Цаг хугацааны машин бидэнд байхгүй ч гэсэн интернэтийн тусламжтайгаар 1985 онд очин Ричард Фейнманээс "Хэзээ нэгэн цагт хүн шиг сэтгэж боддог машиныг бүтээх болов уу? Аль эсвэл хүнээс ухаантай машиныг ч бий болгох болов уу? Таны бодлыг сонсъё." хэмээн асууцгаая.
Фейнман: "Хүн шиг сэтгэдэг" машины тухайд би "үгүй" гэж хэлнэ. Яагаад үгүй гэж хариулснаа би удахгүй тайлбарлана аа. Хоёр дах асуултын тухайд бол эхлээд бид "ухаантай байх" гэж яг юуг хэлж байгаагаа тодорхойлох шаардлагатай болж байгаа юм. Хэрвээ та дэлхийн шилдэг шатарчдыг хожиж чадах машиныг хэлж байгаа бол энэ боломжтой. Гэхдээ өнөөдөр ч, машинууд маш олон хүнээс сайн шатар тоглож байна шүү дээ. Бидний өнөөдрийг хүртэл тэмүүлсээр ирсэн зүйл бол тодорхой салбар, ажлуудад хүнээс сайн ажилладаг бус, бүх талаараа биднийг давахаар машиныг бүтээх явдал юм. Шатар сайн тоглодог машин бүтээх нь биднийг цочроох, гайхшируулах зүйл биш болж байна. Бидний өмнө гарч буй асуулт нь "Машин тодорхой ажлууд дээр хүмүүсээс илүү үр дүнтэй ажиллаад эхэлбэл тэднийг чухам яах вэ?". Өөрөөр хэлбэл бид байнга өөрсдийгөө машинуудтай харьцуулсаар байна. Мөн тухайн машин ямар ч ажлыг хүнээс илүү хурдан, гүйцэтгэл өндөртэй хийх нь чухал. Харин машины хувьд энэ бол хүнд даалгавар.
Ийнхүү бид эхний асуулт дээрээ эргэн ирлээ. Машинууд хүн шиг сэтгэдэг болох уу? Миний харж буй өнцөг нь бид машиныг бидэнд байгаа материалуудыг ашиглан үр өгөөжтэй ажиллуулахыг хүсэж байгаад оршино. Эдгээр материалд нерв, мэдрэмж гэж зүйлс багтахгүй байгаа юм. Жишээ авцгаая. Хэрвээ бид газраар маш хурдтай явдаг техник бүтээе гэвэл цоохор ирвэсийн хөдөлгөөнийг ажиглаад ямар нэг аргаар ирвэс шиг явдаг машин бий болгох боломжтой. Гэхдээ үүнээс илүү дугуйн дээр явдаг машин эсвэл онгоц бүтээсэн нь амар болов уу. Шувууг авч үзье л дээ. Онгоц яг шувуу шиг бол нисдэггүй. Онгоц нисдэг, гэхдээ шувуу шиг биш, тийм ээ? Онгоц нь шувуу шиг далавчаа дэвдэггүй ба тийрэлтэт хөдөлгүүрийн тусламжтайгаар агаарыг сөрөн нисэж, агаарыг халааж байгаа бололтой. Онгоц өөр бусад техникүүдийн тусламжтай ажилладаг байна. Бас шатахуун ашигладаг. Тэгэхээр шувуу, онгоц хоёрын хооронд ялгаа их байна аа? Эндээс хүн адил сэтгэдэг машин ирээдүйд гарахгүй нь ойлгомжтой болж байгаа ба үүнд ямар ч эргэлзээ алга.
Харин математикийн бодлогуудыг машинууд биднээс илүү бодож чадна. Жишээ авцгаая. Машин бодлогыг хэнээс ч илүү хурдан бодно. Тэд биднээс хурдан тооцоолдог, гэхдээ "биднээс өөрөөр". Угтаа бол машин, хүн хоёр ижил үр дүнд хүрнэ. Эцсийн эцэст, тоо бол тоо шүү дээ. Ийм нэгэн жишээ байна. Бид ер нь бол машинуудын арифметик тооцоолол хийх аргачлалыг өөрчилж чадахгүй л болов уу. Бидэн шиг, хүн шиг сэтгэж бодож, асуудлаа шийдэхэд хүргэж чадахгүй гэж үзэж байна. Хэрвээ компьютерын тооцооллоо хэрхэн гаргаж байгааг хүнтэй харьцуулбал бид маш сонирхолтой зүйл ажиглах болно. Эхлээд, би та бүхнээс дараах тоонуудыг хөрвүүлэн буюу ардаас нь эхлэн тоолж үзүүлэх даалгавар өгмөөр байна. Илүү хялбар болгоцгооё. Миний нэрлэсэн тоонуудыг яг тэр дарааллаар нь давтан хэлээрэй. Бэлэн үү? 1, 7, 3, 9, 2, 6, 5, 8, 3, 1, 7, 2, 6, 3. Хэн нэг нь дарааллаар нь хэлж чадах уу? Үгүй. Харин компьютерт бид тавин мянган тоон дараалал өгөн тооцоолуулж, хүссэн үйлдлээ түүгээр хийлгүүлж болно. Арифметик тооцоолол тал дээр компьютер хүнээс илүү ажиллаж байна. Гэхдээ хүн үргэлж машинаас илүү гарах ямар нэг зүйлийг эрэн хайсаар байдаг нь үнэн. Тийм ч учраас машинаас илүү гарах олон зүйл, салбарууд бидэнд байна. Жишээ нь, Жейн гэх нэгэн эмэгтэй гудамжаар явж байвал бид түүнийг тэр дороо л таних болно.
Амьд болон амьгүй биетүүдийг таних тал дээр машинууд хараахан хүнээс давуу гарч чадаагүй л байна. Жек гэх залууг бид хэрхэн таних вэ? Та одоо "Түүний зургийг олон талаас нь олон удаа авч болно ш дээ" гэж хэлж болно л доо. Тэгэхээр Жекийн зургийг аван, хадгалж машинд зургуудыг хооронд нь харьцуулах даалгавар өгч болно. Нэгэн зүйл тэмдэглэн хэлэхэд зураг нь компьютерын хувьд хар цагаан цэгүүд шүү дээ. Асуудал юунд байна вэ гэхээр зургууд хоорондоо ялгаатай, өөр байх тул тооцоолж тогтооход машинд хүндрэлтэй байгаа юм. Маш их багтаамжтай машинуудыг асар өндөр хурдтайгаар ажиллан үүнийг тооцоолж, зургуудыг ялгах ажилд орууллаа гэж бодоход, одоогоор бид хэрхэн тооцоолох алгоритм бичих, процедур гаргахаа ойлгоогүй мэдэхгүй байна. Тиймээс одоо үед машинд тодорхой биетийг таних нь хэцүү таск хэвээр үлдэж байна. Харин хүмүүс бид нүд ирмэх зуур л "таньж" чадна шүү дээ. Дүгнэн хэлэхэд, бид хийж чадах хэдий ч, бидний өмнөөс хийх машиныг хэрхэн бүтээхээ мэдэхгүй л байна.
Өөр сонирхолтой жишээ татан авъя. Хүний хурууны хээг хуулан авч, дараа нь нөгөө хүний хурууны хээг нь таньж чадах систем одоогоор алга л байна. Бодоод үзэхэд, зураг нь хар цагаан цэгүүдээс бүтдэг юм бол, хурууны хээ ч гэсэн зураг шүү дээ, тийм ээ? Тэгэхээр хоёр хурууны хээг хооронд нь харьцуулах нь тийм ч хэцүү ажил биш мэт санагдаж байгаа биз. Гэтэл үгүй юм. Хэрвээ хурууны өндөг бохир байвал яах вэ? Хэрвээ өмнөх удаад авсан хурууны хээ одоогоос ялимгүйгээр баруун эсвэл зүүн тийш хазайсан байвал яах вэ? Эсвэл хурууны хээ энэ удаад тод гараад, дараагийн удаад мэдэгдэхгүй шахуу гарвал яах вэ? Та өөрөө аль нэг хурууны хээгээ яг ижил байхаар гаргах гээд үзвэл энэ бүтэшгүй гэдгийг мэднэ ээ. Хаана нь хурууны хээний төв цэг байгааг, хуруу аль тийшээ хазайсныг тодорхойлох нь харагдаж байгаагаасаа хэцүү. Энэ том биш асуудлууд нь хурууны хээ таних ажлыг хангалттай хүндрүүлж байна. Инженерүүд машин сургалт ашиглан энэ ажил дээр ахиц гаргахаар ажиллаж байгааг ойлгож байгаа ч бид одоогийн нөхцөлд бол хариултыг олоогүй л явна. Анхаарал тавин, миний лекцийг сонссон та бүхэнд талархлаа.
2021 онд амьдарч хүмүүсийн нүдээр нэг талаас энэхүү лекцийн үнэ цэнийг харан, нөгөө талаас нь технологийн ямар дэвшилд бид хүрснийг харцгаая. Технологийн дэвшил гэх үгийн дор би дээрх судлаачийн одоогоос 36 жилийн өмнө ярьж байсан яриаг хуучирсан гэж хэлэх гээгүй юм шүү. Харин ч эсрэгээрээ, ямар их үнэ цэнтэй яриа болсныг уншигч та харж байгаа гэдэгт итгэж байна. 1985 оны 9 сарын 26. Ричард Фейнман.
Эх сурвалж:
- Richard Feynman - Can machines think?
- https://www.youtube.com/watch?v=ipRvjS7q1DI
It additionally has massive quantity of|numerous|a lot of} movies you could select from. It additionally has a 24×7 customer service in case you run into points and you can also also|you can even} out in a request for movies. Stream Diag is your ultimate source of knowledge, critiques, and troubleshooting guides for streaming media and software program throughout totally different platforms. Follow titanium price the steps under to install an MX Player on your system or Fire Stick.
ReplyDelete