?
- Что вы знаете о компьютере?
– Есть ли у вас дома компьютер?
- Для чего он нужен?
- Где компьютер используется?
Выполнить задания (учебник, с. 10–11):
– Какие устройства входят в состав компьютера?
Отгадайте про них загадки.
• Лежит дощечка у экрана, буквам-кнопкам она мама!
Знает русский алфавит и английским удивит –
Очень умная натура! Это что? (Клавиатура.)
• Бегает по коврику, курсором управляет,
Нажатием на кнопку программы открывает. (Компьютерная мышь.)
• С телевизором – два брата, но для разных дел, ребята.
Не догадались до сих пор? – К компьютеру. (монитор) .
– Все ли мы устройства назвали?
- Рассмотрите рисунок в учебнике (с. 12) и назовите все устройства, входящие в состав компьютера.
– Как вы думаете, работа на компьютере безопасна?
- Какие правила надо соблюдать при работе на нем?
Отвечают на вопросы, рассматривают иллюстрации, работают с учебником. Понимают особенности работы с компьютером, самостоятельно делают простейшие обобщения и выводы
Физкультминутка
Организует выполнение упражнений гимнастики для глаз (учебник, с. 12)
Выполняют движения
4. Закрепление знаний и способов действий
1. Учитель демонстрирует приемы работы с компьютером.
2. Организует выполнение пробных упражнений по включению и выключению компьютера, открытию папок.
3. Исследовательская работа по плану в учебнике (с. 13).
4. Организует работу по отгадыванию кроссворда в рабочей тетради (с. 7–8)
Готовят свои рабочие места, слушают, понимают и выполняют предлагаемое задание
Ответ на вопрос, мыслят компьютеры или нет, зависит от того, что мы понимаем под словом «мышление». Если охарактеризовать мышление как человеческую деятельность, обусловленную активностью нейронов головного мозга, тогда, в силу этого определения, нам придется сказать «нет». Допустим, мы не станем априорно отвергать идею, что компьютеры способны мыслить. Как тогда вы бы стали отвечать на этот вопрос?
Большинство людей тем не менее не желает верить, что компьютер может мыслить, пусть даже им и не отличить один ответ от другого. В конце концов, можно ли считать подражание мышлению полным аналогом самого мышления? Если фокусник может заставить вас поверить, что он способен сотворить кролика практически из воздуха, это вовсе не значит, что он в самом деле на такое способен. Допустим, я сконструировала робота, который будет каждый день выгуливать вашу собаку. Конечный результат будет таким же, как если бы собаку выгуливал человек, но вы ведь не будете полагать, что робот и сам при этом разминает ноги? Из того, что конечный результат один и тот же, вовсе не следует, что процессы, которые к нему привели, повторяют друг друга.
С другой стороны, рассмотрим следующий ряд рассуждений. Самый известный математический труд XX в. — Principia Mathematica («Основания математики») — был написан в 1927 г. Уайтхедом и Расселом. Все мы согласимся, что эти математики были незаурядными мыслителями. Позднее те данные, которые были известны до написания Уайтхедом и Расселом своего труда, были заложены в компьютер, который быстро вывел те же теоремы, что и эти знаменитые ученые. Когда этот интеллектуальный подвиг был совершен людьми, его назвали примером исключительной способности мышления. Должны ли мы тогда обозначить этими словами то же достижение, когда его совершает компьютер? Вклад Уайтхеда и Рассела в науку огромен, поскольку они при создании своего математического труда приложили значительные усилия, отбирая необходимые данные и отбрасывая ненужные. Их гений должен был определить, какая информация релевантна. Еще важнее, что человеческий гений сумел понять, на какие математические задачи необходимо найти ответ. Из широчайшего спектра возможных математических задач они выбрали именно те, ответ на которые мог быть получен ими с наибольшей вероятностью. Компьютеру была дана вся необходимая информация и поставлена задача, которую требовалось разрешить, поэтому найденное им решение выглядит намного менее творческим и впечатляющим, чем та работа, которую проделали выдающиеся математики.
В чем человек лучше компьютера?
С другой стороны, люди кое в чем превосходят машины. Мы выполняем задачи, основываясь не только на интеллекте, но и на таких абстрактных понятиях, как разум и жизненный опыт.
Компьютеры получают информацию из электронных библиотек. Тем не менее, они не способны переработать ее так, чтобы на выходе получился жизненный опыт, подобный человеческому.
Каждому из нас хорошо известно, что именно свой опыт дается нам порой очень не просто. Хоть и говорят, что хорошо бы учиться на чужих ошибках, но по факту приходится, в основном, учиться на собственных.
Люди обладают и другими абстрактными чертами – творчеством, вдохновением, воображением. Человек может
- сочинить стихотворение,
- написать и сыграть музыку,
- спеть песню,
- нарисовать картину.
С некоторыми из этих задач справятся и компьютеры, но врожденной способности к творчеству у них нет. Об этом образно писал А.С.Пушкин в 1829 году (классики всегда актуальны, в том числе, в эпоху компьютера и интернета):
О сколько нам открытий чудных
Готовят просвещенья дух
И Опыт, сын ошибок трудных,
И Гений, парадоксов друг,
И Случай, бог изобретатель.
Итоги
Размышляя над тем, кто умнее – человек или машина – не стоит забывать, что компьютеры созданы для улучшения нашей жизни, как тот же IBM Watson, который помогает бороться со смертельным заболеванием.
Ряд задач, которые компьютеры выполняют лучше человека, постепенно становится шире. Наша работа – помогать им учиться, ведь жизнь – это не соревнование, а сотрудничество.
И компьютеры будут нам отвечать тем же, становясь все более незаменимыми помощниками людей и, надеюсь, без того, чтобы машины начали диктовать свои условия нам, «хомо сапиенсам», «людям разумным»!
Может ли машина иметь разум?
В настоящее время мы можем обучить компьютеры выполнять те задачи, которые трудны или практически невозможны для человека: например, визуальное распознавание, которое предполагает обработку огромного количества данных и бесконечный ряд повторяющихся операций.
Однако эксперты соглашаются с тем, что в общем понимании разума, творчества и сознания люди стоят выше компьютера.
Мы может создать программу-креативщика, загрузить в нее базу данных, состоящую из произведений искусства, и получить на выходе новую уникальную работу. Но это не творчество в том смысле, в каком мы привыкли его понимать, а лишь его имитация. Точнее, это будет работа программного кода, который следует заложенным инструкциям. Разумом это точно назвать нельзя.
Как только мы разгадаем нейрокод, управляющий клетками нашего мозга, мы сможем создать искусственный аналог этой структуры, и тогда искусственный интеллект перейдет на новый уровень.
Это позволит нам уйти от уже изрядно «поднадоевшей» фон-Неймановской архитектуры компьютеров, на которой человечество пока «безнадежно застряло». И вот тогда… видятся, кажется, безграничные перспективы.
Но «воз пока и ныне там», нейрокод мы не знаем, и когда расшифруем, не ясно. Те же компьютеры с их миллиардами операций в секунду, увы, пока не могут нам помочь в расшифровке этого кода.
Некоторые ученые, в частности, Илон Маск, предупреждают о потенциальных опасностях искусственного интеллекта, которые приведут к чему-то вроде восстания машин. Ведь на практике машинный интеллект может оказаться за пределами нашего понимания, и тогда мы не сможем узнать, совпадают наши с компьютером ценности или расходятся.
Хотя, какие могут у машины быть проблемы с людьми? Нежелание нам помогать? А чем еще они могут заниматься, кроме как быть полезными помощниками? Трудно пока себе это представить.
Может, конечно, лень станет главной проблемой этих сверх компьютеров, ведь, как известно, лень – это ко всему прочему еще и двигатель прогресса.
Однако на эту тему можно философствовать сколько угодно, и это будут только самые общие рассуждения, не более того, при нашем текущем уровне понимания данной проблемы.
В общем случае довольно сложно проверить написанный компьютером код на соответствие заданным условиям
На самом деле, слишком сложно, поясняет пользователь Quora Мариса Кирисаме. Задача разрешимости булевой функции NP-полна. Единственный на данный момент известный науке способ решить такую задачу — перебрать все возможные варианты.
Этот порог можно будет преодолеть — если математикам удастся доказать, что классы задач P и NP равны, однако наука занимается проблемой равенства классов уже много лет, и пока ответа на этот вопрос дать не удалось.
Кроме того, даже логика первого порядка является лишь полуразрешимой. Разрешимость — это свойство, позволяющее найти алгоритм, определяющий по аксиомам теории, принадлежит данная формула этой теории или нет. Полуразрешимость — более слабое свойство. Оно означает, что если формула не принадлежит теории, то работа подобного алгоритма никогда не завершится.
Конечно, существуют и разрешимые аксиоматические теории первого порядка — например, арифметика Пресбургера. Но сложность алгоритма, определяющего выводимость формулы в этой теории, экспоненциальная. Если точнее — O(2^(2^N)), где N — длина входных данных.
Кирасаме замечает: логика высказываний, которую нужно будет применять, чтобы распознать нужное решение, наверняка гораздо более высокого уровня, чем первого. И если даже она будет разрешимой, сложность нужного алгоритма, вероятно, окажется слишком большой.
Всё это значит, что компьютер может писать эффективные программы лишь для небольших задач. Для более глубоких вопросов это просто не имеет смысла — потому что проверить оптимальность, эффективность и правильность кода будет очень сложно.
Компьютеры не умеют программировать, потому что люди не хотят быть уничтоженными
Некоторые из пользователей Quora, высказавших своё мнение по этому вопросу, считают, что основная проблема — это неоднозначность самого существования искусственного интеллекта. Ведь, по сути, именно это и означает обучение машины программированию — таким образом в «мозг» компьютера будет заложена логика — то, что отличает робота от человека.
Если искусственный интеллект будет создан, совсем не факт, отмечает один из комментаторов по имени Сичу Лу, что люди продолжат своё существование на земле. Возможно, они будут уже не нужны компьютерам, которые смогут всем заниматься сами.
Обращаем Ваше внимание, что в соответствии с Федеральным законом N 273-ФЗ «Об образовании в Российской Федерации» в организациях, осуществляющих образовательную деятельность, организовывается обучение и воспитание обучающихся с ОВЗ как совместно с другими обучающимися, так и в отдельных классах или группах.
Рабочие листы и материалы для учителей и воспитателей
Более 2 500 дидактических материалов для школьного и домашнего обучения
Столичный центр образовательных технологий г. Москва
Получите квалификацию учитель математики за 2 месяца
от 3 170 руб. 1900 руб.
Количество часов 300 ч. / 600 ч.
Успеть записаться со скидкой
Форма обучения дистанционная
- Онлайн
формат - Диплом
гособразца - Помощь в трудоустройстве
311 лекций для учителей,
воспитателей и психологов
Получите свидетельство
о просмотре прямо сейчас!
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего образования
«ТИХООКЕАНСКИЙ государственнЫЙ УНИВЕРСИТЕТ »
ПЕДАГОГИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ
Факультет естественных наук, математики и информационных технологий
Направление подготовки 44 .03.05 Педагогическое образование (с двумя профилями подготовки), профили Математика. Информатика ( Физика. Информатика)
Кафедра математики и информационных технологий
Может ли компьютер мыслить
по дисциплине "Основы искусственного интеллекта"
Студент(ка) 4 курса, ПОМИ(аб)-61 гр
очной формы обучения
Юрченко Александр Дмитрииевич
Ледовских Ирина Анатольевна
Хабаровск 2020
Современность невозможно представить без компьютера. То, что еще 30 лет назад казалось скорее сюжетом из произведений жанра фантастики – сегодня уже свершившийся факт: ЭВМ в различных проявлениях очевидно заменило человека во многих аспектах его деятельности.
Каждый человек, слышавший когда-либо очередную новость о новейших достижениях электроники, способных облегчить человеку жизнь в еще одной ее области, задавался вопросом: а не заменит ли таким путем робот человека в принципе? Каждый смотрел фильмы, предвещающие это, и которые все больше становятся не иллюстрацией придуманного сюжета, а прямым отражением реальности.
Сторонники же мысли, что этого никогда не произойдет, апеллируют фактом отсутствия мышления, творчества, чувств у робота. «Может ли робот написать симфонию?» - вопрос, озвученный в одном фантастическом фильме, теперь становится главным в повестке каждого дня.
Следует отметить то, что этот вопрос – не творение дня сегодняшнего.
Имя Алана Тьюринга не нуждается в особом представлении. Предложенная им в 1936 году абстрактная вычислительная «Машина Тьюринга», которую можно считать моделью компьютера общего назначения, позволила формализовать понятие алгоритма и до сих пор используется во множестве теоретических и практических исследований. Научные труды А. Тьюринга — общепризнанный вклад в основания информатики.
Яркими представителями таких трудов являются статьи «Могут ли машины мыслить?» и «Вычислительные машины и разум». С момента творчества великого ученого прошло более полувека, многое изменилось, в связи с этим представляется актуальной небольшая дискуссия с ним, пускай и заочная, с точки зрения дня сегодняшнего.
Итак, способен ли компьютер мыслить?
Для ответа на этот вопрос необходимо определиться с понятиями.
Большинством источников мысль определяется как действие ума, рассудка, как элемент мышления. Мышление в сознании представляется как поток связанных между собой ассоциаций и идей. Мысль имеет различные формы выражения, может по-разному протекать.
Из подобных определений можно сделать вывод, что определение мысли достаточно абстрактное и избегая соприкосновения с ним, Тьюринг представляет к размышлению вопрос, поставленный немного по-другому.
Он описывает его с помощью «игры в имитацию», суть которой заключается в следующем: существует три игрока – А, В и С. С – игрок, задающий вопросы остальным двум. Допустим, он для наибольшей честности находится за ширмой и не знает об остальных игрока ничего, кроме того, что их имена – А и В и то, что это игроки разнополые. Задача игрока С – с помощью вопросов угадать принадлежность к полу каждого из игроков, задача игрока А – отвечать на вопросы так, чтобы помешать игроку С, а задача игрока В – напротив, ответами ему помогать.
Вопрос, который поставил Тьюринг, звучит так: «Что произойдет, если в этой игре вместо A будет участвовать машина?» Будет ли в этом случае задающий вопросы ошибаться столь же часто, как и в игре, где участниками являются только люди?».
По большому счету, Тьюринг отождествляет мышление со способностью отходить от заданного алгоритма, обманом, хитростью.
Несмотря на то, что мысль всегда упоминается наряду с чем-то таинственным, далеким от физиологии, стоит принять точку зрения автора на вопрос, определить мышление именно как «алгоритм ухода от алгоритма» и на некоторое время отложить учет необходимости целеполагания и не решаемый, на мой взгляд, вопрос: имитирует ли машина «мышление» либо же действительно мыслит.
Итак, тезисом этого сочинения будет предположение о том, что цифровые вычислительные машины находятся в шаге от того самого человекоподобного мышления и все, что нам осталось – это ждать максимально четкого и явного подтверждения этому.
В защиту этого тезиса рассмотрим 2 основные части мышления – исполнение алгоритма идей и ассоциаций и некую «возвышенность», наличие которой часто ставят как главный аргумент в пользу невозможности равенства человека и машины.
Очевидно, что человек никогда не достигнет того уровня точности в исполнении любого заданного алгоритма, какой есть у любой, даже самой простой машины. Камнем преткновения здесь является вопрос ограниченности машины, которой якобы нет у человека.
В этом вопросе необходимо разобраться. Во-первых, как отмечает Тьюринг, в подобной точке зрения четко прослеживается мотив удовлетворения от «превосходства». Здесь процитирую его самого: «Мы сами слишком часто даем неверные ответы на вопросы, чтобы то чувство удовлетворения, которое возникает у нас при виде погрешимости машин, имело оправдание. Кроме того, чувство превосходства может относиться лишь к машине, над которой мы одержали свою – в сущности весьма скромную – победу. Не может быть и речи об одновременном торжестве над всеми машинами. Значит, короче говоря, для любой отдельной машины могут найтись люди, которые умнее ее, однако в этом случае снова могут найтись другие, еще более умные машины».
Во-вторых, важным пунктом в аргументации против этого тезиса является мысль о том, что человек сам «наполняет» машину исходными данными для операций, а значит, машина бездумна в выборе целей и не понимает, для чего операция происходит.
В абсолютном большинстве случаев с этим невозможно поспорить. Но эта точка зрения отнюдь не означает то, что невозможно сконструировать машину, «заполняющую» себя саму (об этом упомянем далее). Более того, остается открытым вопрос о самостоятельности человека в этом смысле. Как известно, все новое – это хорошо забытое старое. Значит ли это, что все действия человека, все его, как нам кажется, оригинальные мысли – это плод образования, воспитания, культуры, сложенных из мыслей и идей прошлого?
Считаю, можно сделать вывод о том, что в человека, равно как и в машину, «закладывают» необходимые для мышления данные. На вопрос «кто закладывает?» можно отвечать по-разному: с точки зрения агностика или атеиста – образование и социальные условия, с точки зрения верующего – Бог или иные высшие силы, но факт остается очевидным.
Теперь необходимо упомянуть и о так называемой «возвышенности» в мышлении человека, которая отделяет его от всего живого и неживого в природе.
Для начала стоит сразу откреститься от упоминания подсознания человека в данном контексте. Не зря для начала мной было предложено определиться в терминах – мысль в сочинении рассматривается как нечто прикладное, как результат прежде всего сознания, активной деятельности.
Поэтому поговорим о том, что не так «высоко». Основой для подобного возвышения с точки зрения физиологии, очевидно, является центральная нервная система. Тьюринг в 1950 году отмечает сходство ЦНС человека с устройством любой цифровой вычислительной машины, но упоминает и то, что сходство это весьма поверхностное и стоит искать точки соприкосновения в математических моделях их функционирования.
Возвращаемся из 1950 года в год 2020. В наше время набирают популярность нейронные сети и именно это, на мой взгляд и является тем самым примером сходства «нервных систем» ЭВМ и человека. Нейронная сеть — это последовательность нейронов, соединенных между собой синапсами. Структура нейронной сети пришла в мир программирования прямиком из биологии. Благодаря такой структуре, машина обретает способность анализировать и даже запоминать различную информацию. Нейронные сети также способны не только анализировать входящую информацию, но и воспроизводить ее из своей памяти.
Как мы видим, даже термины, взятые из биологии, указывают если не на полную идентичность, то на максимально возможно сходство современных ЭВМ с устройством человека. И здесь мы возвращаемся к вопросу о «заполняемости» машин. Даже если человечество упорно считает, что оно в мышлении оригинально, а машины – вторичны, то совсем скоро эта мысль станет абсурдной хотя бы из-за идентичности их строения.
Но только важно понимать, что машины 21 века вычли из алгоритма мышления такой важный элемент для человека, как неточность, хотя и способны при необходимости его имитировать.
Заполняем пробелы — расширяем горизонты!
Если отвечать на вопрос, кто умнее: человек или компьютер, первое, что приходит в голову, – конечно, компьютеры способны получать и обрабатывать информацию намного быстрее нас (а именно, те самые миллионы операций в секунду).
На самом деле компьютеры могут программировать самостоятельно, просто не очень хорошо
Пользователь Quora Тихон Джелвис считает: для того, чтобы машины научились программировать, нужно больше данных, чем есть у учёных на сегодняшний момент, и, на самом деле, это лишь вопрос времени.
Джелвис видит две проблемы, которые мешают компьютерам программировать самостоятельно. Во-первых, не очень ясно, как рассказать машине, что именно нужно запрограммировать. Естественный язык тут не подходит, и учёные пока не могут прийти к единому мнению относительно решения этого вопроса.
Во-вторых, непонятно, как масштабировать полученные программы. Компьютеры могут писать код, решающий маленькие задачи, но написать программу, которая содержит в себе больше определенного количества инструкций, они не способны. Помимо того, что это число довольно маленькое (около сотни), на текст программы почти всегда должны быть наложены некие ограничения: например, не применять циклы.
Как объяснить компьютеру, что вам нужно
Основная сложность, по мнению Джелвиса, здесь в том, что пользователю должно быть проще рассказать компьютеру, что ему нужно, чем написать код самому — иначе в такой системе нет никакого смысла. Кроме того, у человека должна быть возможность убедиться, что машина занимается тем, чем ему нужно, и что код, который она выдаёт, написан правильно.
Есть очевидный способ объяснить компьютеру, что ему нужно сделать. Для этого нужно описать проблему на языке какой-нибудь формальной аксиоматической теории. Запрограммировать систему, считывающую вопрос и преобразующую его в текст, понятный машине, относительно просто. Однако далеко не все пользователи компьютера способны перевести задачу на язык математической логики. Поэтому такое решение не годится.
Другой подход — примерное описание алгоритма. Таким образом можно дать машине понять, чего от неё ждут. Компьютер сможет проанализировать полученные данные, «осознать», как должен работать алгоритм, и оптимизировать полученный код. Кроме того, текст, который пользователь отдаёт системе на обработку, совсем не обязательно должен быть правильный. Достаточно лишь приблизительно описать, что именно хочется получить человеку. Этот вариант гораздо сложнее реализовать, и пользователю всё равно будет нелегко сформулировать задачу — например, когда вообще неясно, как её решать.
Джелвис считает оптимальным следующий способ: пользователь передаёт в систему несколько пар вида (входные данные, выходные данные), а компьютер составляет алгоритм, который из входных данных получает выходные. Когда программа создана, она прогоняется на ещё нескольких парах, и так пока она каждый раз не будет выдавать нужные значения. К сожалению, пока реализовать такую схему невозможно.
Что такое интеллект?
Шломо Майталь (Shlomo Maital), профессор, старший научный сотрудник Израильского Технологического Института, утверждает, что интеллект состоит из двух основных компонентов.
- Один из них – способность учиться,
- второй – способность решать задачи.
В этих областях компьютеры могут быть определенно умнее людей.
Современные машины учатся гораздо быстрее человека. Например, компьютер IBM Watson может изучить и запомнить все имеющиеся исследования в сфере онкологии. Ни один человек не способен удержать в голове столько информации. С помощью методов глубокого анализа Watson может предложить схему лечения редкой формы рака – и она будет работать.
В статье «Будут ли роботы в ближайшее время умнее людей?» Майталь приводит еще один пример, указывающий на высокий уровень искусственного интеллекта. 10 февраля 1996 года компьютер Deep Blue от Microsoft победил чемпиона мира Гарри Каспарова в первом из шести туров, а спустя год одержал полную победу над чемпионом. Значит, компьютер все-таки умнее человека? «И да, и нет», – пишет профессор Майталь.
Нет, компьютер не умнее, потому что скорость – это все-таки не интеллект. Победа машины была обусловлена ее способностью за секунду рассчитать миллионы возможных ходов.
В то же время – да, компьютер умнее, потому что он смог правильно проанализировать эти ходы и выбрать те, которые в конечном итоге привели компьютер к победе над Каспаровым.
Но побеждают машины людей пока только там, где надо за короткий промежуток времени обработать как можно больше информации. И это не совсем аналогично термину «думать», это скорее «быстро-быстро перебирать ВСЕ возможные варианты», делать множество «тупых», порой бессмысленных операций, но очень-очень быстро в надежде, что где-то на миллиардной или триллионной (а то и на септильонной – 10 в 24 степени!) операции будет найдено подходящее решение.
По-настоящему «думать» пока может только человек, без вот этого, «суетливого» перебора. И не факт, что когда-нибудь компьютеры научатся «думать» в полном понимании смысла этого слова.
Что компьютер делает лучше человека
Продвинутые шахматные программы могут всего за доли секунды рассчитать все возможные игровые комбинации и выстроить наиболее удачную стратегию. Что касается людей, то при выполнении подобных задач мы ошибаемся гораздо чаще.
Компьютеры имеют и другие преимущества. Их память надежнее, она вмещает огромное количество информации.
Вообще-то, честно говоря, человеческая память вмещает в себя несравненно намного больше информации, чем любой компьютер, но она так устроена, что далеко не вся запрятанная в ней информация может быть использована в нужный момент.
А вот компьютеры не страдают таким недостатком, и в любой момент готовы использовать всю заложенную в их память информацию.
Если не принимать во внимание возможные баги (ошибки) и системные сбои, компьютерные расчеты характеризуются высокой степенью точностью.
Читайте также: