moaminsharifi/fa-wiki-spell-checker huggingface dataset:
مرغ‌ها و دیگر جانداران تخم‌گذار به‌طور گسترده‌ای در سراسر جهان نگهداری می‌شوند و تولید انبوه تخم‌مرغ یک صنعت جهانی است.Outlook for egg production WATT Ag Net – Watt Publishing Co
سازمان غذا و کشاورزی ملل متحد (فائو) اظهار داشته‌است که در سال ۲۰۱۵، تولید تخم‌مرغ به ۷۰٫۴ میلیون تن رسیده‌است.
تخم‌ها توسط حیوانات ماده از گونه‌های مختلف از جمله پرندگان، خزندگان، دوزیستان، چند پستاندار و ماهی گذاشته می‌شوند و بسیاری از آنها هزاران سال است که توسط انسان خورده شده‌اند. تخم‌های پرندگان و خزندگان شامل یک پوسته تخم محافظ، آلبومن (سفیده تخم) و ویتلوس (زرده تخم) است که در غشاهای مختلف نازک وجود دارد. بیشترین مصرف تخم مصرفی جهان، تخم‌مرغ است. تخم پرندگان دیگر از جمله اردک و بلدرچین نیز خورده می‌شوند. تخم‌های ماهی را قلیه و خاویار می‌گویند.
زرده تخم مرغ و تخم‌مرغ کامل مقدار قابل توجهی پروتئین و کولین را ذخیره می‌کنند، و به‌طور گسترده‌ای در آشپزی استفاده می‌شوند. به دلیل محتوای پروتئینی، وزارت کشاورزی ایالات متحده در گذشته تخم‌مرغ را به عنوان گوشت در هرم راهنمای غذا (در حال حاضر MyPlate) طبقه‌بندی کرد. با وجود ارزش تغذیه‌ای تخم‌مرغ، برخی از مشکلات سلامتی بالقوه ناشی از محتوای کلسترول، آلودگی به سالمونلا و حساسیت به پروتئین تخم‌مرغ است.
مرغ و دیگر موجودات تخم‌گذار به‌طور گسترده‌ای در سراسر جهان نگهداری می‌شوند و تولید انبوه تخم‌مرغ یک صنعت جهانی است. در سال ۲۰۰۹، حدود ۶۲٫۱ میلیون تن تخم‌مرغ در سراسر جهان از مجموع گله تخم‌گذار تقریباً ۶٫۴ میلیارد مرغ تولید شد. مسائل مربوط به تغییرات منطقه‌ای در تقاضا و انتظارات، و همچنین بحث‌های جاری در مورد روش‌های تولید انبوه وجود دارد. در سال ۲۰۱۲، اتحادیه اروپا پرورش باتری مرغ را ممنوع کرد.
تخم پرندگان از زمان ماقبل تاریخ، غذاهای ارزشمندی بوده‌اند، هم در جوامع شکار و هم در فرهنگ‌های اخیر که پرندگان اهلی شده بودند. احتمالاً مرغ به دلیل تخم‌مرغش (از مرغ جنگل بومی تا مناطق گرمسیری و نیمه‌گرمسیری جنوب شرق آسیا و شبه‌قاره هند) قبل از ۷۵۰۰ پیش از میلاد اهلی شده بود. مرغ‌ها در سال ۱۵۰۰ پیش از میلاد به سومر و مصر آورده شدند و در حدود ۸۰۰ پیش از میلاد به یونان رسیدند، جایی که بلدرچین منبع اصلی تخم‌مرغ بود. در تبس، مصر، مقبره حرمهب، قدمت تقریباً ۱۴۲۰ پیش از میلاد، تصویری از مردی را نشان می‌دهد که کاسه‌هایی از تخم شترمرغ و دیگر تخم‌های بزرگ، احتمالاً از پلیکان، به عنوان پیشکش حمل می‌کند. در روم باستان، تخم‌مرغ‌ها با استفاده از روش‌های مختلف نگهداری می‌شدند و وعده‌های غذایی اغلب با تخم‌مرغ شروع می‌شد. رومی‌ها برای جلوگیری از مخفی شدن ارواح شیطانی، پوسته‌های بشقاب خود را خرد کردند. در قرون وسطی، تخم‌مرغ در طول روزه به دلیل غنی بودن ممنوع بود.
تخم‌مرغ مخلوط با آب میوه‌های اسیدی در قرن هفدهم در فرانسه محبوب بود. این ممکن است منشأ کشک لیمو باشد.
صنعت تخم‌مرغ خشک در قرن نوزدهم، پیش از ظهور صنعت تخم‌مرغ منجمد توسعه یافت. در سال ۱۸۷۸، شرکتی در سنت لوئیس، میسوری، با استفاده از فرایند خشک کردن، زرده و سفیده تخم‌مرغ را به ماده‌ای قهوه‌ای روشن و شبیه غذا تبدیل کرد. تولید تخم مرغ‌های خشک شده در طول جنگ جهانی دوم به میزان قابل توجهی افزایش یافت، تا نیروهای مسلح ایالات متحده و متحدانش از آن استفاده کنند.
در سال ۱۹۱۱، کارتن تخم‌مرغ توسط جوزف کویل در اسمیترز، بریتیش کلمبیا اختراع شد تا اختلاف در مورد تخم‌مرغ شکسته بین یک کشاورز در دره Bulkley و صاحب هتل آلدرمر را حل کند. کارتن‌های تخم‌مرغ اولیه از کاغذ ساخته شده بودند.
تخم مرغ یک غذای رایج و یکی از متنوع‌ترین مواد مورد استفاده در آشپزی است. آنها در بسیاری از شاخه‌های صنایع غذایی مدرن مهم هستند.
بیشترین استفاده از تخم پرندگان تخم‌مرغ، اردک و تخم غاز است. تخم‌های کوچک‌تر، مانند تخم بلدرچین، گهگاه به عنوان یک ماده غذایی لذیذ در کشورهای غربی استفاده می‌شود. تخم‌مرغ یک غذای معمولی روزمره در بسیاری از مناطق آسیا، مانند چین و تایلند است، زیرا تولید آسیایی ۵۹ درصد از کل جهان را در سال ۲۰۱۳ تأمین می‌کند.
بزرگ‌ترین تخم‌های پرنده، از شترمرغ، تنها به عنوان غذای لوکس خاص مورد استفاده قرار می‌گیرند. تخم‌مرغ در انگلستان، و همچنین در برخی از کشورهای اسکاندیناوی، به ویژه در نروژ، یک غذای لذیذ محسوب می‌شود. در برخی از کشورهای آفریقایی، تخم‌مرغ هندی اغلب در بازارها به ویژه در بهار هر سال دیده می‌شود. تخم‌های قرقاول و تخم مرغ‌های اموئی قابل خوردن هستند، اما کمتر در دسترس هستند؛ گاهی آنها را از کشاورزان، مرغداران یا خواربارفروشی‌های لوکس تهیه می‌کنند. در بسیاری از کشورها، تخم مرغ‌های وحشی با قوانینی محافظت می‌شوند که جمع‌آوری یا فروش آنها را ممنوع کرده یا اجازه جمع‌آوری آنها را تنها در دوره‌های خاصی از سال می‌دهد.
جرم تخم‌مرغ به‌طور میانگین و بدون احتساب پوستهٔ آن، ۵۸ گرم است. پوست تخم‌مرغ حدود نیم میلی‌متر ضخامت دارد و ۹۰ درصد آن از کلسیم کربنات تشکیل شده‌است. رنگ پوست تخم‌مرغ به نژاد مرغ مربوط می‌شود و معمولاً سفید یا قهوه‌ای است. مرغ آراکانا تخم‌هایی به رنگ سبز/آبی می‌گذارد.https://de.wikipedia.org/wiki/Hühnerei
تخم‌مرغ منبع خوبی از پروتئین، ویتامین و املاح ضروری برای بدن انسان است؛ تخم‌مرغ، همهٔ اسیدهای آمینهٔ مورد نیاز بدن را داراست و حدود ۵٫۱۲ درصد جِرم تخم‌مرغ را پروتئین تشکیل می‌دهد. یک عدد تخم‌مرغ، ۳ درصد نیاز روزانهٔ انرژی یک مرد بالغ و ۴ درصد نیاز روزانهٔ انرژی یک زن بالغ را تأمین می‌کند.
تخم‌مرغ، بیشتر ویتامین‌های موردنیاز بدن به جز ویتامین C را دارد. تخم‌مرغ به مقدار خیلی کم کربوهیدرات دارد و نیز بدون فیبر غذایی است. ۱۰٬۸ درصد تخم‌مرغ را چربی تشکیل می‌دهد که در زرده آن وجود دارد و کمتر از ۰٬۰۵ درصد آن در سفیده موجود است. بر اساس تحقیقات ۱۱ درصد اسید چرب تخم‌مرغ از نوع اسیدهای چرب اشباع‌نشده پلی (با چند باند دوگانه)، ۴۴ درصد از نوع اسیدهای چرب غیراشباع مونو (با یک باند دوگانه) و ۲۹ درصد از نوع اسیدهای چرب اشباع است.
کلسترول و لسیتین، مواد چرب موجود در زرده تخم‌مرغ می‌باشند و برای ساختمان و عملکرد سلول‌های بدن ضروری‌اند. کلسترول قابلیت انعطاف و نفوذپذیری غشای سلول‌های بدن را حفظ می‌کند. همچنین به عنوان یکی از اجزای تشکیل‌دهنده مواد چربی است که سبب نرمی پوست می‌شوند.
از محبوب‌ترین غذاهای تهیه‌شده با تخم‌مرغ می‌توان به نیمرو اشاره کرد.http://www.asriran.com/fa/news/72257/ارزش-های-غذایی-تخم-مرغ
در سال ۲۰۱۷، تولید جهانی تخم‌مرغ ۸۰٫۱ میلیون تن بود. بزرگ‌ترین تولیدکنندگان به ترتیب چین با ۳۱٫۳ میلیون از کل این تعداد، ایالات متحده با ۶٫۳ میلیون، هند با ۴٫۸ میلیون، مکزیک با ۲٫۸ میلیون، ژاپن با ۲٫۶ میلیون و برزیل و روسیه با هر کدام ۲٫۵ میلیون تولیدکنندگان بعدی تخم‌مرغ در جهان بودند. یک کارخانه بزرگ تولید تخم‌مرغ معمولی، هفته‌ای یک میلیون تخم‌مرغ تولید می‌کند.
در ماه ژانویه ۲۰۱۹، ایالات متحده آمریکا، ۹٫۴۱ میلیارد تخم‌مرغ تولید کرده‌است که از این تعداد ۸٫۲ میلیارد برای مصرف سر سفره و ۱٫۲ میلیارد برای پرورش جوجه بوده‌است. پیش‌بینی می‌شود که آمریکایی‌ها در سال ۲۰۱۹ هر کدام ۲۷۹ تخم‌مرغ مصرف کنند که بالاترین میزان از سال ۱۹۷۳ است، اما کمتر از ۴۰۵ تخم‌مرغ خورده شده در هر فرد در سال ۱۹۴۵ است.
شکل تخم‌مرغ شبیه گوی دوکی است که یک سر آن از سر دیگر بزرگ‌تر بوده و دارای تقارن استوانه‌ای در امتداد محور طولی است. امکان شکستن تخم‌مرغ به صورت عمودی با نیروی دست وجود ندارد.https://www.thekitchn.com/is-it-really-impossible-to-break-an-egg-in-your-hand-211493
تخمک توسط پوسته‌ای نازک و سخت احاطه شده‌است. در داخل پوسته غشاهای نازکی وجود دارد. زرده تخم‌مرغ توسط یک یا دو بافت نواری مارپیچی به نام چالازا در سفیده تخم‌مرغ معلق است. (از کلمه یونانی χάλαζα، به معنی "تگرگ" یا "توده سخت").
یک تخم‌مرغ حدود ۲۰۰ میلی‌گرم کلسترول دارد و همین می‌تواند تأثیر زیادی در ابتلا به بیماری قلبی دیابت نوع دو و مسدود شدن رگ‌ها داشته باشد حدود شصت درصد کالری تخم مرغ چربی استhttps://tools.myfooddata.com/nutrition-facts/171287/wt1
تخم‌مرغ سرطان‌زا است و بیشتر از همه ریسک ابتلا به سرطان روده بزرگ رکتوم پروستات افزایش می‌دهد و مواد سرطان‌زایی مثل کولین در خودش داردhttps://nutritionfacts.org/questions/do-eggs-cause-cancer-what-explains-this-connection
نسخ می‌تواند به موارد زیر اشاره کند:
پوتراجایا یک شهر برنامه‌ریزی شده واقع در جنوب کوالالامپور و پایتخت اداری کشور مالزی است.
چندین اداره دولتی از شهر متراکم و شلوغ کوالالامپور که بزرگترین شهر کشور است، به این شهر منتقل شدند. با این وجود، کوالالامپور همچنان به‌عنوان پایتخت ملی و قانونی مالزی به شمار می‌رود. پوتراجایا همانند کوالالامپور و جزیرهٔ لابوان، یک ناحیهٔ فدرال است.
نام پوتراجایا پس از اولین نخست وزیر مالزی، تونکو عبدالرحمان پوترا و از روی نام او بر این شهر گذاشته شد. در زبان مالایی، واژهٔ «پوترا» که از سانسکریت ریشه گرفته، به معنی "پادشاه" و «جایا» به معنی "عالی‌مقام" یا "پیروزمند" است.
از زمان بنیان تا به امروز این شهر نوین همچنان دستخوش پیشرفت همه‌جانبه و گسترده بوده است. توسعه شهر در سال ۱۹۹۷ در پی بحران اقتصادی کشورهای جنوب شرقی آسیا دچار وقفه شد.
شهر به طور کامل از روی نقشه از پیش طراحی‌شده و نامتناسب با جمعیت کنونی‌اش ساخته شد، با پل‌های بسیاری که دریاچه مصنوعی پوتراجایا را دربرگرفته‌اند.
بر اساس آمار سال ۲۰۰۷ جمعیت پوتراجایا برابر با ۵۰٬۰۰۰ نفر بوده است. اگرچه مالزی یک کشور چندقومی با مالاییها، چینی‌ها، هندی‌ها، گروه‌های اوراسیایی است، اما معماری پوتراجایا تا حد زیادی به سبک عربی مدرن نزدیک است.
ایده تأسیس پایتخت اداری جدید به‌عنوان جایگزین کوالالامپور، در اواخر سال ۱۹۸۰ و در زمان حاکمیت ماهاتیر محمد چهارمین نخست وزیر مالزی شکل گرفت.
هدف از این کار، کاستن از تراکم کوالالامپور و فراهم کردن زمینه‌های ادامه توسعه این شهر به عنوان مرکز تجاری و مالی کشور بود. پوتراجایا در ۱۹ اکتبر ۱۹۹۵ بنیان نهاده شد و به عنوان سومین منطقه فدرال مالزی پس از کوالالامپور و لابوان معرفی شد.
"مسئله نگارخانه هنری" یا "مسئله موزه" یکی از مسائل کار آمدی است که درشاخه هندسه محاسباتی قرار دارد. انگیزهٔ اصلی برای حل این مشکل، حل مشکلی در موزه‌ها بود به این ترتیب که لازم بود از حداقل تعداد دوربین‌های امنیتی-که قابلیت چرخش را دارند-برای پوشش دادن کل فضای موزه‌ها یا نگارخانه‌های هنری استفاده کرد .
با کمی تغییر در زاویه دید می‌توان این مسئله را در زمره مسائل هندسه محاسباتی قرار داد .فرض می کنیم که موزه یک چند ضلعی ساده است و هر دوربین، یک نقطه در این چند ضلعی است . مجموعه‌ای از نقاط در مجموعه S را نقاط جواب مسئله در نظر می گیریم اگر برای هر نقطه مانند p در چند ضلعیformula_1 داشته باشیم به‌طوری‌که پاره خط‌های بین p و q از چند ضلعی خارج نشوند.
ابتدا مسئله نگارخانه هنری توسط Victor Klee در سال ۱۹۷۳ مطرح شد .البته نسخه‌های متعددی از این مسئله وجود دارد که با همین نام شناخته می‌شوند گرچه تفاوت‌هایی دارند . برای مثال در برخی از نسخه‌ها دوربین‌های حفاظتی فقط می‌توانند روی محیط باشند یا روی رئوس چند ضلعی باشند، یا در بعضی نسخ فقط نیاز داریم که محیط یا قسمتی از آن محافظت شوند .
حل کردن این مسئله در حالتی که دوربین‌ها فقط در روی رئوس هستند و فقط لازم است که رئوس محافظت شوند متناظر با حل کردن مسئله dominating set در مبحث Visibility Graph set در چند ضلعی است.
تئوری Chvátal’s اشاره می‌کند که به تعداد دوربین کافی و گاهی لازم است که یک چند ضلعی را با n راس بپوشانیم .
Kooshesh and Moret یک الگوریتم از (O(n برای حل این مسئله دادند که حد اکثر در رئوس آن دور بین لازم است.
نسخه Decision Problem از این مسئله و تمام نسخه‌های دیگر استاندارد این مسئله ان‌پی کامل هستند .این موضوع توسط Aggarwal و D.T.Leeو A.K.Lin اثبات شده‌است . با توجه به الگوریتم‌های تقریبی (Approxmiation Algorithms Eidenbenz et al.) اثبات کرد که این مسئله جزوه دسته مسائل APX-hard است .
اگر یک موزه را متناظر با یک چند وجهی در مظر بگیریم در این صورت قرار دادن دوربین‌ها در روی رئوس آن لزوماً کافی نیست برای اینکه کل فضای موزه را بپوشانیم چون ممکن است نقاطی در داخل چند وجها باقی بمانند که تحت نظر دوربین‌ها نباشند.
هر کدام از سه رنگ چند ضلعی را در نظر بگیرید.حداقل یک رنگ حداکثر n/۳ تکرار شده(در غیر اینصورت ما به سرعت نتیجه می گیریم که بیشتر از n تا راس وجود دارد و این تناقض است). در هر کدام از رئوس با این رنگ دوربین قرار دهید.پس ما حداکثر به اندازهٔ کف n/۳ دوربین نیاز داریم.دقت کنید که هر مثلث حداقل یک راس از هر رنگ از این سه رنگ را دارد(به این دلیل که نمتوان از یک رنگ دو بار در یک مثلث استفاده کرد).بنا بر این هر نقطه داخل مثلث پوشش می‌یابد.تنها نکته‌ای که ممکن در این اثبات به‌طور کامل به آن توجه نشده باشد این است که آیا دوربین می‌تواند در راستای یال را پوشش دهد .که اگر این مشکل در مسئله وجود داشته باشد با جابجایی خیلی کوچک از راس می‌توان آن را بر طرف کرد.
این اثبات به‌طور استقرایی کار می‌کند.اگر چند ضلعی فقط یک مثلث باشد با سه رنگ پوشش می‌یابد.در مرحله با n تا مثلث اگر تعداد بیشتری مثلث باشد مرحلهی بعدی را در نظر می گیریم . یک مثلث (به این مثلث در اصطلاح خوشه گفته می‌شود) را انتخاب می کنیم، چون مسئله روی n تای دیگر قابل اثبات است و با توجه به این که مثلث خوشه فقط در یک راس مشترک است با n تا مثلث قبلی می‌توان دو راس دیگر آن را با یک رنگ دیگر رنگ کرد. و با این روش کل نواحی که تقسیم به مثلث شده بودند با سه رنگ پوشش می‌یابند.
عبدالکریم قریب، (زاده ۱۲۹۱ در تهران – درگذشته ۱۷ بهمن ۱۳۸۱ آشتیان) پدر علم زمین‌شناسی ایران، موسس کمیته غارشناسی ایران و مؤسس دانشگاه اراک بود.
عبدالکریم قریب در سال ۱۲۹۱ خورشیدی در خیابان عین‌الدوله تهران دیده به جهان گشود. پدرش میرزا مصطفی خان مستوفی، فرزند میرزا عبدالکریم مستوفی گرکانی بود و مادرش دختر میرزا شکرالله خان (کاردار سفارت ایران در دولت عثمانی). او فرزند چهارم خانواده بود. دو ساله بود که پدرش بازنشسته شد و پس از آن به اتفاق خانواده به گرکان از توابع آشتیان بازگشت.
عبدالکریم قریب از آن دوران می‌گوید:
"از تهران با کجاوه به گَرَکان رفتیم. در طول راه، من و مادرم در یک تای کجاوه نشسته بودیم و خواهرم و یکی از دخترعموهایم که تحت تکفل پدرم بود در تای دیگر.
پدرم نیز سوار بر اسب بود تا به گرکان رسیدیم. این مسافرت ۷ روز به طول انجامید. ۴ روز تا قم و ۳ روز تا گرکان."
قریب، کودکی و تحصیلات خود را در گرکان گذراند. به گفته خودش: "در گرکان مکتب‌هایی وجود داشت که به تدریس علوم و ادب قدیم آن روز می‌پرداختند، ولی کسانی که خود دارای فضل و دانش بودند، فرزندانشان را خودشان آموزش می‌دادند. تحصیلات پدرم حدود کار مستوفی گری بود و با زبان ریاضیات آن زمان (سیاق) هم آشنا بود. او بر علوم قدیمی و ادبیات فارسی تسلط داشت. شعر می‌سرود و خط زیبایی هم داشت.
وقتی من به ۶ سالگی رسیدم، آموزش و تعلیم مرا بر عهده گرفت و بدین ترتیب هر روز صبح نزد پدرم به تحصیل می‌پرداختم.
پس از فراگرفتن الفبا و خواندن و نوشتن به خواندن کتاب هایی چون عم جزء و ترسل، گلستان، بوستان، نصاب، صرف میر، امثله، صرف و نحو، مقامات حمیدی، کتاب حکیم مؤمن (که در علوم طبیعی آن روز نزد علما معروف بود) و غیره پرداختم."
عبدالکریم در دوازده سالگی پدرش را که نعمت بزرگ زندگی‌اش بود، از دست داد و به همراه مادرش که اهل تهران بود، از گرکان به تهران عزیمت کرد.
او در این باره می‌گوید: در سال ۱۳۰۴ خورشیدی پدرم فوت کرد. پس از فروش خانه و باغ و اثاثیه‌های منزل، من و مادرم در سال ۱۳۰۶ به تهران آمدیم و منزلی کوچک در خیابان سقاباشی اجاره کردیم. در همان سال به دبستان صفوی رفتم و چون در دروس ادبیات قوی بودم، من را در کلاس پنجم پذیرفتند.
مدرسه صفوی بین دروازه دولاب و دروازه دوشان‌تپه بود. من در کلاس پنجم آن مدرسه عربی، انشاء، فارسی و ریاضیات را یادگرفتم و چون شاگرد اول کلاس بودم، همیشه مبصر هم بودم. وقتی هم معلم‌ها نبودند، من به بچه‌ها درس می دادم.
عبدالکریم قریب پس از اتمام دورهٔ ابتدایی در مدرسه صفوی، در سال ۱۳۰۷ برای ادامه تحصیل، در دبیرستان علمیه ثبت نام کرد.
او در ادامه بیان زندگیش می‌گوید: «در ۱۷ سالگی پس از اتمام دورهٔ ابتدایی در مدرسه صفوی به دبیرستان علمیه که در آن زمان نزدیک دانشسرای قدیم (سه راه ژاله سابق) بود وارد شدم و پس از آن به مدرسه‌ای در پشت مسجد سپهسالار رفتم و تا اخذ دیپلم همان‌جا ماندم. من هر سال شاگرد اول کلاس بودم و دروس ریاضی، فیزیک و شیمی را در حد عالی می‌دانستم. مرحوم دکتر محمود حسابی هم دبیر فیزیک من در آن دوره بود.» استاد از آن دوران می‌گوید: من در دوران دبیرستان معمولاً درس می‌خواندم و دنبال بازی نبودم. سه ساعت صبح و دو ساعت بعد از ظهر در دبیرستان بودیم و به خانه هم که می‌آمدم، درس‌های روز بعد را آماده می‌کردم و تا پاسی از شب مشغول مطالعه بودم و صبح زود بیدار می‌شدم. فقط روزهای جمعه کوه می‌رفتم و با دوستانم کوه پیمایی می‌کردیم."
وی در سال ۱۳۱۴ با اخذ دیپلم علمی از دبیرستان علمیه تهران فارغ‌التحصیل شد. به گفته او در آن سال کلیه دانش آموزان سال ششم دبیرستان را در دارالفنون جمع کردند و امتحان گرفتند و ایشان نیز در آنجا امتحان دادند و دیپلم گرفتند.
عبدالکریم قریب می‌گوید: در سالی که ما دیپلم گرفتیم آن قدر تعداد دیپلمه‌ها کم بود که به ما می‌گفتند در هر دانشکده‌ای که دوست دارید ادامه تحصیل دهید و حتی می‌گفتند، بیایید یک ماه در این دانشکده بنشینید، اگر خوشتان آمد ادامه دهید و اگر خوشتان نیامد بروید دانشکده دیگر. من نیز در ابتدا، هر چند روز در یک دانشکده می‌رفتم و حدود یک ماه همین‌طور در دانشکده‌ها می‌چرخیدم تا وارد دانشکدهٔ علوم در رشته ریاضی شدم. ۶ ماه در رشته ریاضی ادامه تحصیل دادم ولی بعد از آن مجدداً رشته علوم طبیعی را انتخاب کردم و تا پایان تحصیلات دورهٔ لیسانس در این رشته ماندم، به خصوص چون زمین‌شناسی جزء این رشته بود و من به مرور زمان به رشته زمین‌شناسی خیلی علاقه‌مند شده بودم، در این رشته ماندم.
بعد از اتمام دورهٔ لیسانس، مطالعاتم را در زمین‌شناسی ادامه دادم. زمین‌شناسی چون با طبیعت سروکار دارد، برایم مفرح‌ترین رشته بود. به خصوص برای من که در کودکی در دهات و باغ و زمین بزرگ شده بودم. به اعتقاد من، تمام زندگی انسان از زمین به دست آمده‌است و چیزی نیست که ما از زمین نگرفته باشیم.
زمین در قرآن کریم از جایگاه ویژه‌ای برخوردار است. قرآن ۱۱۴ سوره دارد و در ۱۰۴ سورهٔ آن از زمین صحبت شده‌است.
قریب در سال ۱۳۱۷ در رشته علوم طبیعی فارغ‌التحصیل شد. او در مدت تحصیل در دانشگاه از راهنمایی اساتید عالیقدری برخوردار بود و احمد پارسا نیز استاد گیاه‌شناسی وی در مدت تحصیل بود.
قریب از اتمام دورهٔ لیسانس خود می‌گوید: در آن زمان بعد از اخذ مدرک لیسانس همه موظف بودند به مدت یک سال، هرجایی دولت تعیین می‌کند بروند و کار کنند. اهواز از جاهایی بود که داوطلب نداشت. من اهواز را انتخاب کردم و پس از یک سال تدریس، در سال ۱۳۱۸ به تهران بازگشتم و به سربازی رفتم. در سال ۱۳۲۰ خدمت نظام را تمام کردم و چون تعهد دبیری داشتم، در دبیرستان ایرانشهر تهران دبیر شدم. یک سال و نیم دبیر بودم تا اینکه با یکی از اساتید دانشگاهی ام برخورد کردم. ایشان گفت: شما نمی‌خواهید به دانشگاه بیایید و با من کار کنید. من پذیرفتم و به دانشگاه رفتم. در ابتدا نصف وقتم را صرف آموزش و پرورش می‌کردم و نصف وقتم را هم صرف دانشگاه. سال بعد از آن به‌طور تمام وقت به دانشگاه رفتم و به عنوان دبیر و متصدی آزمایشگاه کانی‌شناسی دانشکده علوم کار کردم. در سال ۳۰ یا ۳۱ قانونی گذراندند که هر یک از فارغ التحصیلان لیسانس شاغل در دانشگاه سابقه کار دارند در صورتی که تألیفاتی داشته باشند، مدرکشان دکترا شناخته می‌شود و من چون ۱۵ سال سابقه داشتم و طی آن مدت هم یک کتاب در زمینه بلورشناسی کانی‌های جزیره هرمز به راهنمایی پروفسور ریموند فوران از کشور فرانسه تهیه کرده بودم، شرایط این قانون را داشتم. بعد از تصویب این قانون، دانشسرای عالی و دانشکدهٔ علوم دانشگاه تهران، همزمان با هم از افرادی که دارای چنین ویژگی‌هایی بودند، دعوت به عمل آوردند و من در هر دو جا ثبت نام کردم و در هر دو جا با هم پذیرفته شدم. هنگامی که قرار شد از سوی شورای دانشگاه حکم برایم صادر شود، بین رئیس دانشسرای عالی و رئیس دانشکده علوم اختلاف افتاد. بالاخره رئیس دانشگاه گفت: این موضوع را به عهدهٔ خودشان بگذارید.
من هم دانشسرای عالی را انتخاب کردم و در سال ۱۳۳۳ دانشیار دانشسرای عالی شدم. در این دانشگاه بعنوان مدرس و رییس گروه زمین شناسی و معاون دانشگاه خدمت کردم.
در سال ۱۳۴۸ با رتبه ۱۰ استادی و ۳۸ سال سابقه کار به درخواست خودم از دانشسرای عالی بازنشسته شدم.
در سال ۱۳۴۹ تا ۱۳۵۵ مدرسه عالی علوم اراک (دانشگاه اراک کنونی) را تأسیس کردم و تا سال ۱۳۵۴ مسئولیت آنجا را به عهده داشتم. در سال ۱۳۵۴ وزارت علوم اعلام کرد که کلیه مدارس عالی ملی می‌بایست ضمیمه دانشگاه‌ها شوند و مدرسه عالی علوم اراک ضمیمه دانشسرای عالی شد. بعد از این کار حدود پنج ماه دیگر آنجا بودم، ولی دیدم مرتب دستورهایی می‌دهند که مطابق ذوق من نیست و چون من آن دستورات را انجام نمی‌دادم از تهران مرا خواستند و گفتند: آقای وزیر علوم گفته‌است که «صلاح نیست شما در اراک باشید. بیایید مشاور عالی دانشسرای عالی باشید.»
من هم گفتم: آقای وزیر علوم خیلی خوب تشخیص داده‌اند که صلاح نیست من در اراک باشم، ولی من تشخیص داده‌ام که صلاح نیست مشاور عالی بشوم. خداحافظی کردم و آمدم دانشگاه ملی (دانشگاه شهید بهشتی) و به‌طور حق‌التدریس، مشغول کار شدم تا سال ۱۳۵۸ که دانشگاه‌ها تعطیل شد. استاد قریب سپس چند سالی را فقط به تالیف و چاپ کتاب ها و مقالات خود پرداخت و در سال ۱۳۶۷ به عنوان مشاور سازمان انرژی اتمی مشغول به فعالیت شد. ایشان موسس و رئیس کمیته غارشناسی ایران نیز بوده‌است.
استاد دکتر عبدالکریم قریب در مدت پنجاه سال کار آموزشی و پژوهشی موفق به تالیف، ترجمه و چاپ کتاب در زمینه علوم زمین و سایر مباحث روز دنیا شد، تا جایی که به واسطه تحقیقات و تالیفات متعدد از سوی جامعه زمین شناسان کشور به عنوان پدر علم زمین شناسی ایران شناخته و معرفی شد. در همین راستا دانشگاه تربیت معلم (دانشگاه خوارزمی) در سال ۱۳۷۱ برای ارج نهادن به تلاش‌های علمی استاد سمیناری تشکیل داد و آزمایشگاه های گروه زمین شناسی این دانشگاه را به نام ایشان نامگذاری نمود. سازمان انرژی اتمی نیز در سال ۱۳۷۲ بخشی از کتابخانه این سازمان را به نام ایشان نام‌گذاری کرد. استاد عبدالکریم قریب تا همین اواخر علی‌رغم کهولت و ضعف دوران پیری همچنان به فعالیت، تحقیق، تدریس و مطالعه مشغول بوده‌است.
فرزند ارشد وی مهندس فرهاد قریب و نوادگان ایشان دکتر فریبرز قریب و دکتر فرزاد قریب نیز در ادامه راه پدر به عنوان استاد در رشته زمین‌شناسی فعالیت می‌کنند. فرزند دوم ایشان آقای بیژن قریب (بازرگان و متخصص فرش ایران) ساکن کشور آلمان می باشد و فرزندان ایشان آقایان رامین قریب و کوین قریب هستند.نتیجه های استاد به ترتیب خانم یاسمن قریب، دانشجوی سال دوم رشته های مهندسی شیمی و مهندسی مکانیک بطور همزمان، دانشگاه شریف (از رتبه های برتر رشته ریاضی در کنکور سال 1400-1399)و خانم نیکا قریب، دانش آموز کلاس یازدهم ریاضی، فرزندان دکتر فریبرز قریب هستند و سرکار خانم آنالی قریب، دانش آموز کلاس هفتم فرزند دکتر فرزاد قریب و آقای الیاس قریب (کودک) فرزند آقای رامین قریب می باشند.
دکتر عبدالکریم قریب در ۱۷ بهمن سال ۱۳۸۱ بر اثر سکته قلبی در تهران درگذشت و بنا به وصیتش در شهر پدری‌اش آشتیان به خاک سپرده شد. آرامگاه وی در محوطه دانشگاه آزاد آشتیان قرار دارد.
ایستگاه کویین
یک ایستگاه از خط بیکرلو و از خطوط متروی لندن است که در نزدیکیپارک کوینن قرار دارد و در ۲ ژوئن، ۱۸۷۹ افتتاح شده است.
ایستگاه متروی همستید غربی یک ایستگاه از خط بیکرلو و از خطوط متروی لندن است؛ که در منطقه همستید غربی قرار دارد.
ایستگاه فینچلی
یک ایستگاه از خط بیکرلو و از خطوط متروی لندن است.که در منطقهفینچلی قرار دارد و در ۳۰ ژوئن ۱۸۷۹افتتاح شده‌است.
ایستگاه پارک کیلبارن
یک ایستگاه از خط بیکرلو و از خطوط متروی لندن است که در نزدیکی پارک کیلبارن قرار دارد و در ۳۱ ژانویه ۱۹۱۵ افتتاح شده‌است.
ایستگاه متروی میدا ویل یک ایستگاه از خط بیکرلو و از خطوط متروی لندن است که در منطقه میدا ویل قرار دارد.
هوش مصنوعی پیوندهای نزدیکی با فلسفه دارد زیرا هر دو در مفاهیم متعددی مانند هوش، عمل، خودآگاهی، معرفت‌شناسی و حتی اختیار مشترک هستند. علاوه بر این، تکنولوژی درصدد ایجاد حیات مصنوعی (حیوانات، انسان‌ها یا حداقل مخلوقات مصنوعی) است، به همین دلیل فلاسفه توجه شایانی به هوش مصنوعی نشان می‌دهند. این عوامل باعث ظهور فلسفه هوش مصنوعی شده‌است.
برخی پژوهشگران پیرامون نادیده گرفتن فلسفه توسط جامعهٔ هوش مصنوعی هشدار داده‌اند. این پژوهشگران بر لزوم تفکر فلسفی دربارهٔ موضوعات مورد بحث در هوش مصنوعی و اهداف آن تأکید می‌کنند.
مطالعهٔ فلسفهٔ هوش مصنوعی می‌کوشد تا پرسش‌هایی از این دست را پاسخ دهد:
چنین پرسش‌هایی بیانگر علایق متفاوت پژوهشگران هوش مصنوعی، فلاسفه و دانشمندان علوم شناختی است. پاسخ‌های ارائه شده به این پرسش‌ها به تعریف واژه‌های هوش و خودآگاهی و مشخص شدن اینکه دربارهٔ چه ماشینی بحث می‌شود، بستگی دارد.
گزاره‌های مهم در فلسفهٔ هوش مصنوعی شامل این موارد می‌شوند:
آیا ممکن است روزی ماشینی ساخته شود، که تمام مشکلاتی که بشر قادر به حل آن است را با هوش خود از میان بردارد؟ پژوهشگران حوزهٔ هوش مصنوعی علاقه‌مندند پاسخی برای این پرسش ارائه دهند. این پاسخ گسترهٔ توانایی ربات‌ها را در آینده مشخص کرده و مسیر پژوهشگران هوش مصنوعی را راهنمایی می‌کند. این تنها به رفتار ربات‌ها ارتباط داشته و تفکر روانشناسان، دانشمندان علوم شناختی و فیلسوف‌ها را را مورد بررسی قرار نمی‌دهند. برای پاسخ به این سؤال، لزومی ندارد که یک ماشین واقعاً همان‌طوری‌که یک انسان فکر می‌کند، فکر کند یا اینکه ادای فکر کردن را در بیاورد. جایگاه اصلی پژوهشگران هوش مصنوعی، در این جمله که در طرح پیشنهادی Dartmouth Conferences در سال ۱۹۵۶ مطرح شده‌است خلاصه می‌گردد:"هر جنبه‌ای از یادگیری، یا دیگر خصوصیات هوش را می‌توان چنان به‌دقت تشریح کرد که یک ماشین (ربات) بتواند آن را شبیه‌سازی کند."بحث و جدل علیه قضیهٔ اصلی باید نشان دهد که به وجود آوردن سامانهٔ پویای هوش مصنوعی امکان ندارد. چرا که در حال حاضر توانایی‌های کامپیوترها، دارای یک سری محدودیت‌هایی است؛ یا اینکه توانایی‌های شگرفی برای اندیشیدن در ذهن انسان وجود دارد که هنوز، ماشین‌ها (یا شیوه‌هایی که پژوهشگران هوش مصنوعی در این رابطه پیش گرفته‌اند) قادر به پردازش آن‌ها نیستند و بحث در این خصوص باید مهر تأییدی بر غیر عملی بودن این سامانه باشد.
نخستین گام برای پاسخ به این سؤال این است که «هوش» را به روشنی تعریف کرد.
آلن تورینگ در مقالهٔ مشهور و حائز اهمیت سال ۱۹۵۰ میلادی، مسئله هوش را به پرسشی ساده دربارهٔ توانایی مکالمه مربوط کرد. under "The Argument from Consciousness" پیشنهاد وی این بود: اگر یک ماشین قادر باشد که به تمامی پرسش‌هایی که از آن می‌شود پاسخ دهد، و از همان کلماتی استفاده کند که یک انسان معمولی استفاده می‌کند، آنوقت می‌توان آن ماشین را هوشمند دانست. نمونهٔ مدرن طرح وی را می‌توان در تالارهای برخط گفتگو جستجو کرد؛ جایی که یکی از دو شرکت‌کننده، انسانی حقیقی و دیگری برنامه‌ای کامپیوتری است. برنامهٔ کامپیوتری هنگامی می‌تواند از این آزمون سربلند بیرون بیاید که هیچ‌کس نتواند بین آن و انسان تمییز قائل شود. تورینگ، خاطر نشان کرد که هیچ‌کس (به غیر از فلاسفه) هرگز سؤالی با این مضمون مطرح نکرده‌است که: «آیا مردم می‌توانند فکر می‌کنند؟» وی می‌نویسد: «به‌جای اینکه مدام دربارهٔ این موضوع بحث کنیم، عادی خواهدبود اگر یک قراردادِ معقول بداشته باشیم مبنی بر اینکه همهٔ فکر می‌کنند.» و آزمون تورینگ، این قراردادِ معقول را به ربات‌ها هم بسط داد."اگر یک ماشین، بمانند انسان، هوشمندانه عمل کند، آن هنگام است که می‌توان گفت بمانند انسان، هوشمند است."
یک نقد دربارهٔ آزمون تورینگ این است که این آزمون، کاملاً انسان نماست. اگر هدف نهایی ما خلق ماشین‌هایی است که هوشمندانه تر از انسان‌ها عمل کنند، چرا بر این امر تأکید داریم که ماشین‌ها باید دقیقاً شبیه به انسان باشند؟ به گفتهٔ راسل و نوروینگ، متون نوشته شده توسط مهندسان علم هوانوردی، نمی‌تواند تعریف درستی برای تولید ماشین‌هایی باشد که درست مانند کبوترها پرواز کنند، به‌طوری‌که دیگر کبوترها نیز فریب بخورند. در پژوهش تازه‌ای که در حوزهٔ هوش مصنوعی انجام گرفت، واژهٔ هوش در عبارات «عوامل عقلانی» و «عوامل هوشی»، معنا شد. «عامل» چیزی است که در یک محیط، مشاهده و عمل می‌کند؛ و اندازه‌گیری عملکرد، بیانگر مقدار موفقیت یک عامل است.
"اگر یک «عامل» با توجه به تجربیات و دانش پیشین خود، بیشترین عملکرد را داشته باشد، می‌توان گفت که باهوش است."
چنین تعریفاتی، سعی در به دست آوردن مفهوم و ماهیت هوش دارند. آن‌ها این مزیت را دارد که برخلاف آزمون تورینگ، برای ویژگی‌های انسانی ای که نمی‌خواهیم به‌عنوان هوش تلقی شوند، بکار روند، مانند «توانایی توهین کردن» و «وسوسهٔ دروغ گفتن». اما مشکل اساسی آن‌ها این است که نمی‌توانند، به‌طور منطقی، بین «چیزهایی که فکر می‌کند» و «چیزهایی که فکر نمی‌کنند» تفاوتی قائل شوند. با این تعریف حتی یک دما سنج هم دارای هوشی ابتدایی است.
بر اساس نوشتهٔ ماروین مینسکی: «اگر دستگاه عصبی از قوانین فیزیک و شیمی پیروی کند، که تمام شواهد هم حاکی از صحَّت این امر است، سپس ما باید بتوانیم که توسط یک دستگاه فیزیکی، عملکرد سیستم عصبی را بازسازی کنیم». این بحث برای نخستین بار در اوایل سال ۱۹۴۳ مطرح شد و توسط هانس موراوک در سال ۱۹۸۸ روشن‌تر شد؛ و هم‌اکنون ری کورزول پیش‌بینی می‌کند که توانایی کامپیوترها به حدی خواهد رسید که می‌توانند مغز کامل یک انسان را شبیه‌سازی کنند.
اما برخی پژوهشگران هوش مصنوعی و حتی منتقدین این حوزه مانند هربرت دریفوس و جان سیرل با اینکه این طرح در تئوری تحقق یابد هم رأی نیستند. اما سیرل خاطر نشان کرد که در اصل، "هر چیزی" می‌تواند توسط کامپیوترها شبیه‌سازی گردد، و اگر شما بخواهید که به مفهوم شکست، دامنه بزنید، باید بدانید که تمام مراحل محاسبه خواهد شد. وی افزود: «آنچه ما می‌خواهیم بدانیم این است که چه چیزی ذهن آدمی را از دماسنج و جگر متمایز می‌کند!» هر مقاله‌ای که به نوعی با کپی‌برداری از مغز در ارتباط باشد، مقاله ایست که بر نادانی ما در خصوص چگونگی عملکرد هوش صحّه گذاشته‌است. اگر ما باید می‌دانستیم که مغز چگونه هوش مصنوعی را می‌سازد، هرگز نگران آن (هوش مصنوعی) نبودیم!
مقالهٔ اصلی:
آلن نیول و هربرت سیمون در سال ۱۹۶۳symbol manipulation را به‌عنوان ماهیت اصلی هوش انسان و ماشین معرفی کردند. آن‌ها نوشتند:
Physical symbol system" معنی لازم و کافی عملکرد هوش عمومی دارد."
این ادعا بسیار محکم است: چرا که معتقد است تفکر انسان نوعی symbol manipulation است (چرا که سامانهٔ سمبل برای هوش ضروری است) و آن ماشین می‌تواند باهوش باشد. (چرا که سامانهٔ سمبل برای هوش، کافی است) نسخهٔ دیگری از این نظریه را هربرت دریفوس فیلسوف مطرح کرد و آن را philosophical assumption نامید.
معمولاً، این تفاوت، بین سمبل‌های سطح بالایی که در دنیای پیرامون هستند، مثل <سگ> و <دُم> و سمبل‌هایی که پیچیدگی بیشتری دارند و در ماشین‌هایی مثل سیستم شبکهٔ عصبی بکار گرفته می‌شوند، دیده می‌شود. پیشتر، پژوهشی در خصوص هوش مصنوعی توسط جان هاگلند، انجام گرفت که good old fashioned artificial intelligence یا نامیده شد. طی این پژوهش سمبل‌های دسته بالا(high level symbols) مورد بررسی قرار گرفتند.
این مباحث نشان می‌دهد که تفکر انسان شاملِhigh level symbol manipulation. نیست. این مباحث هوش مصنوعی را رد نمی‌کنند، تنها به چیزی بیش از نماد پردازش اشاره دارند.
در سال ۱۹۳۱ کورت گدل ثابت کرد: که همواره می‌توان عباراتی را خلق کرد، تا یک سیستم صوری (مانند: برنامهٔ هوش مصنوعی) قادر به اثبات آن نباشد. هر انسانی می‌تواند با کمی اندیشیدن به صحّت گفته‌های گودل برسد. این گفته توسط جان لوکاس فیلسوف نیز تأیید شده که منطق انسان همواره قوی تر از منطقِ ربات (ماشین)ها ست. وی نوشته‌است که به نظر من قضیهٔ گدل برای اثبات نقض ماشین گرایی کافی است، چرا که ذهن را نمی‌توان در قابل ماشین گنجاند.
آقای راجر پنروز در کتاب خود به نام «ذهن تازهٔ امپراتور» که در سال ۱۹۸۹ منتشر گشت، به این موضوع بیشتر پرداخته‌است. در این کتاب وی می‌اندیشد که فرایند مکانیکی کوانتومی که در داخل تک تکِ رشته‌های عصبی انجام می‌شود، به انسان قابلیت ویژه‌ای می‌دهد که بر ماشین‌ها غلبه کند.
هربرت دریفوس معتقد است که هوش انسان و مهارتش ابتدا به غریزه ناخود آگاهش مربوط است تا conscious symbolic manipulation. و خاطر نشان کرد که این مهارت‌های ناخود آگاه، هرگز تحت سلطهٔ قوانین کلی در نخواهد آمد.
آقای ترنینگ روی بحث دری فوس در مقاله‌ای که تحت عنوان در سال ۱۹۵۰ مطرح شد تأمل بیشتری کرد. وی این مبحث را در دسته بندیِ arguments from informal behavior جای داد. وی در پاسخ گفت: هنگامی که ما، خودمان قوانینی را که رفتارهای پیچیده را رهبری می‌کنند نمی‌دانیم، دلیل نمی‌شود آن‌ها را نقض کنیم. (ندانستن ما دلیلی بر وجود نداشتن آن‌ها نیست) وی افزود: ما ابداً نمی‌توانیم خودمان را قانع کنیم که هیچگونه قانون کلی‌ای برای رفتارها وجود ندارد. تنها راهی که ما می‌توانیم برا ی یافتن چنین قوانینی پیش گیریم، مشاهدات علمی است و هنگامی که در یافتیم هیچگونه شرایطی تحت این عنوان وجود ندارد می‌توانیم بگوییم: «ما به اندازهٔ کافی جستجو کردیم و چنین قوانینی وجود ندارند».
راسل و نوروینگ اظهار داشتند، طی سال‌هایی که دری فوس مقالهٔ انتقادیش را منتشر کرد، فرایندی برای پی بردن به «قوانینی» که منطق ناخود آگاه را رهبری می‌کنند به وجود آمد. این جنبش‌های جایگزین شده در تحقیق‌های روباتیک در واقع تلاشی است بر ای دستیابی مهارت‌های ناخود آگاهِ ما در درک و توجه. الگوی هوش محاسباتی، مانند رشته‌های عصبی، الگوریتم‌های پویا و غیره، غالباً به شبیه‌سازی استدلال و یادگیری ناخودآگاه رهنمود می‌شوند. تحقیقات در خصوص دانش عمومی روی بازسازی معلومات پیشین و مفهوم دانش، متمرکز شده‌است. در واقع تحقیق در خصوص هوش مصنوعی، از high level symbol manipulation و GOFAI جدا گشته و به مدلهایی تبدیل شده که گرایش بیشتری به capture کردن منطق ناخود آگاه ما دارند. مورخ و پژوهشگر هوش مصنوعی، آقای دانیل کرویر، نوشته‌است: «زمان صحت برخی از گفته‌های دری فوس را ثابت می‌کند». ؟
این یک سؤال فلسفی است، که بی ارتباط با مشکل ذهن‌های دیگر و مشکل اساسی هوشیاری نیست. این سؤال در حوزهٔ مطالعاتی نظریهٔ هوش مصنوعی قوی (strong AI) که توسط آقای جان سیرل ارائه شده می‌چرخد.
آقای سیرل این نظریه را با چیزی که هوش مصنوعی ضعیف می‌نامد، (weak AI) متفاوت می‌داند.
وی با جدا کردن هوش مصنوعی قوی از ضعیف، ذهن خودش را روی مطلبی که فکر می‌کرد بحث‌برانگیز تر خواهد بود متمرکز کرد. وی گفت: حتی اگر فرض کنیم که برنامهٔ کامپیوتری‌ای ابداع کرده‌ایم که دقیقاً بمانند ذهن انسان عمل می‌کند، هنوز سؤال‌های فلسفی دشوار وجود دارد که باید به آن‌ها پاسخ دهیم. هیچ‌یک از دو نظریهٔ آقای سیرل نتوانستند به این سؤال پاسخ دهند که: «آیا یک ماشین می‌تواند جلوه‌ای از یک هوش عمومی باشد؟» (مگر اینکه ثابت شود که آگاهی لازمهٔ به وجود آمدن هوش است) وی گفت، نمی‌خواهم این‌گونه برداشت کنم که هیچ رمز و رازی دربارهٔ آگاهی و هوشیاری وجود ندارد. اما در عین حال فکر نمی‌کنم که لزوماً این معماها باید پیش از آنکه به سؤال {آیا ماشین‌ها می‌توانند فکر کنند} پاسخ دهیم، حل شوند. راسل و نوروینگ معتقدند که بیشتر پژوهشگران حوزهٔ هوشِ مصنوعی، فرضیهٔ هوش مصنوعی ضعیف را بدیهی فرض می‌کنند و (انگار) اصلاً فرضیهٔ هوش مصنوعی قوی برایشان جذابیتی ندارد.
پیش از آنکه پاسخی به این سؤال بدهیم، باید بیشتر به معنا و مفهوم واژه‌های minds- mental states-consciousness بپردازیم.
واژه‌های «ذهن» و «هوشیاری» در جوامع گوناگون، معانی متفاوتی دارند. به‌عنوان مثال، برخی از متفکرینِnew age از واژهٔ «هوشیاری» برای وصف چیزهایی شبیه به «élan vital» برگسون، ماده‌ای نامرئی و حاوی انرژی که به زندگی و به‌خصوص ذهن رخنه می‌کند، بهره می‌جویند. نویسندگان داستان‌های علمی تخیلی، از واژه برای توصیف ویژگی ذاتی ی مان که ما را به انسان مبدل کرده‌است، استفاده می‌کنند. ماشینی که آگاهی دارد یا هوشیار است، به عنوان یک شخصیت کاملاً انسان نمامفهوم معنایی ظاهر می‌شود، با خصوصیاتی نظیر هوش، میل، آرزو، امید، بینش، غرور و بسیاری دیگر… این نویسندگان همچنین از واژه‌های درک، معرفت و دانایی، خود آگاهی و روح، به منظور توصیف این ویژگی‌های اصلی انسانی استفاده می‌کنند. برای دیگرِ افراد واژه‌های «ذهن» و «هوشیاری (آگاهی)» وابستهٔ «روح» تلقی می‌شوند.
برای فیلسوف‌ها و دانشمندان علم عصب‌شناسی و علوم شناختی، این دو واژه به مفهومی، دقیق‌تر و دنیوی‌تر دارند. مفهومی ملموس و روزمره تر دارند. مانند فکر کردن، درک کردن، یک رؤیا، یک خیال یا یک برنامه (نقشه)، و چیزی که ما می‌دانیم و درک می‌کنیم. کار دشواری نیست که ما مفهوم دقیق و قابل درکی از آگاهی ارائه کنیم. چیزی که مبهم و اسرارآمیز است، خود آن نیست، بلکه چگونگی آن است.
فلاسفه این را مشکل اصلی آگاهی (هوشیاری) می‌دانند.
این نسخهٔ نهایی مشکلات روتین (کلاسیک) فلسفهٔ ذهن است که مسئله ذهن و بدن نامیده می‌شود. مشکل مربوط، مشکلات معنایی یا مفهومی است که فلاسفه آن را intentionality می‌نامند. چه رابطه‌ای میان تفکر ما، (مثل الگوهای عصبی) و چیزی که ما بدان می‌اندیشیم، (مانند موقعیت‌های پیرامونمان) وجود دارد؟ سومین مورد، مشکل تجربه (یا پدیدارشناسی) است. اگر دو فرد، یک چیز را ببینند آیا نسبت یه آن به یک شکل می‌نگرد. (هر دو ی آن‌ها احساسی مشابه نسبت به آن دارند؟) یا اینکه چیزی در ذهنشان وجود دارد (بنام qualia) که در همهٔ اشخاص متفاوت است؟
Neurobiologists معتقدند که هنگامی که ما شروع به شناختن رابطهٔ عصبیِ هوشیاری کنیم، تمامی این مشکلات حل خواهند شد. ماشینی حقیقی که در مغز ما وجود دارد و ذهن، تجربه و فهم را خلق می‌کند. حتی تندترین منتقدین حوزه هوش مصنوعی نیز، بر این امر واقفند که مغز، تنها ماشینی است که هوشیاری (آگاهی) و هوش را در نتیجهٔ فرایندهای فیزیکی می‌سازد.
سؤال دشوار فلسفی این است که: آیا یک برنامهٔ کامپیوتری که توسط ماشین دیجیتالی با ادغام ارقام دو دویی صفر و یک، اجرا می‌شود، می‌تواند توانایی نورون‌ها (رشته‌های عصبی) را برای خلق ذهن، و در نهایت تجربهٔ هوشیاری دوبرابر کنند؟
این مقاله از اهمیت ابتدایی ای برای دانشمندان رفتار شناختی برخوردار است که ذات تفکر بشر و حل مشکلاتش را مطالعه کرده‌اند.
تئوریِ محاسباتی ذهن، یا computationalism، ادعا می‌کند که رابطهٔ بین ذهن و جسم، همانند رابطهٔ بین برنامهٔ اجرایی و کامپیوتر است. این ایده ریشه‌ای فلسفی دارد. هابز می‌گوید: استدلال چیزی بیشتر از حساب کردن نیست. لایبنیتز که تمامی تلاشش را برای خلق محاسبات منطقی همهٔ ایده‌های انسان بکار گرفت. هیوم کسی که می‌اندیشید، درک می‌تواند به اجزای ریزی تقسیم‌بندی شود؛ و حتی کانت که تمامی تجربه‌ها را کنترل و با قوانین رسمی، تحلیل کرد. نسخهٔ نهایی، با همکاری دو فیلسوف، هیلاری پاتنام و جری فودور تهیه شد.
این سؤال در اصل، زاییدهٔ سؤال‌های پیشین است. اگر مغز انسان نوعی کامپیوتر باشد، آنگاه کامپیوترها می‌توانند هم باهوش باشند و هم آگاه که قادر خواهند بود به سؤالات فلسفی و عملی هوش مصنوعی پاسخ دهند. براساس سؤالات عملی هوش مصنوعی، نظیر (آیا یک ماشین می‌تواند جلوه‌ای از هوش عمومی باشد؟) برخی نسخ computationalism اعلام کردند (همان‌طوری‌که هوبز نوشته:):
به بیان دیگر، هوش ما، برگرفته از نوعی محاسبه‌است، شبیه به حسابگری (arithmetic). این فرضیه‌ای که در بالا مطرح شد (همان: physical symbol system) نشان می‌دهد که تولید هوش مصنوعی غیرممکن نیست. در خصوص سؤال فلسفی‌ای که در مورد هوش مصنوعی مطرح شد، (آیا یک ماشین می‌تواند، ذهن، حس و آگاهی داشته باشد)، اغلب نسخ در رابطه با محاسبه گرایی(computationalism) همان‌طوری‌که استیون هارناد (Steven Harnad) گفته:
آلن تورینگ گفت: مباحث بی‌شماری با این عناوین وجود دارند: «یک ماشین هرگز فلان کار را نمی‌کند». و این «فلان»، می‌تواند هر چیزی باشد!
مهربان بودن، ابتکار داشتن، زیبا، دوستانه و خوش ذوق بودن، شوخ‌طبع بودن، تشخیص درست از نادرست، اشتباه کردن، عاشق شدن، لذت بردن از توت فرنگی و خامه، کسی را شیفتهٔ خود کردن، از تجربه‌ها پند گرفتن، از واژه‌ها به‌درستی استفاده کردن، از افکار خویش بهره گرفتن، بمانند انسان رفتارهای گوناگونی داشتن یا اینکه، دست به کارهایی کاملاً تازه بزند.
«تورینگ» معتقد است که این استدلال‌ها اغلب بر اساس فرضیاتی ساده، مبنی بر تطبیق‌پذیری ماشین‌ها هستند یا فرم دیگری از مبحث هوشیاری. نوشتن برنامه‌ای که رفتارهای فوق را ارائه دهد، تأثیر چندانی نخواهد داشت. تمام این مباحث نسبت به قضیهٔ اصلی هوش مصنوعی، tangential هستند، مگر اینکه بتوانند ثابت کنند که یکی از این ویژگی‌ها برای هوش عمومی ضروری است.
هنس مراوک می‌گوید: «به عقیدهٔ من ربات‌ها در کل در خصوص اینکه مردمان خوبی باشند کاملاً احساسی برخورد می‌کنند». و احساسات را در راستای اعمالی که انجام می‌دهند تعریف می‌کنند. ترس سرچشمهٔ فوریت است. همدلی یک عنصر مهم در تعامل میان انسان و کامپیوتر است. به گفتهٔ وی ربات‌ها سعی می‌کنند که در ظاهری کاملاً عاری از خویشتن بینی، از شما در خواست کنند چرا که این عمل تأثیر مثبتی روی آن‌ها می‌گذارد. شما می‌توانید از این عمل آن‌ها به عنوان محبت (عشق) یاد کنید. دانیل کرویر می‌نویسد: «مراوک معتقد است که احساسات تنها ابزاری برای به چالش کشیدن رفتار به سوی بقای یک گونه باشد» این سؤال که آیا یک ماشین قادر به درک احساسات هست یا تنها این‌گونه می‌نمایاند، یک سؤال فلسفی است.
خود آگاهی همان‌طور که در بالا اشاره شد، گاهی اوقات توسط نویسندگان داستان‌های علمی تخیلی تحت عنوان یک اسم برای عمده دارایی یک انسان که شخصیت را کاملاً به یک انسان مبدل می‌کند، بکار گرفته می‌شود. تورینگ انسان را از دیگر دارایی‌هایش تهی کرد و سؤال را به بک جمله تبدیل کرد: «آیا یک ماشین می‌تواند از افکارش تبعیت کند؟» آیا می‌تواند به خودش فکر کند؟ کاملاً واضح و روشن است که در این رابطه می‌توان برنامه‌ای نوشت که ماشین، گزارش‌هایی را از درون خویش بدهد. (مانند debugger).
تورینگ سؤالی مطرح کرد و آن سؤال این بود که آیا یک ماشین می‌تواند کاری کند که برای ما تازگی داشته باشد؟ (می‌تواند ما را شگفت زده کند؟) و روی آن بحث کرد، پاسخ مثبت است؛ و هر برنامه‌نویسی می‌تواند آن را تصدیق کند. وی افزود، کامپیوترها با داشتن ظرفیت بالای حافظه‌ای، قادر خوهند بود بی‌شمار رفتار مختلف انجام دهند. احتمال این قضیه، هرچند اندک، وجود دارد که کامپوترها قادر باشند با ترکیب چند ایده، ایده‌ای نو بسازند. به عنوان مثال، Automated Mathematician داگلاس لناتس، چند ایده را برای پی بردن به حقیقت تازه علم ریاضی با هم ترکیب کرد.
در نهایت افرادی که به وجود روح عقیده دارند، می‌توانند بر سر این موضوع بحث کنند که:
آلن تورینگ این را «هدفی الهی» نامید و نوشت:
برای ساختن چنین ماشین‌هایی، ما نباید به قدرت او (پروردگار) در ساختن روح بی حرمتی کنیم.
آزمایش‌های گانزفلد تکنیکی است که در فراروان‌شناسی برای سنجش ادراک فراحسی افراد می‌باشد. آزمایش‌های گانزفلد در میان آخرین آزمایش‌ها در فراروان‌شناسی برای آزمایش دورآگاهی هستند.
تا به حال به بازتولید دارای ثبات رای و مستقل از آزمایش‌های گانزفلد دست یافته نشده‌است.
در روش گانزفلد، ارتباط اندیشه‌خوانی (تله‌پاتی) بین دو آزمودنی، یکی به‌عنوان گیرنده و دیگری به‌عنوان فرستنده، بررسی می‌شود. گیرنده در اتاقی خلوت و ضد صوت در حالت انزوای ادراکی خفیف نگهداشته می‌شود: دو نیمهٔ توپ پینگ‌پونگ نیمه‌شفاف روی چشم‌ها و دو گوشی روی گوش‌های او قرار می‌گیرد. اتاق با نور قرمز پخشیده (diffuse) روشن می‌شود، و نوفه (white nosie) (صدای پارازیت) از راه گوش‌ها به گوش آزمودنی می‌رسد. (نوفه، آمیزه‌ای تصادفی از بسامدهای صوتی مختلف است، شبیه صدائی که با تغییر موج رادیو بین ایستگاه‌ها شنیده می‌شود) این محیط بینائی و شنوائی همگن را گانزفلد می‌نامند که یک واژهٔ آلمانی به‌معنی میدان همگن است.
بسیاری از فراروانشناسان، خود را در زمرهٔ دانشمندانی می‌دانند که همان قواعد مرسوم پژوهش علمی را برای شناخت پدیده‌هائی که بی‌شک غیرعادی هستند، به‌کار می‌برند. در عین حال، ادعاهائی که در مورد پدیده‌های فراروانی می‌شود چندان خارق‌العاده و همانند باورهای خرافی است که برخی از دانشمندان، فراروانشناسی را در زمرهٔ امور غیرممکن می‌دانند و در مشروعیت پژوهش‌های فراروانشناختی تردید دارند. البته چنین پیشداوری‌هائی جائی در علم ندارد، و سؤال اساسی این است که آیا شواهد تجربی ارائه شده از نظر معیارهای علمی قابل‌قبول است یا نه. با وجود این، بسیاری از روانشناسانی که هنوز به مسائل فراروانی به‌دیدهٔ تردید می‌نگرند، در عین حال می‌پذیرند که ممکن است شواهد تازهٔ قانع‌کننده‌تری پیدا شود. بسیاری از فراروانشناسان نیز بر این باور هستند که روش‌های آزمایشی اخیر هم‌اکنون چنین شواهدی را به‌دست داده‌اند یا می‌توانند در آینده به‌دست دهند. اینک می‌پردازیم به امیدبخش‌ترین این روش‌ها که روش گانزفلد (ganzfeld procedure) است.
آزمودنی فرستنده در اتاقی خلوت و ضد صوت می‌نشیند، و محرک دیداری (عکس، اسلاید، یا صحنهٔ کوتاهی از یک فیلم ویدئویی) به‌صورت تصادفی از میان مجموعه‌ای از محرک‌های مشابه به‌عنوان هدف انتخاب می‌شود. وقتی فرستنده توجه خود را بر محرک هدف متمرکز می‌کند، گیرنده می‌کوشد با بیان تصاویر ذهنی و تداعی‌های آزاد خود، محرک هدف را توصیف کند. به‌محض تمام شدن جلسه، چهار محرک که یکی از آن‌ها محرک هدف است به گیرنده عرضه می‌شود تا آن‌ها را برحسب میزان همخوانی با تصاویر ذهنی و تداعی‌های خود در طول جلسهٔ گانزفلد، درجه‌بندی کند. اگر گیرنده بالاترین درجه را به محرک هدف بدهد، یک نمره به حدس درست (direct hit) او تعلق می‌گیرد.
از هنگام معرفی این روش در ۱۹۷۴ تاکنون بیش از ۵۰ آزمایش با این روش انجام شده‌است. هر آزمایش شامل تقریباً ۳۰ جلسهٔ گانزفلد است که در آن گیرنده می‌کوشد هدفی را که فرستنده ارسال داشته، تشخیص دهد. تحلیل نتایج ۲۸ تحقیق (شامل مجموعه‌ای از ۸۳۵ جلسهٔ گانزفلد که پژوهشگران در ۱۰ آزمایشگاه مختلف برگزار کرده‌اند) نشان می‌دهد که آزمودنی‌ها توانسته‌اند در ۳۸ درصد موارد، محرک هدف را درست انتخاب کنند. از آنجا که آزمودنی باید محرک هدف را از بین چهار گزینه انتخاب کند، به‌طور تصادفی در ۲۵ درصد موارد موفق خواهد بود. به این ترتیب، نتیجهٔ حاصل از آزمایش‌ها از نظر آماری بسیار معنی‌دار است، زیرا احتمال تصادفی بودن این نتیجه کمتر از یک میلیاردم است (بم - Bem و هانرتون - Honorton در ۱۹۹۴).
در سال‌های ۱۹۸۵ و ۱۹۸۶ مجلهٔ فراروانشناسی، نتایج بررسی وسیعی را در مورد پژوهش‌های گانزفلد منتشر کرد که بیشتر تکیه داشت بر مناظره ری‌هایمن (Ray Hyman)، روانشناس شناختی و منتقد فراروانشناسی، با چارلز هانرتون، محقق فراروانشناسی و از فعالان سرشناس در گردآوری داده‌های گانزفیلد. این دو محقق در مورد نتایج کمی توافق دارند، اما تفسیر آن‌ها از نتایج متفاوت است (هایمن، ۱۹۹۴، ۱۹۸۵؛ هایمن و هانرتون، ۱۹۸۶؛ هانرتون، ۱۹۸۵). ما از مباحثهٔ آنان برای بررسی مسائل مربوط به ارزیابی ادعاهای فراروانی استفاده خواهیم کرد.
در علم به‌طور کلی تا وقتی پژوهشگران مختلف پدیده‌ای را مکرراً مشاهده و تأیید نکنند، آن پدیده اثبات شده تلقی نمی‌شود؛ بنابراین، مهم‌ترین انتقاد در این زمینه این بوده که فراروانشناسی هنوز نتوانسته‌است در خصوص صحت پدیده‌های فراروانی حتی یک مدرک معتبر ارائه دهد که سایر پژوهشگران بتوانند آن را تکرار کنند. حتی پژوهشگر واحدی که افراد معینی را چند بار آزمایش می‌کند ممکن است در یک مورد نتایج آماری معنی‌داری به‌دست‌آورد اما در موارد دیگر موفق نباشد. روش گانزفلد نیز از این قاعده مستثنی نیست. از میان ۲۸ پژوهش مورد استناد در مباحثهٔ فوق در ۴۳ درصد موارد، نتایج آماری معنی‌دار بود.
مؤثرترین پاسخی که فراروانشناسان می‌توانستند به این انتقاد بدهند در واقع خود روانشناسان مطرح کرده‌اند. بسیاری از آماردانان و روانشناسان از توجه روانشناسی به‌سطح معنی‌داری آماری (statistical significance level) به‌عنوان یگانه شاخص موفقیت هر تحقیق ناخشنود هستند، و به‌جای آن به‌طور فزاینده از فراتحلیل (meta-analysis) استفاده می‌کنند. فراتحلیل فنی آماری است که در آن، مجموعه پژوهش‌های انجام‌شده دربارهٔ پدیدهٔ معینی، به مثابهٔ یک آزمایش بزرگ، و هریک از آن پژوهش‌ها به‌عنوان مشاهده‌ای منفرد تلقی می‌شود. از این‌رو، هر تحقیقی که نتایجی (ولو غیرمعنی‌دار از نظر آماری) در تأیید پدیده‌ای به‌دست دهد، باز به توان (power) کلی و پایائی آن پدیده کمک می‌کند و نباید به‌عنوان موردی از عدم موفقیت در تکرارپذیری نتایج، به‌سادگی کنار گذاشته شود. (روزنتال - Rosenthal در ۱۹۸۴؛ گلاس - Glass، مک‌گا - McGaw، و اسمیت - Smith در ۱۹۸۱).
از این دیدگاه، تحقیقات گانزفلد از تکرار پذیری چشمگیری برخوردار است: از ۲۸ تحقیق، ۲۳ مورد آن نتایج مثبت داشته‌اند و این نتیجه‌ای است که احتمال وقوع تصادفی آن کمتر از یک در هزار است.
توان هر آزمایش در تکرار هر اثر معینی، به‌میزان نیرومندی آن اثر و تعداد مشاهدات بستگی دارد. اگر اثری ضعیف باشد، کم‌بودن تعداد آزمودنی سبب خواهد شد این اثر در سطح معنی‌دار آماری نمایان نشود، ولو آنکه واقعی باشد. در موقعیت آزمایشی گانزفلد، اگر اثر آزمایشی واقعاً وجود داشته باشد و میزان حدس درست در آن ۳۸ درصد باشد، در آن‌صورت از لحاظ آماری باید انتظار داشت که در تحقیقات ۳۰ جلسه‌ای گانزفلند (میانگین جلسات ۲۸ تحقیق) تنها تقریباً در یک‌سوم موارد اثر فراروانی مثبت، و از نظر آماری معنی‌دار، به‌دست آید (آتس - Utts در ۱۹۸۶).
خلاصه اینکه، واقع‌بینانه نیست انتظار داشته باشم که هر پدیدهٔ واقعی در هر زمان و با هر پژوهشگر واجد شرط قابلیت تکرارپذیر باشد. تکرارپذیری مسئلهٔ پیچیده‌ای است، و به‌تدریج ثابت می‌شود که فراتحلیل ابزار ارزشمندی برای حل برخی از این پیچیدگی‌ها است.
عدد آشیل یک عدد پرتوان است ولی توان تمام نیست.عدد صحیح مثبت nپرتوان است اگر، برای هر مقسوم علیه اول یا عامل اول p از n،formula_1نیز یک مقسوم علیه باشد.
به عبارت دیگر، هر عامل اول به صورت مربع ظاهر شود. تمام اعداد آشیل پرتوان هستند ولی تمام اعداد پرتوان عدد آشیل نیستند. تنها آنهایی که به صورت formula_2، و(m,kدو عدد صحیح مثبت بزرگتر از ۱)نمی‌توان بیان کرد.
در بعضی از صورت‌های داستان آشیل، مادر او تتیس، پاشنهٔ پای چپ او را نگه داشته و او را در رودخانه استیکس(در افسانه یونان:رودخانه عالم اسفل) غوطه ور ساخته تا از کمین دشمنان در امان بماند ولی هنوز پاشنهٔ پای چپ او از آب بیرون بوده و از این ناحیه هنوز ضربه پذیر بوده است. از این جهت است که می‌گویند آشیل پرتوان بوده ولی به خاطر این نقطه ضعف توان تمام و کمالی نداشته است. اینچنین است که عدد آشیل یک عدد پرتوان است ولی توان تمام نیست.
۷۲, ۱۰۸, ۲۰۰, ۲۸۸, ۳۹۲, ۴۳۲, ۵۰۰, ۶۴۸, ۶۷۵, ۸۰۰, ۸۶۴, ۹۶۸, ۹۷۲, ۱۱۲۵, ۱۱۵۲, ۱۳۲۳, ۱۳۵۲, ۱۳۷۲, ۱۵۶۸, ۱۸۰۰, ۱۹۴۴, ۲۰۰۰, ۲۳۱۲, ۲۵۹۲, ۲۷۰۰, ۲۸۸۸, ۳۰۸۷, ۳۲۰۰, ۳۲۶۷, ۳۴۵۶, ۳۵۲۸, ۳۸۷۲, ۳۸۸۸, ۴۰۰۰, ۴۲۳۲, ۴۵۰۰, ۴۵۶۳, ۴۶۰۸, ۵۰۰۰
۵۰۰۰
هر دو عدد 22 = 4 و32 = ۹ مقسوم علیه‌های ۱۰۸ هستند از طرفی ۱۰۸ را نمی‌توان به صورت formula_2 و(m,k دو عدد صحیح مثبت بزرگتر از ۱) بیان کرد پس ۱۰۸ یک عدد آشیل است.
و در آخر،۷۸۴ یک عدد آشیل نیست. این عدد یک عدد پرتوان است بلکه نه فقط به این خاطر که ۲و۷ از عوامل اول آن هستند بلکه به خاطر این که 22 = 4 و 72 = ۴۹نیز مقسوم علیه‌های آن هستند.
با این وجود یک عدد تمام توان است، چون:
پس ۷۸۴ یک عدد آشیل نیست.
کابالا یا کبالا از نظر لغوی به معنای قبول‌کردن است و در اصطلاح سنت، روش، مکتب و طرز فکری عرفانی است که از یهودیت ریشه‌گرفته و گاهی از آن با عنوان عرفان یهودی یاد می‌شود. در یهودیت به یک فرد کابالیست، مکوبال (عبری: מְקוּבָּל) گفته می‌شود.
تعریف کابالا بر اساس پیروان مختلفش متفاوت است. با این‌که این مکتب از یهودیت نشأت گرفته‌است اما پیروان مسیحی، نوعصری و پیروان علوم خفیه آن را روشی عرفانی برای فهم رابطه بین عین سوف که غیرقابل تغییر، همیشگی و پیچیده‌است و جهان مادی فانی و محدود (مخلوق) است. کابالا به دنبال فهم ذات دنیا و انسان است.
کابالا از متون یهودی سرچشمه گرفت و پیروانش معمولاً از متون یهودی برای توصیف و تفسیر مسائل عرفانی استفاده می‌کنند. دستورهای کابالا برای فهم معنی مخفی متون یهودی نظیر تورات و نوشتارهای ربی‌ها نظیر تلمود به کار می‌رود و معنی مخفی عبادت یهودی را بیان می‌کند.
پیروان کابالا اعتقاد دارند که کابالا قبل از آمدن ادیان دنیا مورد استفاده قرار می‌گرفته‌است و از ادیان قدیمی‌تر است. به‌صورت تاریخی اولین نوشتارهای کابالایی در قرن ۱۲ و ۱۳ میلادی در اسپانیا و فرانسه پدیدار شد. در قرن ۱۶ میلادی این نوشتارها دوباره در شهر صفد در امپراتوری عثمانی مورد بازبینی قرار گرفت. در قرن ۱۸ کابالا به دلیل جنبش حسیدی به شدت پرطرفدار شد.
بر اساس زوهر که یکی از متون اصلی کابالا می‌باشد خواندن تورات دارای چهار مرحله تفسیر است. این چهار مرحله بر اساس حروف اول لغات پردس (عبری: פרדס) نامیده می‌شوند.
پیروان کابالا اعتقاد دارند که کابالا جزء مهمی از یادگیری تورات است؛ ولیکن بعضی از آموزه‌های مورد قبول کابالا توسط بقیه یهودیان رد شده و بر خلاف یهودیت و کفرآمیز دانسته می‌شود. بعد از کابالای قرون وسطی و به خصوص بعد از قرن ۱۶ میلادی کابالا جایگزین فلسفه یهودی (هاکیرا) شد.
منبع اصلی لغت کابالا معلوم نیست و ممکن است توسط سولومون ابن گبیرول یا بهیا بن اشر استفاده شده باشد. با اینکه لغات دیگری از قرن دوم میلادی برای این‌گونه اعمال مورد استفاده قرار می‌گرفت لغت کابالا کم‌کم لغت اصلی برای این نوع تفسیر شد. بعد از عهد عتیق اولین نوشته‌های مربوط به کابالا در قرن اول و دوم میلادی در بعضی متون و از جمله کتاب سفر یتزیرا یافت می‌شود. این روش به نام عرفان مرکابا (به معنی کالسکه) تا قرن ۱۰ میلادی ادامه یافت تا بعد از آن با کابالای ایجاد شده در جنوب غربی اروپا در قرن ۱۲ و ۱۳ جایگزین شد. کتاب زوهر منبع اصلی تعالیم کابالا گشت که بعدها در شهر صفد توسط اسحاق لوریا دوباره بازبینی شد. کابالا لوریایی در قرن ۱۸ توسط بیشتر حلقه‌های عرفانی یهودی مورد قبول واقع شد و سرمنشا جنبش یهودیت حسیدی (حسیدیم) شد.
در متون دانشگاهی معمولاً لغت کابالا برای اشاره به عرفان یهودی که در قرن ۱۳ به بعد رایج شد استفاده می‌شود و عرفان مرکابا در زمره آن قرار نمی‌گیرد. به‌طور کلی کابالا می‌تواند به سه زیر شاخه تقسیم شود:
پیروان کابالا اعتقاد دارند که دانش کابالا اولین بار توسط سه شه پدر (ابراهیم، اسحاق و یعقوب) و بقیه پیامبران به دست آمد. بر اساس این تاریخچه در قرن ۱۰ قبل از میلاد این دانش توسط ۱ میلیون نفر در اسراییل مورد استفاده قرار می‌گرفت. هجوم بیگانگان باعث شد که این دانش مخفی شود تا از گزند بدطینتان در امان بماند. رهبران سنهدرین اعتقاد داشتند که استفاده از دانش کابالا بدون راهنمایی صحیح ممکن است به روش‌های غیرشرعی منجر شود. به‌همین دلیل کابالا مخفی شود و به مدت دوهزار و پانصد سال مخفی ماند.
مشکل است که در مورد هر مسئله‌ای در کابالا به نظر واحدی رسید؛ زیرا چندین مکتب مختلف در کابالا وجود دارد و هر یک دارای دیدگاه‌های متفاوتی است. از این رو هلاخا تلاش کرده‌است که متون رسمی کابالا را محدود به چندین کتاب خاص نظیر زوهر و آموزه‌های ربی اسحاق لوریا که توسط شاگرد او حیم ویتال نوشته شده‌است محدود کند؛ ولیکن این محدودیت فهم کابالا را محدود به این کتاب نمی‌کند و نوشتارهای کابالایی ابراهیم ابوالعفیا تأثیر زیادی بر روی آمیزه‌های کابالا داشته‌است. از این رو بسیاری مفاهیم کابالا بسیار ابستراکت بوده و تنها به صورت حسی و نه عقلانی قابل فهمند.
از زمان رنسانس متون کابالا به حلقه‌های غیر یهودی راه پیدا کرد و توسط مسیحیان و هرمتیستها مورد استفاده قرار گرفت. بعضی از این متون کابالای مسیحی و هرمسی به‌صورت مستقل از کابالای یهودی پیشرفت کرد. بعضی پیروان آن کابالا را با اعتقادات خود و مسیحیت مخلوط کردند. با کم شدن علاقه به کابالای مسیحی در عصر روشنفکری، کابالا در حلقه‌های عرفانی غربی گسترش یافت. این متون معمولاً کابالا را با سحر، کیمیا و رمل مخلوط می‌کردند و از روشهایی استفاده کردند که در یهودیت ممنوع بود. با این وجود کابالا به عنوان یک علم خفیه رایج مورد استفاده قرار گرفت. کابالای غیریهودی معمولاً به جای استفاده از کاف به عنوان حرف اول، از قاف استفاده کرده و معمولاً قابالا نامیده می‌شود.