Вы прочитали мое первое сообщение здесь на эту тему? Какая же здесь принципиальная разница?! - Ну напишите вы самообучающуюся компьютерную программу: отклонения такая программа не будет рассматривать как глюк, а будет "делать выводы". В целом, вы расцениваете недостаточную углубленность компьютерных программ как их принципиальное отличие от мышления человека. Почему? 
Про самообучающиеся программы я в курсе. А я говорил - что отклонение от детерминированной программы (не от допустимого вида входных данных, а от заданного кодом выполнения программы) приводит к неустранимой ошибке. Т.е. если происходит сбой в восприятии всего одной машинной инструкции, скорее всего программа аварийно завершится. В ней ведь нет никакого дублирования, плюс к тому, процессор цифровой. В очень многих случаях и сбой в одном бите входных данных тоже приведет если не к падению самой программы, то к полной потере смысла всего набора данных или бредовым результатам. Элементы же ЦНС многократно дублированы, и работают с аналоговыми сигналами, так что очень малое, случайное отклонение внутри одного элемента ЦНС, например, или во входных данных всегда вызывает и малое изменение результата. Для компьютера же "малых" повреждений кода или данных, вообще говоря, быть не может. Т.е. принципиально разное отношение к ошибкам.
Опять же, в современных компьютерах программа пишется именно в виде алгоритма, который выполняет некая единая система. У животных нервная система может обучаться только на основе образов, грубо говоря, а в виде алгоритма туда прямо так программу не загрузишь.
Конечно, алгоритмы распознавания образов и обучения можно написать и в виде компьютерной программы,
Не вижу тут никакого опровержения. Распознавание образов-то будет вести программа, написанная как последовательный алгоритм, а не непосредственно железо. Но программа - это уже другой уровень. Можно сказать, что программа моделирует нервную систему животных, но не компьютер сам по себе. Даже если зашить подобного рода последовательную программу в процессор в качестве микропрограммы - это все равно останется последовательной программой.
НС или искуственные аналоги её работают иначе, без каких-либо последовательных программ на низком уровне.
А дальше опять непонятки:
но у человека-то таких программ не написано, а заложено в hardware. Наоборот, и человека можно заставить (научить) выполнять машинный код, другое дело, что очень медленно, и очень ненадежно. Так же хреново по эффективности и распознавание образов компьютером - хотя бы буквы с каким напрягом он узнаёт при помощи программ распознавания текста, если узнает вообще!
Насчет "мыслить" - не соглашусь. Как это, не умеет мыслить? Умеет, умеет... Строгого определения нет, как нет и чёткой границы - "это мышление, а это ещё нет".
А про наполение информацией - как раз об этом я и сказал выше - ЦНС человека наполняется, грубо говоря, стереотипами самых разнообразных образов и вариантов ответов. Для человека поэтому одно из самых низкоуровневых понятий в мышлении - чувственный или созданный самим мышлением образ, простой раздражитель - это как бы один из простейших частных случаев образа. А выполнение каких-то последовательных алгоритмов, если такое требуется от человека в каких-то ситуациях, строится на основе цепочки образов и ответов на них, причём образ - штука принципиально неточная. У компьютера всё начинается наоборот, с низкоуровневого выполнения последовательного алгоритма, заданного чётким кодом, а не образами, а распознавание неточных образов делается уже при помощи сложных программ на более высоком уровне. Т.е. сделать-то может и можно (теоретически) похожие вещи, но либо первое на основе второго, либо второе на основе первого, причем и то, и другое будет требовать достаточно сложных программ (программой, конечно, можно назвать и набор образцов ответов на образы - для ЦНС и подобных систем).
2. Вы опять говорите очень странные вещи: вы считаете, что компьютеры плохо распознают буквы и слова, потому что принципиально отличаются от мышления людей? - Но я вам скажу, что буквы неизвестной мне письменности и слова неизвестного мне языка я распознаю еще хуже компьютера. С другой стороны тот же файнридер можно научить понимать сверхсложные тексты с массой "непонятных" знаков, картинок и таблиц - это почти также трудно, как выучить человека все это понимать, но ведь возможно!
Однако если эту письменность выучить, всё меняется. А вот что касается файнридера - попробуйте дать ему рукописный текст! Даже если будете очень аккуратно писать печатными буквами совершенно однозначной и понятной формы - файнридер наверняка обломается очень сильно. Я как-то пробовал его заставить это сделать - не узнает, зараза. Т.е. он только какие-то известные ему шрифты узнаёт, это еще полдела, если не меньше. А мы, люди, узнаем просто буквы как таковые - я, скажем, шрифты часто не очень различаю, пока они не раздражают глаз или что-то ещё такое, но буквы-то различаю... Т.е., на самом деле, более сложные с точки зрения любой компьютерной программы, но, наоборот, более простые с точки зрения человека образы.
Что касается перевода аналогового сигнала и перевода в цифровой код, как и наоборот - оба процесса приводят к потере качества, потере информации.
Резюмирую: вы приняли количественные различия за качественные. Принципиально нет препятствия сделать компьютер с огромными "мозгами", снабдить его "глазами", "ушами", "носом", "языком" и т. д., записать в него самообучающаюся программу моделирования жизни - с "возрастом" такая машина обучится все тому, чему обучились вы и даже большему, главное снабжать ее информацией.
Вот-вот. Обучится не машина, а программа, во-первых. А машина ничему не обучится. Да, такую программу сделать можно в принципе. И какие-то сравнительно примитивные модели такого делали еще очень давно, как только компьютеры по мощности стали чуть больше советских программируемых калькуляторов. Кстати, и насчет программы тоже не совсем точное утверждение, наверное. Вряд ли здесь на самой первой стадии обучения дойдет до написания последовательной программы для собственного процессора, тем более настолько сложной (хотя теоретически и это нельзя исключать, это всё понятно). Вначале программа обучаться будет не путем написания частей самой себя, а просто путем записи образов и вариантов ответов на них! До написания собственного последовательного кода или, например, кода для какого-нибудь традиционного вида интерпретатора дойдет очень не скоро после начала обучения. Т.е. здесь мы имеем, что последовательная программа моделирует нечто другое, некую программу совсем другой природы. А у человека или животных программа образного типа, работая, пополняет фактически непосредственно саму себя. И наоборот, создание последовательного алгоритма для человека, который давал бы намеренное создание именно определенного желаемого образа в добавок к низкоуровневой программе, тоже задача довольно непростая, мне кажется.
Topic: Родной язык компьютера (Read 15425 times)
