Бумажная
376 ₽319 ₽
Это бета-версия LiveLib. Сейчас доступна часть функций, остальные из основной версии будут добавляться постепенно.

Ваша оценкаЖанры
Ваша оценка
Не совсем книга, а, будем говорить откровенно, крупная статья одного из величайших ученых ХХ века, специалиста в области математики, информатики, криптографии - Алана Тьюринга, в которой автор задает один единственный вопрос - может ли машина мыслить? - и анализирует, почему же на этот вопрос нельзя ответить отрицательно.
Надо сказать, автор повел себя не просто как большой ученый, логик, но и как достаточно ловкий полемист. Именно через призму этой ловкости и хотелось бы составить свое впечатление. И да, пусть позитивных аргументов у него нет - но качество работы с негативными аргументами также представляет огромный интерес.
Для начала - автор прекрасно понимает, что вопрос "Может ли машина мыслить?", в такой постановке, ни к чему привести не может. Просто потому, что для ответа на этот вопрос, надо дать четкое и исчерпывающее определение машины, которое бы, в результате, отличалось от понятия человек (а это сама по себе задача ну очень нетривиальная), но и, что совсем засада, формализовать категорию "мышление". Даже сейчас, ближе к концу первой четверти ХХI века человечество еще далеко от четкой формализации понятия "мышления" - мы не знаем, что это за процесс, и можем его характеризовать только весьма условно и функционально. Чего уж говорить о периоде столетней давности? Уже в такой постановке вопрос становится камнем, который невозможно поднять. И автор отказывается его поднимать, предлагая сделать камень полегче, и закамуфлировать свой вопрос другим - может ли машина продемонстрировать такой вид деятельности, который другим человеком будет принят за мышление (при условии что он не знает, что эту деятельность демонстрирует машина. Сам автор называет этой "Игрой в имитацию"). Тут автор ловко убивает самого крупного зайца, и отходя от категории "мышление" делает эту проблему подъемной. Далее начинается анализ аргументов, контраргументов и пр. на заданную тему.
Не вижу смысла пересказывать аргументы - статья совсем небольшая, ее абсолютно несложно прочитать самостоятельно. В то же время. нельзя не преклониться перед тем. что автор предсказал. Например, предсказать концепцию самообучающихся систем, при том уровне технического развития - это просто невероятный прорыв. Апелляция к теореме Геделя о неполноте в рамках анализа механизма мышления (для тех кто не в курсе, первая теорема утверждает, что если формальная арифметика непротиворечива, то в ней существует невыводимая и неопровержимая формула. Вторая теорема утверждает, что если формальная арифметика непротиворечива, то в ней невыводима некоторая формула, содержательно утверждающая непротиворечивость этой арифметики), который прямо бьет в самую точку - противоречие и парадокс как элементы мышления, и следующий за этим вывод о парадоксе как одном из основных элементов мышления (что, кстати, объясняет, почему понятие "мышления" так сложно формализуется). Это шикарно, и это действительно повод серьезно задуматься о многом.
Решая локальную задачу, как большой ученый, Тьюрингу приходится размышлять и над более общей задачей, как-бы продвигая ее решение. И здесь поневоле задумаешься - если он легко опережал свое время на столетие с лишним, мог ли он опережать его на большее время? Увы, трагическая смерть Тьюринга не позволит нам проверить этот вывод.
А книжку стоит прочитать. она маленькая и шикарная. С одной стороны - это пример работы большого ума, с другой - она популярная, полемическая, и наталкивает на мысли, далекие от основной проблемы.

Достаточно известная статья Алана Тьюринга - выдающегося британского математика, специалиста в области криптографии и информатики, а также первого в истории хакера, взломавшего знаменитую "Энигму" - немецкую шифровальную машину.
Издана она в виде небольшой (как по формату, так и по количеству страниц), но крайне интересной и познавательной книги.
Данная статья, опубликованная почти 70 лет назад, в 1950г., была, да и сейчас является, одной из самых обсуждамемых работ в области информатики и кибернетики.
Статья состоит из 7 параграфов. В первых пяти Тьюринг объясняет некоторые термины, формулирует главный вопрос всей статьи, а также объясняет принцип т.н. "игры в имитацию" с помощью, которой можно было бы ответить на этот вопрос. Самым интересным, на мой взгляд, является шестой параграф "Противоположные точки зрения на основной вопрос", где автор рассматривает мнения противоположные его собственному, а также выявляет ошибки и аргументирует несостоятельность данных возражений. В седьмом параграфе Тьюринг рассматривает идею "обучаемой машины".
Что касается самого бумажного издания, то мне понравилась плотная бумага и крупный шрифт - читать достаточно удобно. Но шрифт скорее обусловлен тем, что это все-таки статья, а не полноценная книга, и чтобы издание выглядело солиднее, шрифт сделали побольше, а поля пошире). По факту текст занимает лишь 60-70% страницы.
В общем и целом статья крайне занимательная, а вот что касается издания, лично я предпочла бы, чтобы данную статью издали в каком-нибудь тематическом сборнике - отдельной книгой она смотрится довольно убого.

Небольшая книга - статья о том, могут ли мыслить машины. Тьюринг рассматривает мышление или замену его игрой в иммитацию человека и в статье пытаеться разобраться, сможет ли компьютер участвовать в иммитации человека. Определив вопрос, автор подходит к доказательству от противного. Он использует аргументы против того, что машина не сможет играть в иммитацию и пытается их логически отбросить. Не со всеми аргументами или их опровержением я согласна. Но дело было 70 лет назад и автор оперирывал тем, что было тогда самым "продвинутым" в технологиях. Игра в иммитацию по силам "Алисе", но имеет ли она то самое собственное мышление - скорее нет, чем да. Т.е. продвинулась техгология и продвинулись дальше критерии для определения мысления у машины.
В заключении Тьюринг приходит к идеи, что проще всего создать аналог дестккого мозга и обучать его или ввести самообучение. В общем то, тут можно снять шляпу перед автором. Прошло 70 лет и мы имеем все это не просто в учебных лабораториях, можно сказать, у себя дома.
















Другие издания
