Станок ли: Станок / пресс Lee load all 2, цена пресса … купить

Содержание

«Lee Load All 2 (II)» (12 калибр)

«Ли Лоад Алл 2» — станок для снаряжения патронов 12 калибра с длиной гильзы 70 и 76 мм. Купить «Lee Load All 2 (II)» по выгодной цене Вы сможете в нашем интернет-магазине Хелло-24.ру. Мы быстро доставляем по Москве, России, в Казахстан и Беларусь. Заказы через сайт принимаем круглосуточно!

Станок для снаряжения патронов 12 калибра «Lee Load All 2 (II)»

Данный товар снят с продаж в нашем магазине. Однако, его (или его аналог) Вы можете купить в одном из наших магазинов-партнеров:

«Lee Load All 2 (II)» — станок для снаряжения патронов 12 калибра с длиной гильзы 70 и 76 мм. Позволяет собирать до 200 патронов в час. Пресс выпускается более 40 лет и зарекомендовал себя во всем мире как надежное и доступное устройство для осуществления большинства необходимых операций при снаряжении патронов. Изготовлен из алюминиевых сплавов, стали и пластика.

 

Посмотрите видео — Демонстрация работы пресса «Lee Load All 2 (II)»

В комплект поставки входят 24 мерки для дозировки дроби и пороха (8 для дроби — 7/8, 1, 1-1/8, 1-1/4, 1-1/2, 1-3/4 и 1-7/8 унций, 16 для пороха — 095, 100, 105, 110, 116, 122, 128, 134, 141, 148, 155, 163, 171, 180, 189 и 198 куб. см.).

Под каждую операцию в станке предусмотрено соответствующее посадочное гнездо, что гарантирует четкую работу процесса снаряжения патрона. Основная емкость вмещает до 2,26 кг дроби, что достаточно для зарядки 125 патронов. Предусмотрена встроенная ловушка для для стрелянных капсюлей.

Возможности «Lee Load All 2 (II)»
  • Выбивание отстрелянного капсюля с одновременным обжатием донышка гильзы любой высоты.
  • Вставка нового капсюля в ручном и полуавтоматическом режиме.
  • Засыпка пороха, закладка прокладок и пыжей, доводка пыжей и прокладок до пороха и засыпка дроби.
  • Обжимка патрона по типу «Звездочка» на 6 или 8 лепестков.
  • Окончательный дожим патрона (звездочки) до дроби.
Технические характеристики «Lee Load All 2 (II)»
Тип пресса одинарного действия
Калибр патронов 12
Длина гильз 70 и 76 мм
Установка капсюля есть
Подача капсюля ручная
Возможность конверсии калибра есть (конверсионным набором)
Обжимная звездочка 6 и 8 лепестков
Обжимное кольцо стальное
Конструкция пластик, сталь
Габариты и вес в упаковке 48,5 x 21,5 x 9,5 см, 1,75 кг
Комплект поставки «Lee Load All 2 (II)»
  • Пресс «Lee Load All 2 (II)».
  • Набор мерок для пороха — 16 шт.
  • Набор мерок для дроби — 8 шт.
  • Воронка для засыпки пороха, дроби, вставки пыжей.
  • Крепеж для установки пресса на столе.
  • Обжимное кольцо для гильз.
  • Пластина, прикрывающая отверстие для выброса стреляных капсюлей.
  • Устройство для вставки капсюлей вручную.
  • Инструкция по эксплуатации.
  • Упаковка.
Инструкция по эксплуатации станка «Lee Load All 2 (II)»

Скачать инструкцию на русском языке

Купить «Lee Load All 2 (II)» с быстрой доставкой по Москве и всей России. Станок для снаряжения патронов «Lee Load All 2 (II)» по минимальной розничной цене производителя!

Информация о технических характеристиках, комплекте поставке, стране производителе, гарантии и внешнем виде товара носит справочный характер и основывается на последних доступных к моменту публикации сведениях.

Нашли ошибку в описании товара? Сообщите нам! Выделите текст с ошибкой и нажмите Ctrl+Enter (не работает в браузерах Internet Explorer).

Рейтинг магазина на Яндекс Маркете за последние 3 месяца

Рейтинг магазина 4,8 на основе 6920 оценок покупателей и данных службы качества Яндекс.Маркет

Отзывы наших покупателей на Яндекс Маркете

Алексей Николаевич

отличный магазин25 августа, Люберцы

Достоинства: Быстрота и качество обработки заказов

Недостатки: отсутствуют

Комментарий: Заказал отпугиватель от мышей поздно вечером (где-то в 22.00). На следующий день в 9.10 звонок от менеджера (учитывая, что рабочий день начинается в 9.00). Уточнили детали доставки и адрес пункта выдачи. На следующий день заказ прибыл в пункт назначения. Быстро и оперативно. ОТЛИЧНО!!! Заслуженные 5 звёзд.

Наталия Новосёлова

отличный магазинСпособ покупки: доставка24 августа, Москва

Достоинства: Быстрота доставки, вежливый менеджер и курьер

Недостатки: Всё прекрасно

Комментарий: Я просто в восторге от сервиса!
Мне необходимо было приобрести сушку для овощей, урожай на даче ждет переработку. Стала искать в интернете, но везде доставка была через 5-6 дней. И тут я нашла свою сушку , по обалденный цене в этом магазине! Да ещё и с доставкой на следующий же день. Просто чудо! Хочу сказать менеджеру Николаю огромное спасибо за отзывчивость))))

эдуард

отличный магазинСпособ покупки: доставка21 августа, Ступино

Достоинства: После оформления на сайте быстро перезвонили. Вежливо все рассказали. Быстрая доставка. Качество товара соответствует описанию. Цена в полтора раза ниже чем в магазине родного города.

Светлана Грищенко

отличный магазинСпособ покупки: самовывоз19 августа, Калининград

Достоинства: После оформления заказа сразу, в течение нескольких минут, мне перезвонили с магазина, и мы обсудили все нюансы по оплате и пересылке моей покупки. Посылка была оправлена в оговоренные сроки, без задержек.

Недостатки: Недостатков не было, все очень оперативно.

Комментарий: Магазин однозначно рекомендую

Евгений Алексеев

отличный магазинСпособ покупки: доставка15 августа, Санкт-Петербург

Достоинства: отличный магазин, товар доставлен быстро, упаковка не нарушена, пункт выдачи рядом с домом.

Недостатки: нет

INDEX B400 — универсальный токарный станок

  • Ø отверстия шпинделя 82 мм
  • Диаметр зажимного патрона 315 мм
  • Длина токарной обработки 750 мм

Щелкните мышью, чтобы посмотреть станок в закрытом состоянии.

Щелкните мышью, чтобы посмотреть станок в открытом состоянии.

сенсорный экран 18,5"
База: Siemens S840D sl
Функции Индустрия 4.0

Револьверная головка звездчатой формы на 12 инструментов с креплением VDI 30 и W-образным зубчатым зацеплением

  • Четко структурированная и эргономичная концепция рабочей зоны
  • Жесткая станина из минерального литья для достижения высокой точности обработки
  • Рабочий шпиндель с ременным приводом для достижения высоких крутящих моментов
  • Диаметр прутка — 82 мм, диаметр зажимного патрона — 315 мм
  • Ортогональная линейная ось Y обеспечивает высокую точность обработки
  • Задняя бабка ЧПУ с электронным управлением оси
  • Стандартная комплектация: Система управления iXpanel — i4.
    0 ready
     с сенсорным экраном 18,5″ — Основа: Siemens S840D sl


INDEX B400 является последовательной модернизацией испытанных временем производственных решений. При индивидуальном оснащении этот новый гибкий универсальный станок находит свое место как в изготовлении инструментов и прототипов, так и в производстве. Накопленный десятилетиями ноу-хау отражается в многочисленных конструктивных деталях, например, кожухе в металлической обшивке над главным шпинделем, обеспечивающем защиту от столкновений при использовании длинных борштанг, и многом другом.

 

 

 

 

Главный шпиндель

  • Диаметр прутка — 82 мм, диаметр зажимного патрона до 315 мм
  • Частота вращения 4000 об/мин
  • Мощность шпинделя 24 кВт (при 40% продолжит. включения)
  • Момент вращения 550 Нм (при 40% продолжит. включения)
  • Тормоз для индексного деления оси

Револьверная головка с вертикальной осью на крестовом суппорте

  • 12 приводных позиций
  • Крепление VDI 30 согласно DIN 69880 с патентованным W-образным зубчатым зацеплением
  • X 360 мм / Y ±60 мм / длина токарной обработки по Z до макс. 750 мм
  • Возможность обработки до 70 мм под центром вращения
  • 6000 об/мин, 8,8 кВт, 19,5 Нм (при 25% продолжит. включения)

Задняя бабка с ЧПУ

  • электронная, свободно позиционируемая
  • крупноразмерные направляющие качения
  • усилие прижима до 10.000 Н с электронным регулированием
  • центрирующий конус MK5 или SK30

Люнет (опция)

  • возможность электронного позиционирования
  • возможность программирования ЧПУ
  • диапазон зажима 12 — 152 мм

Устройство удаления деталей (опция)

  • Ø макс. = 82 мм
  • длина макс. = 175 мм
  • вес макс. = 8 кг

 


Просторная рабочая зона обеспечивает наилучшую доступность при наладке станка INDEX B400. Главный шпиндель и инструментальный револьвер оптимально доступны и таким образом обеспечивают быструю и гибкую наладку и переоснастку. Продуманная концепция рабочей зоны с круто-наклонным и гладким настилом обеспечивает идеальный стружкоотвод и предотвращает образование ее скоплений.

  • быстрая наладка
  • отличный доступ к рабочей зоне
  • хороший стружкоотвод

Патентованное W-образное зубчатое зацепление фирмы INDEX для высокой стабильности повторяемости при смене инструмента.

  • короткое время наладки и переоснастки
  • высокая точность при смене благодаря длинным пазам для фиксации
  • продление стойкости режущих пластинок
  • совместимость с DIN 69880
  • подходит для фиксированных инструментов и инструментов с приводом

 

С45

Заготовка Ø 65 x 400 мм

25CrMo4

Заготовка Ø 250 x 230 мм

20NiCrMo2-2

Тянутый пруток Ø 78 мм

развернуть все

Рабочая область

Длина обточки

мм

Главный шпиндель

Наибольший диаметр прутка

мм

Диаметр патрона

мм

Макс. скорость

об/мин

об/мин

Мощность при 100% / 40%

кВт

16 / 24

Крутящий момент при 100% / 40%

Н·м

375 / 550

Противошпиндель

Наибольший диаметр прутка

мм

Диаметр патрона

мм

Макс. скорость

об/мин

об/мин

Крутящий момент при 100% / 40%

Н·м

79 / 119

Мощность при 100% / 40%

кВт

8 / 12

Задняя бабка

Усилие подачи Z

Н

10,000

Ускоренное перемещение Z

м/мин

Star turret VDI30

Количество ячеек

Макс. скорость

об/мин

об/мин

Мощность при 25%

кВт

Крутящий момент при 25%

Н·м

Перемещение суппорта X, ускоренное перемещение, усилие подачи

мм / м/мин / Н

мм / м/мин / Н

360 / 40 / 11,900

Перемещение суппорта Y, ускоренное перемещение, усилие подачи

мм / м/мин / Н

мм / м/мин / Н

± 60 / 20 / 11,700

Перемещение суппорта Z, ускоренное перемещение, усилие подачи

мм / м/мин / Н

мм / м/мин / Н

750 / 40 / 11,900

Star turret VDI40

Количество ячеек

Макс. скорость

об/мин

об/мин

Мощность при 25%

кВт

Крутящий момент при 25%

Н·м

Перемещение суппорта X, ускоренное перемещение, усилие подачи

мм / м/мин / Н

мм / м/мин / Н

360 / 40 / 11,900

Перемещение суппорта Y, ускоренное перемещение, усилие подачи

мм / м/мин / Н

мм / м/мин / Н

±60 / 20 / 11,700

Перемещение суппорта Z, ускоренное перемещение, усилие подачи

мм / м/мин / Н

мм / м/мин / Н

750 / 40 / 11,900

Disc turret VDI40

Количество ячеек

Макс. скорость

об/мин

об/мин

Мощность при 25%

кВт

Крутящий момент при 25%

Н·м

Перемещение суппорта X, ускоренное перемещение, усилие подачи

мм / м/мин / Н

мм / м/мин / Н

360 / 40 / 11,900

Перемещение суппорта Y, ускоренное перемещение, усилие подачи

мм / м/мин / Н

мм / м/мин / Н

±60 / 20 / 11,700

Перемещение суппорта Z, ускоренное перемещение, усилие подачи

мм / м/мин / Н

мм / м/мин / Н

750 / 40 / 11,900

Габариты, масса, мощность подключаемого питания

Длина x ширина x высота

мм

3,252 x 1,900 x 2,290

Масса

кг

Мощность подключаемого питания

кВт

Система управления

Siemens

S840D sl

Мультисенсорный экран

Запросите предложение прямо сейчас!

Вы получите предложение со стандартной конфигурацией

Компания*

Фамилия*

Почтовый индекс*

Юридический адрес*

Телефон*

Страна*

Пожалуйста, выберитеAfrika-BorwaÅlandAmerika SamoaAndorraAngolaAnguillaAntarcticaAntigua and BarbudaArgentinaArubaAustraliaAyitiAzərbaycanBarbadosBelau / PalauBelgiqueBelizeBéninBermudaBiH/БиХBoliviaBonaire, Sint Eustatius en SabaBotswanaBouvetøyaBrasilBritish Indian Ocean TerritoryBritish Virgin IslandsBulgariaBurkinaBurundiCabo VerdeCamerounCanadaCayman IslandsČeskoChileChristmas IslandCocos (Keeling) IslandsColombiaCongoCongo-BrazzavilleCook IslandsCosta RicaCôte d’IvoireCrna GoraCubaCuraçaoDanmarkDeutschlandDominicaDruk-YulEcuadorEestiÉireEl SalvadorEspañaeSwatiniFalkland IslandsFiji / VitiFøroyar / FærøerneFranceGabonGambiaGhanaGibraltarGrenadaGrønlandGuadeloupeGuåhånGuatemalaGuernseyGuiné-BissauGuinea EcuatorialGuinéeGuyanaGuyane françaiseHeard Island and McDonald IslandsHondurasHrvatskaIndiaIndonesiaÍslandItaliaJamaicaJerseyKâmpŭcheaKenyaKiribatiKosovoLatvijaLesothoLiberiaLiechtensteinLietuvaLuxemburgMadagascarMagyarországMalawiMaliMaltaMann / ManninMarshall IslandsMartiniqueMauritiusMayotteMéxicoMicronesiaMoçambiqueMoldovaMonacoMontserratMyanmarNamibiaNaoeroNederlandNew Zealand / AotearoaNicaraguaNigerNigeriaNiueNorfolk IslandNorgeNorthern MarianasNouvelle-CalédonieO‘zbekistonÖsterreichPanamáPapua New Guinea / Papua NiuginiParaguayPerúPhilippinesPitcairn IslandsPolskaPolynésie françaisePortugalPuerto RicoQuisqueyaRépublique centrafricaineRéunionRomâniaRwandaSaint Helena, Ascension and Tristan da CunhaSaint Kitts and NevisSaint LuciaSaint Vincent and the GrenadinesSaint-BarthélemySaint-MartinSaint-Pierre-et-MiquelonSamoaSan MarinoSão Tomé e PríncipeSchweizSénégalSeychellesShqipëriaSierra LeoneSingaporeSint MaartenSlovenijaSlovenskoSolomon IslandsSoomaaliyaSouth Georgia and the South Sandwich IslandsSouth SudanSrbijaSuomiSurinameSvalbardSverigeTanzaniaTerres australes françaisesThe BahamasTimor Lorosa’eTogoTokelauTongaTrinidad and TobagoTürkiyeTürkmenistanTurks and Caicos IslandsTuvaluUgandaUnited KingdomUnited StatesUnited States Minor Outlying IslandsUruguayUS Virgin IslandsVanuatuVaticanoVenezuelaViệt NamWallis and FutunaZambiaZimbabweΕλλάδαΚύπρος / KıbrısБеларусьКыргызстанҚазақстан /КазахстанМонгол УлсРосси́яСеверна МакедонијаТоҷикистонУкраїнаსაქართველოՀայաստանישראלأردنّاتحاد القمرافغانستانالإمارات العربيّة المتّحدةالبحريالتونسيةالجزائالسعوديةالسودانالصحراء الغربيالعراق / عيَراقالكويتالمغربيةالموريتانيةاليمنيةايرانپاکستانتشاد / Tchadجيبوتي /Djiboutiدارالسلامسوريعُمانفلسطينقطرلبنان‏ليبيا‎مصرمليسياޖުމުހޫރިއްޔኢትዮጵያኤርትራनेपालবাংলাদেশශ්‍රී ලංකා / இலங்கைไทยເມືອງລາວ中国台湾日本澳門 / Macau香港북조선한국

Сообщение

Да, я хотел(a) бы получать информацию о новых продуктах и новостях.

Don’t fill this field!

pdf

pdf

pdf

Брошюра

АнглийскийНемецкийФранцузский

INDEX B400

Скачать

pdf 3 MB

Скачать

Скачать

pdf 3 MB

Скачать

Скачать

pdf 3 MB

Скачать

INDEX-Werke GmbH & Co. KG
Hahn & Tessky

Plochinger Straße 92
73730 Esslingen
Germany


Tel. +49 (0) 711 3191-0
info@index-werke.de
www.index-werke.de

© 2022 INDEX-Werke GmbH & Co. KG Hahn & Tessky

Metal Master — оборудование для металлообработки, официальный сайт!

Metal Master — оборудование для металлообработки, официальный сайт!

Москва оборудование для металлообработки Online трансляции посмотреть на карте заказать бесплатный звонок найти

  • Станки для гибки
    • Листогибы
      • Ручные
      • Электромагнитные
      • Сегментальные
      • Гидравлические
      • Аксессуары
    • Вальцы
      • Ручные
      • Электромеханические/Гидравлические
    • Листогибочные прессы
    • Фальцепрокатные станки
    • Ручные роликовые листогибы
    • Кровельные станки
  • Металлорежущие станки
    • Токарные станки
      • Настольные
      • Токарно-фрезерные
      • Универсальные
      • Промышленные
    • Фрезерные станки
      • Фрезерные
    • Сверлильные станки
      • Вертикальные сверлильные станки
      • Сверлильно-фрезерные
      • Магнитные
    • Оснастка для токарных и фрезерных станков по металлу
      • Неподвижные люнеты
      • Подвижные люнеты
      • Вращающийся центр
      • Патроны
      • Планшайбы
      • Светильники
      • Тиски станочные
      • Резцы
      • Цанги
      • Делительные головки
      • Поворотные столы
      • Системы СОЖ
  • Станки для резки металла
    • Гильотины
      • Ручные
      • Электромеханические
      • Гидравлические
    • Лазерная резка
    • Вырубные и кругорезы
  • Инструмент
    • Резцы
    • Тиски станочные
    • Пильные полотна
    • Цанги
    • Оснастка
  • Ленточнопильные станки
    • Ручные
    • С гидроразгрузкой
    • Полуавтоматические/Автоматические
    • Пильные полотна
  • Профилирующие станки
    • Для изготовления фальца
    • Зиговочные машины
      • Ручные
      • Электромеханические
    • Для производства кровли
  • Профилегибочные станки
    • Ручные профилегибы
    • Электромеханические профилегибы
    • Гидравлические профилегибы
  • Станки с ЧПУ
    • Электроэрозионные станки
      • Супердрели
      • Проволочно-вырезные станки (Однопроходные)
      • Проволочно-вырезные станки (Многопроходные)
      • Копировально-прошивные станки
    • Лазерные станки
    • Токарные станки с ЧПУ
  • Кровельные станки
  • Станки для воздуховодов
  • Спец. оборудование
    • Комбинированные станки
    • Профилегибы
  • Отрезные станки
    • Маятникового типа

Наш видеоканалРепортаж с производства гидравлических листогибочных прессов и гильотинСмотреть

Новости

  • 09.09.2022 Нам 22 года!

Читать все

Хиты продаж

  • хиты продаж
  • новинки
  • скидки

дисконт

  • Metal Master MML 1830V – это…

    Metal Master MML 1830V

    • Диаметр обработки над станиной, мм: 180
    • Расстояние между центрами, мм: 300

    В наличии

    Цена: 89 958 ₽99 000

    Смотреть

  • Отличный станок для кровельных и фасадных…

    Metal Master LBM 200 PRO

    • Рабочая зона, мм: 2150
    • Толщина металла, мм: 0. 8

    В наличии

    Цена: 190 624 ₽209 760

    Смотреть

  • Metal Master BSM-712N – предназначена…

    Metal Master BSM-712N B20 220V

    • Макс. диаметр пиления: 180
    • Возможность резки под углом: 90
    • Мощность двигателя, кВт: 1.1

    В наличии

    Цена: 120 978 ₽133 122

    Смотреть

  • Представляем Вашему вниманию надёжного и…

    Metal Master MML 2550M

    • Диаметр обработки над станиной, мм: 250
    • Расстояние между центрами, мм: 550

    В наличии

    Цена: 235 026 ₽258 588

    Смотреть

    • хит

      Metal Master ZX41100 DRO это универсальный…

      Metal Master ZX41100 DRO

      • Диаметр обработки над станиной, мм: 410
      • Расстояние между центрами, мм: 1000

      Цена: 1 099 956 ₽1 209 978

      Смотреть

    • Metal Master BSM-170 – предназначена. ..

      Metal Master BSM-170E

      • Макс. диаметр пиления: 170
      • Возможность резки под углом: 90
      • Мощность двигателя, кВт: 0.95

      В наличии

      Цена: 153 978 ₽169 422

      Смотреть

    • Оптоволоконный лазерный станок Metal Master…

      Metal Master MLF-3015R 1500W

      В наличии

      Цена: 2 999 964 ₽3 300 000

      Смотреть

    • Metal Master Z50100 DRO RFS – это…

      Metal Master Z50100 DRO RFS

      • Диаметр обработки над станиной, мм: 500
      • Расстояние между центрами, мм: 1000

      Цена: 1 349 964 ₽1 485 000

      Смотреть

    • Модель Metal Master MDL-125 представляет…

      Metal Master MDL-125

      • Макс. диаметр пиления: 125
      • Возможность резки под углом: 90
      • Мощность двигателя, кВт: 0. 68

      В наличии

      Цена: 39 996 ₽44 022

      Смотреть

    • Metal Master BSM-128HDR…

      Metal Master BSM-128HDR 220V

      • Макс. диаметр пиления: 125
      • Мощность двигателя, кВт: 0.55

      В наличии

      Цена: 62 304 ₽68 574

      Смотреть

    • Metal Master MDM-50E – это…

      Metal Master MDM-50E

      • Диаметр сверления, мм: 50
      • Частота вращения шпинделя, об/мин: 650

      В наличии

      Цена: 39 996 ₽

      Смотреть

    • Эрозионный станок серии Metal Master DK7735…

      Metal Master DK7735 DRO (Однопроходный)

      Цена: 711 282 ₽

      Смотреть

    • Оптоволоконный лазерный станок Metal Master…

      Metal Master MLF-3015R 1500W

      В наличии

      Цена: 2 999 964 ₽3 300 000

      Смотреть

    • Для резки габаритных металлических заготовок. ..

      Metal Master MGH-350

      • Макс. диаметр пиления: 350
      • Мощность двигателя, кВт: 3

      В наличии

      Цена: 739 992 ₽814 044

      Смотреть

      • sale

        Когда для габаритного оборудования просто…

        Metal Master RED S712

        • Диаметр обработки над станиной, мм: 180
        • Расстояние между центрами, мм: 350

        В наличии

        Цена: 76 956 ₽84 678

        Смотреть

      • Metal Master MML 2140V – это…

        Metal Master MML 2140V

        • Диаметр обработки над станиной, мм: 210
        • Расстояние между центрами, мм: 400

        В наличии

        Цена: 111 936 ₽123 156

        Смотреть

      • Metal Master MasterTurn 2880G это настольный…

        Metal Master MasterTurn 2880G

        • Диаметр обработки над станиной, мм: 280
        • Расстояние между центрами, мм: 815

        В наличии

        Цена: 274 956 ₽302 478

        Смотреть

        • sale

          Если Вы серьёзно занимаетесь серийным. ..

          Metal Master X3270 (380V) с УЦИ

          • Диаметр обработки над станиной, мм: 330
          • Расстояние между центрами, мм: 700

          Цена: 529 980 ₽582 978

          Смотреть

        Наш видеоканалРепортаж с производства гидравлических листогибочных прессов и гильотинСмотреть

        Новости

        • 09.09.2022 Нам 22 года!
        • 06.04.2022 Компания Metal Master на Worldskills Russia

        Читать все

        Пресса о нас

        • 02.02.2022 Лазерные станки Metal Master – современные технологии доступные всем!
        • 29.04.2021 Metal Master поддержит российскую промышленность

        Читать все

        22 + года работы на рынке Доставка по России Демонстрационные залы Гарантия на всю продукцию

        Представительство торговой марки MetalMaster является лидером в поставках на рынок России и стран СНГ универсального оборудования для обработки металла.

        Особое место в нашем ассортименте занимает оборудование для обработки листового металла — листогибы, гильотины, вальцы, зиговочные и вырубные машины, оборудование для изготовления воздуховодов различных конфигураций, водосточных систем, раскроев из рулона, доборных элементов. Среди нашего оборудования так же представлены профилегибы, ленточнопильные и отрезные станки. Относительно недавно в ассортименте представительства появились металлорежущие станки марки MetalMaster — токарные, фрезерные и сверлильные, которые успели зарекомендовать себя как надежное и качественное оборудование по доступной цене.

        Оборудование MetalMaster разрабатывается и непрерывно улучшается в сотрудничестве с немецкими инжиниринговыми компаниями. Производство станков осуществляется на самых современных и эффективных заводах в Европе и ЮВА.

        В нашем представительстве Вы найдете большой выбор оборудования марки MetalMaster, и мы постоянно пополняем предлагаемый ассортимент, стремясь максимально удовлетворить потребности наших клиентов. Наши специалисты помогут Вам подобрать оптимальное для Вашего предприятия оборудование, с учетом Ваших технических и экономических требований.

        Мы предоставляем выгодные условия поставок, качественное обслуживание и отличное гарантийное сопровождение купленного Вами оборудования. Мы стремимся к долгосрочному сотрудничеству с каждым нашим клиентом, для постоянных клиентов у нас действует специальная система дисконта.

        Оборудование MetalMaster — это всегда уверенность в надежности и качестве.

        Представительства MetalMaster в мире

        ONLINE камеры в наших демозалах и на складах

        скидка

        Хит

        • ХитMetal Master MML 1830V Цена:89 958 р. Без скидки:99 000
        • ХитMetal Master LBM 200 PRO Цена:190 624 р. Без скидки:209 760
        • ХитMetal Master BSM-712N B20 220V Цена:120 978 р. Без скидки:133 122
        • ХитMetal Master MML 2550M Цена:235 026 р. Без скидки:258 588

        NEW

        • NEWMetal Master MLF-3015R 1500W Цена:2 999 964 р. Без скидки:3 300 000
        • NEWMetal Master Z50100 DRO RFS Цена:1 349 964 р. Без скидки:1 485 000
        • NEWMetal Master MDL-125 Цена:39 996 р. Без скидки:44 022
        • NEWMetal Master BSM-128HDR 220V Цена:62 304 р. Без скидки:68 574

        METAL MASTER ПОДДЕРЖИТ РОССИЙСКУЮ ПРОМЫШЛЕННОСТЬ

        Лазерные станки Metal Master – современные технологии, доступные каждому!

        *Количество Количество товаров.

        *Ваше имя Укажите своё имя.

        *Телефон Важно указать правильный телефон, иначе мы не сможем дозвониться.

        E-mail Укажите свой E-mail.

        *Город Укажите свой город.

        Нажимая на кнопку «Оформить», я даю согласие на обработку персональных данных.

        Поля отмеченные * обязательны для заполнения

        Спасибо! Ваша заявка отправлена.

        *Ваше имя Важно указать правильный телефон, иначе мы не сможем дозвониться.

        *Телефон

        *Город Укажите свой город, что бы наш менеджер связался с Вами.

        Нажимая на кнопку «Оформить», я даю согласие на обработку персональных данных.

        Спасибо! Ваша заявка отправлена.

        *Телефон Важно указать правильный телефон, иначе мы не сможем дозвониться.

        Нажимая на кнопку «Заказать», я даю согласие на обработку персональных данных.

        Спасибо! Мы перезвоним Вам в рабочее время.

        *Ваше имя Напишите, как к Вам обращаться, а так же номер телефона.

        *Телефон Важно указать правильный телефон, иначе мы не сможем дозвониться.

        E-mail

        *Город Укажите свой город, что бы наш менеджер связался с Вами.

        *Ссылка на товар который вы нашли Укажите ссылку на товар, который оказался дешевле чем у нас на сайте.

        Комментарий

        Нажимая на кнопку «Отправить», я даю согласие на обработку персональных данных.

        Спасибо! Мы перезвоним Вам в рабочее время.

        Автоматический станок Е-1000Р

        Описание

        Модификация E-1000P предусматривает обработку очковых линз по контору и полировку плоского и V-образного фацета.

        Станки серии E-1000P оснащены сенсорным 9-дюймовым LCD монитором. Благодаря сенсорному управлению обеспечивается более эффективное использование площади монитора, на котором отображаются все основные режимы управления и кнопки выбора команд, что значительно упрощает процесс ввода данных и управления станком.

        Станок E-1000P обрабатывает очковые линзы из следующих материалов: стекло, утонченное стекло, полимер CR-39, поликарбонат, трайвекс. Разработка новых специальных режимов обработки для новых видов линз из современных полимеров занимает около 2 месяцев. Для обновления программного обеспечения на станке E-1000P необходимо заменить сменный картридж и включить станок, обновление установиться автоматически.

        Предусмотрены дополнительные режимы для обработки требующих особого внимания очковых линз:.

        • с гидрофобным покрытием;
        • с повышенной кривизной для спортивных и солнцезащитных очков;
        • ранее обработанных линз для их «переточки» в новую оправу;
        • с изменением исходной формы линз безободковых оправ.

        В станке имеется функция сохранения в памяти станка информации о 80 изготовленных ранее заказах.

        Особенностью автоматических станков Takubomatic является горизонтальное расположение шлифовальных кругов. Блок из четырех кругов автоматически подводится к очковой линзе, которая расположена параллельно шлифовальным кругам. Во время обработки задняя поверхность очковой линзы постоянно омывается водой, что эффективнее защищает линзу от царапин и загрязнения. Сокращено время обработки линз и проточки паза под леску в среднем на 15 — 25 % в сравнении со станками серий E-900 и E-950, и составляет от 1,5 до 10 минут.

        Благодаря уникальной конструкции измерительной системы, отличающейся от подобных систем, использующихся в станках других производителей, используется режим доточки в нужный размер ранее обработанных линз, с которых уже был снят жесткий блок, и не сохранилась разметка оптического центра. Ранее обработанная линза устанавливается в зажимное устройство станка, сканируется щупом измерительной системы и ее форма передается в станок. Мастер-оптик может уменьшить размер данной линзы без изменения положения оптического центра и формы линз.

        Стандартная комплектация станка E-1000:

        • Замкнутая система циркуляции воды.
        • Помпа или клапан для подключения станка к водопроводу.
        • Комплект расходных материалов и калибров для настройки.

        Комплект оборудования на базе станка E-1000:

        • Для передачи формы проема оправы и данных центровки линз к станку E-1000 подключаются автоматический сканер FD-80 и электронный центратор LS-82.
        • С целью снижения затрат на закупку оборудования можно заменить электронный центратор LS-82 на центратор LS-3.
        • С использованием специального модуля SD-1 к одному сканеру FD-80 можно подключить еще до 5 станков E-950 или E-1000.
        • Система очистки воздуха, образующегося в процессе обработки полимерных линз, особенно утонченных.

        Характеристики

        Модель Е-1000Р
        Торговая марка Takubomatic
        Производство Япония
        Объем упаковки, м³ 0.168
        Вес, кг 39
        Вес с упаковкой, кг 42
        Размер, см 37x37x54
        Размер упаковки, см 50x50x67
        Потребляемая мощность, Вт 600

        Комплектация

        Замкнутая система подачи воды

        сливной шланг 9J-07 1 шт.
        влагозащитная подложка 9J-10A 1 шт.
        крышка фильтра 9J-11 1 шт.
        крышка 9J-59 1 шт.
        крышка бака 9J-60 1 шт.
        основной банк 9J-61-1 1 шт.
        фильтр грубой очистки 9J-63 1 шт.
        водяная помпа (24 В) 9J-40D 1 шт.

        Набор аксессуаров

        прижимной кулачок узкий нижний 9K-12 1 шт.
        прижимной кулачок узкий верхний 9K-13 1 шт.
        прижимной кулачок средний нижний 9K-50 1 шт.
        прижимной кулачок средний верхний 9K-51 1 шт.
        прижимной кулачок большой нижний 9K-60 1 шт.
        прижимной кулачок большой верхний 9K-61 1 шт.
        жесткий блок узкий 9K-30 1 шт.
        жесткий блок средний 9K-53 1 шт.
        жесткий блок большой 9K-62 1 шт.
        силиконовая прокладка узкая 9K-14 1 шт.
        силиконовая прокладка средняя 9K-52 1 шт.
        силиконовая прокладка большая 9K-63 1 шт.
        чистящий брусок # 100 9K-18 1 шт.
        чистящий брусок # 400 9K-19 1 шт.
        чистящий брусок для полировального круга 9K-35 1 шт.
        губка поролоновая 9K-65 1 шт.
        предохранитель FU-40 1 шт.

        Набор калибров для настройки

        калибр – A – 50мм 9K-20B 1 шт.
        калибр – F 9K-22 1 шт.
        калибр — G 9K-204 1 шт.
        держатель калибра- G 9K-203 1 шт.

        Инструменты

        съемник кулачков 9K-36 1 шт.
        съемник жестких блоков средних и больших 9K-58 1 шт.
        съемник жестких блоков малых 9K-23 1 шт.
        щетка для чистки рабочей камеры 9K-15 1 шт.
        отвертка крестовая 9K-16 1 шт.
        стилус 9K-201 1 шт.

        Прочее

        Электрический кабель 9B-68 1 шт.
        Кабель для передачи данных 9B-67 1 шт.
        Руководство по эксплуатации 1 шт.

        Набор калибров

        Кейс набора калибров

        Комплект аксессуаров

        Замкнутая система подачи воды с насосом

        Шланг для слива воды из станка

        Рекомендации

        Чертежи автоматического станка Е-1000Р

        534. 7 Кб

        Настройка станка Е-1000

        144.5 Кб

        Подключение двух станков к сканеру FD-80 и центратору LS-82

        280.7 Кб

        Подключение к станку Е-1000 сканера FD-80 и центратора LS-82S

        260.7 Кб

        Рекомендации по подключению станка Е-1000

        1.6 Мб

        Рекомендации по подключению сканера FD-80 и центратора LS-82S к станку Е-1000

        1.3 Мб

        Счетчик линз для станка Е-1000

        130.8 Кб

        Ежедневная чистка рабочей камеры станка

        134.1 Кб

        как ускорить работу на станках Е-1000

        88.6 Кб

        Статьи

        3D фото

        3D ЧПУ станок по дереву BIGSTOL 1600х1600

        `

        При необходимости создания макетов деталей или различных предметов декора,  украшений — лучшим решением станет покупка 3D станка с ЧПУ по дереву от компании Steepline. Он имеет оптимальную производительность, высокую надёжность, простоту эксплуатации и обслуживания. Его отличные динамические характеристики позволят создавать детали с высокой производительностью и непревзойдённым качеством.

         

         

        Технические особенности 3D станка с ЧПУ серии BIGSTOL

        Станок для 3d резьбы по дереву с ЧПУ можно адаптировать для различных производственных нужд в том числе и узкоспециализированных благодаря тому, что они универсальны в применении и обладают следующими техническими характеристиками:

         

        Данная модель может быть использована как станок для производства МДФ фасадов

        Станки для производства МДФ фасадов серии BIGSTOL поддерживают программирование в среде ArtCam в основных и дополнительных кодах. Благодаря этому предоставляются широкие возможности для обработки деталей со сложной конструкцией.

        Основные преимущества использования настольных станков SteepLine серии BIGSTOL

        3D станок c ЧПУ по дереву BIGSTOL 1600х1600 является идеальным решением для промышленного изготовления деревянных деталей, макетов и различных предметов украшений.
        Теперь купить 3D станки с ЧПУ по дереву может каждый! Серия станков BIGSTOL от компании SteepLine — это простота в использовании, надежность и непревзойдённое качество по доступной цене.

        Готовые работы

         

        Ваши прямые выгоды:

         

         

        Особенности 3D станка с ЧПУ по дереву 1600х1600

        Запчасти на этом станке обладают целым рядом технических особенностей, благодаря которым они более эффективные, надежные и удобные по сравнению с другими инструментами, использующимися для работы с деревом:

         

        Процедура приобретения станка

        Уважаемые клиенты, заказать у нас станок Вы можете, очень просто, если интересует конкретная модель в базовой комплектации, то просто сообщаете нам любым из удобных для Вас способом:

        1. По бесплатному телефону 8 800 707-95-92
        2. По E-mail: sales@steepline.ru
        3. Через сайт на странице модели станка «ЗАКАЗАТЬ СТАНОК»

        Если данная модель имеется в наличии, то Вы подписываете договор, оплачиваете 100% и получаете свой заказ. Если же такой модели в наличии нет, то производите оплату в размере 50% от стоимости станка, подписываете договор, оставшуюся сумму оплачиваете при готовности вашего заказа.
        Срок изготовления станка от 50 до 80 рабочих дней. Сроки изготовления обсуждаются с Вашим менеджером и могут быть уменьшены до 30-45 рабочих дней.

        Если же Вам необходима конфигурация станка с Вашими предпочтениями, то процедура заказа, следующая:

        1. Формируете свой заказ и отправляете нам электронное письмо на почту sales@steepline.ru

        2. После того, как мы получим от вас письмо, наш менеджер рассмотрит его в кратчайшие сроки, обязательно свяжется с Вами, уточнит необходимые детали для того, чтобы качественно, а главное учитывая Ваши предпочтения составить коммерческое предложение и сообщить цену на данную комплектацию.

        3. Подготовленное коммерческое предложение высылается на указанный Вами адрес, Вы внимательно проверяете, все ли Ваши пожелания учтены, в случае разночтений, сообщаете их нашему менеджеру, мы корректируем, и отправляем Вам на утверждение.

        4. Вы подписываете договор, оплачиваете заказ — 100% или 50% от стоимости, и ожидаете его исполнения.

        Ваш заказ можете получить транспортной компанией, либо самостоятельно приехать к нам.

         

        Готовые работы

         

        Остались вопросы? Звоните!

        У вас вопросы по подбору, комплектации или обслуживанию станков? Мы не просто продаём станки, а прежде всего, их производим, поэтому знаем все технические особенности. Оставьте сообщение, и мы обязательно с вами свяжемся и расскажем обо всём подробно.

        Советуем прочитать:

        Обработка деталей на ЧПУ
        Сложно ли обучиться работе на станке?l
        Как собираются станки компании SteepLine

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                       
        НаименованиеХарактеристики
        Размеры зоны обработки Y и X, наибольшие, мм1600 х 1600
        Перемещение шпинделя по оси Z, мм200
        Тип передачи по осям X, YЗубчатая рейка
        Тип передачи по осям Zшвп винты 16 с шагом 5
        Тип направляющихЦилиндрические SBR20
        СтолМеханический прижим (МДФ стол)
        Тип электродвигателей перемещенияШаговые двигателя BYG450B
        Система смены инструментаРучная, фиксация гайкой
        Система управления станкомMach4 (подключения ПК через LPT)
        Тип драйверовDM556
        Тип блоков питанияNES-360-36 10А
        Датчик длины инструментаЕсть
        Датчики для определения начала нулевых точек станкаДатчик индуктивный LJ12A3-4-Z/BX
        Датчик длины инструментаЕсть
        Максимальная скорость рабочего хода, м/мин0 — 3
        Максимальная скорость холостого хода, м/мин0 — 6
        Рабочие ускоренияДо 300 мм/с2
        Частота вращения шпинделя, об/мин0 – 24 000
        Мощность шпинделя, кВт1. 5
        Тип цангиER11
        Посадочный диаметр инструмента, наибольший, мм7
        Напряжение, В220
        Частота тока, Гц50
        Потребление энергии (кВт/ч)1.6
        Вес (кг)260
        Габаритный размер станка (мм) ДхШхВ2100 х 2280 х 1000
        Гарантия12 месяцев

         

         


        Базовая комплектация:

        1    Станок.
        2    Блок управления.
        3    Цифровой носитель с инструкциями.
        4    Кабель соединительный.
        5    Помпа для охлаждения шпинделя.
        6    Ключи для шпинделя.
        7 Ссылка на скачивание бесплатных 3D моделей — 2000 шт.
        8 В комплекте цанга под хвостовик 6 мм.

        Опции, представленные ниже можно установить на данный станок. Цена, которая указана ниже в опциях плюсуется к базовой цене станка.

            
        ОпцияХарактеристикиЦена
        4-я поворотная ось D100 мм4я ось с задней бабкой для фрезерных и гравировальных станков (для изготовления балясин, шахмат, статуэток, ножки столов) Укомплектовывается 3х кулачковым патроном, диаметр заготовки до 100 мм.Цена по запросу
        4-я поворотная ось D200 мм4я ось с задней бабкой для фрезерных и гравировальных станков (для изготовления балясин, шахмат, статуэток, ножки столов) Заготовка крепится на шипы, диаметр заготовки до 200 мм.Цена по запросу
        Увеличения хода по оси ZZ – 200 ммЦена по запросу
        Алюминиевый столАлюминиевый пазовый стол обеспечивает удобное крепление заготовки, а также высокую точность обработки.Цена по запросу
        Шпиндель+Инвертор 2200 Вт, цанга ER20Данный шпиндель уже позволяет производить фрезеровку цветных металлов (если позволяет конструктивность данного станка), так же при установке данного шпинделя можно увеличить слой съема дерева за проход.Цена по запросу
        Шпиндель+Инвертор 3000 Вт, цанга ER20Данный шпиндель уже позволяет производить фрезеровку цветных металлов (если позволяет конструктивность данного станка), так же при установке данного шпинделя можно увеличить слой съема дерева за проход.Цена по запросу
        Дополнительные цанги ER11 под фрезыПозволяют устанавливать фрезы разных диаметров, в комплекте 13 штук, (1 мм, 1.5 мм, 2 мм, 2.5 мм, 3 мм, 3.5 мм, 4 мм, 4.5 мм, 5 мм, 5.5 мм, 6 мм, 6.5 мм, 7 мм)Цена по запросу
        Дополнительные цанги ER20 под фрезыПозволяют устанавливать фрезы разных диаметров, в комплекте 13 штук, (3.175 мм, 1 мм, 2 мм, 3 мм, 4 мм, 5 мм, 6 мм, 7 мм, 8 мм, 9 мм, 10 мм, 11 мм, 12 мм, 13 мм)Цена по запросу
        Набор фрезВВ данный набор входят фрезы: 5 шт. фрез для изготовления 3D изделий (R0.25, R0.5, R0.75, R1.0, R1.5),4 шт. фрез для раскроя дерева и выполнения черновой обработки (D6 мм пальчиковая фреза)Цена по запросу
        DSP 05013-х осевая система управления, не требует подключения компьютера, автономный контроллерЦена по запросу
        RichAuto DSP A184-х осевая система управления, необходимо устанавливать при установке 4-ой поворотной оси.Цена по запросу
        Пылесос для сбора стружки 750 Вт.Пылеулавливающий агрегат, в комплект входит: сам пылесос и шланг 1000 мм.Цена по запросу
        Пылесос для сбора стружки 1500 Вт.Пылеулавливающий агрегат, в комплект входит: сам пылесос и шланг 1000 мм.Цена по запросу
        Пылесос для сбора стружки 2200 Вт.Пылеулавливающий агрегат, в комплект входит: сам пылесос и шланг 1000 мм.Цена по запросу

        Как заказать станок

        Уважаемые клиенты, заказать у нас станок Вы можете, очень просто, если интересует конкретная модель в базовой комплектации, то просто сообщаете нам любым из удобных для Вас способом:

        Если данная модель имеется в наличии, то Вы подписываете договор, оплачиваете 100% и получаете свой заказ. Если же такой модели в наличии нет, то производите оплату в размере 50% от стоимости станка, подписываете договор, оставшуюся сумму оплачиваете при готовности вашего заказа.

        Срок изготовления станка от 50 до 80 рабочих дней. Сроки изготовления обсуждаются с Вашим менеджером и могут быть уменьшены до 30-45 рабочих дней.

        Если же Вам необходима конфигурация станка с Вашими предпочтениями, то процедура заказа, следующая:

        Оплата

        Вы можете выбрать любой удобный для Вас способ оплаты: банковский перевод, оплата банковской картой или наличные деньги в офисе компании.

        Доставка по России

        Доставка и отгрузка товара осуществляется транспортными компаниями, после оплаты заказа. Стоимость доставки будет рассчитана менеджером после оплаты заказа. Доставка оплачивается полностью заказчиком при получении груза.

        Самовывоз

        Вы можете самостоятельно забрать Ваш заказ на складе по адресу Россия, Ростовская область, г. Каменск-Шахтинский, пер. Полевой 43 (координаты для навигатора 48.292474, 40.275522). Для крупногабаритных заказов воспользуйтесь транспортным средством.

        Т-образный станок RazoRock German 37 Slant Косой срез

        Т-образный станок RazoRock German 37 Slant Косой срез — купить в интернет-магазине Nebrito
          Бритвы и лезвия
        • Т-образные бритвы

        Косой срез

        2 отзыва

        2 025 ₽

        В наличии 12 штук

        Добавить в корзину

        В избранноеВ избранном

        RazoRock German 37 — безопасная бритва с косым срезом (Slant). Первые «косорезы» придумали в Германии. Канадская компания RazoRock модернизировала знаменитый немецкий слант Merkur 37 и выпустила более дешевый и агрессивный аналог — German 37 Slant, который быстро приобрел популярность среди любителей влажного классического бритья во всем мире. Читать обзор

        • Косой срез
        • Легированный сплав
        • Высокая агрессивность
        • Артикул: DA-RRGERMAN37
        • Обзор

          RazoRock German 37 — безопасная бритва с косым срезом (Slant). Первые «косорезы» придумали в Германии. Канадская компания RazoRock модернизировала знаменитый немецкий слант Merkur 37 и выпустила более дешевый и агрессивный аналог — German 37 Slant, который быстро приобрел популярность среди любителей влажного классического бритья во всем мире.

          Одно из отличий RazoRock German 37 от Merkur 37 в том, что он состоит из трех частей, полностью разбирается и легко промывается проточной водой и вытирается полотенцем. А еще у итальянского «косореза» можно без труда заменить ручку или головку, и он чуть тяжелее немецкого прототипа.

          Двухсоставная головка RazoRock German 37 изготовлена из хромированного цинкового сплава, а удобная рукоятка из нержавеющей стали. Станок производится в Канаде.

          Слант RazoRock German 37 мы особенно рекомендуем для мужчин с чувствительной кожей и густой щетиной. Станок эффективно бреет с минимальным количеством проходов, лезвие не цепляется к щетине, поэтому на коже нет раздражений и порезов.

          Габариты RazoRock German 37 Slant:

          • Вес: 75 г.
          • Длина станка: 90 мм.
          • Диаметр рукоятки: 13 мм.

          2 025 ₽

          RazoRock German 37 Slant

          Добавить в корзину

          Отзывы о товаре

          Филипп

          4 мая 2021

          Отличный товар Опыт владения: меньше месяца

          Неделю назад стал счастливым обладателем этого станка. Почему счастливым? да потому что реально крутая вещь, эффективная, да еще и с подарком от магазина. Приятно) Спасибо! Станок даже без предварительных влажных полотенец бреет отлично, мягко, приятно, даже против шерсти) Хватило 2 подхода, чтобы достичь почти абсолютно идеальной выбритости. С этим слантом легко доставать труднодоступные места, что очень мне понравилось. Доволен бритвой безмерно!

          Антон

          27 января 2021

          Хороший товар Опыт владения: несколько месяцев

          Эта бритва появилась в моем арсенале пару месяцев назад. Привык к ней не сразу, все-таки вещь довольно агрессивная.
          Пену делаю из жирового мыла, перешел на такое именно с этим инструментом.
          Лезвия Дерби (ставлю в ровень с крышкой), изредка могут появляться покраснения, но не критично.
          Бритье только от гарды.
          Так бритье получается нормальное, без порезов и раздражения.

          Возможно, вас заинтересует

          2 100 ₽

          Т-образная бритва Parker 24C

          открытый срез, легированный сплав, средняя агрессивность

          В корзину

          2 175 ₽

          Т-образный станок Parker Travel A1R

          закрытый срез, легированный сплав, средняя агрессивность

          В корзину

          2 063 ₽

          Т-образный станок RazoRock Mentor Super Knurl

          закрытый срез, легированный сплав, высокая агрессивность

          В корзину

          1 950 ₽

          Т-образный станок RazoRock Mission Super Knurl

          закрытый срез, легированный сплав, средняя агрессивность

          В корзину

          2 100 ₽

          Т-образный станок Parker 87R

          закрытый срез, легированный сплав, малая агрессивность

          В корзину

          1 950 ₽

          Т-образный станок Rockwell R1 White Chrome

          закрытый срез, легированный сплав, малая агрессивность

          В корзину

          1 913 ₽

          T-образный станок Fatip Storto Originale Slant Piccolo Chrome

          косой срез, легированный сплав, высокая агрессивность

          В корзину

          1 950 ₽

          Т-образный станок Fatip Piccolo Gold Gentile

          закрытый срез, легированный сплав, средняя агрессивность

          В корзину

          Избранное

          Хит

          1 425 ₽

          Помазок для бритья Vulfix 404 Grosvenor

          комбинированный ворс, смола, акрил, l (23-24 mm)

          В корзину

          -5

          196 ₽ 206 ₽

          Мыло-стик для бритья La Toja

          твердое мыло для бритья 50 г

          В корзину

          Хит

          465 ₽

          Мыло для бритья Lea Classic

          твердое мыло для бритья 100 г

          В корзину

          293 ₽

          Мыло для бритья Proraso Red

          аромат сандала, мягкое мыло для бритья 150 мл

          В корзину

          Хит

          1 238 ₽

          Помазок для бритья Semogue 1305

          щетина кабана, дерево, m (21-22 mm)

          В корзину

          293 ₽

          Мыло для бритья Proraso White

          фруктовый аромат, мягкое мыло для бритья 150 мл

          В корзину

          Хит

          525 ₽

          Квасцовый камень Osma Alum Block

          от порезов 75 г

          В корзину

          -5

          2 280 ₽ 2 400 ₽

          Т-образный станок Fatip Piccolo Special Edition

          закрытый срез, легированный сплав, регулируемый станок

          В корзину

          Блог

          Блог

          Мужские ароматы косметики для бритья Stirling для осени и зимы

          12 сентября 2022

          Блог

          Полный путеводитель по бритвам Fatip: 4 секрета, как выбрать свою модель

          9 июня 2022

          Блог

          Манна небесная существует! Как она оказалась в мыле для бритья?

          5 февраля 2022

          Отзывы о нашей работе

          Отличный магазин

          Константин Екатеринбург

          Заказ разместил 30. 08.2022. В Екатеринбурге он уже был готов к выдаче 11.09.2022. Считаю, в современных условиях очень хорошая скорость доставки. В коробке всё плотно, каждая позиция обёрнуты в пупырчатую плёнку.

          Хотел бы, чтобы в ассортимент добавили и лезвия gillette mach4.

          Читать отзыв

          14 сентября 2022

          Отличный магазин

          Михаил Москва

          Отличный магазин

          Читать отзыв

          10 сентября 2022

          Обычный магазин

          Виктор Санкт-Петербург

          Покупал два раза
          Плюсы:
          Довольно богатый ассортимент
          Когда все хорошо — все хорошо
          Минусы:
          Когда не все хорошо — бывает забавно

          Решил приобрести станок Henson для подарка и себе что-то для души. Получил посылку — упаковано на совесть, коробка с заказом без повреждений, внутри все, на первый взгляд, отлично. Стал распаковывать — коробочка самого станка подмята, явно не во время транспортировки. На фото заказа до упаковки в магазине коробка лежит так, что подмятая сторона на поверхности стола, определить была ли она подмята невозможно.
          Написал в магазин. Ничего не просил, я довольно лояльный ко всяким косякам человек, бывает разное. Покупал бы для себя — вообще плевать, хоть и обидно, что такой отправили. Но сотрудник магазина в переписке ни разу не высказала даже сожалений о случившемся

          Читать отзыв

          10 сентября 2022

          Отличный магазин

          Михаил Хабаровск

          Эмоции от работы с данным магазином только положительные. Высокая скорость обработки заказа. Была проблема при комплектации заказа (была треснута баночка с мылом) — предложили альтернативные варианты и оперативно отработали изменение в заказе. Надежная упаковка товаров (каждая единица товара в своей пупырчатой плёнке). Товар фирменный, несмотря на существенную разницу в стоимости с российскими магазинами. Потенциальным покупателям рекомендую не бояться и покупать товары в данном магазине.

          Читать отзыв

          8 сентября 2022

          Отличный магазин

          Александр Москва

          Из минусов — доставка почти месяц. Но вины магазина тут нет. Заказ собрали и отнесли в доставку за пару рабочих дней. Запаковано хорошо, все на месте.
          Хорошее информирование.

          Читать отзыв

          29 августа 2022

          Отличный магазин

          Алексей Петрозаводск

          Заказ был отправлен в Россию 14 июля, получен 23 августа. Долго, конечно, но при нынешней логистике хорошо, что так. Посылка нормально упакована, пленка с пупырышками и уплотнена бумагой. Внутри нет описи, что довольно нестандартно для сборного интернет заказа, при вскрытии удобнее взять бумажный список и сверить, все ли на месте. В целом, все ок.

          Читать отзыв

          25 августа 2022

          Отличный магазин

          Сергей Белгородская обл.,Шебекинский р-он .

          Достаточно быстро доставлен товар,соответствующая упаковка. В следующий раз буду более обширный заказ делать . А так все отлично ,рекомендую .

          Читать отзыв

          25 августа 2022

          Отличный магазин

          Виктор Санкт-Петербург

          отличный магазин!

          Читать отзыв

          25 августа 2022

          Отличный магазин

          Тимофей Санкт-Петербург

          Заказ шёл 1,5 месяца, но он стоил того, ведь пришёл Rockwell 6S, лезвия Bolzano Superinox 100шт, а также чехол для бритвы

          Читать отзыв

          23 августа 2022

          Отличный магазин

          Григорий Москва

          Спасибо Ольге за всю работу проделанную по моему заказу, заказ был отправлен 15 июля, 21 августа был получен мной в пункте выдачи. Заказ был хорошо упакован, все доехало целым. Бодьшое спасибо магазину, буду еще обращаться при необходимости!

          Читать отзыв

          22 августа 2022

          Все отзывы

          • Главная
          • Профиль
          • Избранное
          • Корзина

          Может ли тест Тьюринга помочь нам узнать, действительно ли машина думает?

          • Share на Facebook

          • Поделитесь в Twitter

          • Share на Reddit

          • Share на LinkedIn

          • CHAN

          • 40005

          • 4 CHAR

          • 4 Недавно в Лондоне я искал темы блога и нашел одну: «Взломщик кода: жизнь и наследие Алана Тьюринга», экспонат в городском Музее науки. Британский математик Тьюринг, родившийся ровно столетие назад, заложил теоретические основы информатики и помог разработать один из первых компьютеров, Автоматическую вычислительную машину или ACE. Во время Второй мировой войны он помог взломать немецкий код Enigma, что стало жизненно важным достижением для военных действий союзников. Британские власти наградили Тьюринга, арестовав его за гомосексуальность в 1952 и принуждение его к «химической кастрации», которая включала инъекции эстрогена. В 1954 году Тьюринг покончил с собой, проглотив цианид.

            Я хочу сосредоточиться не на трагической кончине Тьюринга, а на одном из его непреходящих вкладов в философию. В его эпоху ученые и философы, а также писатели-фантасты уже размышляли о том, являются ли компьютеры просто вычислительными устройствами, вроде сложных счетов, или могут «думать» более или менее так, как это делаем мы, люди. В статье 1950 года «Вычислительные машины и интеллект» Тьюринг предложил простой эмпирический метод — который он назвал «игрой в имитацию», а теперь называется «тестом Тьюринга» — для решения вопроса. В одной комнате находится человек-«дознаватель», а в других — два «конкурента», один человек, а другой компьютер. Следователь набирает вопросы, которые передаются участникам. (Сегодня, конечно, технология распознавания голоса стала достаточно хороша, чтобы вопросы можно было задавать устно.) Если следователь не может сказать, какие ответы исходят от человека, а какие от компьютера, значит, думает компьютер. Сторонники «сильного ИИ» утверждают, что такой компьютер не просто бездумно, механически выдает ответы; оно обладает субъективным осознанием, как и мы.

            Философ Джон Сирл в 1980 году представил известный вызов тесту Тьюринга, названный экспериментом в китайской комнате. руководство по преобразованию китайских вопросов или команд в соответствующие китайские ответы. Мужчина получает строку китайских иероглифов, которая, без его ведома, означает, скажем, «Какой твой любимый цвет?» Его руководство говорит ему, что когда он получает эти символы, он должен ответить другой строкой символов, которая, опять же без его ведома, означает «синий». Точно так же, утверждал Серл, компьютеры бездумно манипулируют символами, не понимая их значения; компьютеры на самом деле не думают так, как мы, люди.

            На мой взгляд, Серл не опроверг сильную позицию ИИ своим мысленным экспериментом. Вместо этого он просто косвенно указал, насколько сложно компьютеру будет пройти тест Тьюринга. Руководство, в котором можно было бы перечислить все возможные вопросы, которые можно задать на китайском языке, вместе с правдоподобно звучащими ответами, было бы почти бесконечно длинным. Как этот человек мог отвечать на поступающие вопросы достаточно быстро, чтобы убедить тех, кто находился за пределами комнаты, что он действительно понимает по-китайски? Если он совершит этот подвиг — возможно, шутя, например: «Я китайский коммунист, поэтому мой любимый цвет — красный!» — вы можете разумно заключить, что он на самом деле понимает китайский язык, даже если он настаивает на своем. он не знает. Вы могли бы разумно заключить то же самое о компьютере, если бы он мог ответить на все ваши вопросы так же быстро и причудливо, как разумный человек. (Проблема скорости может обойти обе стороны. Как указал Тьюринг, одним из быстрых способов отличить обычного человека от компьютера было бы попросить конкурентов добавить 34,9от 57 до 70 764. )

            Вот более существенный недостаток аргументации Серла: его аргумент предполагает, что в некоторых случаях мы просто знаем , действительно ли другое существо — например, человек, пытающийся расшифровать китайский язык, — способно к субъективному состоянию, которое мы называем «пониманием». Но мы никогда не знаем наверняка из-за проблемы солипсизма, которая проистекает из того факта, что ни один разумный объект не имеет прямого доступа из первых рук к субъективному состоянию любого другого разумного объекта и, следовательно, знания о нем. Как я писал недавно в колонке о кошках, каждый из нас запечатан в камере своего субъективного сознания. Я не могу быть уверен, что вы, читатель, или любой другой человек, не говоря уже о летучей мыши, или кошке, или iPhone, или тостере, действительно в сознании. Все, что я могу сделать, это сделать разумные предположения, основанные на поведении таких сущностей. В этом весь смысл теста Тьюринга. В той мере, в какой их поведение похоже на мое, я допускаю, что они, вероятно, в сознании, потому что я знаю, что я в сознании.

            В своем эссе 1950 года Тьюринг признал, что, строго говоря, единственный способ быть уверенным в том, что машина думает, «это быть машиной и чувствовать себя мыслящим. Тогда можно было бы описать эти чувства миру, но, конечно, нет. было бы оправданно обращать внимание на что-либо. Точно так же, согласно этой точке зрения, единственный способ узнать, что человек думает, — это быть этим конкретным человеком. На самом деле это солипсистская точка зрения. это затрудняет передачу идей».

            Хотя я отвергаю возражение Серла против теста Тьюринга, у меня есть собственное возражение — или оговорка — которое исходит из моего наблюдения, что мы, люди, чрезвычайно склонны к антропоморфизму, проецированию человеческих характеристик на нечеловеческие и даже неодушевленные вещи. Эта склонность проистекает из того, что психологи называют нашей способностью к теории разума, нашей врожденной способностью — которая проявляется у большинства из нас к трем годам или около того — интуитивно чувствовать состояния ума других. Теория разума жизненно важна для нашего социального развития; считается, что аутисты лишены способностей. Но у многих из нас есть противоположная проблема. Наши способности к теории разума настолько сильны, что мы приписываем человеческий интеллект, намерения и эмоции даже нечеловеческим вещам, таким как кошки, автомобили и компьютеры.

            Это явление обеспечивает подтекст рекламы iPhone, показывающей актера Джона Малковича, флиртующего с Siri, программой для iPhone. Малковичу явно нравится — я имею в виду, действительно нравится — Siri! Он смеется над ее шуткой! Говорит ей, что она забавная! Но она не настоящая! Она просто часть программного обеспечения! Ха-ха! (Посмотрите на эту пародию на рекламу iPhone Малковича, в которой Siri продолжает рассказывать все более и более возмутительные шутки, чтобы рассмешить Малковича с каменным лицом.)

            Реклама Siri может показаться глупой, но наша тенденция антропоморфизировать машины вполне реальна. В ее классическом 19В книге 79 об ИИ « Машины, которые думают » Памела МакКордак описала сцену, которая произошла в лаборатории ИИ в Стэнфорде в 1970-х годах, когда приехавший из России ученый вел печатный разговор с компьютерной программой под названием ELIZA, которая была разработана для имитации психотерапевт. Ответы ELIZA включали в себя простое превращение утверждений пациента-человека обратно в наводящие вопросы. Например, если вы скажете: «В последнее время я немного беспокоюсь», ЭЛИЗА спросит: «Почему вы в последнее время немного беспокоитесь?»

            Разговор в Стэнфорде начался с того, что ЭЛИЗА спросила русского: «Что привело вас сюда, чтобы увидеть меня сегодня?» Русский ответил: «О, ничего особенного, я немного устал, вот и все». Вскоре, на глазах у Маккордака и нескольких других ученых, русский начал изливать свое сердце ЭЛИЗА, признаваясь в том, что беспокоится о своей жене и детях. «Мы смотрели в мучительном смущении, — писал МакКордак, — изо всех сил стараясь не смотреть, но все равно загипнотизированные». Другими словами, тест Тьюринга больше говорит о нашем разуме, чем о разуме — или его отсутствии — компьютера. Это не значит, что компьютер не может думать. Я просто хочу сказать, что независимо от того, насколько далеко продвинулись машины, мы можем никогда не узнать, что значит быть машиной.

            Постскриптум : Я очень рекомендую эссе Тьюринга 1950 года. Ознакомьтесь, в частности, с разделом, в котором Тьюринг обсуждал, как экстрасенсорное восприятие может усложнить тест Тьюринга. Доказательства экстрасенсорного восприятия, как утверждал Тьюринг, «подавляющие». «Если допустить телепатию, — писал он, — то придется ужесточить нашу проверку. Ситуацию можно было бы рассматривать как аналогичную той, которая имела бы место, если бы следователь говорил сам с собой, а один из участников слушал бы его ухом. к стене. Помещение участников в «защищенную от телепатии комнату» удовлетворило бы всем требованиям». Я бы хотел, чтобы телепатия была реальной, потому что она представляла бы собой брешь в нашей солипсической изоляции друг от друга. Но я пси-скептик.

            Сообщение Постскриптум : Этот пост включает в себя материалы , впервые появившиеся в моей книге 1999 года Неизведанный разум . Я упоминаю об этом факте из-за шумихи, разразившейся вокруг повторного использования журналистом Йоной Лерером прошлых работ, что некоторые идиоты назвали «самоплагиатом». Я постоянно перерабатываю вещи в этом блоге и в других местах. Иногда я упоминаю первоисточник, если думаю, что читатели захотят его узнать, иногда нет. До бури Лерера я бы не стал упоминать, что некоторые материалы в этом посте появились в книге, которая была опубликована 13 лет назад и которую мало кто читал. Я бы подумал: кого это волнует? Во всяком случае, я бы волновался, что читатели подумают, что я подключаю старый продукт, не поддерживая какой-то высокий этический стандарт. Но теперь, по-видимому, вдобавок ко всему остальному, о чем должны волноваться журналисты-фрилансеры в наши дни — выдумывая все больше и больше слов за все меньше и меньше денег, как указывает мой приятель Роберт Райт, — они также должны бояться быть обвиненными в «самостоятельности». -плагиат» самозваных полицейских по этике. Йиш.

            Post Post Postscript : Брайан Хейс опубликовал интересную статью в номере American Scientist за этот месяц о том, как ИИ продвинулся вперед, приняв метод грубой силы для решения таких проблем, как распознавание языка, и отказавшись от цели воспроизведения человеческого познания. http://www.americanscientist.org/issues/pub/2012/4/the-manifest-destiny-of-artificial-intelligence/1 Полное раскрытие: Хейс — бывший редактор журнала Scientific American , у которого был самый неприятный обзор одного моих книг ( Конец науки ), которые я когда-либо получал.

            Сообщение Сообщение Сообщение Сообщение постскриптум : Джона Лерер теперь признался в том, что сфабриковал цитаты — из всех людей Боба Дилана!. Непростительно. http://www.tabletmag.com/jewish-news-and-politics/107779/jonah-lehrers-deceptions

            Иллюстрация предоставлена ​​Джоном Либерто.

            Высказанные мнения принадлежат авторам и не обязательно совпадают с мнением Scientific American.

            ОБ АВТОРАХ

              Джон Хорган руководит Центром научных публикаций при Технологическом институте Стивенса. Его книги включают «Конец науки», «Конец войны» и «Проблемы разума и тела», , доступные бесплатно на сайте mindbodyproblems. com. В течение многих лет он вел популярный блог Cross Check для Scientific American.

              Социология

              Что такое наука общественного горя?

              Изменение климата

              Теперь ученые могут наблюдать за истончением морского льда круглый год

              Палеонтология

              Старейшее 3-D Сердце от наших предков позвоночных было обнаружено

              Археология

              Текстиль викингов показывают, что женщины имели огромную силу

              Это время для борьбы с легким загрязнением

              Astrophysics

              e The There To There to Bake Light

              Astrophysics 9000

              . Прошел самый строгий тест

              Что такое тест Тьюринга?

              Что такое тест Тьюринга?

              Тест Тьюринга — это обманчиво простой метод определения того, может ли машина демонстрировать человеческий интеллект: если машина может вступить в разговор с человеком, не обнаруживая себя как машину, она продемонстрировала человеческий интеллект.

              Тест Тьюринга был предложен в статье, опубликованной в 1950 году математиком и пионером вычислительной техники Аланом Тьюрингом. Это стало фундаментальным мотиватором в теории и развитии искусственного интеллекта (ИИ).

              Ключевые выводы

              • Тест Тьюринга измеряет интеллект испытуемого, чтобы определить, может ли машина продемонстрировать интеллект.
              • Согласно тесту, компьютерная программа может думать, если ее ответы могут обмануть человека, заставив его поверить, что она тоже человек.
              • Не все признают правильность теста Тьюринга, но его прохождение остается серьезной проблемой для разработчиков искусственного интеллекта.
              • Существуют варианты теста Тьюринга, а также модификации подхода к задаванию вопросов в различных тестах ИИ.
              • Тест Тьюринга имеет несколько ограничений, включая требование контролируемой среды, отсутствие специального определения интеллекта и необходимость адаптации к развивающимся технологическим достижениям.

              Понимание теста Тьюринга

              Стремительный прогресс в области вычислительной техники теперь заметен во многих аспектах нашей жизни. У нас есть программы, которые переводят один язык на другой в мгновение ока, роботы, которые убирают весь дом за считанные минуты, финансовые роботы, которые создают персонализированные пенсионные портфели, и носимые устройства, которые отслеживают наше здоровье и уровень физической подготовки.

              В авангарде прорывных технологий стоит развитие искусственного интеллекта и ограничения, с которыми может столкнуться компьютер. По этой причине тест Тьюринга был разработан для оценки того, может ли компьютер быть достаточно «умным», чтобы его можно было принять за человека. Критики теста Тьюринга утверждают, что можно построить компьютер, способный мыслить, но не обладающий собственным разумом. Они считают, что сложность человеческого мыслительного процесса не может быть закодирована.

              Тест проводится в комнате для допросов, которой руководит судья. Испытуемые, человек и компьютерная программа, скрыты от глаз. Судья разговаривает с обеими сторонами и пытается определить, кто из них человек, а кто компьютер, основываясь на качестве их разговора. Тьюринг заключает, что если судья не может определить разницу, то компьютеру удалось продемонстрировать человеческий интеллект. То есть может думать.

              История теста Тьюринга

              Алан Тьюринг разработал некоторые из основных концепций информатики, когда искал более эффективный метод взлома закодированных немецких сообщений во время Второй мировой войны. После войны он начал думать об искусственном интеллекте. В своей статье 1950 года Тьюринг начал с постановки вопроса: «Могут ли машины думать?» Затем он предложил тест, призванный помочь людям ответить на этот вопрос.

              Некоторые ранние компьютеры ранее заявляли о способности обманывать людей в самых простых ситуациях. В 19В 66 году Джозеф Вейценбаум создал ELIZA, машину, которая брала определенные слова и преобразовывала их в полные предложения. ELIZA была одним из первых компьютеров, обманувших человека-испытателя, заставив его думать, что это человек.

              Менее чем через десять лет чат-бот PARRY был смоделирован так, чтобы имитировать поведение параноидального шизофреника. Группу психиатров попросили проанализировать разговоры с реальными пациентами и разговоры PARRY. Когда группу попросили определить, какие расшифровки были компьютерными программами, группа смогла идентифицировать машину только в 48% случаев. Критики ELIZA и PARRY заявляют, что все правила теста Тьюринга не были соблюдены, и не указывают на полный машинный интеллект.

              Чат-бот по имени Юджин Густман считается первым, кто прошел тест Тьюринга в 2014 году.

              Тест Тьюринга сегодня

              У теста Тьюринга есть недоброжелатели, но он остается мерилом успеха проектов искусственного интеллекта. В обновленной версии теста Тьюринга более одного судьи-человека допрашивают и разговаривают с обоими субъектами. Проект считается успешным, если более 30% судей после пятиминутного разговора приходят к выводу, что компьютер — это человек.

              Премия Лебнера — это ежегодный конкурс «Тест Тьюринга», который был учрежден в 1991 году Хью Лебнером, американским изобретателем и активистом. Лебнер создал дополнительные правила, требующие от человека и компьютерной программы 25-минутного разговора с каждым из четырех судей. Победителем становится компьютер, программа которого получает наибольшее количество голосов и наивысшую оценку судей.

              В 2014 году Кевин Уорвик из Университета Рединга организовал соревнование по тесту Тьюринга, приуроченное к 60-летию со дня смерти Алана Тьюринга. Компьютерный чат-бот по имени Юджин Густман, представлявший собой 13-летнего мальчика, технически прошел тест Тьюринга в этом событии. Он заручился поддержкой 33% судей, которые были убеждены, что он человек.

              В 2018 году Google Duplex показал возможность выполнения задач по телефону. В различных демонстрациях Duplex назначал встречу с парикмахером, а также звонил в ресторан, при этом человек на другом конце линии не осознавал, что взаимодействует с машиной. Однако критики отмечают, что взаимодействие не соответствует реальному тесту Тьюринга, и утверждают, что машина еще не прошла этот тест.

              Версии теста Тьюринга

              Существует несколько вариантов тестов Тьюринга, все с одной и той же целью определить, является ли респондент человеком или машиной. В каждом варианте используется свой подход к заданию респонденту разных вопросов и оценке ответов.

              Имитация игры

              Одно из первых применений теста Тьюринга, имитационная версия игры, часто использует три стороны. Первым человеком был мужчина, вторым человеком была женщина, а третий человек отвечал за определение пола первых двух человек. Первому человеку часто поручают попытаться обмануть третьего человека, в то время как второму человеку часто поручают попытаться помочь третьему человеку правильно определить каждый пол.

              Будущие итерации игры в имитацию превратились в то, что обе стороны пытаются обмануть третье лицо, чтобы оно неправильно определило пол. В любом случае цель игры в имитацию состоит в том, чтобы определить, можно ли одурачить следователя.

              Стандартная интерпретация

              Другая распространенная версия теста Тьюринга направлена ​​не на то, чтобы увидеть, можно ли обмануть компьютер, а скорее на то, может ли компьютер имитировать человека. В стандартном варианте интерпретации теста Тьюринга первый человек — это компьютер, а второй человек — человек любого пола.

              В этом варианте третий человек пытается выяснить, кто из первых двух человек человек, а кто компьютер. Следователь не является испытуемым; вместо этого это компьютер пытается обмануть человека (в отличие от противоположного направления в имитационной игре). Например, ему можно задать ряд вопросов о личных финансах, чтобы определить, разумно ли ожидать его ответов в отношении поведенческих финансов.

              Вымышленный Войт-Кампф в научно-фантастическом сериале-антиутопии «Бегущий по лезвию» — это игра на идее тестирования машины на предмет ее интеллектуального поведения.

              Варианты теста Тьюринга

              С момента создания теста Тьюринга появились более современные подходы в попытке лучше обнаруживать людей и машины. Эти вариации теста Тьюринга постоянно развиваются, чтобы поддерживать актуальность во время технического прогресса.

              • Обратный тест Тьюринга направлен на то, чтобы человек обманом заставил компьютер поверить, что он не допрашивает человека.
              • Полный тест Тьюринга включает способности восприятия и способность испытуемого манипулировать объектами.
              • В тесте Маркуса испытуемые просматривают мультимедиа и отвечают на вопросы о потребляемом контенте.
              • The Lovelace Test 2.0 предлагает испытуемым создавать произведения искусства и проверяет их способность делать это.
              • В тесте «Минимальный интеллектуальный сигнал » испытуемым задаются только бинарные вопросы (т. е. допускаются только ответы «верно/неверно» или «да/нет»).

              Ограничения теста Тьюринга

              Есть много критиков теста Тьюринга, и приведенные выше варианты пытаются смягчить некоторые ограничения исходного теста Тьюринга. Тем не менее, важно помнить о недостатках теста Тьюринга и о том, где его анализ может дать сбой.

              • Тест Тьюринга требует очень контролируемой среды. Участники теста должны быть скрыты от глаз друг друга на протяжении всего теста, но стороны должны иметь надежное средство связи.
              • Тест Тьюринга может не подходить для проверки интеллекта, поскольку разные вычислительные системы устроены по-разному. Следовательно, могут существовать врожденные, естественные ограничения того, на что способен компьютер.
              • Тест Тьюринга развивается; однако технологические достижения развиваются еще быстрее. Рассмотрим закон Мура, который утверждает быстрый рост производительности при быстром снижении стоимости. По мере того, как компьютер получает больше возможностей, исторические методы тестирования могут перестать быть подходящими, поскольку компьютеры приобретают больше человеческих возможностей.
              • Тест Тьюринга оценивает интеллект, хотя он может не подходить для всех типов интеллекта. Например, компьютер может успешно обмануть следователя, основываясь на своей способности обрабатывать ответы так же, как человек. Однако на самом деле это может не указывать на эмоциональный интеллект или осведомленность; это может просто означать, что компьютер имел очень актуальный и компетентный набор кода.

              Как работает тест Тьюринга?

              В тесте Тьюринга следователь задает испытуемому ряд вопросов. Каждая сторона находится в отдельной зоне, поэтому физический контакт запрещен. Ответы, данные испытуемым, оцениваются на основе того, могут ли ответы различать, даст ли человек ответ или нет.

              Прошла ли какая-нибудь машина тест Тьюринга?

              В 2018 году Google Duplex был представлен на ежегодной ежегодной конференции разработчиков Google I/O. Машина планировала встречу в парикмахерской и общалась с ассистентом парикмахерской по телефону в рамках разговора. Хотя некоторые критики по-разному оценивают результат, некоторые считают, что Google Duplex прошел тест Тьюринга.

              Может ли человек не пройти тест Тьюринга?

              Да. Хотя тест Тьюринга основан на знаниях и интеллекте, он также оценивает, как даются ответы и интерпретируются ли ответы как подлые.

              Например, представьте, что вас попросили ввести сумму 43 219 и 87 878. Сможете ли вы дать правильный ответ, это только часть экзамена; Тест Тьюринга оценивает, сколько времени вам потребуется, чтобы дать ответ, любые уточняющие вопросы, которые вы задаете в ответ, или понимаете ли вы, чтобы добавить и не подвергнуть две цифры. По любым ответам человека его можно принять за компьютер (т.е. если вы случайно вычли, а не прибавили цифры, это может быть компромат).

              Каковы примеры вопросов теста Тьюринга?

              Интересный пример потенциального вопроса теста Тьюринга может быть основан на языке и игре слов. Например, можно задать вопрос: «Чем отличается время полета от полета самолета?». Хотя этот тип вопроса может быть несправедливым для участников, не знакомых с английским языком, он также является примером способности проводить логические различия, когда один экземпляр (например, слово fly) может означать разные вещи в разных контекстах.

              Другим примером вопроса теста Тьюринга часто являются бессмысленные вопросы. Такие вопросы, как «Разница между футболом и тем, что отбивающий носит шлем?» является грамматически неправильным и легко распознается человеком как не имеющее никакого смысла. Однако машина все равно может попытаться разобрать ответ.

              Практический результат

              Тест Тьюринга — это оценка, позволяющая определить, способна ли машина демонстрировать тот же интеллект, что и человек. В настоящее время существует множество вариантов теста Тьюринга, и по мере развития технологий могут потребоваться новые решения для определения интеллекта.

              Пилотное исследование для определения того, могут ли методологии машинного обучения с использованием электроэнцефалографии перед лечением предсказывать симптоматический ответ на терапию клозапином

              Клинические испытания

              . 2010 декабрь; 121(12):1998-2006.

              doi: 10.1016/j.clinph.2010.05.009. Epub 2010 17 июня.

              Ахмад Ходаяри-Ростамабад 1 , Гэри М. Хейси, Дункан Дж. Маккриммон, Джеймс П. Рейли, Юбер де Брюин

              Принадлежности

              принадлежность

              • 1 Инженер по электрике и компьютерам. Кафедра Университета Макмастера, Гамильтон, Онтарио, Канада.
              • PMID: 21035741
              • DOI: 10.1016/j.clinph.2010.05.009

              Клинические испытания

              Ахмад Ходаяри-Ростамабад и др. Клин Нейрофизиол. 2010 Декабрь

              . 2010 декабрь; 121(12):1998-2006.

              doi: 10.1016/j.clinph.2010.05.009. Epub 2010 17 июня.

              Авторы

              Ахмад Ходаяри-Ростамабад 1 , Гэри М. Хейси, Дункан Дж. Маккриммон, Джеймс П. Рейли, Юбер де Брюин

              принадлежность

              • 1 Инженер по электрике и компьютерам. Кафедра Университета Макмастера, Гамильтон, Онтарио, Канада.
              • PMID: 21035741
              • DOI: 10.1016/j.clinph.2010.05.009

              Абстрактный

              Задача: Изучить, может ли применение передовых методологий машинного обучения (ML) к данным электроэнцефалографии (ЭЭГ) до лечения предсказать ответ на терапию клозапином у взрослых субъектов, страдающих хронической шизофренией.

              Методы: Данные ЭЭГ до лечения собираются у 23+14 взрослых больных шизофренией. Исход лечения после по крайней мере одного года наблюдения определяется с помощью клинических оценок, проводимых обученным клиницистом, слепым к результатам ЭЭГ. Во-первых, схема выбора признаков используется для выбора сокращенного подмножества признаков, извлеченных из ЭЭГ субъектов, которые наиболее статистически релевантны нашему прогнозу реакции на лечение. Эти признаки затем вводятся в классификатор, который реализуется в виде метода частичной регрессии методом наименьших квадратов ядра, который выполняет предсказание отклика. Различные шкалы, в том числе шкала положительного и отрицательного синдрома (PANSS), используются в качестве показателей ответа на лечение.

              Полученные результаты: Мы определили, что набор различающих признаков ЭЭГ существует. Низкоразмерное представление пространства признаков показало значительную кластеризацию в группах реагирующих и не реагирующих на клозапин. Минимальный уровень производительности предложенной методологии прогнозирования, проверенный в ряде условий с использованием метода перекрестной проверки с исключением одного испытуемого с использованием исходных 23 субъектов с дальнейшим тестированием на независимой выборке из 14 субъектов, составил 85%.

              Выводы: Эти результаты показывают, что анализ данных ЭЭГ до лечения может предсказать клиническую реакцию на клозапин при резистентной к лечению шизофрении.

              Значение: При воспроизведении в большей популяции этот новый подход к анализу ЭЭГ может помочь клиницисту в определении эффективности лечения.

              Copyright © 2010 Международная федерация клинической нейрофизиологии. Опубликовано компанией Elsevier Ireland Ltd. Все права защищены.

              Похожие статьи

              • Клинические предикторы терапевтического ответа на клозапин в выборке турецких пациентов с резистентной к лечению шизофренией.

                Семиз У.Б., Четин М., Басоглу С., Эбринч С., Узун О., Херкен Х., Балибей Х., Алгуль А., Атес А. Семиз У.Б. и др. Прог Нейропсихофармакол Биол Психиатрия. 2007 15 августа; 31 (6): 1330-6. doi: 10.1016/j.pnpbp.2007.06.002. Epub 2007 12 июня. Прог Нейропсихофармакол Биол Психиатрия. 2007. PMID: 17618026 Клиническое испытание.

              • Вызванные клозапином изменения QEEG коррелируют с клиническим ответом у пациентов с шизофренией: проспективное лонгитюдное исследование.

                Гросс А., Йоутсиниеми С.Л., Римон Р., Аппельберг Б. Гросс А. и др. Фармакопсихиатрия. 2004 г., май; 37(3):119-22. doi: 10.1055/s-2004-818989. Фармакопсихиатрия. 2004. PMID: 15138895 Клиническое испытание.

              • [Клиническое наблюдение — ЭЭГ — определение сыворотки: терапевтический опыт с клозапином].

                Гекьер Ф., Десаль М. С., Пуассон Н., Мэтр Л. Гекьер Ф. и соавт. Энцефал. 1996 г., 22 декабря, спец. № 6: 16-23. Энцефал. 1996. PMID:

                14 Клиническое испытание. Французский.

              • Лечение рефрактерной шизофрении.

                Моррисон Д.П. Моррисон ДП. Br J Psychiatry Suppl. 1996 дек;(31):15-20. Br J Psychiatry Suppl. 1996. PMID: 8968651 Обзор. Аннотация недоступна.

              • Шизофрения, насилие, клозапин и рисперидон: обзор. Группа по исследованию устойчивой к лечению шизофрении в специальных больницах.

                [Нет авторов в списке] [Нет авторов в списке] Br J Psychiatry Suppl. 1996 декабрь; (31): 21-30. Br J Psychiatry Suppl. 1996. PMID: 8968652 Обзор. Аннотация недоступна.

              Посмотреть все похожие статьи

              Цитируется

              • Разработка новой модели прогнозирования передозировки опиоидами с использованием машинного обучения; пилотное аналитическое исследование.

                Сахаи Э., Амирахмади А., Махдиани М., Шоджаи М., Хасаниан-Могхаддам Х., Бауэр Р., Замани Н., Пакдаман Х., Карагозли К. Сахаи Э. и др. Представитель Health Sci Rep. 8 августа 2022 г .; 5 (5): e767. doi: 10.1002/hsr2.767. электронная коллекция 2022 сент. Представитель медицинских наук, 2022 г. PMID: 35949676 Бесплатная статья ЧВК.

              • Теория преобразования Лемера и ее применение для выявления электроэнцефалографических признаков большого депрессивного расстройства.

                Атаей М., Ван С. Атай М. и соавт. Научный представитель 2022 г. 7 марта; 12 (1): 3663. doi: 10.1038/s41598-022-07413-y. Научный представитель 2022. PMID: 35256640 Бесплатная статья ЧВК.

              • Влияние электрофизиологических биомаркеров на психоз: акцент на диагностике и ответе на лечение.

                Ли Х.С., Ким Дж.С. Ли Х.С. и др. J Pers Med. 2022 янв. 2;12(1):31. doi: 10.3390/jpm12010031. J Pers Med. 2022. PMID: 35055346 Бесплатная статья ЧВК. Обзор.

              • Потенциальные биомаркеры для прогнозирования депрессии при сахарном диабете.

                Песня X, Чжэн Ц, Чжан Р, Ван М, Дэн В, Ван Ц, Го В, Ли Т, Ма Х. Песня X и др. Фронтовая психиатрия. 2021 29 ноя;12:731220. doi: 10.3389/fpsyt.2021.731220. Электронная коллекция 2021. Фронтовая психиатрия. 2021. PMID: 34

                6 Бесплатная статья ЧВК.

              • Перспективы машинного обучения в прогнозировании результатов лечения в психиатрии.

                Чекроуд А.М., Бондар Дж., Дельгадильо Дж., Доэрти Г., Васил А., Фоккема М., Коэн З., Белгрейв Д., Де Рубейс Р. , Иньеста Р., Дуайер Д., Чой К. Чекроуд А.М. и соавт. Мировая психиатрия. 2021 июнь;20(2):154-170. doi: 10.1002/wps.20882. Мировая психиатрия. 2021. PMID: 34002503 Бесплатная статья ЧВК.

              Просмотреть все статьи «Цитируется по»

              Типы публикаций

              термины MeSH

              • вещества

                I.—ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И ИНТЕЛЛЕКТ | Разум

                1. Игра в имитацию

                Предлагаю рассмотреть вопрос «Могут ли машины мыслить?» Начать следует с определения значения терминов «машина» и «думать». Определения могут быть составлены таким образом, чтобы, насколько это возможно, отражать нормальное употребление слов, но такое отношение опасно. Если значение слов «машина» и «думать» должно быть найдено путем изучения того, как они обычно используются, трудно избежать вывода о том, что значение и ответ на вопрос «Могут ли машины мыслить?» заключаются в следующем. ищут в статистическом обзоре, таком как опрос Гэллапа. Но это абсурд. Вместо того, чтобы пытаться дать такое определение, я заменю этот вопрос другим, тесно связанным с ним и выраженным в относительно недвусмысленных словах.

                Новая форма задачи может быть описана в терминах игры, которую мы называем «имитационной игрой». В нее играют три человека: мужчина (А), женщина (В) и следователь (С), которые могут быть любого пола. Следователь остается в комнате отдельно от двух других. Цель игры следователя состоит в том, чтобы определить, кто из двух других является мужчиной, а кто женщиной. Он знает их по ярлыкам X и Y, а в конце игры говорит либо «X есть A, а Y есть B», либо «X есть B и Y есть A». Следователю разрешается задавать вопросы А и Б таким образом:

                C: Скажите, пожалуйста, X, какой длины его или ее волосы? Теперь предположим, что X на самом деле является A, тогда A должен ответить. Цель игры А состоит в том, чтобы попытаться заставить С провести неправильную идентификацию. Таким образом, его ответ может быть таким:

                «Мои волосы покрыты чешуей, а самые длинные пряди имеют длину около девяти дюймов». Идеальным вариантом является наличие телетайпа для связи между двумя комнатами. В качестве альтернативы вопрос и ответы могут быть повторены посредником. Цель игры для третьего игрока (В) — помочь следователю. Вероятно, лучшая стратегия для нее — давать правдивые ответы. Она может добавить к своим ответам такие вещи, как «Я женщина, не слушай его!», но это ничего не даст, поскольку мужчина может делать подобные замечания.

                Теперь мы задаем вопрос: «Что произойдет, когда машина возьмет на себя роль А в этой игре?» Будет ли следователь принимать неверные решения так же часто, когда игра ведется таким образом, как он делает это, когда игра ведется между человеком а женщина? Эти вопросы заменяют наш первоначальный вопрос «Могут ли машины мыслить?»

                2.

                Критика новой проблемы

                Помимо вопроса «Каков ответ на эту новую форму вопроса?» вопрос, достойный исследования?» Этот последний вопрос мы исследуем без дальнейших церемоний, тем самым прервав бесконечный регресс.

                Преимущество новой задачи заключается в том, что она проводит довольно резкую грань между физическими и интеллектуальными способностями человека. Ни один инженер или химик не претендует на способность производить материал, неотличимый от кожи человека. Возможно, когда-нибудь это удастся сделать, но даже если предположить, что это изобретение станет доступным, мы должны чувствовать, что нет смысла пытаться сделать «мыслящую машину» более человечной, облекая ее в такую ​​искусственную плоть. Форма, в которой мы поставили задачу, отражает этот факт в условиях, при которых исследователь не может видеть или прикасаться к другим участникам или слышать их голоса. Некоторые другие преимущества предложенного критерия могут быть показаны примерными вопросами и ответами. Таким образом:

                • Q :

                  Пожалуйста, напишите мне сонет на тему Форт-Бридж.

                • A :

                  Считайте меня на этом. Я никогда не умел писать стихи.

                • Q :

                  Добавить 34957 к 70764

                • A :

                  (Пауза около 30 секунд и затем дать ответ) 105621.

                • Q :

                  Вы играете в шахматы?

                • А :

                  Да.

                • Q :

                  У меня К1 на К1, других фигур нет. У вас есть только K на K6 и R на R1. Это ваш ход. Что вы играете?

                • A :

                  (После паузы в 15 секунд) R-R8 мат.

                Метод вопросов и ответов кажется подходящим для введения почти в любую из областей человеческой деятельности, которую мы хотим включить. Мы не хотим наказывать машину за ее неспособность блистать на конкурсах красоты или наказывать человека за поражение в гонке с самолетом. Условия нашей игры делают эти недостатки неактуальными. «Свидетели» могут сколько угодно хвастаться, если считают нужным, своим обаянием, силой или героизмом, но практических доказательств следователь требовать не может.

                Возможно, игру можно критиковать за то, что шансы слишком сильно зависят от машины. Если бы этот человек попытался притвориться машиной, он явно показал бы себя очень плохо. Его бы сразу выдали медлительность и неточность в арифметике. Не могут ли машины совершать нечто, что следует назвать мышлением, но что очень отличается от того, что делает человек? Это возражение очень сильное, но, по крайней мере, мы можем сказать, что если, тем не менее, можно сконструировать машину для удовлетворительной игры в имитацию, нас не должно беспокоить это возражение.

                Можно возразить, что при игре в «имитационную игру» лучшей стратегией для машины может быть нечто иное, чем имитация поведения человека. Это может быть, но я думаю, что вряд ли есть большой эффект такого рода. В любом случае здесь нет намерения исследовать теорию игры, и предполагается, что наилучшая стратегия состоит в том, чтобы попытаться дать ответы, которые, естественно, дал бы человек.

                3.

                Машины, задействованные в игре

                Вопрос, поставленный нами в § 1, не будет вполне определенным, пока мы не уточним, что мы подразумеваем под словом «машина». Естественно, что мы хотели бы разрешить использование в наших машинах всех видов инженерной техники. Мы также хотим допустить возможность того, что инженер или команда инженеров могут построить машину, которая работает, но способ работы которой не может быть удовлетворительно описан ее конструкторами, потому что они применили метод, который в значительной степени является экспериментальным. Наконец, мы хотим исключить из машин людей, рожденных обычным образом. Трудно сформулировать определения так, чтобы они удовлетворяли этим трем условиям. Можно, например, настаивать на том, чтобы вся команда инженеров была одного пола, но на самом деле это было бы неудовлетворительно, поскольку вполне вероятно, что из одной клетки кожи, скажем, человека, можно вырастить целую особь. Сделать это было бы подвигом биологической техники, заслуживающим самой высокой похвалы, но мы не были бы склонны рассматривать это как случай «построения мыслящей машины». Это побуждает нас отказаться от требования, чтобы всякая техника была разрешена. Мы тем более готовы сделать это ввиду того факта, что нынешний интерес к «мыслящим машинам» вызван особым типом машин, обычно называемым «электронным компьютером» или «цифровым компьютером». Следуя этому предложению, мы разрешаем участвовать в нашей игре только цифровым компьютерам.

                На первый взгляд это ограничение кажется очень жестким. Я попытаюсь показать, что в действительности это не так. Для этого необходимо кратко рассказать о природе и свойствах этих компьютеров.

                Можно также сказать, что это отождествление машин с цифровыми компьютерами, как и наш критерий «мышления», будет неудовлетворительным только в том случае, если (вопреки моему убеждению) окажется, что цифровые компьютеры не могут хорошо себя показать в игра.

                Уже есть несколько цифровых компьютеров в рабочем состоянии, и может возникнуть вопрос: «Почему бы не провести эксперимент прямо сейчас?» Было бы легко удовлетворить условия игры. Можно было бы использовать несколько следователей и собрать статистику, чтобы показать, как часто давалась правильная идентификация». хорошо, но есть ли мыслимые компьютеры, которые бы преуспели. Но это только краткий ответ. Позже мы увидим этот вопрос в другом свете.

                4. Цифровые компьютеры

                Идея цифровых компьютеров может быть объяснена тем, что эти машины предназначены для выполнения любых операций, которые может выполнять человеческий компьютер. Предполагается, что человеческий компьютер следует установленным правилам; он не имеет права отклоняться от них в деталях. Мы можем предположить, что эти правила содержатся в книге, которая изменяется всякий раз, когда его переводят на новую работу. У него также есть неограниченный запас бумаги, на которой он делает свои расчеты. Он также может делать свои умножения и сложения на «настольной машине», но это не важно.

                Если мы используем приведенное выше объяснение в качестве определения, мы рискуем зациклиться на рассуждениях. Мы избегаем этого, описывая средства, с помощью которых достигается желаемый эффект. Цифровой компьютер обычно можно рассматривать как состоящий из трех частей:

                • Магазин.

                • Исполнительный блок.

                • Контроль.

                Хранилище является хранилищем информации и соответствует бумаге человеческого компьютера, будь то бумага, на которой он выполняет свои расчеты, или та, на которой напечатана его книга правил. Поскольку человеческий компьютер производит вычисления в своей голове, часть хранилища будет соответствовать его памяти.

                Исполнительный блок — это часть, которая выполняет различные отдельные операции, связанные с вычислением. Что представляют собой эти отдельные операции, зависит от машины к машине. Обычно можно выполнять довольно длительные операции, такие как «Умножить 3540675445 на 7076345687», но на некоторых машинах возможны только очень простые, такие как «Записать 0».

                Мы упомянули, что поставляемая компьютеру «книга правил» заменяется в машине частью магазина. Тогда она называется «таблицей инструкций». Контрольная служба обязана следить за тем, чтобы эти инструкции выполнялись правильно и в правильном порядке. Управление так построено, что это обязательно происходит.

                Информация в магазине обычно разбита на пакеты умеренно небольшого размера. Например, на одной машине пакет может состоять из десяти десятичных цифр. Частям хранилища, в которых хранятся различные пакеты информации, присваиваются номера некоторым систематическим образом. Типичная инструкция может сказать:

                «Сложите число, хранящееся в позиции 6809, с числом в 4302 и поместите результат обратно в последнюю позицию хранения».

                Излишне говорить, что это не произойдет в машине, выраженной на английском языке. Скорее всего, он будет закодирован в такой форме, как 6809.430217. Здесь 17 говорит, какую из различных возможных операций следует выполнить над двумя числами. В этом случае операция описана выше, , а именно . «Добавьте число…». Следует заметить, что инструкция занимает 10 цифр и, таким образом, формирует один пакет информации, что очень удобно. Система управления обычно воспринимает инструкции в порядке их хранения, но иногда может встречаться такая инструкция, как

                «Теперь выполнить инструкцию, хранящуюся в позиции 5606, и продолжить оттуда», или снова

                ‘Если позиция 4505 содержит 0, выполните следующую инструкцию, хранящуюся в 6707, в противном случае продолжайте прямо.’

                Инструкции этих последних типов очень важны, поскольку они позволяют повторять последовательность операций снова и снова, пока какое-то условие выполняется, но при этом подчиняться не новым инструкциям при каждом повторении, а одним и тем же снова и снова. Возьмем бытовую аналогию. Предположим, мама хочет, чтобы Томми каждое утро по дороге в школу заходил к сапожнику, чтобы узнать, готова ли ее обувь, она может спрашивать его каждое утро заново. В качестве альтернативы она может раз и навсегда повесить объявление в холле, которое он увидит, уходя в школу, и которое предложит ему вызвать обувь, а также уничтожить объявление, когда он вернется, если туфли у него с собой. .

                Читатель должен принять как факт, что цифровые компьютеры могут быть построены и действительно были построены в соответствии с описанными нами принципами, и что они могут фактически очень точно имитировать действия человеческого компьютера.

                Книга правил, которую мы описали как использование человеческого компьютера, конечно же, удобная фикция. Настоящие человеческие компьютеры действительно помнят, что они должны делать. Если кто-то хочет заставить машину имитировать поведение человека-компьютера в какой-то сложной операции, нужно спросить его, как это делается, а затем перевести ответ в форму таблицы инструкций. Составление таблиц инструкций обычно называют «программированием». «Запрограммировать машину на выполнение операции А» означает поместить в машину соответствующую таблицу инструкций, чтобы она выполняла А.

                Интересным вариантом идеи цифрового компьютера является «цифровой компьютер со случайным элементом». У них есть инструкции, связанные с бросанием игральной кости или каким-либо эквивалентным электронным процессом; одной из таких инструкций может быть, например, «Бросьте кубик и поместите полученное число в хранилище 1000». Иногда такую ​​машину описывают как обладающую свободой воли (хотя сам я бы не использовал эту фразу). Обычно невозможно определить, наблюдая за машиной, есть ли в ней случайный элемент, поскольку такие устройства могут производить аналогичный эффект, например, делая выбор в зависимости от цифр десятичной дроби для 9.0037 π.

                Большинство современных цифровых компьютеров имеют ограниченный объем памяти. В идее компьютера с неограниченным хранилищем нет теоретических трудностей. Конечно, в любой момент времени может быть использована только конечная часть. Точно так же может быть построено только конечное количество, но мы можем вообразить, что по мере необходимости будет добавляться все больше и больше. Такие компьютеры представляют особый теоретический интерес и будут называться компьютерами бесконечной мощности.

                Идея цифрового компьютера старая. Чарльз Бэббидж , лукасов профессор математики в Кембридже с 1828 по 1839 год., планировал такую ​​машину, назвал Аналитическая машина, но она так и не была завершена. Хотя у Бэббиджа были все основные идеи, его машина не представляла в то время такой уж привлекательной перспективы. Скорость, которая была бы доступна, была бы определенно выше, чем у человеческого компьютера, но примерно в 100 раз медленнее, чем у манчестерской машины, которая сама по себе является одной из самых медленных современных машин. Хранение должно было быть чисто механическим, с использованием колес и карт.

                Тот факт, что аналитическая машина Бэббиджа должна была быть полностью механической, поможет нам избавиться от суеверия. Часто придается большое значение тому факту, что современные цифровые компьютеры являются электрическими и что нервная система также является электрической. Поскольку машина Бэббиджа не была электрической и поскольку все цифровые компьютеры в некотором смысле эквивалентны, мы видим, что такое использование электричества не может иметь теоретического значения. Конечно, электричество обычно появляется там, где речь идет о быстрой передаче сигналов, так что неудивительно, что мы находим его в обоих этих соединениях. В нервной системе химические явления не менее важны, чем электрические. В некоторых компьютерах система хранения в основном акустическая. Таким образом, особенность использования электричества представляется лишь очень поверхностным сходством. Если мы хотим найти такие сходства, нам следует искать математические аналогии функций.

                5. Универсальность цифровых компьютеров

                Цифровые компьютеры, рассмотренные в последнем разделе, могут быть отнесены к «автоматам с дискретными состояниями». Это машины, которые внезапными скачками или щелчками переходят из одного вполне определенного состояния в другое. Эти состояния достаточно различны, чтобы можно было игнорировать возможность смешения между ними. Строго говоря, таких машин нет. Все действительно движется непрерывно. Но есть много видов машин, которые могут быть выгодно считал дискретными конечными автоматами. Например, при рассмотрении переключателей для системы освещения удобной фикцией является то, что каждый переключатель должен быть определенно включен или определенно выключен. Должны быть промежуточные позиции, но в большинстве случаев о них можно забыть. В качестве примера дискретного конечного автомата мы могли бы рассмотреть колесо, которое совершает оборот на 120° один раз в секунду, но может быть остановлено рычагом, которым можно управлять извне; кроме того, лампа должна гореть в одном из положений колеса. Абстрактно эту машину можно описать следующим образом. Внутреннее состояние машины (описываемое положением колеса) может быть q 1 , q 2 или q 3 . Есть входной сигнал i 0 или i 1 , (положение рычага). Внутреннее состояние в любой момент определяется по последнему состоянию и входному сигналу согласно таблице

                Открыть в новой вкладкеСкачать слайд

                Выходные сигналы, единственная внешне видимая индикация внутреннего состояния (свет) описаны таблицей

                Открыть в новой вкладкеСкачать слайд

                Этот пример типичен для дискретных автоматов. Их можно описать такими таблицами при условии, что они имеют только конечное число возможных состояний.

                Может показаться, что по начальному состоянию машины и входным сигналам всегда можно предсказать все будущие состояния. Это напоминает мнение Лапласа о том, что по полному состоянию Вселенной в один момент времени, описываемому положениями и скоростями всех частиц, можно предсказать все будущие состояния. Предсказание, которое мы рассматриваем, однако, гораздо ближе к осуществимости, чем предсказание Лапласа. Система «вселенная в целом» такова, что совсем небольшие ошибки в начальных условиях могут иметь подавляющее влияние в более позднее время. Смещение одного электрона на миллиардную долю сантиметра в один момент может иметь значение для человека, погибшего под лавиной год спустя, или для побега. Неотъемлемым свойством механических систем, которые мы назвали «дискретными конечными автоматами», этого явления не происходит. Даже когда мы рассматриваем реальные физические машины, а не идеализированные машины, достаточно точное знание состояния в один момент дает достаточно точное знание через любое количество шагов позже.

                Как мы уже упоминали, цифровые компьютеры относятся к классу дискретных конечных автоматов. Но число состояний, на которое способна такая машина, обычно чрезвычайно велико. Например, номер машины, которая сейчас работает в Манчестере, это примерно 2 165 000, , т.е. примерно 10 50 000 . Сравните это с нашим примером щелкающего колеса, описанного выше, которое имело три состояния. Нетрудно понять, почему количество государств должно быть таким огромным. Компьютер включает в себя хранилище, соответствующее бумаге, используемой человеческим компьютером. Должна быть возможность записать в память любую из комбинаций символов, которые могли бы быть записаны на бумаге. Для простоты предположим, что только цифры от 0 до 9используются как символы. Изменения в почерке не учитываются. Предположим, что компьютеру разрешено 100 листов бумаги, каждый из которых содержит 50 строк и место для 30 цифр. Тогда количество состояний равно 10 100×50×30 , т. е. 10 150,000 . Это примерно равно числу состояний трех манчестерских машин вместе взятых. Логарифм числа состояний по основанию два обычно называют «емкостью памяти» машины. Таким образом, манчестерская машина имеет вместимость около 165 000, а колесная машина из нашего примера — около 1,6. Если объединить две машины, их мощности необходимо сложить, чтобы получить мощность результирующей машины. Это приводит к возможности таких утверждений, как «Манчестерская машина содержит 64 магнитных дорожки, каждая емкостью 2560, восемь электронных ламп емкостью 1280. Разное хранилище составляет около 300, что в сумме составляет 174 380».0005

                Имея таблицу, соответствующую дискретному автомату, можно предсказать, что он будет делать. Нет никаких причин, по которым этот расчет не может быть выполнен с помощью цифрового компьютера. При условии, что это может быть выполнено достаточно быстро, цифровой компьютер может имитировать поведение любого дискретного конечного автомата. Затем можно было бы сыграть в имитирующую игру с рассматриваемой машиной (как B) и имитирующим цифровым компьютером (как A), и следователь не смог бы их различить. Конечно, цифровой компьютер должен иметь достаточную емкость памяти, а также работать достаточно быстро. Более того, его необходимо заново программировать для каждой новой машины, которую необходимо имитировать.

                Это особое свойство цифровых компьютеров, заключающееся в том, что они могут имитировать любой дискретный конечный автомат, описывается тем, что они являются универсальными машинами. Существование машин с этим свойством имеет то важное следствие, что, помимо соображений скорости, нет необходимости разрабатывать различные новые машины для выполнения различных вычислительных процессов. Все это можно сделать с помощью одного цифрового компьютера, соответствующим образом запрограммированного для каждого случая. Мы увидим, что вследствие этого все цифровые компьютеры в некотором смысле эквивалентны.

                Теперь мы можем снова рассмотреть вопрос, поднятый в конце § 3. Предварительно было предложено заменить вопрос «Могут ли машины думать?» вопросом «Существуют ли вообразимые цифровые компьютеры, которые хорошо бы справлялись с игрой в имитацию?» конечные автоматы, которые будут работать хорошо?» Но ввиду свойства универсальности мы видим, что любой из этих вопросов эквивалентен следующему: «Давайте сосредоточим наше внимание на одном конкретном цифровом компьютере 9». 0037 C. Верно ли, что, модифицировав этот компьютер, чтобы он имел достаточный объем памяти, соответствующим образом увеличив его скорость действия и снабдив его соответствующей программой, C можно заставить удовлетворительно играть роль A в имитационной игре?

                6. Противоположные взгляды на основной вопрос

                Теперь мы можем считать, что почва очищена, и мы готовы приступить к дискуссии по нашему вопросу: «Могут ли машины думаете?» и его вариант, процитированный в конце последнего раздела. Мы не можем полностью отказаться от первоначальной формы задачи, ибо мнения будут расходиться относительно уместности замены, и мы должны, по крайней мере, прислушаться к тому, что следует сказать по этому поводу.

                Читателю будет проще, если я сначала объясню свои убеждения по этому поводу. Рассмотрим сначала более точную форму вопроса. Я полагаю, что примерно через пятьдесят лет можно будет запрограммировать компьютеры с объемом памяти около 10 90 273 9 90 274 ​​, чтобы заставить их играть в имитацию настолько хорошо, что средний следователь будет иметь не более 70 процентов памяти. шанс сделать правильную идентификацию после пяти минут допроса. Первоначальный вопрос «Могут ли машины думать!» я считаю слишком бессмысленным, чтобы заслуживать обсуждения. Тем не менее я полагаю, что в конце века употребление слов и общее образованное мнение изменятся настолько, что можно будет говорить о машинном мышлении, не ожидая возражений. Я полагаю далее, что сокрытие этих верований не служит никакой полезной цели. Популярное мнение о том, что ученые неуклонно движутся от хорошо установленных фактов к хорошо установленным фактам, никогда не подвергаясь влиянию каких-либо недоказанных предположений, совершенно ошибочно. При условии, что будет ясно, какие факты являются доказанными, а какие предположениями, никакого вреда не может быть причинено. Гипотезы имеют большое значение, поскольку они предлагают полезные направления исследований.

                Теперь я перехожу к рассмотрению мнений, противоположных моему собственному.

                (1) Теологическое возражение

                Мышление есть функция бессмертной души человека. Бог дал бессмертную душу каждому мужчине и женщине, но не любому другому животному или машине. Следовательно, ни животное, ни машина не могут мыслить.

                Я не могу принять ни одну часть этого, но попытаюсь ответить теологически. Я нашел бы этот аргумент более убедительным, если бы животных причисляли к людям, потому что, на мой взгляд, между типичными одушевленными и неодушевленными существует большее различие, чем между человеком и другими животными. Произвольный характер ортодоксального взгляда становится яснее, если мы рассмотрим, как он мог бы показаться члену какой-либо другой религиозной общины. Как христиане относятся к мусульманскому мнению о том, что у женщин нет души? Но оставим этот момент в стороне и вернемся к основному аргументу. Мне кажется, что приведенный выше аргумент предполагает серьезное ограничение всемогущества Всевышнего. Признано, что есть определенные вещи, которые Он не может сделать, например, сделать один равным двум, но не должны ли мы верить, что Он имеет свободу даровать душу слону, если Он сочтет нужным? Мы могли бы ожидать, что Он будет использовать эту силу только в сочетании с мутацией, которая снабдила слона должным образом улучшенным мозгом, чтобы служить нуждам этой души. Точно такой же аргумент можно привести и в случае машин. Это может показаться другим, потому что его труднее «глотать». Но на самом деле это означает только то, что мы считаем менее вероятным, что Он сочтет обстоятельства подходящими для дарования души. Обстоятельства, о которых идет речь, обсуждаются в остальной части этого документа. Пытаясь сконструировать такие машины, мы не должны безжалостно узурпировать Его власть создавать души, как и в рождении детей: скорее, в любом случае мы являемся инструментами Его воли, предоставляющими обители для душ, которые Он создает.

                Однако это всего лишь предположение. Меня не очень впечатляют богословские аргументы, для чего бы они ни использовались. В прошлом такие аргументы часто оказывались неудовлетворительными. Во времена Галилея утверждалось, что тексты «И остановилось солнце… и не спешило заходить около целого дня» (Иисус Навин, X, 13) и «Он положил основания земли, чтобы она не двигаться в любое время» (Псалом cv. 5) были адекватным опровержением теории Коперника. С нашими нынешними знаниями такой аргумент кажется бесполезным. Когда этого знания не было, оно производило совсем другое впечатление.

                (2) Возражение «головы в песке»

                «Последствия машинного мышления были бы слишком ужасны. Будем надеяться и верить, что они не смогут этого сделать».

                Этот аргумент редко выражается так открыто, как в приведенной выше форме. Но это затрагивает большинство из нас, кто вообще об этом думает. Нам нравится верить, что Человек каким-то неуловимым образом превосходит все остальное творение. Лучше всего, если можно будет показать, что он на обязательно на выше, ибо тогда нет опасности, что он потеряет свое командное положение. Популярность богословского аргумента явно связана с этим чувством. Она, вероятно, весьма сильна у интеллектуальных людей, так как они выше других ценят силу мышления и более склонны основывать на этой силе свою веру в превосходство человека.

                Я не думаю, что этот аргумент достаточно существенен, чтобы требовать опровержения. Утешение было бы уместнее: может быть, его следует искать в переселении душ.

                (3) Математическое возражение

                Существует ряд результатов математической логики, которые можно использовать, чтобы показать, что возможности машин с дискретными состояниями ограничены. Самый известный из этих результатов известен как теорема Гёделя 1 и показывает, что в любой достаточно мощной логической системе могут быть сформулированы утверждения, которые нельзя ни доказать, ни опровергнуть внутри системы, если, возможно, сама система непротиворечива. Имеются и другие, в чем-то сходные результаты, связанные с Черч, Клини, Россер, и Тьюринг. Последний результат наиболее удобен для рассмотрения, так как он относится непосредственно к машинам, в то время как другие могут быть использованы только в сравнительно косвенных рассуждениях: например, если нужно использовать теорему Гёделя, нам нужно вдобавок иметь некоторые средства описания логические системы с точки зрения машин и машины с точки зрения логических систем. Рассматриваемый результат относится к типу машины, которая по существу является цифровым компьютером с бесконечной производительностью. В нем говорится, что есть определенные вещи, которые такая машина не может делать. Если он настроен давать ответы на вопросы, как в имитационной игре, будут некоторые вопросы, на которые он либо даст неправильный ответ, либо вообще не даст ответа, сколько бы времени ни отводилось на ответ. Конечно, таких вопросов может быть много, и на вопросы, на которые не может ответить одна машина, может дать удовлетворительный ответ другая. Мы, конечно, предполагаем на данный момент, что вопросы относятся к типу, на который уместно ответить «Да» или «Нет», а не к таким вопросам, как «Что вы думаете о Пикассо?» Вопросы, которые мы знаем о машинах. должны завершаться ошибкой, относятся к этому типу: «Рассмотрите машину, указанную следующим образом… . Будет ли эта машина когда-нибудь отвечать «Да» на любой вопрос?» Точки следует заменить описанием какой-либо машины в стандартной форме, которая могла бы быть чем-то вроде используемой в § 5. Когда описываемая машина находится в некотором сравнительно простом отношении к изучаемой машине, можно показать что ответ либо неправильный, либо не ожидается. Это математический результат: утверждается, что он доказывает неспособность машин, которым не подвластен человеческий интеллект.

                Краткий ответ на этот аргумент заключается в том, что, хотя установлено, что существуют ограничения возможностей любой конкретной машины, было только заявлено без каких-либо доказательств, что такие ограничения не применимы к человеческому интеллекту. Но я не думаю, что эту точку зрения можно так легко отвергнуть. Всякий раз, когда одной из этих машин задают соответствующий критический вопрос и она дает определенный ответ, мы знаем, что этот ответ должен быть неверным, и это дает нам определенное чувство превосходства. Это чувство иллюзорно? Оно, без сомнения, вполне подлинное, но я не думаю, что ему следует придавать слишком большое значение. Мы слишком часто сами даем неправильные ответы на вопросы, чтобы иметь право быть очень довольными такими свидетельствами ошибочности со стороны машин. Кроме того, наше превосходство может ощущаться в таком случае только по отношению к той единственной машине, над которой мы добились нашего мелкого триумфа. Не может быть и речи о победе одновременно над все машины . Короче говоря, могут быть люди умнее любой данной машины, но опять же могут быть и другие машины, умнее, и так далее.

                Те, кто придерживается математического аргумента, я думаю, в основном будут готовы принять игру в имитацию как основу для обсуждения. Те, кто верит в два предыдущих возражения, вероятно, не будут интересоваться никакими критериями.

                (4) Аргумент от сознания

                Этот аргумент очень хорошо выражен в Речь профессора Джефферсона Листера за 1949 год, которую я цитирую. «Пока машина не сможет написать сонет или сочинить концерт из-за переживаемых мыслей и эмоций, а не из-за случайного падения символов, мы можем согласиться, что машина равна мозгу, то есть не только писать, но и знать, что она написала. Это. Никакой механизм не мог бы чувствовать (а не только искусственно сигнализировать, легкое приспособление) удовольствие от своих успехов, огорчение, когда его клапаны сгорают, согреваться лестью, огорчаться от своих ошибок, очаровываться сексом, злиться или впадать в депрессию, когда не может. получить то, что он хочет».

                Этот аргумент, по-видимому, отрицает достоверность нашего теста. Согласно самой крайней форме этого взгляда, единственный способ убедиться, что машина мыслит, — это быть машиной и чувствовать себя мыслящим. Тогда можно было бы описать эти чувства миру, но, конечно, никто не имел бы права обращать на них внимание. Точно так же, согласно этой точке зрения, единственный способ узнать, что думает человек , — это быть этим конкретным человеком. На самом деле это солипсистская точка зрения. Возможно, это самая логичная точка зрения, но она затрудняет обмен идеями. А склонен полагать, что «А думает, а Б нет», в то время как Б верит, что «Б думает, а А нет». Вместо того, чтобы постоянно спорить по этому поводу, обычно придерживаются вежливой условности, о которой думают все.

                Я уверен, что профессор Джефферсон не хочет становиться на крайнюю и солипсистскую точку зрения. Вероятно, он был бы вполне готов принять игру в имитацию в качестве теста. Игра (с опущенным игроком B) часто используется на практике под названием viva voce , чтобы выяснить, действительно ли кто-то что-то понимает или «выучил как попугай». Давайте послушаем часть такого viva voce :

                Следователь: В первой строке вашего сонета, которая гласит: «Сравню ли я тебя с летним днем», не годится ли «день весенний» или лучше?

                Свидетель: Не сканирует.

                Следователь: А как насчет «зимнего дня» Это нормально сканирует.

                Свидетель: Да, но никто не хочет, чтобы его сравнивали с зимним днем.

                Следователь: Как вы думаете, мистер Пиквик напомнил вам о Рождестве?

                Свидетель: В каком-то смысле.

                Следователь: Однако Рождество — зимний день, и я не думаю, что мистер Пиквик будет возражать против сравнения.

                Свидетель: Я не думаю, что вы серьезно. Под зимней шкурой подразумевается типичный зимний день, а не особый, как Рождество.

                И так далее. Что сказал бы профессор Джефферсон, если бы машина, пишущая сонеты, могла ответить таким же голосом ? Я не знаю, расценил бы он машину как «просто искусственно сигнализирующую» эти ответы, но если бы ответы были столь же удовлетворительными и устойчивыми, как в приведенном выше отрывке, я не думаю, что он назвал бы ее «легким изобретением». Эта фраза, я думаю, предназначена для прикрытия таких приемов, как включение в машину записи о чтении кем-либо сонета с соответствующим включением время от времени.

                Короче говоря, я думаю, что большинство тех, кто поддерживает аргумент сознания, можно было бы убедить отказаться от него, а не принуждать к солипсистской позиции. Тогда они, вероятно, захотят принять наш тест.

                Я не хочу производить впечатление, что я думаю, что в сознании нет никакой тайны. Есть, например, некий парадокс, связанный с любой попыткой его локализации. Но я не думаю, что эти загадки обязательно нужно разгадывать, прежде чем мы сможем ответить на вопрос, который нас интересует в этой статье.

                (5) Аргументы от различных физических недостатков

                Эти аргументы принимают форму: «Я согласен с тем, что вы можете заставить машины делать все, что вы упомянули, но вы никогда не сможете заставить машину делать X». В этой связи предлагаются многочисленные особенности X. Предлагаю на выбор:

                Быть добрым, находчивым, красивым, дружелюбным (с. 448), проявлять инициативу, иметь чувство юмора, отличать правильное от неправильного, ошибаться (с. 448), влюбляться, наслаждаться клубникой и сливок (стр. 448), влюбить в себя кого-нибудь, научиться на собственном опыте (стр. 456 f.), правильно использовать слова, быть предметом его собственной мысли (стр. 449), иметь такое же разнообразие поведения, как и человек, делать что-то действительно новое (с. 450). (Некоторым из этих видов инвалидности уделяется особое внимание, как указано в номерах страниц. )

                Обычно такие заявления не поддерживаются. Я считаю, что они в основном основаны на принципе научной индукции. За свою жизнь человек повидал тысячи машин. Из того, что он видит о них, он делает ряд общих выводов. Они уродливы, каждая предназначена для очень ограниченной цели, когда требуется для совсем другой цели, они бесполезны, разнообразие поведения каждого из них очень мало и т. д. и т. д. Естественно, он заключает, что это необходимые свойства. машин вообще. Многие из этих ограничений связаны с очень маленькой емкостью памяти большинства машин. (Я предполагаю, что идея емкости памяти каким-то образом расширена для охвата машин, отличных от машин с дискретными состояниями. Точное определение не имеет значения, поскольку в настоящем обсуждении не претендует на математическую точность.) Несколько лет назад, когда очень мало что было слышно о цифровых компьютерах, можно было вызвать большое недоверие к ним, если упоминать их свойства, не описывая их конструкции. Предположительно, это произошло из-за аналогичного применения принципа научной индукции. Эти приложения принципа, конечно, в значительной степени бессознательны. Когда обожженный ребенок боится огня и показывает, что боится его, избегая его, я должен сказать, что он применял научную индукцию. (Конечно, я мог бы также описать его поведение многими другими способами.) Труды и обычаи человечества кажутся не очень подходящим материалом для применения научной индукции. Для получения надежных результатов необходимо исследовать очень большую часть пространства-времени. В противном случае мы можем (как и большинство английских детей) решить, что все говорят по-английски и что учить французский глупо.

                Тем не менее, следует сделать особые замечания по поводу многих упомянутых нарушений. Неспособность полакомиться клубникой со сливками могла показаться читателю легкомысленной. Возможно, машину можно было бы заставить наслаждаться этим восхитительным блюдом, но любая попытка заставить ее делать это была бы идиотизмом. Что важно в этой инвалидности, так это то, что она способствует некоторым другим инвалидностям, например. к трудности такого же дружелюбия, возникающего между человеком и машиной, как между белым человеком и белым человеком или между черным человеком и черным человеком.

                Утверждение, что «машины не могут ошибаться», кажется любопытным. Возникает искушение возразить: «И что, им от этого хуже?» Но давайте займем более сочувственную позицию и попытаемся понять, что же имеется в виду на самом деле. Думаю, эту критику можно объяснить игрой в имитацию. Утверждается, что следователь мог отличить машину от человека, просто задав им ряд арифметических задач. Машина будет разоблачена из-за ее смертоносной точности. Ответ на это прост. Машина (запрограммированная для игры) не будет пытаться дать правильно ответы на арифметические задачи. Это преднамеренно вносило бы ошибки таким образом, чтобы сбить следователя с толку. Механическая ошибка, вероятно, проявилась бы в неподходящем решении относительно того, какую ошибку сделать в арифметике. Даже такая интерпретация критики недостаточно сочувственна. Но мы не можем позволить себе углубляться в это. Мне кажется, что эта критика основана на смешении двух видов ошибок. Мы можем назвать их «ошибками функционирования» и «ошибками заключения». Ошибки в работе возникают из-за какой-либо механической или электрической неисправности, из-за которой машина ведет себя не так, как было задумано. В философских дискуссиях любят игнорировать возможность таких ошибок; следовательно, речь идет об «абстрактных машинах». Эти абстрактные машины являются математическими фикциями, а не физическими объектами. По определению они не способны к ошибкам функционирования. В этом смысле мы действительно можем сказать, что «машины никогда не могут ошибаться». Ошибки вывода могут возникнуть только тогда, когда выходным сигналам машины придается какое-то значение. Машина может, например, печатать математические уравнения или предложения на английском языке. Когда печатается ложное предложение, мы говорим, что машина совершила ошибку вывода. Совершенно очевидно, что нет никаких оснований говорить, что машина не может совершать такого рода ошибки. Он может ничего не делать, кроме как многократно печатать «0 = 1». Если взять менее извращенный пример, у него может быть какой-то метод для получения выводов с помощью научной индукции. Мы должны ожидать, что такой метод будет иногда приводить к ошибочным результатам.

                Утверждение о том, что машина не может быть предметом своего собственного мышления, конечно, можно ответить только в том случае, если можно показать, что машина имеет некоторых мыслей с некоторыми предметами. Тем не менее, кажется, что «предмет работы машины» что-то значит, по крайней мере, для людей, которые имеют с ним дело. Если бы, например, машина пыталась найти решение уравнения x 2 — 40 x — 11 = 0, то возникло бы искушение описать это уравнение как часть предмета, изучаемого машиной в данный момент. В этом смысле машина, несомненно, может быть своим собственным предметом. Его можно использовать для помощи в составлении собственных программ или для предсказания последствий изменений в его собственной структуре. Наблюдая за результатами своего собственного поведения, он может модифицировать свои собственные программы для более эффективного достижения какой-либо цели. Это возможности ближайшего будущего, а не утопические мечты.

                Критика о том, что машина не может иметь большого разнообразия поведения, — это просто способ сказать, что у нее не может быть большой емкости памяти. До недавнего времени емкость памяти даже в тысячу разрядов была большой редкостью.

                Критика, которую мы здесь рассматриваем, часто представляет собой замаскированные формы аргументации от сознания. Обычно, если кто-то утверждает, что машина может делать одну из этих вещей, и описывает тип метода, который может использовать машина, это не произведет большого впечатления. Думается, что метод (каким бы он ни был, ибо он должен быть механическим) действительно довольно низок. Сравните скобки в утверждении Джефферсона, приведенном на с. 21.

                (6) Возражение леди Лавлейс

                Самая подробная информация об аналитической машине Бэббиджа взята из мемуаров леди Лавлейс. В нем она заявляет: «Аналитическая машина не претендует на происхождение чего-либо. Он может делать все, что мы знаем, как приказать ему выполнять» (курсив ее). Это утверждение цитирует Hartree (стр. 70), который добавляет: «Это не означает, что невозможно сконструировать электронное оборудование, которое будет «думать само по себе» или в котором, с точки зрения биологии, можно было бы установить условный рефлекс, который служил бы основой для «обучения». Возможно ли это в принципе или нет, является стимулирующим и захватывающим вопросом, на который указывают некоторые из этих недавних событий. Но, похоже, машины, построенные или спроектированные в то время, не обладали этим свойством».

                Я полностью согласен с Хартри по этому поводу. Следует отметить, что он не утверждает, что машины, о которых идет речь, не обладали имуществом, а скорее то, что доказательства, имевшиеся в распоряжении леди Лавлейс, не побуждали ее верить в то, что оно у них было. Вполне возможно, что рассматриваемые машины в некотором смысле обладали этим свойством. Предположим, что некоторый автомат с дискретными состояниями обладает этим свойством. Аналитическая машина была универсальным цифровым компьютером, так что, если бы ее объем памяти и скорость были адекватными, ее можно было бы с помощью подходящего программирования заставить имитировать рассматриваемую машину. Вероятно, этот аргумент не пришел в голову ни графине, ни Бэббиджу. В любом случае они не были обязаны требовать все, что можно было потребовать.

                Весь этот вопрос мы еще раз рассмотрим в рубрике обучающихся машин.

                Вариант возражения леди Лавлейс гласит, что машина «никогда не может сделать ничего действительно нового». Это можно на мгновение парировать пилой: «Нет ничего нового под солнцем». Кто может быть уверен, что «первоначальная работа», которую он проделал, была не просто ростом семени, посаженного в него учением, или следствием следования общеизвестным общим принципам. Лучший вариант возражения гласит, что машина никогда не сможет «застигнуть нас врасплох». Это утверждение является более прямым вызовом, и на него можно ответить напрямую. Машины застают меня врасплох с большой частотой. Во многом это происходит потому, что я недостаточно рассчитываю, чтобы решить, чего от них ожидать, или, скорее, потому, что, хотя я и рассчитываю, делаю это торопливо, небрежно, рискуя. Возможно, я говорю себе: «Я полагаю, что напряжение здесь должно быть таким же, как и там: во всяком случае, допустим, что оно есть».0005

                Естественно, я часто ошибаюсь, и результат оказывается для меня неожиданностью, поскольку к моменту завершения эксперимента эти предположения забываются. Эти признания делают меня открытым для лекций о моем порочном поведении, но не подвергайте сомнению мою достоверность, когда я свидетельствую о неожиданностях, которые я испытываю.

                Не думаю, что этот ответ заставит моего критика замолчать. Он, вероятно, скажет, что такие сюрпризы происходят из-за какого-то творческого умственного акта с моей стороны и не делают никакого кредита на машину. Это возвращает нас к аргументу сознания, а не к идее неожиданности. Это направление рассуждений мы должны считать завершенным, но, возможно, стоит отметить, что оценка чего-либо как удивительного требует такого же «творческого умственного акта», независимо от того, исходит ли неожиданное событие от человека, книги, машины или чего-то еще. еще.

                Представление о том, что машины не могут преподносить сюрпризы, я полагаю, связано с заблуждением, которому особенно подвержены философы и математики. Это допущение, что как только факт представлен уму, все следствия этого факта возникают в уме одновременно с ним. Это очень полезное допущение во многих обстоятельствах, но слишком легко забывается, что оно ложно. Естественным последствием этого является предположение, что нет никакой ценности в простом выводе следствий из данных и общих принципов.

                (7) Аргумент непрерывности в нервной системе

                Нервная система определенно не является машиной с дискретными состояниями. Небольшая ошибка в информации о величине нервного импульса, воздействующего на нейрон, может иметь большое значение для величины исходящего импульса. Можно возразить, что если это так, то нельзя ожидать, что можно будет имитировать поведение нервной системы с помощью системы с дискретным состоянием.

                Это правда, что машина с дискретными состояниями должна отличаться от машины непрерывного действия. Но если придерживаться условий игры в имитацию, то следователь не сможет воспользоваться этой разницей. Положение можно прояснить, если рассмотреть какую-нибудь другую более простую непрерывную машину. Дифференциальный анализатор подойдет очень хорошо. (Дифференциальный анализатор — это машина определенного типа, не относящаяся к типу с дискретным состоянием, используемая для некоторых видов вычислений.) Некоторые из них дают свои ответы в типизированной форме и поэтому подходят для участия в игре. Цифровой компьютер не сможет точно предсказать, какие ответы даст дифференциальный анализатор на задачу, но он вполне способен дать правильный ответ. Например, если вас попросят указать значение π (на самом деле около 3,1416) разумно было бы выбирать наугад между значениями 3,12, 3,13, 3,14, 3,15, 3,16 с вероятностями 0,05, 0,15, 0,55, 0,19, 0,06 (скажем). В этих условиях следователю будет очень трудно отличить дифференциальный анализатор от цифрового компьютера.

                (8) Аргумент, основанный на неформальном поведении

                Невозможно составить набор правил, описывающих, что человек должен делать во всех мыслимых обстоятельствах. Например, у человека может быть правило: останавливаться, когда видишь красный свет светофора, и ехать, если видишь зеленый, но что, если по какой-то ошибке оба сигнала появляются вместе? Возможно, кто-то решит, что безопаснее всего остановиться. Но впоследствии из этого решения вполне могут возникнуть дополнительные трудности. Попытка разработать правила поведения, охватывающие все возможные ситуации, даже возникающие в результате светофора, представляется невозможной. Со всем этим я согласен.

                Отсюда утверждается, что мы не можем быть машинами. Я попытаюсь воспроизвести этот аргумент, но боюсь, что вряд ли смогу передать его правильно. Кажется, что-то вроде этого работает. «Если бы у каждого человека был определенный набор правил поведения, регулирующих его жизнь, он был бы не лучше машины. Но таких правил нет, поэтому люди не могут быть машинами». Нераспределенная середина бросается в глаза. Я не думаю, что аргумент когда-либо формулировался именно так, но я считаю, что этот аргумент тем не менее используется. Однако может возникнуть определенная путаница между «правилами поведения» и «законами поведения», чтобы затуманить проблему. Под «правилами поведения» я подразумеваю такие заповеди, как «Остановись, если увидишь красный свет», на основании которых можно действовать и которые можно осознавать. Под «законами поведения» я подразумеваю законы природы применительно к человеческому телу, такие как «если его ущипнуть, он завизжит». Если мы заменим «законами поведения, регулирующими его жизнь» на «законы поведения, которыми он регулирует свою жизнь» в приведенном аргументе, то нераспределенная середина перестанет быть непреодолимой. Ибо мы считаем, что верно не только то, что регулирование законами поведения подразумевает существование некоторого рода машины (хотя и не обязательно машины с дискретными состояниями), но, наоборот, существование такой машины подразумевает регулирование такими законами. Однако мы не можем так легко убедиться в отсутствии полных законов поведения, как полных правил поведения. Единственный известный нам способ найти такие законы — это научное наблюдение, и мы, конечно же, не знаем обстоятельств, при которых мы могли бы сказать: «Мы искали достаточно». Таких законов нет».

                Мы можем убедительнее продемонстрировать, что любое подобное заявление было бы необоснованным. Предположим, мы могли бы быть уверены, что найдем такие законы, если бы они существовали. Тогда, учитывая машину с дискретными состояниями, несомненно, можно было бы обнаружить путем наблюдения за ней достаточно, чтобы предсказать ее будущее поведение, и это в течение разумного времени, скажем, тысячи лет. Но, похоже, это не так. Я установил на манчестерском компьютере небольшую программу, использующую всего 1000 единиц памяти, в результате чего машина, снабженная одним шестнадцатизначным числом, отвечает другим в течение двух секунд. Я бы бросил вызов любому, кто узнает из этих ответов достаточно о программе, чтобы быть в состоянии предсказать любые ответы на непроверенные значения.

                (9) Аргумент от экстрасенсорного восприятия

                Я предполагаю, что читатель знаком с идеей экстрасенсорного восприятия и значением четырех его элементов, а именно. телепатия, ясновидение, предвидение и психокинез. Эти тревожные явления, кажется, опровергают все наши обычные научные идеи. Как бы нам хотелось дискредитировать их! К сожалению, статистических данных, по крайней мере, в отношении телепатии, очень много. Очень трудно перестроить свои идеи так, чтобы они соответствовали этим новым фактам. После того, как вы их приняли, поверить в привидения и привидения не так уж и сложно. Представление о том, что наши тела движутся просто по известным законам физики вместе с некоторыми другими, еще не открытыми, но в чем-то похожими, уйдет одной из первых.

                Этот аргумент, на мой взгляд, довольно сильный. В ответ можно сказать, что многие научные теории, по-видимому, остаются применимыми на практике, несмотря на то, что они противоречат экстрасенсорному восприятию; что на самом деле можно очень хорошо поладить, если забыть об этом. Это довольно холодное утешение, и кто-то опасается, что мышление — это как раз тот феномен, при котором Э.С.П. может быть особенно актуальным.

                Более конкретный аргумент, основанный на E.S.P. может звучать следующим образом: «Давайте сыграем в имитацию, используя в качестве свидетелей человека, который хорош в качестве телепатического приемника, и цифровой компьютер. Следователь может задавать такие вопросы, как «Какой масти карта в моей правой руке?» Человек с помощью телепатии или ясновидения дает правильный ответ 130 раз из 400 карт. Машина может только угадывать случайным образом и, возможно, правильно выдает 104, поэтому следователь делает правильную идентификацию». Здесь открывается интересная возможность. Предположим, что цифровой компьютер содержит генератор случайных чисел. Тогда будет естественно использовать это, чтобы решить, какой ответ дать. Но тогда генератор случайных чисел будет подчиняться психокинетическим силам следователя. Возможно, этот психокинез может привести к тому, что машина угадает чаще, чем можно было бы ожидать при расчете вероятности, так что следователь все равно не сможет правильно идентифицировать. С другой стороны, он мог бы угадать правильно без всякого вопроса, с помощью ясновидения. С Э.С.П. все может случиться.

                Если допустить телепатию, то придется ужесточить наш тест. Ситуацию можно было бы рассматривать как аналогичную той, которая имела бы место, если бы следователь разговаривал сам с собой, а один из участников слушал бы ухом к стене. Помещение участников в «защищенную от телепатии комнату» удовлетворило бы всем требованиям.

                7. Обучающие машины

                Читатель должен был ожидать, что у меня нет очень убедительных аргументов положительного характера в поддержку моей точки зрения. Если бы я знал, я бы не стал так стараться указывать на ошибочность противоположных взглядов. Те доказательства, которые у меня есть, я сейчас приведу.

                Вернемся ненадолго к возражению леди Лавлейс, утверждавшему, что машина может делать только то, что мы ей приказываем. Можно сказать, что человек может «внедрить» в машину идею, и она до определенной степени отреагирует, а затем затихнет, как струна фортепиано, на которую ударяют молоточком. Другим сравнением может быть атомный котел меньше критического размера: введенная идея должна соответствовать нейтрону, входящему в котел извне. Каждый такой нейтрон будет вызывать определенное возмущение, которое со временем угаснет. Если, однако, размер котла достаточно увеличить, возмущение, вызванное таким падающим нейтроном, весьма вероятно, будет продолжаться и увеличиваться до тех пор, пока весь котел не будет разрушен. Есть ли соответствующее явление для разума и для машин? Похоже, что для человеческого разума есть один. Большинство из них кажутся «подкритическими», , т.е. , чтобы соответствовать в этой аналогии сваям докритического размера. Идея, представленная такому уму, в среднем вызовет менее одной идеи в ответ. Небольшая часть является сверхкритической. Представленная такому уму идея может породить целую «теорию», состоящую из вторичных, третичных и более отдаленных идей. Ум животных, кажется, очень определенно субкритичен. Придерживаясь этой аналогии, мы спрашиваем: «Можно ли сделать машину сверхкритической?»

                Аналогия с луковой шелухой также полезна. При рассмотрении функций ума или мозга мы находим определенные операции, которые мы можем объяснить чисто механическими терминами. Мы говорим, что это не соответствует реальному уму: это своего рода кожа, которую мы должны содрать, если хотим найти настоящий ум. Но затем в том, что осталось, мы находим еще одну кожу, которую нужно снять, и так далее. Действуя таким образом, придем ли мы когда-нибудь к «настоящему» уму или в конце концов придем к коже, в которой ничего нет? В последнем случае весь ум механический. (Однако это не будет машина с дискретными состояниями. Мы обсуждали это.)

                Последние два абзаца не претендуют на роль убедительных аргументов. Скорее их следует охарактеризовать как «рассказы, стремящиеся породить веру».

                Единственная действительно удовлетворительная поддержка точки зрения, выраженной в начале § 6, будет состоять в том, чтобы дождаться конца века и затем провести описанный эксперимент. Но что мы можем сказать в то же время? Какие шаги нужно предпринять сейчас, чтобы эксперимент удался?

                Как я уже объяснял, проблема в основном в программировании. Потребуется также технический прогресс, но маловероятно, что этого будет недостаточно для удовлетворения требований. Оценки емкости памяти мозга варьируются от 10 10 до 10 15 двоичные цифры. Я склоняюсь к низшим значениям и полагаю, что лишь очень небольшая часть используется для высших типов мышления. Большая его часть, вероятно, используется для сохранения зрительных впечатлений. Я был бы удивлен, если бы для удовлетворительной игры в имитацию требовалось более 10 9 , по крайней мере против слепого. (Примечание. Емкость Британской энциклопедии , , 11-е издание, составляет 2 × 10 90 273 9 90 274 ​​.) Емкость хранилища 10 7 было бы вполне осуществимой возможностью даже с использованием современных технологий. Наверное, вообще не нужно повышать скорость работы машин. Части современных машин, которые можно рассматривать как аналоги нервных клеток, работают примерно в тысячу раз быстрее, чем последние. Это должно обеспечить «запас прочности», который мог бы покрыть потери скорости, возникающие во многих отношениях. Наша проблема состоит в том, чтобы выяснить, как запрограммировать эти машины для игры. При моем нынешнем темпе работы я произвожу около тысячи цифр программы в день, так что около шестидесяти рабочих, постоянно работающих в течение пятидесяти лет, могли бы выполнить эту работу, если бы ничего не попало в корзину для бумаг. Желателен какой-то более быстрый метод.

                В процессе имитации разума взрослого человека мы вынуждены много думать о процессе, который привел его к тому состоянию, в котором он находится. Мы можем заметить три компонента:

                • Исходное состояние разум, скажем, при рождении,

                • Воспитание, которому он подвергся,

                • Другой опыт, не подлежащий описанию как образование, которому он подвергся.

                Вместо того, чтобы пытаться создать программу, имитирующую взрослый разум, почему бы не попытаться создать программу, которая имитирует ум ребенка? Если бы это затем было подвергнуто соответствующему курсу обучения, можно было бы получить мозг взрослого человека. Предположительно, детский мозг — это что-то вроде записной книжки, которую покупают у канцелярских продавцов. Довольно маленький механизм и много чистых листов. (С нашей точки зрения, механизм и письмо — почти синонимы.) Мы надеемся, что в детском мозгу так мало механизмов, что что-то подобное можно легко запрограммировать. Мы можем предположить, что объем работы в области образования в первом приближении почти такой же, как и для человеческого ребенка.

                Таким образом, мы разделили нашу задачу на две части. Детская программа и образовательный процесс. Эти двое остаются очень тесно связанными. Мы не можем рассчитывать найти хорошего ребенка-машину с первой попытки. Нужно поэкспериментировать с обучением одной такой машины и посмотреть, насколько хорошо она обучается. Затем можно попробовать другой и посмотреть, лучше он или хуже. Существует очевидная связь между этим процессом и эволюцией благодаря идентификации

                Структура дочерней машины = Hereditary material 
                Changes  „  „  = Mutations 
                Natural selection  = Judgment of the experimenter 

                Structure of the child machine  = Hereditary material 
                Изменения  „  „ = Мутации
                Естественный отбор = Суждение экспериментатора

                Открыть в новой вкладке

                Structure of the child machine  = Hereditary material 
                Changes  „  „  = Mutations 
                Natural selection  = Judgment of the experimenter 

                Структура дочерней машины = наследственный материал
                Изменения  „  „ = Мутации
                Естественный отбор = Суждение экспериментатора

                Открыть в новой вкладке

                Однако можно надеяться, что этот процесс будет более быстрым, чем эволюция. Выживание наиболее приспособленных — медленный метод измерения преимуществ. Экспериментатор, используя интеллект, должен быть в состоянии ускорить его. Не менее важен тот факт, что он не ограничивается случайными мутациями. Если он может проследить причину некоторой слабости, он, вероятно, сможет придумать вид мутации, которая улучшит ее.

                Невозможно применить к машине тот же процесс обучения, что и к обычному ребенку. Например, у него не будет ножек, чтобы его нельзя было попросить выйти и наполнить ведро с углем. Возможно, у него не было глаз. Но как бы хорошо эти недостатки ни преодолевались хитрой инженерией, нельзя было отправить это существо в школу без того, чтобы другие дети не высмеивали его. Это должно быть дано некоторое обучение. Нам не нужно слишком беспокоиться о ногах, глазах и т. д. Пример мисс Хелен Келлер показывает, что образование может иметь место при условии, что общение в обоих направлениях между учителем и учеником может происходить теми или иными средствами.

                Мы обычно связываем наказания и поощрения с процессом обучения. Некоторые простые дочерние машины могут быть сконструированы или запрограммированы по такому принципу. Машина должна быть сконструирована таким образом, чтобы события, которые непосредственно предшествовали возникновению сигнала-наказания, вряд ли повторились бы, в то время как сигнал-награда увеличивал вероятность повторения событий, которые к нему привели. Эти определения не предполагают никаких чувств со стороны машины. Я провел несколько экспериментов с одним из таких детей-машин, и мне удалось обучить его нескольким вещам, но метод обучения был слишком неортодоксальным, чтобы эксперимент можно было считать действительно успешным.

                Использование наказаний и поощрений в лучшем случае может быть частью учебного процесса. Грубо говоря, если у учителя нет других средств связи с учеником, количество информации, которое может до него дойти, не превышает общего количества применяемых поощрений и наказаний. К тому времени, когда ребенок научится повторять «Касабьянку», он, вероятно, действительно почувствовал бы себя очень болезненным, если бы текст можно было обнаружить только с помощью метода «Двадцати вопросов», где каждое «НЕТ» принимало форму удара. Поэтому необходимо иметь какие-то другие «неэмоциональные» каналы связи. Если они доступны, можно с помощью наказаний и поощрений научить машину подчиняться приказам, отдаваемым на каком-либо языке 9.0037 напр. символический язык. Эти приказы должны передаваться по «неэмоциональным» каналам. Использование этого языка значительно уменьшит количество требуемых наказаний и поощрений.

                Мнения относительно сложности, подходящей для дочерней машины, могут различаться. Можно попытаться сделать его как можно более простым в соответствии с общими принципами. В качестве альтернативы можно иметь «встроенную» полную систему логического вывода. 1 В последнем случае магазин был бы в основном занят определениями и предложениями. Предложения будут иметь различные виды статуса, напр. 90 038 хорошо установленных фактов, догадок, математически доказанных теорем, утверждений, данных авторитетом, выражений, имеющих логическую форму предложения, но не имеющих достоверной ценности. Некоторые предложения могут быть описаны как «императивы». Машина должна быть сконструирована таким образом, чтобы, как только императив классифицировался как «устоявшийся», автоматически выполнялось соответствующее действие. Чтобы проиллюстрировать это, предположим, что учитель говорит машине: «Сделай домашнее задание сейчас». Это может привести к тому, что фраза «Учитель говорит: «Сделай домашнее задание сейчас»» будет включена в число общеизвестных фактов. Другим таким фактом может быть

                «Все, что говорит учитель, правда». Их сочетание может в конечном итоге привести к тому, что императив «Сделай домашнюю работу сейчас» будет включен в число хорошо установленных фактов, и это, благодаря конструкции машины, будет означать, что домашняя работа действительно начнется, но эффект будет очень удовлетворительным. . Процессы вывода, используемые машиной, не обязательно должны удовлетворять самых требовательных логиков. Например, может не быть иерархии типов. Но это не должно означать, что будут возникать ошибки типа, точно так же, как мы не обречены падать с незащищенных скал. Подходящие императивы (выраженные в системе , не являющейся частью правил системы ), например, «Не используйте класс, если он не является подклассом того, который был упомянут учителем», может иметь эффект, аналогичный «Не ходи». слишком близко к краю».

                Императивы, которым может подчиняться машина без конечностей, должны носить довольно интеллектуальный характер, как в приведенном выше примере (выполнение домашнего задания). Важными среди таких императивов будут те, которые регулируют порядок применения правил рассматриваемой логической системы. Ибо на каждом этапе использования логической системы существует очень большое количество альтернативных шагов, каждый из которых разрешено применять, поскольку это касается подчинения правилам логической системы. Этот выбор определяет разницу между блестящим и рассудительным мыслителем, а не разницу между здравомыслящим и ошибочным. Предложения, ведущие к императивам такого рода, могут быть такими: «Когда упоминается Сократ, используйте силлогизм в Варваре» или «Если доказано, что один метод быстрее другого, не используйте более медленный метод». Некоторые из них могут быть «даны властью», но другие могут быть произведены самой машиной 9.0037 напр. по научной индукции.

                Некоторым читателям идея обучающейся машины может показаться парадоксальной. Как могут измениться правила эксплуатации машины? Они должны полностью описывать, как машина будет реагировать, какой бы ни была ее история, какие бы изменения она ни претерпела. Таким образом, правила практически не зависят от времени. Это совершенно верно. Объяснение парадокса состоит в том, что правила, которые изменяются в процессе обучения, носят гораздо менее претенциозный характер и претендуют лишь на эфемерную действительность. Читатель может провести параллель с Конституцией Соединенных Штатов.

                Важной особенностью обучающейся машины является то, что ее учитель часто будет в значительной степени не знать, что происходит внутри, хотя он все же может в некоторой степени предсказать поведение своего ученика. В наибольшей степени это должно относиться к последующему образованию машины, возникающей из дочерней машины с хорошо испытанной конструкцией (или программой). Это явно контрастирует с обычной процедурой использования машины для выполнения вычислений: в этом случае цель состоит в том, чтобы иметь четкую мысленную картину состояния машины в каждый момент вычислений. Эта цель может быть достигнута только с борьбой. Представление о том, что «машина может делать только то, что мы знаем, как ей приказать»9.0273 1 выглядит странно на фоне этого. Большинство программ, которые мы можем поместить в машину, приведут к тому, что она будет делать что-то, что мы вообще не можем понять, или что мы рассматриваем как совершенно случайное поведение. Интеллектуальное поведение, по-видимому, состоит в отходе от полностью дисциплинированного поведения, связанного с вычислениями, но в довольно незначительном отклонении, которое не приводит к случайному поведению или бессмысленным повторяющимся циклам. Другим важным результатом подготовки нашей машины к ее участию в имитационной игре в процессе обучения и обучения является то, что «человеческая склонность к ошибкам», скорее всего, будет опущена довольно естественным образом9. 0037 т.е. без специальной «тренировки». (Читатель должен согласовать это с точкой зрения на стр. 24, 25.) Наученные процессы не дают стопроцентного результата. уверенность в результате; если бы они это сделали, они не могли бы быть разучившимися.

                Вероятно, было бы целесообразно включить в обучающую машину случайный элемент (см. стр. 438). Случайный элемент весьма полезен, когда мы ищем решение какой-то проблемы. Предположим, например, что мы хотим найти число от 50 до 200, равное квадрату суммы его цифр, мы можем начать с 51, затем попробовать 52 и продолжать, пока не получим число, которое сработает. В качестве альтернативы мы можем выбирать числа случайным образом, пока не получим хороший. Преимущество этого метода в том, что нет необходимости отслеживать значения, которые были опробованы, но недостаток в том, что одно и то же можно попробовать дважды, но это не очень важно, если есть несколько решений. Недостаток систематического метода состоит в том, что может существовать огромный блок без каких-либо решений в области, которую необходимо исследовать в первую очередь. Теперь процесс обучения можно рассматривать как поиск формы поведения, которая удовлетворит учителя (или какой-либо другой критерий). Поскольку существует, вероятно, очень большое количество удовлетворительных решений, случайный метод кажется лучше, чем систематический. Следует заметить, что он используется в аналогичном процессе эволюции. Но там систематический метод невозможен. Как можно отследить различные генетические комбинации, которые были опробованы, чтобы избежать их повторения?

                Мы можем надеяться, что со временем машины будут конкурировать с людьми во всех чисто интеллектуальных областях. Но с каких лучше начать? Даже это трудное решение. Многие люди думают, что лучше всего подойдет очень абстрактная деятельность, например, игра в шахматы. Можно также утверждать, что лучше всего снабдить машину лучшими органами чувств, которые можно купить за деньги, а затем научить ее понимать и говорить по-английски. Этот процесс может следовать обычному обучению ребенка. Вещи будут указаны и названы и т. д. Опять же, я не знаю, какой ответ правильный, но я думаю, что следует попробовать оба подхода.

                Мы можем видеть только небольшое расстояние вперед, но мы видим там много того, что нужно сделать.

                1 Возможно, это мнение еретическое. Святой Фома Аквинский ( Summa Theologica , цитируется Бертраном Расселом, стр. 480) утверждает, что Бог не может сделать человека без души. Но это может быть не реальным ограничением Его сил, а лишь следствием того факта, что человеческие души бессмертны, а потому нерушимы.

                1 Имена авторов, выделенные курсивом, относятся к Библиографии.

                1 Или, скорее, «запрограммировано» для нашего ребенка-машины будет запрограммировано в цифровом компьютере. Но логическую систему изучать не придется.

                1 Сравните утверждение леди Лавлейс (стр. 450), в котором нет слова «только».

                БИБЛИОГРАФИЯ

                Сэмюэл

                Батлер

                ,

                Эревон

                ,

                Лондон

                , 605

                1

                , 605

                19004

                Главы 23, 24, 25

                ,

                Книга Машин

                .

                Алонзо

                Черч

                , «

                Неразрешимая проблема теории элементарных чисел

                »,

                American J. of Math.

                ,

                58

                (

                1936

                ),

                345

                363

                8 90.

                K.

                Gödel

                , “

                Überformal unentscheildbare Sätze der Principia Mathematica und verwandter Systeme, I

                »,

                Monatshefle für Math, und Phys.

                , (

                1931

                ),

                173

                189

                .

                D. R.

                Hartree

                ,

                Счетные приборы и машины

                ,

                Нью-Йорк

                ,

                1945

                .

                 

                S. C.

                Клини

                , “

                Общие рекурсивные функции натуральных чисел

                »,

                American J. Math.

                ,

                57

                (

                1935

                ),

                153

                173

                and

                219

                244

                .

                G.

                Джефферсон

                , «

                Разум механического человека». Lister Oration за 1949 год

                .

                Британский медицинский журнал

                , том.

                я

                (

                1949

                ),

                1105

                1121

                .

                Графиня Лавельс

                , ‘

                Примечания переводчика к статье о аналитическом Engiro’s Engiro

                ’,

                Scientific Memoirs

                (ред. By

                R.

                Taylor

                ), Vol.

                3

                (

                1842

                ),

                691

                731

                .

                Бертран

                Рассел

                ,

                История западной философии

                ,

                Лондон

                ,

                1940

                .

                A. M.

                Turing

                , «

                О вычислимых числах, с приложением к Entscheidungsproblem

                »,

                Proc. Лондонская математика. соц.

                (

                2

                ),

                42

                (

                1937

                ),

                230

              • 0004 265

                .

                Манчестерский университет Виктории.

                © Oxford University Press

                © Oxford University Press

                Как определить, могут ли машины выполнять вашу работу

                • Машинное обучение не остановит работу, но окажет глубокое влияние на экономику.
                • Исследователи разработали список вопросов, предназначенных для оценки того, подходит ли задача или работа для автоматизации.

                Рука делает жест перед человекоподобным роботом NAO, разработанным Softbank Corp., на выставке технологий CeBIT 2017 в Ганновере, Германия, в марте прошлого года.

                Кристиан Бочи | Блумберг | Getty Images

                Возможно, существует способ предсказать, какие рабочие места наиболее уязвимы для захвата машинами, говорится в новом исследовательском документе.

                Два исследователя из Массачусетского технологического института и Университета Карнеги-Меллона говорят, что машинное обучение не станет «концом работы» для людей, но окажет значительное влияние на экономику и то, как люди работают. Они создали набор из 21 вопроса, которые оценивают, насколько задача может быть подходящей для машинного обучения, на основе того, что они знают о текущих и будущих возможностях систем машинного обучения.

                В четверг они опубликовали свою статью в журнале Science.

                Менеджеры должны иметь возможность использовать рубрику для оценки задач, выполняемых на каждой должности в их организации, в то время как политики могут использовать список, чтобы определить, какие профессии, скорее всего, будут затронуты автоматизацией, сказал соавтор статьи Эрик Бриньолфссон. , в интервью CNBC. Бриньолфссон — профессор Школы менеджмента Слоана при Массачусетском технологическом институте. Другим автором отчета является Том Митчелл, профессор компьютерных наук Университета Карнеги-Меллона.

                «Очень редко вся профессия подходит или не подходит для машинного обучения, но в рамках работы может быть несколько подходящих задач», — сказал Бриньолфссон. Одна из основных предпосылок статьи заключается в том, что мы далеки от того, что называется общим искусственным интеллектом, то есть машинами, способными выполнять все задачи, на которые способны люди.

                Задача предпринимателей и менеджеров будет состоять в том, чтобы «разделить» рабочие места, разделить их на задачи, которые можно автоматизировать, и те, которые нельзя автоматизировать, а затем «перегруппировать» задачи в новые рабочие места, сказал Бриньолфссон.

                Список включает такие утверждения, как «Задача не требует сложных абстрактных рассуждений», «Задача не требует подробного, широкого диалогового взаимодействия с клиентом или другим лицом» и «Для успешного выполнения не требуется долгосрочного планирования. задание.» Пользователи оценивают, насколько они согласны или не согласны с утверждением, а затем суммируют баллы, чтобы получить окончательный рейтинг.

                Появляются некоторые общие характеристики задач, подходящих для машинного обучения. Например, машинное обучение хорошо подходит для задач, включающих четко определенный набор входных данных в паре с таким же четким набором выходных данных.

                Машины, например, хорошо справляются с такими задачами, как классификация вещей, например пород собак. Они также могут использовать данные, чтобы оценить вероятность дефолта по кредиту.

                Им также необходим доступ к большим наборам данных для обучения, которые могут отсутствовать или их сложно создать.

                У машин также возникают проблемы с задачами, которые требуют длинных цепочек рассуждений, основанных на фоновых знаниях о мире или своего рода «здравом смысле», которым обладают люди. Они могут быть хороши в таких играх, как шахматы или го, в которых есть несколько шагов, но хуже в игре, где им нужно, например, найти недавно появившийся предмет в комнате.

                Также они плохо объясняют свои решения. Например, машины могут диагностировать некоторые болезни так же, как и лучшие врачи-люди, а то и лучше, пишут авторы, но обычно они не могут объяснить, как они пришли к таким диагнозам. Отчасти это сводится к тому факту, что искусственные нейронные сети используют процессы, отличные от процессов, используемых человеческим мозгом.

                Машины также ограничены заданиями, допускающими ошибки или не нуждающимися в доказуемо правильных или оптимальных решениях. Они также лучше справляются с работой, где нет изменений в том, что изучается с течением времени.

                Наконец, машинам приходится хуже, чем людям выполнять множество работ, требующих физической ловкости. Несмотря на все достижения роботов в области движения, они по-прежнему остаются довольно неуклюжими по сравнению с людьми.

                В документе также рассматривается потенциальное влияние нескольких экономических факторов на то, как машинное обучение повлияет на труд и заработную плату. Например, в некоторых случаях компьютеры заменят людей.

                Автоматизация также может снизить цены на некоторые задачи, что может повлиять на спрос, наряду с занятостью и общими расходами. Например, снижение стоимости авиаперелетов с течением времени привело к увеличению общих расходов и занятости в индустрии туризма.

                Авторы отмечают, что машинное обучение может опередить влияние предыдущих широко используемых изобретений, таких как электричество или двигатель внутреннего сгорания. Эти достижения повысили общую производительность и породили волны дополнительных инноваций.

                «Люди, предприятия и общества, которые сделали правильные дополнительные инвестиции — например, в навыки, ресурсы и инфраструктуру — в результате процветали, — писали авторы, — в то время как другие не только не смогли воспользоваться всеми преимуществами, но и в некоторых случаях положение ухудшилось».

                СМОТРЕТЬ ПРЯМУЮ ТРАНСЛЯЦИЮ В ПРИЛОЖЕНИИ

                СМОТРЕТЬ ПРЯМУЮ ТРАНСЛЯЦИЮ В ПРИЛОЖЕНИИ

                Могут ли машины думать? | Daily Philosophy

                Вопрос о том, могут ли машины мыслить, сложнее, чем кажется на первый взгляд. Тест Тьюринга попытался дать способ определить, разумны ли компьютеры, но притворяться человеком в чате — это не то же самое, что быть умным. AlphaGo, несомненно, умен в своей области, но не смог пройти тест Тьюринга.

                Нас окружают умные машины: смартфоны, которые могут отвечать на вопросы и бронировать места в ресторанах; холодильники, которые могут предупредить вас об истечении срока годности молока; автомобили, которые ездят сами по себе; компьютеры, которые играют в шахматы лучше, чем люди; Алгоритмы тегов Facebook, которые распознают человеческие лица. Тем не менее, стоит задать один вопрос: эти машины могут выполнять всевозможные впечатляющие трюки, но могут ли машины думать ?

                Вопрос интересный, потому что от него многое зависит. Если бы машины могли думать так же, как мы, смогут ли они когда-нибудь в будущем делать это лучше, чем мы? Не станут ли они тогда угрозой для нас? Могут ли они развить чувства? Будут ли машины ленивы или злы на нас за то, что мы просим их работать, когда они этого не хотят? Если они станут сознательными, будут ли они требовать прав? Нужно ли изменить права человека, чтобы применить их? Будет ли у них право голоса? Право на уважительное отношение? Станут ли проблемой их достоинство или их свобода? Придется ли их защищать от эксплуатации? Или они найдут способы эксплуатировать нас?

                Думая о… мороженом

                Многое зависит от того, как понимать вопрос. «Думает ли X?» может означать несколько разных вещей. Это может означать, например, думает ли он похож на человека? В этом случае мы должны ожидать, что машина будет чувствовать, иногда отвлекаться или спать или делать опечатки при письме. Потому что, если бы он не делал всего этого, он бы не думал о как о человеке. – Но тогда что еще включает в себя «думать как человек»? Если я спрошу умного помощника своего телефона, любит ли он мороженое, какой ответ я получу? – Да, я люблю мороженое, но только со вкусом клубники. Будет ли это удовлетворительным ответом? Очевидно, что машина не может означает , так как у него нет аппаратного обеспечения, чтобы действительно что-то попробовать. Так что ответ должен быть фальшивым, просто набором слов, призванных обмануть меня, заставив думать, что машина на самом деле понимает вкус мороженого. Это не кажется доказательством высокого интеллекта.

                Что, если бы он ответил: «Что за глупый вопрос! Я не чувствую вкуса мороженого, откуда мне знать?» Это кажется лучшим, более разумным и честным ответом, но вызывает другую проблему. Теперь машина больше не притворяется человеком. На самом деле, что делает этот ответ хорошим, так это то, что он отказывается от притворного звучания «по-человечески». Так что, возможно, и другие аспекты интеллекта не обязательно должны быть человеческими. Когда AlphaGo, программа, играющая в восточную игру Го, в 2016 году выиграла у Ли Седоля, очень высокопоставленного игрока, люди-комментаторы иногда не могли понять ее ходы. Были ли эти ходы не разумными только потому, что они казались бессмысленными для 9?0037 человеческий интеллект? Ведь программа легко победила. Так что, возможно, мы можем принять интеллект, который не похож на наш, но который все же считается «настоящим» интеллектом.

                Что такое интеллект?

                Рэй Курцвейл, один из самых известных исследователей ИИ, предложил следующее:

                «Искусственный интеллект — это процесс создания машин, которые выполняют функции, требующие интеллекта, когда их выполняют люди».

                Таким образом, мы предполагаем, что машина разумна, когда она делает то, что потребовало бы интеллекта, если бы выполнялось людьми. Но это тоже не работает. Сложение двух чисел требует человеческого интеллекта. Кошки или деревья не могут этого сделать. Давать сдачу покупателю, который что-то покупает в магазине, требует разума. Так должны ли мы считать калькуляторы и торговые автоматы интеллектуальными только потому, что они выполняют функции, которые потребовали бы интеллекта, если бы их выполняли люди? Это не кажется правильным.

                Рич и Найт предложили:

                «Искусственный интеллект — это исследование того, как заставить компьютеры делать то, в чем люди на данный момент лучше».

                Это определение забавно. означают, что в тот момент, когда машина сможет делать что-то лучше людей, эта деятельность уже не будет считаться искусственным интеллектом, так что игра в шахматы уже не будет считаться искусственным интеллектом, потому что машины уже лучше в этом разбираются. С другой стороны, кажется, что создание машины, способной переваривать пищу, было бы достойной целью ИИ, поскольку люди, безусловно, сейчас лучше справляются с этим Но, очевидно, мы бы не считали переваривание пищи разумным поведением, даже если бы люди лучше в этом, чем машины.

                Могут ли машины думать? Тест Тьюринга

                Так что же такое интеллект?

                Алан Тьюринг, один из самых известных первых исследователей ИИ, предложил так называемый «Тест Тьюринга». Он сказал: возьмите две закрытые комнаты. В один поместите компьютер. Во вторую, человека. Никто не может заглянуть внутрь комнат и узнать, в какой комнате находится компьютер, а в какой — человек. Теперь поставьте судью за пределами комнаты, который может поговорить с этими двумя кандидатами (как мы их назовем), набрав им текстовые сообщения. Это единственное разрешенное общение. Если после ряда попыток судья не может различить, кто из кандидатов человек, а кто машина, то мы должны признать, что машина разумна.

                Кажется, это логично. Но и с этим есть проблемы. Представьте, что я провожу несколько лет, думая обо всех вещах, которые судья мог бы напечатать, и я ввожу их в машину вместе с подходящим ответом для каждого из них. Затем машине просто нужно было найти правильный ответ на любой введенный судьей ответ. Оно всегда отвечало бы идеально (пока я заранее продумывал вопрос судьи), но никогда не понимало бы вообще ничего. Он просто сопоставляет вопросы с ответами. Такие программы действительно существуют. Если вы поищите в Интернете «боты AIML», вы найдете множество запрограммированных именно так. С ними весело играть, но умны ли они?

                С другой стороны, наши наиболее способные роботы, например, автономные космические корабли или беспилотные автомобили, вообще не умеют общаться на человеческом языке. Они менее умны, потому что не ведут светских бесед? А как насчет людей, которые не умеют печатать или никогда не видели компьютер? Можем ли мы сказать, что они неразумны только потому, что они не прошли тест Тьюринга?

                Интеллект — странная штука. Мы полагаем, что легко распознаем его в других, но все попытки определить его до сих пор не увенчались успехом. У машин думаете? Будут ли они когда-нибудь? Возможно, что-то не так с самим вопросом. Если бы они думали, мы уверены, что знали бы? А если бы они думали по-своему, по-чужому, по-машинному, разве это имело бы значение для нас? Почему мы хотим знать, думают ли они вообще?

                Возможно, в конце концов, это потому, что мы хотим знать, похожи ли они на людей, считают ли они такими же, как мы.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.