предисловие
Машина Тьюринга и теория вычислений являются теоретической основой искусственного интеллекта и даже всей информатики.Тезис Черча-Тьюринга говорит нам, что все вычислимые процессы могут быть смоделированы машинами Тьюринга.
машина Тьюринга
Машина Тьюринга, также известная как вычисление Тьюринга, компьютер Тьюринга, представляет собой абстрактную вычислительную модель, предложенную математиком Аланом Мэтисоном Тьюрингом (1912-1954), то есть процесс использования бумаги и ручки для выполнения математических операций.Абстракция, где виртуальная машина заменяет людей для выполнения математических операций.
Машина Тьюринга относится к абстрактной машине, которая имеет бесконечно длинную полоску бумаги, разделенную на маленькие квадраты, каждый из которых имеет свой цвет. Есть головка машины, которая перемещается по ленте. Головка машины имеет набор внутренних состояний, а также некоторые фиксированные программы. В каждый момент головка машины должна считывать информацию сетки с текущей ленты, а затем комбинировать собственное внутреннее состояние, чтобы найти таблицу программ, выводить информацию на сетку ленты в соответствии с программой и преобразовывать собственное внутреннее состояние, а затем сделать шаг.
Всех, кто может принимать решения и мыслить, можно абстрактно рассматривать как машину Тьюринга. Модель имеет четыре основных элемента: набор входных данных, набор выходных данных, внутреннее состояние и фиксированную программу. Если абстрагироваться от людей, то входной набор — это все, что можно увидеть, услышать, понюхать и ощутить в окружающей среде; выходной набор — каждое слово, поступок и выражение людей; набор внутренних состояний можно представить как комбинацию состояний нервной клетки как внутреннего состояния, а набор всех возможных состояний был бы астрономическим.
У людей есть память, есть ли она у машин Тьюринга? Да, его можно считать обладающим памятью, если у него есть внутреннее состояние, а внутреннее состояние будет фиксировать переживаемый мир.
Многие явления как бы включены в машину Тьюринга, например эмоции ИДУ и эмоции, которые можно рассматривать как некое внутреннее состояние.В хорошем настроении вход и выход представляют собой набор правил, а в плохом настроении вход и выход вывод - это еще одно правило.
Законы передачи нейронами информации и смены состояний фиксированы и могут быть запрограммированы. Тогда разум, как совокупность нейронов, тоже действует по фиксированным правилам, т. е. по процедурам. Как считал Тьюринг, человеческий мозг не превзойдет модель машины Тьюринга.
Что касается проблемы обучения машины Тьюринга, кажется, что машина Тьюринга не включает в себя обучение, потому что обучение означает изменение программы, а машина Тьюринга не может изменить свою собственную программу во время работы. Вполне возможно, что правила машины Тьюринга не изменились, просто активизировались какие-то ее внутренние состояния, потому что что-то изменилось в природе, и, несмотря на тот же ввод, она имеет совершенно другой вывод, так что, похоже, она выучится. , хотя программа машины Тьюринга совершенно не изменилась.
Существует ли универсальная машина Тьюринга?
Существует ли универсальная машина Тьюринга, которая может имитировать любую другую машину Тьюринга? Эта универсальная машина Тьюринга является универсальной машиной Тьюринга.Введите информацию x и машину Тьюринга m вместе в универсальную машину Тьюринга, и результат o может быть рассчитан, так что можно смоделировать любую машину Тьюринга.
Информация о машине Тьюринга m на самом деле кодируется. С помощью кодирования вещи можно пронумеровать. После кодирования всех машин Тьюринга каждая машина Тьюринга имеет информацию описания. Если код машины Тьюринга - m, а вход - x, то они объединяются и ввод в универсальную машину Тьюринга, а результат получается расчетным путем.
проблема простоя
Хотя машины Тьюринга являются мощными, у них также есть неразрешимые проблемы, такие как проблема остановки. С точки зрения непрофессионала, проблема завершения работы — это проблема оценки того, может ли какая-либо программа завершить работу в течение ограниченного времени. Эта проблема эквивалентна следующей проблеме решения: существует ли программа P, для любой входной программы w можно судить, что w завершится через конечное время или бесконечный цикл.
В 1936 году Тьюринг показал, что такой программы не существует.
Из проблемы выключения мы видим, что действительно есть проблемы, которые люди могут построить, но которые не могут быть решены машинами Тьюринга, то есть проблемы, которые не могут быть решены компьютерами.Такие проблемы не поддаются вычислению. Проблема остановки обнаруживает определенную общность во Вселенной: все проблемы, которые не могут быть решены компьютером, по существу вычислительно эквивалентны проблеме остановки Тьюринга. Аналогичные вопросы включают в себя вопрос о том, существует ли программа, которая определяет, все ли программы дают сбой.
Проблема выключения также связана с непредсказуемостью сложных систем.Есть ли программа, которая принимает правила сложной системы, а затем выводит результат? Ответ невозможен. Таким образом, вывод таков: если мы хотим выяснить результат работы сложной системы, единственный способ — вручную запрограммировать реальную операцию, чтобы получить результат. Это также показывает, что есть вещи, которые не могут делать машины, но могут люди.
Помимо теории вычислений Тьюринга
Фиксированная программа не может превзойти ограничения теории вычислений Тьюринга, но если программа может изменяться в каждый момент так, что она больше не является самой собой, тогда она может превзойти теорию вычислений Тьюринга. Точно так же, как человеческие существа подвергались обновлению клеток каждое мгновение, так что они больше не были первоначальным «я», так и люди превзошли теорию вычислений Тьюринга. Это означает, что люди не могут добиться функционирования мозга, написав фиксированную программу. Чтобы достичь настоящего искусственного интеллекта, вам нужна программа, которая может постоянно меняться, и это изменение не является фиксированной программой.
------------- Рекомендуем прочитать ------------
Резюме моей статьи за 2017 год — машинное обучение
Резюме моих статей за 2017 год — Java и промежуточное ПО
Резюме моих статей 2017 года — глубокое обучение
Краткое изложение моих статей за 2017 год — исходный код JDK
Резюме моей статьи за 2017 год — обработка естественного языка
Резюме моих статей 2017 года — Java Concurrency
Поговори со мной, задай мне вопросы:
Меню официальной учетной записи было разделено на «Сводка для чтения», «Распределенное», «Машинное обучение», «Глубокое обучение», «НЛП», «Глубина Java», «Ядро параллелизма Java», «Исходный код JDK», "Tomcat Core" "Подождите, может быть, есть тот, который соответствует вашему аппетиту.
Зачем писать «Анализ проектирования ядра Tomcat»
Добро пожаловать, чтобы следовать: