Может ли машина мыслить?

Размещено на http://www.allbest.ru

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕСИТЕТ (НИУ МГСУ)

Кафедра истории и философии

РЕФЕРАТ

по статье

А. Тьюринга «Может ли машина мыслить?»

Хасиева Мария Алановна

Студент

Москва 2020 г

1.Введение

Для написания реферата я выбрал статью Алана Тьюринга «Может ли машина мыслить». Автор публикации - математик, криптограф, логик, создатель абстрактной вычислительной «машины Тьюринга», представляющей собой модель компьютера общего значения. Его называют, человеком, положившим начало развитию компьютерных технологий. Он написал вычислительный алгоритм, который стал основой для многих вычислительных машин.

Стать впервые была опубликована в научном журнале Mind в 1950 году. И по прошествии 70 лет не утратила свою актуальность. Прочитанная статья заставляет задуматься о возможностях машин. Ведь наше время умные устройства начали играть важную роль и во многом заменять людей, но полностью им это сделать пока не удается. Тьюринг заглянул на многие года вперед, он представил абстрактную вычислительную машину, которая может обучаться подобно ребёнку. Прорывы в машинном обучении происходят каждый день, чего только стоят голосовые помощники (Алиса от Яндекса, Siri от Apple), которые могут подсказать время, забронировать столик в ресторане, поддержать простой разговор и т.п.

После прочтения статьи я был очень удивлен тем, что Алан Тьюринг ещё в своё время, когда вычислительные машины только начали зарождаться, смог придумать концепцию вычислительной машины способной подрожать человеку. Поэтому в своём реферате я постараюсь передать некоторые мысли из статьи великого математика.

2.Основная часть

Могут ли машины мыслить?

Над этим вопросом задумывались многие философы прошлых лет. Сейчас же этот вопрос стал более насущным.

Отвечая на выше поставленную дилемму, следует разобраться, о каком виде мышления мы говорим, оно может быть образным и логическим. Если о логическом, то есть работать по заданному алгоритму, решать сложные задачи и сложные вычисления, то машину уже можно считать мыслящей. Но если о образном, то есть придумывание новых алгоритмов, образов и идей, несуществующих до этого в природе. То устройства еще не могут мыслить как человек.

Я думаю, что машины пока ещё не могут имитировать людей полностью. Но могут совершать разные простые математические действия. Также могут выполнить различные элементы мышления, например, по запросам определить товар нужный человеку и распознать знакомое лицо. Это показывает, что какие-то зачатки интеллектуальных способностей у машины есть.

Алан Тьюринг, размышляя над этим вопросом описывает игру, которую назовёт «игрой в имитацию». «В этой игре участвуют три человека: мужчина (А), женщина (В) и кто-нибудь задающий вопросы (С), которым может быть лицом любого пола. Задающий вопросы отделен от двух других участников игры стенами комнаты, в которой находится. Цель игры для задающего вопросы состоит в том, чтобы определить, кто из двух других участников игры является мужчиной (А), а кто женщиной (В). Он знает под обозначениями X и Y и в конце игры либо говорит либо: «X есть А и Y есть В», либо: «X есть В и Y есть А». Ему разрешается задавать различные вопросы.» Суть игры заключает в том, что игрок А должен помешать игроку С дать правильный ответ, а игрок В должна помочь.

Британский математик предлагает заменить игрока А на машину, и проверить будет ли игрок С ошибаться так же часто, как и при игре с людьми. Т.е. Тьюринг считал, что если машине удастся переиграть человека, то она считается мыслящей. «Наилучшая стратегия для машины состоит в том, чтобы давать ответы, которые в соответствующей обстановке дал бы человек», - этими словами автор говорит нам об основной концепции работы умной машины. Но подражать одному человеку легко, поэтому для более точных результатов надо использовать большое количество разных людей.

В последствии эта игра переросла в тест Тьюринга, который стал использоваться для проверки искусственного интеллекта. Задача умной машины убедить 30% судей, и тогда тест считался успешно пройденным.

Осталось разобраться в том какие машины могут выполнить эту задачу.

Машины привлекаемы к игре

Во времена Алана Тьюринга понятие цифровые вычислительные машины только зарождались. В конце 1945 года в США была создана первая ЭВМ (электронно-вычислительная машина) ЭНИАК, которая и считается родоначальником компьютеров. Британский учёный сравнивает вычислительную машину с «человеком-вычислителем», у которого есть листы бумаги для вычислений. Легко понять, что такое устройство нельзя называть мыслящим, потому что оно может выполнить лишь некоторые действия, которые может выполнять человек: сложение, вычитание, умножение и др. Но Алан Тьюринг верил то, что машина может мыслить и надеялся, что «воображаемые цифровые вычислительные машины, которые могли бы хорошо играть в имитацию», когда-нибудь будут изобретены. Он считал, что машины могут учиться, из-за чего превращаться в мыслящее устройство. «Почему бы нам, вместо того чтобы пытаться создать программу, имитирующую ум взрослого, не попытаться создать программу, которая бы имитировала ум ребенка?», - этими словами автор хочет сказать, что машину имитирующую разум ребенка легче изобрести. А если правильно обучать, то она может развиться до уровня взрослого человека. И в последствии она может подражать человеку: «Я уверен, что через пятьдесят лет станет возможным программировать работу машин... чтобы они могли играть в имитацию настолько успешно, что шансы среднего человека установить присутствие машины через пять минут после того, как он начнет задавать вопросы, не поднимались бы выше 70%».

Со времен Тьюринга технический прогресс сделал большой прорыв в развитии технологий, но так и не было изобретено машины, которая могла бы имитировать разум ребенка или взрослого человека. В наше время машины уже умеют копировать некоторые элементы мышления. Есть вычислительные машины, обладающие большим арсеналом возможностей, которые порой превосходят человеческие способности. Сейчас во многих сферах жизни используется искусственный интеллект. Он может мгновенно переводить текста с разных языков, обрабатывать огромные объемы данных и даже поддерживать простой разговор. Но все эти задачи выполняются по прописанным человеком алгоритмам. Эти алгоритмы стали настолько огромными и сложными, что их приходится программировать с помощью уже написанных более легких программ.

Есть и другое направление развития технологий, так, например, голосовой помощник от Яндекса «Алиса», основанный на нейронной сети, чтобы понимать человеческую речь обучается каждый день. Ведь люди произносят фразы не в идеальных условиях, а в окружении городского шума. Так же у людей разные голоса и могут быть небольшие дефекты речи. Поэтому для того чтобы голосовой помощник работал корректно, его обучали и обучают тысячами разнообразных фраз и выражений.

Это говорит нам о том, что мы уже видим зачатки развития обучаемой вычислительной машины.

В своей статье Алан Тьюринг также рассматривает множество возможных возражений на его точку зрения:

Теологическое

Математическое машина математический тьюринг

Со «страусиной» точки зрения

С точки зрения сознания

Исходящие из того, что машина не все может выполнить

Возражение леди Лайвлес

Основанное на непрерывности действия нервной системы

С точки зрения неформального поведения человека

С точки зрения сверхчувствительного восприятия.

Подробно разобрав он оспаривает все противоположные точки зрения. Например, теологическое возражение было опровергнуто тем, что Бог если даровал душу, то может даровать душу и машине. А как говорил Св. Фома Аквинский: «Мышление есть свойство бессмертной души человека». Возражения, исходящие из того, что машина не все может выполнить опровергается, тем что она не обладает большой емкостью памяти. Но если в будущем устройство будет обладать достаточной ёмкостью, то оно будет выполнять любые задачи. Возражение, основанное на непрерывности действия нервной системы, парируется тем, что, при выполнении условий «игры в имитацию», задающий вопросы просто не сможет использовать различие между нервной системой человека и машиной с дискретным состоянием. Также Алан Тьюринг опровергает и моё возражение его мнению. Я считал, что даже если машина может имитировать разум, он не будет человеческим. Ведь когда человек проходит тест Тьюринга, он использует слова, связанные с эмоциями, ощущениями и переживаниями. А машина может и хорошо имитировать человека и его ум, но она не будет понимать ничего из того что она говорит. Но воображаемый образ обучаемой вычислительной машины, оснащенной устройствами подобными органам чувств показывает, что в теории машина может не только имитировать человека, а и понимать его состояние. И мы находим подтверждение этому в настоящее время, ведь сейчас машины оснащают дополнительными приборами по типу термометра или микрофона.

Заключение

Подводя итог, всему выше сказанному, и отвечая на вопрос «может ли машина мыслить?», можно с уверенностью сказать, то на данном этапе развития технологий машина не умеет мыслить. Но уже в недалёком будущем это может измениться, ведь мы с вами видим, что применение искусственного интеллекта всё чаще внедряется в нашу жизнь. В отдельных специальностях машины уже превосходят человека. Но они всё ещё не могут действовать как люди. Технологии искусственного интеллекта повышают эффективность работы многих компаний, за счёт снижения числа совершаемых ошибок. Наша жизнь, хоть и не так как в древние времена, но всё ещё полна рисковых ситуаций и непонятно как машина с искусственным интеллектом себя поведет. Она может отреагировать абсолютно «разумно» в сложной ситуации, и в то же время «глупо» в более простой ситуации. Так автопилот машин Tesla может среагировать на человека, выбежавшего на проезжую часть, и затормозить. В то время как обычный человек мог бы и не успеть. Но также перепутать аэромена, развивающегося возле заправочной станции, с обычным прохожим.

Алан Тьюринг верит в то, что машина когда-нибудь сможет мыслить. Сложно передать насколько он заглянул в будущее и подробно описал развитие компьютерной индустрии, начиная от дифференциального анализатора до самообучающейся машины. А ведь человечество до сих пор не разработало устройство, описанное британским математиком. Он был гением своего времени, его больше интересовало не создание новых цифровых вычислительных машин, а машинный интеллект и его развитие. Тьюрингом был заложен фундамент для исследования возможностей мыслительного процесса и его использование в умных устройствах.

Я согласен с автором этой статьи, и я верю в то что машина сможет мыслить. Но к сожалению, сейчас ни одну из придуманных машин, нельзя считать мыслящей. Большинство из них узкоспециализированы и больше просто запрограммированы на выполнение определенной задачи. Но технический прогресс не останавливается и продолжает развиваться, поэтому я с нетерпением жду появления машины, которая может мыслить.

А будет ли она работать на руку человечества или нет нам пока не известно.

Литература

1.Тьюринг А.М., «Может ли машина мыслить?»

2. Ходежс Э., «Игра в имитацию»

Размещено на Allbest.ru