О чем говорит гипотеза ньюэлла саймона

Гипотеза Ньюэлла — Саймона

Гипотеза была сформулирована Алленом Ньюэллом и Гербертом Саймоном в 1976 году. Основанием для гипотезы стало успешное применение созданной ими программы — универсального решателя задач — для моделирования рассуждений человека.

Другими словами, без символьных вычислений невозможно выполнять осмысленные действия, а способность выполнять символьные вычисления вполне достаточна для того, чтобы стать способным выполнять осмысленные действия. Таким образом, если мы полагаем, что животное, или человек, или машина действуют осмысленно, то значит, они каким-то образом выполняют символьные вычисления (ваш кот в какой-то мере — вычислительная машина). И наоборот, так как компьютер способен к подобным вычислениям, то на его основе может быть создан искусственный интеллект.

Гипотеза уязвима для критики, но так получилось, что бо́льшая часть исследований искусственного интеллекта пошла именно по пути создания символьных систем. Независимо от того, справедлива ли эта гипотеза, символьные вычисления — реальность программирования, и полезность подобной парадигмы в этой области трудно отрицать.

Связанные понятия

Случайность имеет множество применений в области науки, искусства, статистики, криптографии, игр, азартных игр, и других областях. Например, случайное распределение в рандомизированных контролируемых исследованиях помогает ученым проверять гипотезы, а также случайные и псевдослучайные числа находят применение в видео-играх, таких как видеопокер.

Сверхтьюринговыми вычислениями (или гипервычислениями (англ. hypercomputation)) называются такие вычисления, которые не могут быть проделаны на машине Тьюринга. Они включают в себя разнообразные гипотетические методы, основанные на суперрекурсивных алгоритмах, а также некоторые другие типы вычислений — например, интерактивные вычисления. Термин гипервычисления (англ. hypercomputation) был впервые введён Джеком Коуплендом и Дианой Праудфут. Возможность физической реализации таких вычислений активно.

Источник

Гипотеза Ньюэлла

Гипотеза Ньюэлла — Саймона или гипотеза о физической символьной системе утверждает что:

Физическая символьная система имеет необходимые и достаточные средства для произведения базовых интеллектуальных действий, в широком смысле.

A physical symbol system has the necessary and sufficient means of general intelligent action.

Под «широким смыслом» понимается то, что впоследствии было названо сильным искусственным интеллектом.

Гипотеза была сформулирована Алленом Ньюэллом и Гербертом Саймоном в 1976 году. Основанием для гипотезы стало успешное применение созданной ими программы — универсального решателя задач — для моделирования рассуждений человека.

Другими словами, без символьных вычислений невозможно выполнять осмысленные действия, а способность выполнять символьные вычисления вполне достаточна для того, чтобы стать способным выполнять осмысленные действия. Таким образом, если мы полагаем, что животное, или человек, или машина действуют осмысленно, то значит, они каким-то образом выполняют символьные вычисления (ваш кот в какой-то мере — вычислительная машина). И наоборот, так как компьютер способен к подобным вычислениям, то на его основе может быть создан искусственный интеллект.

Гипотеза уязвима для критики, но так получилось, что бо́льшая часть исследований искусственного интеллекта пошла именно по пути создания символьных систем. Независимо от того, справедлива ли эта гипотеза, символьные вычисления — реальность программирования, и полезность подобной парадигмы в этой области трудно отрицать.

Источники

Полезное

Смотреть что такое «Гипотеза Ньюэлла» в других словарях:

Гипотеза Ньюэлла — Саймона — или Гипотеза о физической символьной системе утверждает что: Физическая символьная система имеет необходимые и достаточные средства для произведения базовых интеллектуальных действий, в широком смысле. Оригинальный текст (англ.) A… … Википедия

Ньюэлл, Аллен — Аллен Ньюэлл Allen Newell Дата рождения: 19 марта 1927(1927 03 19) Место рождения … Википедия

Ньюэлл Аллен — Аллен Ньюэлл Allen Newell Дата рождения: 19 марта 1927 Место рождения: Сан Франциско Дата смерти: 19 июля 1992 … Википедия

Искусственный интеллект — Запрос «ИИ» перенаправляется сюда; см. также другие значения. Искусственный интеллект (ИИ, англ. Artificial intelligence, AI) наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. ИИ… … Википедия

ИИ — Искусственный интеллект (ИИ) (англ. Artificial intelligence, AI) это наука и разработка интеллектуальных машин и систем, особенно интеллектуальных компьютерных программ, направленных на то, чтобы понять человеческий интеллект. При этом… … Википедия

Искусственный Интеллект — (ИИ) (англ. Artificial intelligence, AI) это наука и разработка интеллектуальных машин и систем, особенно интеллектуальных компьютерных программ, направленных на то, чтобы понять человеческий интеллект. При этом используемые методы не обязаны… … Википедия

Подходы к пониманию проблемы искусственного интеллекта — Искусственный интеллект (ИИ) (англ. Artificial intelligence, AI) это наука и разработка интеллектуальных машин и систем, особенно интеллектуальных компьютерных программ, направленных на то, чтобы понять человеческий интеллект. При этом… … Википедия

Теория обработки информации (information-processing theory) — Т. о. и. изучает то, как люди обращаются с информ., отбирают и усваивают ее, а затем используют в процессе принятия решений и управления своим поведением. Психологи, занимающиеся обработкой информ., строят теории когнитивных способностей и… … Психологическая энциклопедия

ЭВРИСТИКА — (от греч. heurisko отыскиваю, открываю) совокупность приемов и методов, облегчающих и упрощающих решение познавательных, конструктивных, практических задач. Э. называют также специальную научную область, изучающую специфику творческой… … Философская энциклопедия

Источник

Гипотеза Ньюэлла — Саймона

Гипотеза Ньюэлла — Саймона

Гипотеза Ньюэлла — Саймона или Гипотеза о физической символьной системе утверждает что:

Физическая символьная система имеет необходимые и достаточные средства для произведения базовых интеллектуальных действий, в широком смысле.

A physical symbol system has the necessary and sufficient means of general intelligent action.

Под «широким смыслом» понимается то, что впоследствии было названо сильным искусственным интеллектом.

Гипотеза была сформулирована Алленом Ньюэллом и Гербертом Саймоном в 1976 году. Основанием для гипотезы стало успешное применение созданной ими программы — универсального решателя задач — для моделирования рассуждений человека.

Другими словами, без символьных вычислений невозможно выполнять осмысленные действия, а способность выполнять символьные вычисления вполне достаточна для того, чтобы стать способным выполнять осмысленные действия. Таким образом, если мы полагаем, что животное, или человек, или машина действуют осмысленно, то значит, они каким-то образом выполняют символьные вычисления (ваш кот в какой-то мере — вычислительная машина). И наоборот, так как компьютер способен к подобным вычислениям, то на его основе может быть создан искусственный интеллект.

Гипотеза уязвима для критики, но так получилось, что бо́льшая часть исследований искусственного интеллекта пошла именно по пути создания символьных систем. Независимо от того, справедлива ли эта гипотеза, символьные вычисления — реальность программирования, и полезность подобной парадигмы в этой области трудно отрицать.

Источники

Полезное

Смотреть что такое «Гипотеза Ньюэлла — Саймона» в других словарях:

Гипотеза Ньюэлла — Саймона или гипотеза о физической символьной системе утверждает что: Физическая символьная система имеет необходимые и достаточные средства для произведения базовых интеллектуальных действий, в широком смысле. Оригинальный текст… … Википедия

Теория обработки информации (information-processing theory) — Т. о. и. изучает то, как люди обращаются с информ., отбирают и усваивают ее, а затем используют в процессе принятия решений и управления своим поведением. Психологи, занимающиеся обработкой информ., строят теории когнитивных способностей и… … Психологическая энциклопедия

Ньюэлл, Аллен — Аллен Ньюэлл Allen Newell Дата рождения: 19 марта 1927(1927 03 19) Место рождения … Википедия

Ньюэлл Аллен — Аллен Ньюэлл Allen Newell Дата рождения: 19 марта 1927 Место рождения: Сан Франциско Дата смерти: 19 июля 1992 … Википедия

Искусственный интеллект — Запрос «ИИ» перенаправляется сюда; см. также другие значения. Искусственный интеллект (ИИ, англ. Artificial intelligence, AI) наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. ИИ… … Википедия

ИИ — Искусственный интеллект (ИИ) (англ. Artificial intelligence, AI) это наука и разработка интеллектуальных машин и систем, особенно интеллектуальных компьютерных программ, направленных на то, чтобы понять человеческий интеллект. При этом… … Википедия

Искусственный Интеллект — (ИИ) (англ. Artificial intelligence, AI) это наука и разработка интеллектуальных машин и систем, особенно интеллектуальных компьютерных программ, направленных на то, чтобы понять человеческий интеллект. При этом используемые методы не обязаны… … Википедия

Подходы к пониманию проблемы искусственного интеллекта — Искусственный интеллект (ИИ) (англ. Artificial intelligence, AI) это наука и разработка интеллектуальных машин и систем, особенно интеллектуальных компьютерных программ, направленных на то, чтобы понять человеческий интеллект. При этом… … Википедия

Искусственный интеллект (artificial intelligence) — В самом широком смысле И. и. это абстрактная теория челов., животного и машинного познания. Конечная цель ее развития создание единой теория познания. Как теорет. психология. И. и. представляет собой продолжение исследовательской программы,… … Психологическая энциклопедия

Источник

Гипотеза Ньюэлла-Саймона

Смотреть что такое «Гипотеза Ньюэлла-Саймона» в других словарях:

Гипотеза Ньюэлла — Саймона — или Гипотеза о физической символьной системе утверждает что: Физическая символьная система имеет необходимые и достаточные средства для произведения базовых интеллектуальных действий, в широком смысле. Оригинальный текст (англ.) A… … Википедия

Гипотеза Ньюэлла — Саймона или гипотеза о физической символьной системе утверждает что: Физическая символьная система имеет необходимые и достаточные средства для произведения базовых интеллектуальных действий, в широком смысле. Оригинальный текст… … Википедия

Ньюэлл, Аллен — Аллен Ньюэлл Allen Newell Дата рождения: 19 марта 1927(1927 03 19) Место рождения … Википедия

Ньюэлл Аллен — Аллен Ньюэлл Allen Newell Дата рождения: 19 марта 1927 Место рождения: Сан Франциско Дата смерти: 19 июля 1992 … Википедия

Искусственный интеллект — Запрос «ИИ» перенаправляется сюда; см. также другие значения. Искусственный интеллект (ИИ, англ. Artificial intelligence, AI) наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. ИИ… … Википедия

ИИ — Искусственный интеллект (ИИ) (англ. Artificial intelligence, AI) это наука и разработка интеллектуальных машин и систем, особенно интеллектуальных компьютерных программ, направленных на то, чтобы понять человеческий интеллект. При этом… … Википедия

Искусственный Интеллект — (ИИ) (англ. Artificial intelligence, AI) это наука и разработка интеллектуальных машин и систем, особенно интеллектуальных компьютерных программ, направленных на то, чтобы понять человеческий интеллект. При этом используемые методы не обязаны… … Википедия

Подходы к пониманию проблемы искусственного интеллекта — Искусственный интеллект (ИИ) (англ. Artificial intelligence, AI) это наука и разработка интеллектуальных машин и систем, особенно интеллектуальных компьютерных программ, направленных на то, чтобы понять человеческий интеллект. При этом… … Википедия

Теория обработки информации (information-processing theory) — Т. о. и. изучает то, как люди обращаются с информ., отбирают и усваивают ее, а затем используют в процессе принятия решений и управления своим поведением. Психологи, занимающиеся обработкой информ., строят теории когнитивных способностей и… … Психологическая энциклопедия

Искусственный интеллект (artificial intelligence) — В самом широком смысле И. и. это абстрактная теория челов., животного и машинного познания. Конечная цель ее развития создание единой теория познания. Как теорет. психология. И. и. представляет собой продолжение исследовательской программы,… … Психологическая энциклопедия

Источник

Как построено человеческое мышление и почему оно нас подводит

В последнее время появляется все больше новостей о достижениях искусственного интеллекта: технологии уже победили человека в шахматах, китайской логической игре го, в Starcraft 2 и других дисциплинах. Возникают опасения, а не заменит ли ИИ человека. О том, что значит мыслить по-человечески, какие ошибки может совершить только человек и с чем это связано, на лекции «Почему компьютерам еще далеко до нас, а нам до компьютеров» рассказала Наталья Андриянова, кандидат психологических наук и старший преподаватель факультета психологии СПбГУ.

Что такое когнитивная психология

Всем, что связано с человеческим мышлением, занимается когнитивная психология. Она изучает познавательные процессы: как мы принимаем решения в ситуации неопределенности, как работают наши память и внимание. На возникновение этого направления в науке повлияли разные события, в том числе — развитие лингвистики и, в особенности, изобретение компьютера. Компьютер открыл возможность по созданию программ, способных решать задачи, которыми раньше занимались только люди.

Созданием подобных программ занимались исследователи Аллен Ньюэлл и Герберт Саймон. Вместе они разработали одни из самых ранних программ искусственного интеллекта — Logic Theory Machine (1956 год) и General Problem Solver (1957). В 1975 году Ньюэлл и Саймон были награждены премией Тьюринга за основополагающие работы в области искусственного интеллекта и психологии механизмов человеческого восприятия

Герберт Саймон и Аллен Ньюэлл. Источник: computerhistory.org

В работе они использовали теорию задачного пространства: задача понимается как некое поле. Для решения нужно прийти от исходного состояния, когда задача поставлена, до целевого, когда задача решена. С этим может справиться и человек, и компьютер.

В теории задачного пространства могут решаться два типа операций. Алгоритмы — перебор и проверка всех возможных гипотез, что в идеале неизбежно приводит к правильному решению. Человек в жизни редко пользуемся этим типом, так как на него не хватает времени. Чаще мы обращаемся к эвристике — способу решения задачи, правильность которого для всех возможных случаев не доказана, но про который известно, что он дает достаточно хорошее решение в большинстве случаев.

Эвристики позволяют заранее отрабатывать одни направления решения и выбирать другие, что не гарантирует 100% успеха, но значительно экономит усилия и время. Например, вы решаете, как поехать с работы домой и сталкиваетесь с разными вариантами: дойти пешком до метро, поехать на автобусе до метро или сразу на метро. Затем учитываете пробки и погоду. Вы принимаете решение, исходя из дополнительной информации о пробках и погоде. Скорее всего вы будете правы, но не факт.

Наталья Андриянова. Источник: социальные сети

Почему мы ошибаемся с некоторыми эвристиками

Эвристики, которые использует человек, довольно странные и не всегда позволяют нам прийти к верному ответу. Например, известная задача про волка, козу и капусту. Как за четыре хода перевести всех на другой берег реки, если нельзя оставлять наедине волка с козой, а козу — с капустой? В процессе решения наибольшая трудность возникает в конце — нужно свозить обратно один из элементов, чтобы никто никого не съел. Это единственный верный ход, но он ведет к возврату в начальное состояние, а человеческое мышление очень не любит так делать. Запрет на возврат к исходному состоянию — это одна из распространенных эвристик, которые мы используем каждый день.

Другая — это минимизация различий, так называемая эвристика крутого подъема. Согласно ней, в случае неопределенности мы принимаем то решение, которое резко ведет к желаемому результату. Допустим, мы идем по лесу, хотим забраться на вершину холма и видим несколько тропинок. Скорее всего мы выберем ту, которая идет резко вверх, хотя это вполне может быть неудачным выбором. Подобные эвристики крепко завязаны на эмоциях и собственном опыте человека.

Есть и другие эвристики, которые приводят к неверному решению. Например, эвристика доступности — правильным ответом мы считаем тот, который основан на известной для нас информации. Или эвристика аналогии — человек старается поступать так, как поступал в похожей ситуации ранее. Наконец, эвристика репрезентативности — наш мозг пытается во всем найти закономерность.

Две системы мышления

Темой эвристик занимается ученый Даниэль Канеман — когнитивный психолог, который исследовал принятие решений в условиях неопределенности. В основном он занимался вопросами, связанными с деньгами: как нерационально мы относимся к деньгам, как одни и те же деньги мы можем абсолютно по-разному оценивать. Например, за понравившийся компьютер мы можем заплатить больше запланированной суммы, а за предмет поменьше, ту же флешку, — нет, даже если разница в обоих случаях составляет тысячу рублей. За проведенную работу Канеман вместе с коллегой Амосом Тверски получили Нобелевскую премию по экономике.

Канеман и Тверски, как и многие другие исследователи, считали, что в нашем мышлении работают все системы. Одна из них — интуиция — действует быстро и автоматически, но медленно обучается. Другая — логика — работает медленно, требует множества усилий, но при этом действует гибко и управляемо. Она включается в ситуациях, где мы сталкиваемся с новым, неопределенным или странным, а также в тех случаях, когда мы чувствуем, что первой системе, интуиции, нужна проверка.

Система 1 и Система 2 по Канеману и Тверски. Источник: youtube.com

Канеман написал несколько задач, которые доказывают существования двух систем. Например: бита и мяч вместе стоят 110 рублей, бита — на 100 рублей больше, чем мяч. Вопрос: сколько стоит мяч? Если посчитать математически и включить логику, получится 5 и 105. Но часто людей подталкивают к неверному ответу сами цифры, из-за которых хочется ответить «10». Переключиться на новую систему бывает тяжело.

Что еще почитать по теме

Даниэль Канеман. Источник: ted.com

О мышлении можно прочесть две хорошие книги. «Думай медленно — решай быстро» уже упомянутого Даниэля Канемана — очень хороший выбор для введения в тему, написана научно-популярным языком и заставит подумать. «Принятие решений в неопределенности: правила и предубеждения», написанная целым коллективом авторов, — уже посложнее, однако более направлена на решение бизнес-задач.

Лекция «Почему компьютерам еще далеко до нас, а нам до компьютеров» состоялась в рамках Недели когнитивных экспериментов СПбГУ.

Источник