هوش و ماشین‌های محاسباتی کیست؟ توضیح بده.
«ماشین‌های محاسباتی و هوش» مقاله ای سمیناری است که توسط آلن تورینگ با موضوع هوش مصنوعی نوشته شده‌است. این مقاله که در سال ۱۹۵۰ در "نشریه ذهن" منتشر شد، اولین مقاله ای بود که تورینگ در آن مفهوم آزمون تورینگ را برای عموم معرفی کرد.مقاله تورینگ این سؤال را بررسی می‌کند که "آیا ماشین‌ها می‌توانند فکر کنند؟" تورینگ می‌گوید از آنجایی که واژه‌های «فکر کردن» و «ماشین» را نمی‌توان به وضوح تعریف کرد، باید «سؤال را با سؤال دیگری جایگزین کنیم که ارتباط نزدیکی با آن دارد و با کلمات نسبتاً بدون ابهام بیان می‌شود». برای انجام این کار، ابتدا باید یک ایده ساده و بدون ابهام برای جایگزینی کلمه «فکر کردن» بیابد، ثانیاً باید توضیح دهد که دقیقاً کدام «ماشین‌ها» را در نظر دارد و در نهایت با مسلح شدن به این ابزار، سؤال جدیدی را در ارتباط با پرسش اولیه مطرح کند که به درستی می‌تواند به آن پاسخ دهد.آزمون تورینگ.تورینگ به جای تلاش برای تعیین اینکه آیا ماشینی در حال فکر کردن است یا خیر، پیشنهاد می‌کند که ما باید بپرسیم که آیا ماشین می‌تواند در یک بازی به نام «بازی تقلید» برنده شود. بازی اصلی تقلید که تورینگ توضیح داد یک بازی مهمانی ساده است که شامل سه بازیکن است. بازیکن A یک مرد، بازیکن B یک زن و بازیکن C (که نقش بازجو را بازی می‌کند) می‌تواند از هر دو جنس باشد. در بازی تقلید، بازیکن C نمی‌تواند بازیکن A یا بازیکن B را ببیند (و آنها را فقط به عنوان X و Y می‌شناسد)، و می‌تواند با آنها فقط از طریق یادداشت‌های مکتوب یا هر شکل دیگری که جزئیاتی در مورد آنها افشا نمی‌کند ارتباط برقرار کند. جنسیت با پرسیدن سؤال از بازیکن A و بازیکن B، بازیکن C سعی می‌کند مشخص کند که کدام یک از این دو مرد و کدام یک زن است. نقش بازیکن A این است که بازجو را فریب دهد تا تصمیم اشتباه بگیرد، در حالی که بازیکن B تلاش می‌کند تا به بازجو کمک کند تا تصمیم درست را بگیرد.تورینگ گونه‌ای از این بازی را پیشنهاد می‌کند که شامل یک رایانه می‌شود: وقتی ماشینی نقش A را بازی کند، چه اتفاقی خواهد افتاد؟" آیا بازجو به همان اندازه که بازی بین زن و مرد انجام می‌شود اشتباه تصمیم می‌گیرد؟ این سؤالات جایگزین سوال اصلی ما می‌شود که «آیا ماشین‌ها می‌توانند فکر کنند؟ " بنابراین، بازی تغییر یافته تبدیل به بازی‌ای می‌شود که شامل سه شرکت‌کننده در اتاق‌های مجزا شامل می‌شود: یک کامپیوتر (که در حال آزمایش است)، یک انسان، و یک قاضی (انسان). قاضی انسانی می‌تواند با تایپ کردن در ترمینال، هم با انسان و هم با رایانه صحبت کند. هم کامپیوتر و هم انسان سعی می‌کنند قاضی را متقاعد کنند که آنها انسان هستند. اگر قاضی نتواند به‌طور مداوم تشخیص دهد که کدام کدام است، کامپیوتر برنده بازی است.همان‌طور که [./https://en.wikipedia.org/wiki/Stevan%20Harnad استوان هارناد] خاطرنشان می‌کند، سؤال اولیه به "آیا ماشین‌ها می‌توانند کاری را انجام دهند که ما (به عنوان موجودات متفکر) می‌توانیم انجام دهیم؟" تبدیل شده‌است. به عبارت دیگر، تورینگ دیگر نمی‌پرسد که آیا یک ماشین می‌تواند «فکر کند». او می‌پرسد که آیا یک ماشین می‌تواند به‌طور غیرقابل تمایز از نحوه "عمل" یک یک موجود متفکر (انسان) عمل کند؟ این پرسش از دشواری مشکل فلسفی پیش تعریف کردن فعل «فکر کردن» اجتناب می‌کند و در عوض بر ظرفیت‌های عملکردی که توانایی اندیشیدن امکان‌پذیر می‌سازد تمرکز می‌کند و اینکه چگونه یک سیستم علّی (علی معلولی) می‌تواند آنها (عملکردها) را ایجاد کند.برخی سؤال تورینگ را اینگونه درنظر گرفته‌اند که «آیا رایانه‌ای که از طریق یک چاپگر مخابره ای ارتباط برقرار می‌کند، می‌تواند فردی را فریب دهد که انسان بودنش را باور کند؟» اما واضح به نظر می‌رسد که تورینگ در مورد فریب دادن مردم صحبت نمی‌کرد، بلکه در مورد ایجاد ظرفیت شناختی انسان صحبت می‌کرد.ماشین‌های دیجیتال.تورینگ همچنین خاطرنشان می‌کند که ما باید تعیین کنیم که کدام «ماشین ها» را می‌خواهیم در نظر بگیریم. او خاطرنشان می‌کند که یک کلون (همسانه) انسانی، اگرچه ساخته دست بشر است، مثال جالبی ارائه نمی‌دهد. تورینگ پیشنهاد کرد که ما باید روی قابلیت‌های ماشین‌های دیجیتال تمرکز کنیم - ماشین‌هایی که ارقام دودویی ۱ و ۰ را دستکاری می‌کنند (با ۰ و ۱ کار می‌کنند) و آنها را با استفاده از قوانین ساده در حافظه بازنویسی می‌کنند. او دو دلیل آورد.اول، هیچ نیازی به اندیشیدن (حدس زدن) دربارهٔ وجود یا عدم وجود آنها نیست. چرا که از سال ۱۹۵۰ وجود دارند.دوم، ماشین‌های دیجیتال «جهانی» هستند. تحقیقات تورینگ در مورد مبانی محاسبات ثابت کرده بود که یک کامپیوتر دیجیتال، از نظر تئوری، می‌تواند رفتار هر ماشین دیجیتال دیگری را با اختصاص حافظه و زمان کافی شبیه‌سازی کند. (این، بینش اساسیِ تز چرچ-تورینگ و ماشین تورینگ جهانی است .) بنابراین، اگر "هر" ماشین دیجیتالی بتواند «آنچنان که فکر می‌کند عمل کند»، "هر" ماشین دیجیتال به اندازه کافی قدرتمند، می‌تواند. تورینگ می‌نویسد: «همه رایانه‌های دیجیتال از یک نظر معادل هستند».این اجازه می‌دهد تا سؤال اصلی حتی دقیق تر شود. تورینگ اکنون دوباره سؤال اصلی را اینگونه بیان می‌کند: "اجازه دهید توجه خود را به یک کامپیوتر دیجیتال خاص C معطوف کنیم. آیا درست است که با تغییر ویژگی‌های این رایانه برای داشتن فضای ذخیره سازی کافی، افزایش مناسب سرعت عمل آن، و ارائه برنامه مناسب برای آن، C می‌توان نقش A را در بازی تقلید به طور رضایت بخشی بازی کند، در حالی که B که توسط یک انسان اجرا می‌شود؟از این رو تورینگ بیان می‌کند که تمرکز بر این نیست که یا همه رایانه‌های دیجیتال در بازی موردنظر خوب عمل می‌کنند یا اینکه رایانه‌هایی که در حال حاضر در دسترس هستند عملکرد خوبی خواهند داشت، بلکه تمرکز بر این است که رایانه‌های قابل تصوری وجود دارند که عملکرد خوبی خواهند داشت. آنچه مهم‌تر است این است که پیشرفت‌های ممکن در وضعیت ماشین‌های امروزی خود را در نظر بگیریم، صرف نظر از اینکه منابع موجود برای ایجاد آن را داریم یا نه.نُه ایراد (مخالفت/اعتراض) رایج.تورینگ پس از روشن کردن این سؤال، به پاسخ به آن روی آورد: او ۹ ایراد رایج زیر را در نظر گرفت که شامل تمام استدلال‌های عمده علیه هوش مصنوعی است که در سال‌های پس از انتشار مقاله او مطرح شده‌است.ماشین‌های یادگیرنده.در بخش پایانی مقاله، تورینگ افکار خود را در مورد ماشین یادگیری که می‌تواند بازی تقلید را با موفقیت انجام دهد، با جزئیات توضیح می‌دهد.در اینجا تورینگ ابتدا به ایراد لیدی لاولیس بازمی‌گردد که ماشین فقط می‌تواند کاری را که ما به آن می‌گوییم انجام دهد و او آن را به موقعیتی تشبیه می‌کند که در آن مردی ایده‌ای را به ماشین تزریق می‌کند که ماشین به آن پاسخ می‌دهد و سپس در سکوت فرومی‌رود. او این تفکر را با تشبیه به راکتور اتمی کمتر از (نزدیک به) حالت بحرانی که مترادف است با ماشین در نظر گرفته، و ایده تزریق شده، مثل همان نوترونی است که از بیرون راکتور اتمی وارد آن می‌شود. نوترون اختلال خاصی ایجاد می‌کند که در نهایت از بین می‌رود. تورینگ سپس بر این قیاس استوار می‌شود و ذکر می‌کند که اگر اندازه راکتور به اندازه کافی بزرگ باشد، نوترونی که وارد آن می‌شود اختلالی ایجاد می‌کند که تا زمانی که کل سوخت داخل راکتور از بین برود افزایش می‌یابد، حالت راکتور فوق بحرانی خواهد بود. تورینگ سپس این سؤال را مطرح می‌کند که آیا می‌توان این تشبیه یک راکتور فوق بحرانی را به ذهن انسان و سپس به ماشین تعمیم داد؟ او نتیجه می‌گیرد که چنین تشبیهی واقعاً برای ذهن انسان مناسب است با «به نظر می‌رسد برای ذهن انسان یک چنین تشبیهی وجود دارد. به نظر می‌رسد که اکثر آنها (ذهن انسان‌ها) «زیر بحرانی» هستند، یعنی در این قیاس با راکتورهای در حالت زیر (قبل) حالت بحرانی مطابقت دارند. ایده ای که به چنین ذهنی ارائه می‌شود به‌طور متوسط کمتر از یک ایده در پاسخ ایجاد می‌کند. نسبت کوچکی از این فرایندها، فوق بحرانی هستند. ایده ای که به چنین ذهنی ارائه می‌شود ممکن است یک "نظریه" کامل متشکل از ایده‌های ثانویه، ثالث و دورتر را ایجاد کند." او در نهایت می‌پرسد که آیا می‌توان ماشینی ساخت که فوق بحرانی باشد؟تورینگ سپس اشاره می‌کند که وظیفه ایجاد ماشینی که بتواند بازی تقلید را انجام دهد، با برنامه‌نویسی است و او فرض می‌کند که تا پایان قرن واقعاً برنامه‌ریزی ماشینی برای بازی کردن از نظر فنی امکان‌پذیر خواهد بود. او سپس اشاره می‌کند که در فرایند تلاش برای تقلید از ذهن انسان بالغ، توجه به فرآیندهایی که منجر به قرار گرفتن ذهن بالغ در وضعیت فعلی می‌شود، مهم می‌شود. که او آن را به‌طور خلاصه بیان می‌کند:با توجه به این روند، او می‌پرسد که آیا مناسب تر است که ذهن کودک را به جای ذهن بزرگسالان برنامه‌ریزی کنیم و سپس ذهن کودک را تحت یک دوره آموزش قرار دهیم؟ او کودک را به یک دفترچه یادداشت تازه خریداری شده تشبیه می‌کند و حدس می‌زند که به دلیل سادگی آن راحت تر برنامه‌ریزی می‌شود. سپس این مشکل به دو بخش، برنامه‌ریزی ذهن کودک و فرایند آموزش آن تقسیم می‌شود. او اشاره می‌کند که در اولین تلاش، مطابق خواست آزمایشگر (برنامه‌نویس)، از ذهن یک کودک انتظار نمی‌رود. یک فرایند یادگیری که شامل روشی برای پاداش و تنبیه است باید وجود داشته باشد که الگوهای مطلوب را در ذهن انتخاب کند. تورینگ اشاره می‌کند که کل این فرایند تا حد زیادی شبیه به فرایند تکامل توسط انتخاب طبیعی است که در آن شباهت‌ها عبارتند از:پس از این بحث، تورینگ به جنبه‌های خاصی از ماشین یادگیرنده می‌پردازد:تورینگ با گمانه‌زنی دربارهٔ زمانی که ماشین‌ها با انسان‌ها در کارهای فکری متعدد رقابت می‌کنند، نتیجه می‌گیرد و کارهایی را پیشنهاد می‌کند که می‌توان از آنها برای شروع آن استفاده کرد. تورینگ سپس پیشنهاد می‌کند که کارهای انتزاعی مانند بازی شطرنج می‌تواند نقطه خوبی برای شروع روش دیگری باشد که او آن را اینگونه بیان می‌کند: «بهتر است بهترین اندام‌های حسی را که پول می‌تواند بخرد، در اختیار دستگاه قرار دهید و سپس به آن یاد دهید که بفهمد و انگلیسی صحبت کن.".بررسی پیشرفت در هوش مصنوعی که به دنبال آن انجام شد، نشان می‌دهد که ماشین یادگیرنده مسیر انتزاعی پیشنهادی تورینگ را در پیش گرفت، مانند دیپ بلو، یک کامپیوتر شطرنج که توسط IBM ساخته شده بود و قهرمان جهان، گری کاسپاروف را شکست داد. (اگرچه، این نیز بحث‌برانگیز است). و بازی‌های شطرنج رایانه ای متعددی که می‌توانند از اکثر آماتورها پیشی بگیرند. در مورد پیشنهاد دوم تورینگ، برخی نویسندگان آن را به عنوان فراخوانی برای یافتن شبیه‌سازی (مانسته/همانند) برای توسعه شناختی انسان تشبیه کرده‌اند. و چنین تلاش‌هایی برای یافتن الگوریتم‌های اساسی که توسط آن‌ها کودکان ویژگی‌های دنیای اطراف را یادمی‌گیرند، تازه شروع شده‌است.