АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Компьютерные модели и обработка информации человеком

Читайте также:
  1. A. моделирование потока капитальных вложений
  2. B. моделирование потока амортизации
  3. B. на процессе сбора, передачи и хранения информации
  4. C) в тексте нет информации
  5. C. моделирование потока прибыли
  6. C.) При кодировании текстовой информации в кодах ASCII двоичный код каждого символа в памяти ПК занимает
  7. CMS, редактирование информации
  8. F. моделирование потока собственных оборотных средств
  9. II. Перенесение лингвистической модели в структурную антропологию
  10. III. Обработка спецодежды в стиральных машинах
  11. V1: Приборы выдачи измерительной информации
  12. VII. Раскрытие информации в бухгалтерской (финансовой) отчётности

Сходство между компьютером и человеческим разумом настолько очевидно, что один можно рассматривать в качестве зеркального отражения другого. Но что является зеркалом, а что — отображаемым объектом? И все ли показывает зеркало? Связь между компьютером и разумом осложнена трудными философскими вопросами. Идея, что разум — это в действительности машина или что компьютер является его адекватным отражением, вдохновляла многие теории и исследования в когнитивной психологии. Неудивительно, однако, что эта идея имеет и своих критиков.

Разум и машины.

А. М. Тьюринг (A. M. Turing) (1912—1954), британский математик, логик и один из создателей информатики, изобрел прототип современного цифрового компьютера — «машину Тьюринга». «Могут ли машины думать?» — задал он вопрос. И решительно ответил на него: да, могут. Они имитируют или моделируют человеческое мышление столь хорошо, что становится бессмысленным говорить о различии между подлинником и имитацией (Turing, 1950—1991).

В 1958 году психолог Аллен Ньюэлл (Allen Newell) и программист Херберт А. Саймон (Herbert A. Simon) высказали предположение, что человеческое познание можно рассматривать в качестве системы обработки информации и что действия этой системы можно описать «с помощью детализированной программы, определенной в терминах элементарных информационных процессов» (Lachman, Lachman & Butterfield, 1979, p. 98). Аналогия между человеческим разумом и компьютером, предложенная Ньюэллом и Саймоном, вызвала лавину исследований и теоретических формулировок, основанных на компьютерных моделях. Согласно этим моделям, люди, подобно компьютерам, кодируют символьные входные данные (input), перекодируют их, принимают решения в их отношении, хранят какую-то их часть в памяти и наконец декодируют и выдают символьные выходные данные (output) (Lachman, Lachman & Butterfield, 1979).

«Я считаю, что лет через пятьдесят будет возможно создавать программы для компьютеров с объемом памяти примерно 109 бит и научить их играть в игру под названием «имитация» столь хорошо, что шансы среднего человека, задающего компьютеру вопросы, принять правильное решение после пяти минут работы с ним будут равны не более 70%. Я считаю, что изначальный вопрос: «Могут ли машины думать?» — является слишком бессмысленным, чтобы заслуживать обсуждения» (Turing, 1950—1991).

Для многих психологов, специализирующихся в обработке информации, компьютер стал выполнять две функции. Во-первых, он позволил создать модель, которая вдохновляет теории о том, как люди говорят, мыслят, помнят и узнают. Во-вторых, он стал инструментом, с помощью которого эти теории можно проверить. Например, Квиллиан (Quillian) (1969) изложил свою теорию понимания речи в моделирующей программе, названной Teachable Language Comprehender (Обучаемый определитель речи) (TLC). Эта программа связывает «входящие» утверждения с информацией, уже хранимой в ее памяти, и выдает содержательные и релевантные «выходные данные». Диапазон действия TLC ограничивался отдельными видами фраз и предложений. Тем не менее она стала началом, которое возвестило о наступлении захватывающих перемен в понимании того, как работают человеческая речь и мышление.

После этого были созданы хитроумные программы, которые могут «учиться», «узнавать» объекты, реорганизовывать знания и даже проводить аналогии (Waldrop, 1985). Среди наиболее удачных программ — те, которые «специализируются» в отдельных областях знаний, таких, как постановка медицинских диагнозов или шахматная стратегия, не говоря уже о различных развивающих играх, в которые играют на миллионах домашних компьютеров.

«Мы также склонны считать, что, учитывая нынешнее состояние психологических теорий, практически любая программа, способная осуществить какую-то задачу, ранее выполнявшуюся лишь людьми, будет являть собой шаг вперед в психологической теории этого вида деятельности» (Quillian, 1969, р. 459).


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 | 36 |

Поиск по сайту:



Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.002 сек.)