Может ли компьютер создавать новые программы менять заложенную в него информацию

Обновлено: 06.07.2024

Углубление знаний учащихся о составе персонального компьютера и о назначении его основных устройств.

Планируемый результат

Регулятивные УУД:

Познавательные УУД:

Коммуникативные УУД:

Л.1 Умеет контролировать и оценивать свою деятельность

Л.2 Использует свой жизненный опыт для решения поставленных задач

Пр.1 Называет основные устройства ПК

Пр.2 Умеет соединять ПК с его основными устройствами

Пр.3 Понимает значение компьютерных программ

Р.1 Планирует свои действия, в соответствии с поставленной задачей;

Р.2 Соблюдает общешкольные требования при оформлении работы;

П.1 Умеет работать с различными видами информации: рисунком, схемой, таблицей

П.2 Умеет находить способы выхода из проблемной ситуации, используя доступные источники информации

К.1 Умеет слушать и понимать других.

К.2 Формулирует свои мысли в устной форме.

К.3 Умеет договариваться о правилах поведения и следовать им

комбинированный

Методы, приемы обучения

Словесный, наглядный, практический, проблемный, частично-поисковый

Формы организации деятельности учащихся

Фронтальная, парная.

Оборудование

учебник, рабочая тетрадь № 1, автор: Матвеева Н. В. демонстрационный ПК, проектор, схема персонального компьютера, презентация к уроку, Диск_Матвеева_3_ФГОС

I .Организационный этап

Цель: включение в учебную деятельность на личностно-значимом уровне

Повторяет с учащимися правила поведения в кабинете информатики

- Внимание на экран!

- Проговаривают вместе с учителем правила поведения в кабинете информатики.

II .Постановка цели и задач урока. Мотивация учебной деятельности учащихся.

Цель: формирование интереса к обсуждаемой теме.

- Ребята, а любите ли вы смотреть мультфильмы? -Сегодня я предлагаю вам почувствовать себя героями мультипликационного фильма «Фиксики».

Кто из вас знает, чем занимаются эти персонажи?

-Правильно, а какое устройство будем изучать сегодня мы, вы узнаете, отгадав мою загадку:

Он рисует, он считает,

Даже в космосе летает

И дает прогноз погоды.

Может сделать за минуту.

Догадайтесь, что за гений,

- Изучают и ремонтируют различные электронные устройства

III . Актуализация знаний.

Цель: закрепление ранее полученных знаний

- Давайте с вами вспомним, что такое компьютер и каково его основное назначения, выполнив задания №1,2,3,4 в р.т. стр.16

Что у вас получилось? Проверим наши предположения, используя учебник

п. 4 рубрика «Повторить»

- Первую универсальную электронную машину создали в 1946 году, американские учёные. В советском союзе электронная вычислительная машина была создана в Киеве в 1950 году. Создание персональных компьютеров стало возможным в 70 - х годах.

-Какие носители информации использовали люди до создания компьютера?

-Многие мы используем и в современном мире, а некоторые остались в далеком прошлом.

(Читают параграф, исправляют ошибки, если таковые имеются).

- Наскальная живопись, бумажные (летопись, свитки, книги), электрические (телевизор, печатные машинки, радио) и др.

IV . Первичное усвоение новых знаний.

Цель: формирование у учащихся конкретных представлений об

особенностях и строении ПК (7-9 мин)

-Давайте назовем основное отличие компьютера от многих других носителей информации. Для этого выполним следующее задание.

Используя слова для справок дополните предложение:

- О каких устройствах идет речь?

Дополните схему №5 в рабочей тетради на стр. 17. А Иванов это задание выполнит для нас на доске. Результаты сравним.

Теперь мы знаем, какие устройства входят в состав персонального компьютера, но достаточно ли этого для полноценной работы с ним?

-Почти у каждого из нас есть дома компьютер

Я предлагаю поработать в парах, ваша задача заполнить таблицу р.т. стр.18

-Все удалось заполнить?

Каким образом мы можем это узнать?

Как же определить, какой способ подходит именно нам?

Отвечают на вопрос:

- Компьютер - это техническая система взаимосвязанных устройств, каждое из которых выполняет свою функцию.

- Нет, мы должны узнать, как использовать каждое устройство.

-Нет, мы не знаем…

-Прочитать в учебнике, спросить старших или практическим способом.

-Попробовать все по очереди

- Получилось заполнить всю таблицу, используя параграф в учебнике

V . Первичная проверка понимания

Цель: выявление качества и уровня первичного усвоения знаний.

-Как вы считаете по каким признакам можно объединить устройства, входящие в состав компьютерной системы?

Предлагаю рассмотреть схему на слайде презентации, какой вывод можем сделать? Обратите внимание, что устройства ввода и вывода могут в случае необходимости добавляться или заменяться другими, более совершенными.

-Давайте перейдем к рассмотрению устройств, входящих в состав нашего демонстрационного компьютера (Показать, что находится внутри системного блока компьютера, показать, как подключаются мышь, клавиатура и другие устройства к разъемам на задней стенке системного блока).

-Прошу вас пройти к компьютерным столам, ваша задача подключить все устройства к ПК.

-Проверим все ли подключено и запустим компьютер в работу нажатием на большую кнопку на системном блоке.

-Перед нами рабочий стол компьютера, что на нем вы видите?

- Найдите ярлык с именем «ФИКСИКИ», наведите на него курсор и два раза нажмите на левую кнопку мыши. А теперь встаем и повторяем движения за персонажами

- ввод, вывод, хранение (память), обработка (процессор).

-каждое устройство (или группа устройств) выполняет определенное действие с информацией

Ответ на вопрос, мыслят компьютеры или нет, зависит от того, что мы понимаем под словом «мышление». Если охарактеризовать мышление как человеческую деятельность, обусловленную активностью нейронов головного мозга, тогда, в силу этого определения, нам придется сказать «нет». Допустим, мы не станем априорно отвергать идею, что компьютеры способны мыслить. Как тогда вы бы стали отвечать на этот вопрос?

Большинство людей тем не менее не желает верить, что компьютер может мыслить, пусть даже им и не отличить один ответ от другого. В конце концов, можно ли считать подражание мышлению полным аналогом самого мышления? Если фокусник может заставить вас поверить, что он способен сотворить кролика практически из воздуха, это вовсе не значит, что он в самом деле на такое способен. Допустим, я сконструировала робота, который будет каждый день выгуливать вашу собаку. Конечный результат будет таким же, как если бы собаку выгуливал человек, но вы ведь не будете полагать, что робот и сам при этом разминает ноги? Из того, что конечный результат один и тот же, вовсе не следует, что процессы, которые к нему привели, повторяют друг друга.

С другой стороны, рассмотрим следующий ряд рассуждений. Самый известный математический труд XX в. — Principia Mathematica («Основания математики») — был написан в 1927 г. Уайтхедом и Расселом. Все мы согласимся, что эти математики были незаурядными мыслителями. Позднее те данные, которые были известны до написания Уайтхедом и Расселом своего труда, были заложены в компьютер, который быстро вывел те же теоремы, что и эти знаменитые ученые. Когда этот интеллектуальный подвиг был совершен людьми, его назвали примером исключительной способности мышления. Должны ли мы тогда обозначить этими словами то же достижение, когда его совершает компьютер? Вклад Уайтхеда и Рассела в науку огромен, поскольку они при создании своего математического труда приложили значительные усилия, отбирая необходимые данные и отбрасывая ненужные. Их гений должен был определить, какая информация релевантна. Еще важнее, что человеческий гений сумел понять, на какие математические задачи необходимо найти ответ. Из широчайшего спектра возможных математических задач они выбрали именно те, ответ на которые мог быть получен ими с наибольшей вероятностью. Компьютеру была дана вся необходимая информация и поставлена задача, которую требовалось разрешить, поэтому найденное им решение выглядит намного менее творческим и впечатляющим, чем та работа, которую проделали выдающиеся математики.

На самом деле компьютеры могут программировать самостоятельно, просто не очень хорошо

Пользователь Quora Тихон Джелвис считает: для того, чтобы машины научились программировать, нужно больше данных, чем есть у учёных на сегодняшний момент, и, на самом деле, это лишь вопрос времени.

Джелвис видит две проблемы, которые мешают компьютерам программировать самостоятельно. Во-первых, не очень ясно, как рассказать машине, что именно нужно запрограммировать. Естественный язык тут не подходит, и учёные пока не могут прийти к единому мнению относительно решения этого вопроса.

Во-вторых, непонятно, как масштабировать полученные программы. Компьютеры могут писать код, решающий маленькие задачи, но написать программу, которая содержит в себе больше определенного количества инструкций, они не способны. Помимо того, что это число довольно маленькое (около сотни), на текст программы почти всегда должны быть наложены некие ограничения: например, не применять циклы.

Как объяснить компьютеру, что вам нужно

Основная сложность, по мнению Джелвиса, здесь в том, что пользователю должно быть проще рассказать компьютеру, что ему нужно, чем написать код самому — иначе в такой системе нет никакого смысла. Кроме того, у человека должна быть возможность убедиться, что машина занимается тем, чем ему нужно, и что код, который она выдаёт, написан правильно.

Есть очевидный способ объяснить компьютеру, что ему нужно сделать. Для этого нужно описать проблему на языке какой-нибудь формальной аксиоматической теории. Запрограммировать систему, считывающую вопрос и преобразующую его в текст, понятный машине, относительно просто. Однако далеко не все пользователи компьютера способны перевести задачу на язык математической логики. Поэтому такое решение не годится.

Другой подход — примерное описание алгоритма. Таким образом можно дать машине понять, чего от неё ждут. Компьютер сможет проанализировать полученные данные, «осознать», как должен работать алгоритм, и оптимизировать полученный код. Кроме того, текст, который пользователь отдаёт системе на обработку, совсем не обязательно должен быть правильный. Достаточно лишь приблизительно описать, что именно хочется получить человеку. Этот вариант гораздо сложнее реализовать, и пользователю всё равно будет нелегко сформулировать задачу — например, когда вообще неясно, как её решать.

Джелвис считает оптимальным следующий способ: пользователь передаёт в систему несколько пар вида (входные данные, выходные данные), а компьютер составляет алгоритм, который из входных данных получает выходные. Когда программа создана, она прогоняется на ещё нескольких парах, и так пока она каждый раз не будет выдавать нужные значения. К сожалению, пока реализовать такую схему невозможно.

В общем случае довольно сложно проверить написанный компьютером код на соответствие заданным условиям

На самом деле, слишком сложно, поясняет пользователь Quora Мариса Кирисаме. Задача разрешимости булевой функции NP-полна. Единственный на данный момент известный науке способ решить такую задачу — перебрать все возможные варианты.

Этот порог можно будет преодолеть — если математикам удастся доказать, что классы задач P и NP равны, однако наука занимается проблемой равенства классов уже много лет, и пока ответа на этот вопрос дать не удалось.

Кроме того, даже логика первого порядка является лишь полуразрешимой. Разрешимость — это свойство, позволяющее найти алгоритм, определяющий по аксиомам теории, принадлежит данная формула этой теории или нет. Полуразрешимость — более слабое свойство. Оно означает, что если формула не принадлежит теории, то работа подобного алгоритма никогда не завершится.

Конечно, существуют и разрешимые аксиоматические теории первого порядка — например, арифметика Пресбургера. Но сложность алгоритма, определяющего выводимость формулы в этой теории, экспоненциальная. Если точнее — O(2^(2^N)), где N — длина входных данных.

Кирасаме замечает: логика высказываний, которую нужно будет применять, чтобы распознать нужное решение, наверняка гораздо более высокого уровня, чем первого. И если даже она будет разрешимой, сложность нужного алгоритма, вероятно, окажется слишком большой.

Всё это значит, что компьютер может писать эффективные программы лишь для небольших задач. Для более глубоких вопросов это просто не имеет смысла — потому что проверить оптимальность, эффективность и правильность кода будет очень сложно.

Компьютеры не умеют программировать, потому что люди не хотят быть уничтоженными

Некоторые из пользователей Quora, высказавших своё мнение по этому вопросу, считают, что основная проблема — это неоднозначность самого существования искусственного интеллекта. Ведь, по сути, именно это и означает обучение машины программированию — таким образом в «мозг» компьютера будет заложена логика — то, что отличает робота от человека.

Если искусственный интеллект будет создан, совсем не факт, отмечает один из комментаторов по имени Сичу Лу, что люди продолжат своё существование на земле. Возможно, они будут уже не нужны компьютерам, которые смогут всем заниматься сами.

Концепция мыслящих машин лежит в основе несметного числа фантастических книг и фильмов. Даже в более-менее серьёзных футуристических прогнозах время от времени исходят из предположения, что мы создадим не просто искусственную жизнь, но искусственное сознание. И эта перспектива завораживает. Разумеется, в своих мечтах о мыслящих машинах мы априори считаем, что их мышление будет построено по образу нашего. С определёнными отличиями вроде не отягощённости потребностями тела, эмоциями и прочими затруднениями, связанными с биологическим бытием. Но если вдуматься, то никто не гарантирует того, что машины будут думать, как мы.

А задавались ли вы когда-нибудь вопросом, что имеется в виду под словом «думать»? Да, на интуитивном уровне мы можем осознать своё собственное мышление, человеческое, но что насчёт животных? Думают ли шимпанзе? А вороны? Осьминог?

Допустим, инопланетные разумные формы жизни существуют. Вполне вероятно, что их разум будет настолько сильно отличаться от нашего, что мы даже не сможем осознать их разумность. Кто знает, может быть, инопланетяне уже были где-то поблизости, но из-за фундаментальных различий разума даже не заметили нас. А мы — их.

Безусловно, животные обладают когнитивными способностями, отличными от наших, нацеленными на использование инструментов, понимание причинно-следственных связей, коммуникацию с другими существами, и даже на осознание целенаправленного мышления у других. Вероятно, к «мышлению» нужно отнести все эти задачи. Представим, что нам удалось создать машину, обладающую всеми перечисленными возможностями, то есть, по нашему мнению — думающую. Тогда нам останется только похвалить себя и лечь на диван с чувством выполненного долга. Но сможет ли машина встать на ступень выше, сможет ли она думать как человек? И если сможет, то как нам об этом узнать? Ориентироваться на одно лишь поведение компьютера было бы ошибкой. Если он будет действовать так, словно умеет думать, то это ещё не будет означать, что всё так и есть. Может быть, это будет искусной имитацией, разновидностью философского зомби.

В своё время этот вопрос — как распознать разумность машины — подвигла Алана Тьюринга на создание его знаменитого теста, в течение которого компьютер взаимодействует с человеком посредством текста на экране, и должен в большинстве случаев убедить живого собеседника, что он тоже является человеком. Для Тьюринга всё сводилось именно к поведению машины, а не ко «внутренней цифровой жизни».

Однако для кого-то эта внутренняя жизнь всё же важна. Знаменитый философ Томас Нагель в своей статье «Каково быть летучей мышью?» высказал точку зрения, сознание не отождествляется с мозгом. Есть «что-то, чему нравится» получать сознательные переживания, опыт. То есть в нас есть нечто, чему нравится смотреть на красивые объекты, или заниматься каким-то делом. Человек — это нечто большее, чем набор состояний его мозга.

Но тогда можно задаться вопросом: а может ли существовать «что-то, чему нравится» быть думающей машиной? Допустим, нам когда-нибудь нам удастся создать разумный компьютер. И если при проведении теста Тьюринга человек спросит: «Есть ли у тебя сознание?», то в ответ может получить: «Как бы я об этом узнал?».

Вычисления — и больше ничего?

Согласно современным представлениям, в основе компьютерного мышления должны лежать исключительно вычисления: количество операций в секунду и логических переходов. Но мы не уверены, что мышление — или сознание — есть производная от вычислительной мощности. По крайне мере, в условиях использования двоичных компьютеров. Может ли мышление являться чем-то большим, чем набор алгоритмов? Что ещё нам нужно? А если всё дело лишь в вычислениях, то почему человеческий мозг не слишком-то в этом и силён? Ведь большинство из нас сталкиваются с затруднениями, когда нужно перемножить в уме пару двузначных чисел, не говоря уже о более сложных задачах. Или в нашем подсознании осуществляется какая-то глубокая обработка данных, что в конце концов выражается в ограничении наших сознательных вычислительных возможностей (аргумент в пользу так называемого «сильного ИИ»)?

По сравнению с компьютерами, наши способности по манипулированию необработанными данными никуда не годятся. Зато компьютерам очень плохо даются такие вещи, как языки, поэзия, распознавание голоса, интерпретирование сложных поведенческих шаблонов и формирование всеобъемлющих суждений.

Если способности компьютеров столь отличаются от наших, то как можно ожидать, что в конце концов они смогут думать как мы? Быть может, в будущем компьютеры обретут все черты человеческого мышления в обмен на ухудшение способностей к арифметическим вычислениям?

О вере, сомнении и ценности

Если компьютеры действительно начнут думать как человек, то их разуму также будут свойственны понятия вроде «веры» и «сомнения». А что может означать для компьютера «вера во что-то»? Конечно, если не считать такой тривиальной ситуации, как действие без учёта вероятности ошибки? Сможет ли когда-нибудь произойти так, что компьютер искренне засомневается, но пересилит своё сомнение и всё равно продолжит действовать?

Для человеческого разума огромное значение имеет понятие «ценность». Его можно считать одним из основополагающих, движущих факторов. О чём мы думаем в тот или иной момент времени, и почему мы об этом думаем? Сможет ли компьютерный разум придавать ценность хоть чему-либо? И если да, то чему?

Было бы замечательно, если бы смогли создать компьютер, разделяющий систему человеческих ценностей. Но мы, вообще-то, сами не можем с уверенностью сказать, что это такое, а уж тем более как запрограммировать эту систему. К тому же, если компьютеры смогут программировать сами себя, то им может придти в голову, что ценности можно поменять.

Учитывая, сколько сил и ресурсов тратится на создание искусственного интеллекта, сейчас самое время попытаться понять, каким мы хотим видеть мыслящий компьютер. А для этого, возможно, нам нужно сначала постараться понять самих себя.

Если отвечать на вопрос, кто умнее: человек или компьютер, первое, что приходит в голову, – конечно, компьютеры способны получать и обрабатывать информацию намного быстрее нас (а именно, те самые миллионы операций в секунду).

Что компьютер делает лучше человека

Продвинутые шахматные программы могут всего за доли секунды рассчитать все возможные игровые комбинации и выстроить наиболее удачную стратегию. Что касается людей, то при выполнении подобных задач мы ошибаемся гораздо чаще.

Компьютеры имеют и другие преимущества. Их память надежнее, она вмещает огромное количество информации.

Вообще-то, честно говоря, человеческая память вмещает в себя несравненно намного больше информации, чем любой компьютер, но она так устроена, что далеко не вся запрятанная в ней информация может быть использована в нужный момент.

А вот компьютеры не страдают таким недостатком, и в любой момент готовы использовать всю заложенную в их память информацию.

Если не принимать во внимание возможные баги (ошибки) и системные сбои, компьютерные расчеты характеризуются высокой степенью точностью.

В чем человек лучше компьютера?

С другой стороны, люди кое в чем превосходят машины. Мы выполняем задачи, основываясь не только на интеллекте, но и на таких абстрактных понятиях, как разум и жизненный опыт.

Компьютеры получают информацию из электронных библиотек. Тем не менее, они не способны переработать ее так, чтобы на выходе получился жизненный опыт, подобный человеческому.

Каждому из нас хорошо известно, что именно свой опыт дается нам порой очень не просто. Хоть и говорят, что хорошо бы учиться на чужих ошибках, но по факту приходится, в основном, учиться на собственных.

Люди обладают и другими абстрактными чертами – творчеством, вдохновением, воображением. Человек может

сочинить стихотворение,
написать и сыграть музыку,
спеть песню,
нарисовать картину.

С некоторыми из этих задач справятся и компьютеры, но врожденной способности к творчеству у них нет. Об этом образно писал А.С.Пушкин в 1829 году (классики всегда актуальны, в том числе, в эпоху компьютера и интернета):

О сколько нам открытий чудных
Готовят просвещенья дух
И Опыт, сын ошибок трудных,
И Гений, парадоксов друг,
И Случай, бог изобретатель.

Что такое интеллект?

Шломо Майталь (Shlomo Maital), профессор, старший научный сотрудник Израильского Технологического Института, утверждает, что интеллект состоит из двух основных компонентов.

Один из них – способность учиться,
второй – способность решать задачи.

В этих областях компьютеры могут быть определенно умнее людей.

Современные машины учатся гораздо быстрее человека. Например, компьютер IBM Watson может изучить и запомнить все имеющиеся исследования в сфере онкологии. Ни один человек не способен удержать в голове столько информации. С помощью методов глубокого анализа Watson может предложить схему лечения редкой формы рака – и она будет работать.

В статье «Будут ли роботы в ближайшее время умнее людей?» Майталь приводит еще один пример, указывающий на высокий уровень искусственного интеллекта. 10 февраля 1996 года компьютер Deep Blue от Microsoft победил чемпиона мира Гарри Каспарова в первом из шести туров, а спустя год одержал полную победу над чемпионом. Значит, компьютер все-таки умнее человека? «И да, и нет», – пишет профессор Майталь.

Нет, компьютер не умнее, потому что скорость – это все-таки не интеллект. Победа машины была обусловлена ее способностью за секунду рассчитать миллионы возможных ходов.

В то же время – да, компьютер умнее, потому что он смог правильно проанализировать эти ходы и выбрать те, которые в конечном итоге привели компьютер к победе над Каспаровым.

Но побеждают машины людей пока только там, где надо за короткий промежуток времени обработать как можно больше информации. И это не совсем аналогично термину «думать», это скорее «быстро-быстро перебирать ВСЕ возможные варианты», делать множество «тупых», порой бессмысленных операций, но очень-очень быстро в надежде, что где-то на миллиардной или триллионной (а то и на септильонной – 10 в 24 степени!) операции будет найдено подходящее решение.

По-настоящему «думать» пока может только человек, без вот этого, «суетливого» перебора. И не факт, что когда-нибудь компьютеры научатся «думать» в полном понимании смысла этого слова.

Может ли машина иметь разум?

В настоящее время мы можем обучить компьютеры выполнять те задачи, которые трудны или практически невозможны для человека: например, визуальное распознавание, которое предполагает обработку огромного количества данных и бесконечный ряд повторяющихся операций.

Однако эксперты соглашаются с тем, что в общем понимании разума, творчества и сознания люди стоят выше компьютера.

Мы может создать программу-креативщика, загрузить в нее базу данных, состоящую из произведений искусства, и получить на выходе новую уникальную работу. Но это не творчество в том смысле, в каком мы привыкли его понимать, а лишь его имитация. Точнее, это будет работа программного кода, который следует заложенным инструкциям. Разумом это точно назвать нельзя.

Как только мы разгадаем нейрокод, управляющий клетками нашего мозга, мы сможем создать искусственный аналог этой структуры, и тогда искусственный интеллект перейдет на новый уровень.

Это позволит нам уйти от уже изрядно «поднадоевшей» фон-Неймановской архитектуры компьютеров, на которой человечество пока «безнадежно застряло». И вот тогда… видятся, кажется, безграничные перспективы.

Но «воз пока и ныне там», нейрокод мы не знаем, и когда расшифруем, не ясно. Те же компьютеры с их миллиардами операций в секунду, увы, пока не могут нам помочь в расшифровке этого кода.

Некоторые ученые, в частности, Илон Маск, предупреждают о потенциальных опасностях искусственного интеллекта, которые приведут к чему-то вроде восстания машин. Ведь на практике машинный интеллект может оказаться за пределами нашего понимания, и тогда мы не сможем узнать, совпадают наши с компьютером ценности или расходятся.

Хотя, какие могут у машины быть проблемы с людьми? Нежелание нам помогать? А чем еще они могут заниматься, кроме как быть полезными помощниками? Трудно пока себе это представить.

Может, конечно, лень станет главной проблемой этих сверх компьютеров, ведь, как известно, лень – это ко всему прочему еще и двигатель прогресса.

Однако на эту тему можно философствовать сколько угодно, и это будут только самые общие рассуждения, не более того, при нашем текущем уровне понимания данной проблемы.

Итоги

Размышляя над тем, кто умнее – человек или машина – не стоит забывать, что компьютеры созданы для улучшения нашей жизни, как тот же IBM Watson, который помогает бороться со смертельным заболеванием.

Ряд задач, которые компьютеры выполняют лучше человека, постепенно становится шире. Наша работа – помогать им учиться, ведь жизнь – это не соревнование, а сотрудничество.

И компьютеры будут нам отвечать тем же, становясь все более незаменимыми помощниками людей и, надеюсь, без того, чтобы машины начали диктовать свои условия нам, «хомо сапиенсам», «людям разумным»!

Читайте также: