ट्यूरिंग का क्या मतलब है जब यह कहा जाता है कि "मशीनें आश्चर्य को जन्म नहीं दे सकती हैं" एक गिरावट के कारण है?

Question

मैं द्वारा बयान नीचे का सामना करना पड़ा एलन एम ट्यूरिंग यहाँ :

"यह विचार कि मशीनें आश्चर्य को जन्म नहीं दे सकती हैं, मेरा मानना ​​है कि, एक ऐसी दार्शनिकता, जिसके लिए दार्शनिक और गणितज्ञ विशेष रूप से विषय हैं। यह धारणा है कि जैसे ही किसी तथ्य को ध्यान में रखा जाता है, उस तथ्य के सभी परिणामों को वसंत में इसके साथ एक साथ मन। यह कई परिस्थितियों में एक बहुत ही उपयोगी धारणा है, लेकिन एक भी आसानी से भूल जाता है कि यह गलत है। "

मैं देशी अंग्रेजी बोलने वाला नहीं हूं। क्या कोई इसे सादे अंग्रेजी में समझा सकता है?

Comments

शायद, यह सीएस

— बुलैट

@ बौलट मैं यही कहने जा रहा था - और अंग्रेजी भाषा सीखने वालों के लिए अनुप्रेषित - लेकिन तब मुझे एहसास हुआ कि कुछ सीएस से संबंधित सामग्री है जिसे एक उत्तर में समझाया जा सकता है, जिसे संभवतः नहीं उठाया जाएगा, में स्टैक एक्सचेंज के अन्य भाग।

— डेविड रिचेर्बी

एक अच्छा उदाहरण रूपांतरण z की पुनरावृत्ति है : = z c + c , जहाँ z और c जटिल संख्याएँ हैं। अगर मैं प्लेन z और iterate पर कोई शुरुआती बिंदु लेता हूं तो क्या संख्या अनंत तक जाएगी या नहीं? एक साधारण साथी कहेंगे, हाँ, यह आपको दो क्षेत्र देगा या शायद कुछ और जहां मूल्य शून्य हो जाता है और बाकी के लिए यह अनंत तक जाता है। अपेक्षाकृत अनिश्चित। तब मैंडेलब्रोट साथ आता है और वास्तव में इस सरल "मशीन" द्वारा परिभाषित विमान पर क्षेत्रों को प्लॉट करता है। जैसे ही परिणाम डॉटमैट्रिक्स प्रिंटर से निकलता है, यह सरल "मशीन" खुद को ... अजीब साबित करता है।

— डेविड टोनहोफर

फेसबुक और अन्य सोशल मीडिया इसका एक बड़ा उदाहरण हैं ... उनके एल्गोरिदम के परिणामों का एक बहुत कुछ ऐसा नहीं है जिसकी रचनाकारों (या वास्तव में किसी ने) से उम्मीद की थी।

— aslum

एक बार एक विचित्र व्यक्ति ने एक बार आग के रूपक का उपयोग करके इसे संदर्भित किया: "जितना बड़ा आप अपने ज्ञान की अलाव का निर्माण करते हैं, उतना ही अंधेरा आपकी चौंका देने वाली आंख से पता चलता है"

— याकूब

Answer 1

गणितज्ञ और दार्शनिक अक्सर यह मानते हैं कि मशीनें (और यहाँ, उनका शायद "कंप्यूटर" मतलब है) हमें आश्चर्यचकित नहीं कर सकते। ऐसा इसलिए है क्योंकि वे मानते हैं कि एक बार जब हम कुछ तथ्य सीख लेते हैं, तो हम तुरंत इस तथ्य के हर परिणाम को समझ लेते हैं। यह अक्सर एक उपयोगी धारणा है, लेकिन यह भूलना आसान है कि यह गलत है।

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ईमानदारी से, हालांकि, मुझे यकीन नहीं है कि ट्यूरिंग का तर्क बहुत अच्छा है। शायद मुझे ट्यूरिंग के लगभग 70 साल बाद लिखने का फायदा हुआ है, और मेरी समझ यह है कि ट्यूरिंग के समय में गणितज्ञ तर्क के बारे में ज्यादा जानते हैं। लेकिन यह मुझे लगता है कि गणितज्ञ ज्यादातर जटिल व्यवहार वाले सरल प्रणालियों के विचार से काफी परिचित हैं। उदाहरण के लिए, प्रत्येक गणितज्ञ एक समूह की परिभाषा जानता है , जिसमें सिर्फ चार सरल स्वयंसिद्ध शब्द होते हैं। लेकिन कोई नहीं - आज या फिर - "अहा। मुझे लगता है कि मैं चार स्वयंसिद्धों को जानता हूं, इसलिए मुझे समूहों के बारे में हर तथ्य पता है।" इसी तरह, पीनो के स्वयंसिद्ध लोग प्राकृतिक संख्याओं का बहुत ही कम विवरण देते हैं, लेकिन जो कोई भी उन्हें पढ़ता है, वह नहीं सोचता है "ठीक है, मैं प्राकृतिक संख्याओं के बारे में हर प्रमेय को जानता हूं, चलो।"

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ऐतिहासिक रूप से, 20 वीं शताब्दी की शुरुआत में गणित को "हल करने" में एक मजबूत शैक्षणिक विश्वास था। जैसे, हिल्बर्ट का कार्यक्रम, और व्हाइटहेड + रसेल का प्रिंसिपिया मैथेमेटिका । गोडेल के काम ने उस खोज को नकारात्मक रूप से हल किया, लेकिन मुझे लगता है कि इस धारणा को पूरी तरह से अपनाने के लिए शिक्षाविदों को कुछ समय लगा; यहां तक ​​कि गोडेल की शुद्धता को पूरी तरह से स्वीकार करते हुए, लोग अभी भी हिल्बर्ट के भव्य विचारों को याद करेंगे। मुझे लगता है कि गोर्ड के केवल दो दशक बाद ट्यूरिंग लेखन इस संदर्भ में अपने दर्शकों को ध्यान में रखते हुए किया जाएगा।

— बर्न्सबा

मैं यह सवाल करूँगा कि क्या अधिकांश गणितज्ञ "गणितीय तर्क के बारे में अधिक जानते हैं" ट्यूरिंग की तुलना में। लेकिन यह स्पष्ट है कि लगभग सभी समकालीन मनुष्यों के पास मशीनों (और विशेष रूप से कंप्यूटरों) का व्यापक रूप से अधिक व्यावहारिक अनुभव है जो उन्होंने किया था।

— एलिफ़ेरो

@alephzero मैंने ऐसा नहीं कहा है! मैंने कहा कि ट्यूरिंग के समय में औसत गणितज्ञ आज औसत गणितज्ञ की तुलना में गणितीय तर्क के बारे में अधिक जानता है।

— डेविड रिक्टरबी

आपके तर्क से ऐसा लगता है कि ट्यूरिंग का तर्क अच्छा नहीं है, लेकिन यह अनावश्यक है या एक स्ट्रोमैन पर निर्देशित है। मुझे दृढ़ता से संदेह है कि ट्यूरिंग ने असली लोगों से इस तरह के तर्क दिए थे, इसलिए मुझे नहीं लगता कि वह एक स्ट्रोमैन को कुछ भी नहीं बना रहा है। जैसा कि डिस्क्रीट छिपकली एक टिप्पणी में कहती है, ट्यूरिंग केवल यह कह रहा है कि मशीनों के खिलाफ एक विशेष तर्क हमें आश्चर्यचकित करता है कि वह खराब है। आपका जवाब बस यही कहता है कि यह तर्क बुरा है समय के साथ और भी स्पष्ट हो गया है। उस ने कहा, लोग (हालांकि आमतौर पर विशेषज्ञ नहीं) आज भी इस नस में तर्क देते हैं।

— डेरेक एलकिंस

यह महामारी बंद होने की अनुपस्थिति है।

— डैन डी।

Answer 2

बस एक उदाहरण है - शतरंज के नियम, किसी को भी तुरंत शतरंज खेलने के लिए सबसे अच्छी रणनीति समझनी चाहिए।

बेशक, यह काम नहीं करता है। यहां तक ​​कि लोग समान नहीं हैं, और कंप्यूटर तथ्यों से निष्कर्ष निकालने के लिए अपनी बेहतर क्षमताओं के कारण हमसे बेहतर प्रदर्शन कर सकते हैं।

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यकीन नहीं होता कि यह एक अच्छा उदाहरण है। लोग करते हैं आसानी से शतरंज रणनीतियों के साथ आने, जैसे ही वे ठीक तरह से नियमों को समझ, और हालांकि इन रणनीतियों स्पष्ट रूप से त्रुटिपूर्ण और अधिक अनुभवी खिलाड़ी और आधुनिक इंजन के खिलाफ बेकार कर रहे हैं, वे हैं जल्दी कम्प्यूटर शतरंज इंजन के खिलाफ काफी अच्छा किया गया है।

— लेफ्टरनैबाउट

मेरी बात ठीक है कि न केवल लोग अलग हैं, बल्कि कंप्यूटर भी अलग हैं, इसलिए ट्यूरिंग युग के बेवकूफ कंप्यूटर का मतलब यह नहीं है कि वे हमेशा बेवकूफ होंगे। हालाँकि, आपको यह जानना होगा कि कंप्यूटर बजने से पहले ट्यूरिंग की मृत्यु हो गई थी।

— बुलट

मुझे लगता है कि यह एक अच्छा उदाहरण है, और ट्यूरिंग के पैराग्राफ के सार को पकड़ता है।

— तांबा।

@leftaroundabout तो ..., क्या शतरंज ड्रॉ है जब जानबूझकर खेला जाता है या सफेद या काले रंग से जीता जाता है? इस बिंदु पर अधिक: एक अपेक्षाकृत हाल ही की खोज जो कि बहुत लंबे समय तक चलने वाले गेम में संभवत: 50-चाल-ड्रॉ नियमों के एक संशोधन की ओर ले जाती है - इस तरह की खोज बोली के भाव में एक "आश्चर्य" के रूप में गिना जाएगा

— हेगन वॉन एटिजन:

Answer 3

यह उद्भव का विचार है , जो तब होता है जब जटिल व्यवहार अपेक्षाकृत सरल नियमों की बातचीत से उत्पन्न होता है। प्रकृति में इसके बहुत से उदाहरण हैं, जैसे कि लिंक बताते हैं। कीट कालोनियों, पक्षियों के झुंड, मछली के स्कूल और निश्चित रूप से, चेतना। पक्षियों या मछलियों के स्कूल के झुंड में, झुंड में प्रत्येक व्यक्ति केवल अपने आसपास के अन्य लोगों के आधार पर निर्णय ले रहा है, लेकिन जब आप उन व्यक्तियों का एक गुच्छा उन सभी नियमों का पालन करते हैं, तो आप की तुलना में अधिक समन्वित व्यवहार देखने लगते हैं आप उच्च स्तर की योजना के बिना उम्मीद करेंगे। यदि आप Youtube पर जाते हैं और रोबोट स्वार्म्स का प्रदर्शन देखते हैं, आप देखते हैं कि वे सभी एक-दूसरे से टकराने से बचते हैं और एकजुट होकर काम करते हैं। हैरानी की बात यह है कि एक एकल केंद्रीय कंप्यूटर को प्रत्येक व्यक्ति रोबोट के व्यवहार को समन्वित करके पूरा करने की आवश्यकता नहीं है, लेकिन इसके बजाय झुंड रोबोटिक्स का उपयोग करके किया जा सकता है , जहां कीड़े या पक्षी या मछली की तरह, प्रत्येक रोबोट स्थानीय निर्णय ले रहा है जो आगे बढ़ता है समन्वय के लिए।

आकस्मिक व्यवहार का एक और दिलचस्प प्रदर्शन कॉनवे का गेम ऑफ लाइफ है । खेल के नियम बेहद सरल हैं, लेकिन बहुत ही आकर्षक परिणाम दे सकते हैं

मानव-बुद्धि हासिल करने के लिए कंप्यूटर की क्षमता के खिलाफ एक आकर्षक तर्क यह कहना है कि चूंकि वे केवल वही कर सकते हैं जो वे करने के लिए क्रमादेशित हैं, उन्हें केवल उस बुद्धिमत्ता का प्रदर्शन करना चाहिए जिसे हम उनके साथ प्रोग्राम करते हैं। यदि यह सच था, तो हम मानव बुद्धि को जन्म देने के लिए न्यूरॉन्स के अपेक्षाकृत सरल व्यवहार की भी उम्मीद नहीं करेंगे। फिर भी जहां तक ​​हम बता सकते हैं, यह आईएस मामला और चेतना तंत्रिका प्रसंस्करण की एक आकस्मिक संपत्ति है। मुझे यकीन है कि ट्यूरिंग ने यह देखना पसंद किया होगा कि कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के उपयोग से आज क्या संभव है

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उद्भव का उल्लेख करने के लिए धन्यवाद। आप अभिकलन के माध्यम से AI के बारे में मेरे निराशावाद में कुछ आशावाद जोड़ते हैं ।

— smwikipedia

Answer 4

लोग यह मान सकते हैं कि अगर मैं कोई प्रोग्राम लिखता हूं, और मैं एल्गोरिथ्म को पूरी तरह से समझता हूं, और कोई बग नहीं है, तो मुझे पता होना चाहिए कि उस प्रोग्राम का आउटपुट क्या होगा, और यह मुझे आश्चर्यचकित नहीं करना चाहिए।

ट्यूरिंग कहते हैं (और मैं सहमत हूं) कि यह मामला नहीं है: आउटपुट आश्चर्यजनक हो सकता है। एक यात्रा विक्रेता समस्या का समाधान आश्चर्यजनक हो सकता है। पूर्ण योजक के निर्माण का सबसे अच्छा तरीका आश्चर्यचकित कर सकता है। शतरंज के खेल में सबसे अच्छा कदम आश्चर्यजनक हो सकता है।

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यह बताता है कि कंप्यूटर आश्चर्यचकित क्यों हो सकते हैं जो बोली का पहला भाग है, लेकिन आप उद्धरण के उस हिस्से को संबोधित नहीं करते हैं जो बताता है कि एक विशेष तर्क जो मशीनों को आश्चर्यचकित नहीं कर सकता है, वह कितना भयावह है।

— असतत छिपकली