लेस एक संक्षिप्त और सही उत्तर प्रदान करता है: गणितीय परिभाषाएं जितना संभव हो उतना संक्षिप्त हैं, और स्पष्ट रूप से ट्यूरिंग मशीन की परिभाषा में एक अनन्त टेप सहित इसकी परिभाषा बहुत कम संक्षिप्त कर देगी, इसलिए हम नहीं करते हैं।
यह इस सवाल का जवाब नहीं देता है: क्यों ? जब हमें एक की आवश्यकता होती है तो अनंत टेप को कैसे अलग किया जा सकता है?
जवाब: हम नहीं। एक अर्थ में, ट्यूरिंग मशीनों को वास्तव में अनंत टेप की आवश्यकता नहीं होती है, और उनकी परिभाषा यह स्पष्ट करती है।
परिभाषा के अनुसार, ट्यूरिंग मशीन की चाल मशीन को एक विन्यास से दूसरे में ले जाती है; कॉन्फ़िगरेशन में एक परिमित स्ट्रिंग शामिल है , जिसे हम लिखित टेप के परिमित टुकड़े के रूप में मानते हैं। प्रत्येक चाल या तो टेप हेड को एक स्थिति में ले जाती है या टेप हेड के नीचे प्रतीक को अधिलेखित कर देती है। हालांकि - और यह इसके संचालन के लिए आवश्यक है:
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- हम अक्सर ऐसा कर सकते हैं ।
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यह कहने का एक तरीका यह है: मशीन एक अनंत टेप पर चल रही है, पूरी तरह से खाली के साथ भरी हुई है, एक परिमित टुकड़े को छोड़कर जो इसके टेप सिर पर है। ज्यादातर स्पष्टीकरण यही कहते हैं।
यह कहने का एक और तरीका है: मशीन एक परिमित टेप पर काम करती है, जब भी उसका सिर टेप से बंद होता है, तो वह खाली होता है।
ये दोनों मान्य तरीके हैं कि मशीन कैसे संचालित होती है: दोनों मामलों में, अगर आपके पास वास्तव में इस तरह की मशीन है, तो यह सही तरीके से ट्यूरिंग मशीन को लागू करेगा।
यदि आप सभी में रुचि रखते हैं तो छात्रों को सिखाते हैं कि ट्यूरिंग मशीनें कैसे काम करती हैं, तो यह संभवत: कोई फर्क नहीं पड़ता कि आप किस अवधारणा को उठाते हैं।
हालाँकि, मुझे लगता है कि पहली अवधारणा दो कारणों से एक गलती है:
- यह अवास्तविक है । हम वास्तव में एक अनंत टेप वाली मशीन का निर्माण नहीं कर सकते। हम अनुरोध पर विस्तारित एक परिमित टेप के साथ एक मशीन का निर्माण कर सकते हैं।
- यह उल्टा है। हम संसाधनों की अनंत राशि वाले कार्यों को अक्सर मनमाने ढंग से करने वाली मशीनों के बारे में नहीं सोचते हैं। उदाहरण के लिए, हम एक फोटोकॉपियर के बारे में नहीं सोचते हैं जिसमें कॉपी करने की एक अनंत मात्रा होती है। ट्यूरिंग मशीनें कंप्यूटिंग की गतिविधि को मॉडल करती हैं। वे मॉडल करते हैं कि अगर हम एक कंप्यूटर (जो कि इसके आविष्कार के समय, कागज पर गणना करने वाली एक महिला थी) मशीन के साथ मनमाने ढंग से प्रोग्राम योग्य कम्प्यूटेशन करने में सक्षम है। हम उस महिला के बारे में नहीं सोचते हैं जिसके पास एक अनंत मात्रा में कागज है। इसके बजाय, हम मानते हैं कि उसे जितनी भी मात्रा में कागज की आवश्यकता होगी, आपूर्ति की जाएगी, और हम ऐसा करने में विफलता को पर्यावरण की विफलता के रूप में मानते हैं, बल्कि यह कहना कि ऐसी महिला संभवतः मौजूद नहीं हो सकती। मशीन के लिए ही क्यों नहीं?
- यह भ्रामक निष्कर्षों को आमंत्रित करता है। मैंने इसे बहुत देखा है। उदाहरण के लिए:
- लोगों का कहना है कि ट्यूरिंग मशीनें वास्तव में नहीं बनाई जा सकती हैं, जबकि सीमित राज्य मशीनें कर सकती हैं। ठीक है, हम मनमाने ढंग से बड़े परिमित राज्य मशीनों का निर्माण नहीं कर सकते हैं जितना हम एक ट्यूरिंग मशीन को टेप की मनमानी मात्रा की आपूर्ति कर सकते हैं।
- लोगों का कहना है कि ट्यूरिंग मशीनें कंप्यूटर को सही ढंग से मॉडल नहीं करती हैं, जबकि परिमित राज्य मशीनें करती हैं। यह एक महत्वपूर्ण बिंदु बनाने के लिए कार्य करता है: यदि हम सभी में रुचि रखते हैं जो इनपुट भाषाओं को तय करने के लिए एक मशीन का उपयोग कर रहे हैं, तो केवल (निश्चित) आंतरिक भंडारण पर काम करने वाला एक कंप्यूटर किसी भी परिमित राज्य मशीन को एक निश्चित आकार तक पूरी तरह से लागू कर सकता है, जबकि यह पूरी तरह से अधिकांश ट्यूरिंग मशीनों को लागू नहीं कर सकता है, क्योंकि यह उनमें से कई के लिए आंतरिक भंडारण से बाहर निकल जाएगा। बहरहाल, यह अक्सर कह कर सामान्यीकृत है: कंप्यूटर हैं परिमित अवस्था की मशीनों, जो भ्रामक है:
- यह अधिकांश कंप्यूटर प्रोग्रामिंग की एक यथार्थवादी तस्वीर पेंट नहीं करता है। दरअसल, डेटाफ्लो प्रोग्रामिंग वास्तव में परिमित राज्य मशीनों पर आधारित है, लेकिन पारंपरिक अनिवार्य प्रोग्रामिंग नहीं है; यह उन प्रोग्रामों का उपयोग करता है जो ट्यूरिंग मशीन के उदाहरणों के बहुत करीब हैं।
- व्यवहार में, कंप्यूटर इनपुट, आउटपुट और स्टोरेज के बाहरी स्रोतों के साथ भी बातचीत करते हैं जो आकार में तय नहीं होते हैं।
- ट्यूरिंग मशीनों को पहली जगह में कंप्यूटर को मॉडल नहीं करना चाहिए; वे मनमाना कंप्यूटिंग मॉडल करते हैं।
योग करने के लिए: ट्यूरिंग मशीनों का उपयोग या एक अनंत टेप रखने का विचार एक महत्वपूर्ण तकनीकी बिंदु पर जोर देने के लिए कार्य करता है, लेकिन जरूरी नहीं कि ट्यूरिंग मशीनों के बारे में सोचने का सबसे सहज तरीका है, और यह कुछ गलत निष्कर्षों को आमंत्रित करता है। सावधानी से प्रयोग करें।