Что такое знак информатика: что такое знак?информатика — Школьные Знания.com

Содержание

Знаки и знаковые системы (8 класс) Информатика и ИКТ

Информация, полученная человеком из опыта, наблюдений или путём размышлений, должна быть некоторым образом зафиксирована в материальной форме для сохранения и сообщения (передачи) другому человеку.

Всю свою историю для сохранения и передачи информации человечество пользуется разнообразными знаками.

Знак представляет собой заменитель объекта — предмета, явления, действия, свойства или отношения. Знак (набор знаков) позволяет передающему информацию вызвать в сознании принимающего информацию образ объекта.

3нак — это явное или неявное соглашение о приписывании некоторому чувственно воспринимаемому объекту определённого смысла. Соглашение явное, если форма знака позволяет догадаться о его смысле; знаки в этом случае называют пиктограммами.

Если связь между формой и значением знака устанавливается по договорённости (неявное соглашение), то такие знаки называют символами.

Если соглашения о связи формы и значения знаков неизвестны, то невозможно выяснить смысл сообщений, представленных такими знаками. До сих пор не разгаданы письмена острова Пасхи, надписи на Фестском диске и других археологических находках. Но некоторые древние письмена учёные всё же смогли расшифровать.

Люди используют отдельные знаки и знаковые системы.

Знаковая система определяется множеством всех входящих в неё знаков (алфавитом) и правилами оперирования этими знаками.

Примерам знаковой системы является язык, которым человек пользуется для выражения своих мыслей, в общении с другими людьми.

Самое главное:

  • Человек для сохранения и передачи информации другому человеку фиксирует её с помощью знаков. Знак (набор знаков) – заменитель объекта, позволяющий передающему информацию вызвать в сознании принимающего информацию образ объекта.

Вопросы и задания:

  1. Что такое знак? Приведите примеры знаков, используемых в общении людей.
  2. Что общего у пиктограммы и символа? В чём между ними различие?

Содержание

Знаки, форма и значение. Знаковые системы

Еще с древних времен, для того чтобы обмениваться информацией, люди использовали

знаки. Знаки применялись и для долговременного хранения информации, например в виде наскального рисунка, и для передачи ее на расстояния, в виде письма.

Нам известно, что информация по форме восприятия делится на 5 видов: визуальную (зрительную), аудиальную (слуховую), вкусовую, обонятельную и тактильную информацию. Соответственно и знаки тоже можно разделить на визуальные, аудиальные, вкусовые, обонятельные и тактильные (осязательные).

При общении друг с другом люди используют только зрительные, слуховые и тактильные знаки.

К зрительным знакам относятся все знаки, которые мы воспринимаем зрением. Это напечатанные или написанные буквы и цифры, музыкальные ноты, дорожные знаки, знаки химических элементов.

Все знаки воспринимаемые человеком при помощи слуха можно отнести к слуховым или аудиальным знакам. Например, это может быть и звонок на урок, и звуковая оповестительная сирена, и звон колокола, и гудок поезда и большое количество других знаков, воспринимаемых ухом.

А вот к осязательным знакам относятся знаки, которые связаны с касанием, например, приветственное рукопожатие или дружественное похлопывание по плечу.

Существует специальный шрифт для слепых, созданный французским изобретателем Луи Брайлем. Он состоит из рельефных знаков, выдавленных на бумаге. Проводя по бумаге кончиками пальцев и осязая эти знаки, слепой человек получает информацию, то есть может читать.

Все эти виды знаков используются для общения между людьми. А животные часто для общения используют и обонятельные знаки. Прежде всего, запах служит для того, чтобы объявить о своем праве на территорию. Например, у некоторых видов оленей имеются предглазничные железы, которые представляют собой небольшие ямочки, расположенные впереди глаз. Олень трется мордой о деревья и кустарники, оставляя на них пахучие вещества из этих желез, тем самым предупреждая других животных о том, что территория уже занята.

Для того чтобы передать информацию на расстояния, знаки используются в виде сигналов. К ним относятся и сигналы светофора, и сигналы оповестительной сирены.

Информация с помощью сигналов передается и по компьютерным и телефонным сетям. Теле — и радиоволны передают сигналы на большие расстояния.

Каждый знак имеет определенный смысл и отображает какой-либо объект или понятие.

Знаки, которые имеют форму схожую с отображаемым объектом, называются иконическими. Примером тому могут служить иконки на рабочем столе компьютера.

Знаки, установленные по общепринятому соглашению, называются символами. Например, нотная грамота основана на символах в виде нот, периодическая система химических элементов — тоже символьная.

Один символ может иметь несколько значений. Например, знак «Н», имеет различные значения в разных знаковых системах. Этот знак обозначает букву «Н» - пятнадцатую букву русского алфавита и восьмую букву английского алфавита. Еще этим символом обозначается химический элемент «водород» в периодической таблице Менделеева.

Для повышения способов безопасности используется шифрование. В качестве связи между символом и его значением применяется секретный ключ. Если этот секретный ключ неизвестен, то и расшифровать содержание послания не составляется возможным.

До сих пор на археологических раскопках находят зашифрованные тексты, написанные в древности неизвестными языками. Но ученым так и не удается расшифровать их, так невозможно установить значение знаков, которыми написаны эти послания. Примером тому является рукопись, называемая

манускриптом Войнича, датируемая началом 15 века. Рукопись представлена в виде более двух сотен страниц пергамента. Она написана на неизвестном алфавите, не похожем ни на одну систему письма, поэтому по сей день учеными эта странная рукопись так и не была расшифрована. Примечательно, что в книге нет слов длиннее 10 букв. На цветных рисунках изображены растения и разнообразные символы.

Знаковая система — это система, построенная на основе набора знаков, и правил для выполнения операций над этими знаками. Набор таких знаков называется

алфавитом. Со многими знаковыми системами мы хорошо знакомы и пользуемся ими постоянно. Например, языки. Первые естественные языки берут свое начало еще с древних времен, когда у человека возникла необходимость в обмене информацией. Люди применяют сотни естественных языков (русский, английский, французский, немецкий и др.) В основе письма лежит алфавит. Знаки алфавита называются буквами. Русский алфавит называется кириллицей и содержит 33 знака. Английский алфавит использует латиницу и включает в себя 26 знаков. По правилам грамматики из букв языка строятся
слова
. Из слов по правилам синтаксиса строятся предложения. Многие слова в русском языке имеют не одно, а несколько значений. И одну и ту же информацию можно передать разным набором слов, то есть разными способами построить предложения.

Существуют еще и формальные языки, которые наоборот, построены на строгих правилах и однозначности записи какого-либо сообщения. К формальным языкам можно отнести используемую нами, десятичную систему счисления. Алфавитом в этом формальном языке являются цифры. Из цифр мы составляем числа и выполняем над ними арифметические действия по строго определенным правилам.

Язык химии - тоже формальный язык, в котором химические элементы обозначаются специальными символами. К формальным языкам также относится нотная грамота, система дорожных знаков, азбука Морзе, состоящая из точек и тире.

Азбука для передачи наследственных связей называется генетическим кодом. Это информация хранится в специальных макромолекулах. Они обеспечивают хранение и передачу генетической программы развития и функционирования живого организма. Такая молекула состоит из двух свитых вместе цепочек, каждая из которых закручена в правую сторону. Каждая цепь состоит из 4 фрагментов: аденин, гуанин, цитозин, тимин, которые обозначаются буквами А, Г, Ц и Т. Эти буквы и составляют

алфавит генетического кода. Значит, вся генетическая информация закодирована с помощью этих 4 букв.

А вся информация в компьютере закодирована с помощью двух цифр: 0 и 1. То есть используется двоичная знаковая система. А 0 и 1 — это алфавит этой системы, состоящий всего из двух знаков.

Действительно, для технических устройств удобно кодировать информацию в виде последовательности 0 и 1, если представить эти значения как два возможных устойчивых состояния электронного элемента:

·        0 — отсутствие электрического сигнала либо сигнал имеет низкий уровень;

·        1 — наличие сигнала либо сигнал имеет высокий уровень.

В 1959 году в вычислительном центре Московского государственного университета была разработана ЭВМ «Сетунь». Было выпущено 50 экземпляров этой машины. Особенностью «Сетуни» стало то, что она работала на троичном коде, то есть состояла из устройств, которые способны находиться в одном из трех возможных состояний.

Знак равенства — это… Что такое Знак равенства?

=

Именно так должен выглядеть этот символ
Название символа

Знак равенства

Юникод

U+003D

HTML

=

UTF-8

3D

Заглавная форма

=

Строчная форма

=

Группа в Юникоде

ASCII

{{{метка9}}}

{{{текст9}}}

{{{метка10}}}

{{{текст10}}}


Знак равенства (=) в математике, в логике и других точных науках пишут между двумя идентичными по своему значению выражениями.

История появления

Знак равенства в современной форме создал математик Роберт Рекорд (Robert Recorde, 1510—1558) в своём труде The Whetstone of Witte (1557). Он обосновал применение двух параллельных штрихов так (на староанглийском): «…bicause noe 2 thynges can be moare equalle», то есть «никакие другие две вещи не могут быть более равными». До этого в античной и средневековой математике равенство обозначалось словесно (например est egale). Рене Декарт в XVII веке при записи стал использовать æ (от лат. aequalis), а современный знак равенства он использовал чтобы указать, что коэффициент может быть отрицательным. Франсуа Виет знаком равенства обозначал вычитание. Символ Рекорда получил распространение далеко не сразу. В континентальной Европе знак «=» был введён Лейбницем только на рубеже XVII—XVIII веков, то есть более чем через 100 лет, после смерти впервые использовавшего его для этого Роберта Рекорда

Таблица математических знаков (символов) эквивалентности с кодами Unicode

Необходимо добавить символы:
1 подобия фигур,
2 равенства с точностью до зеркального подобия,
3 равенства «почти всюду»

Похожие символы

  • ≠, !=, либо <> — не равно.
  • ≃, ≈, либо ~ — «приблизительно равно». Используется при обозначении двух величин, разницей между которыми в данной задаче можно пренебречь.
  • ~ — «пропорционально». Иногда используется для обозначения пропорциональности двух величин или подобия в геометрии.
  • ≡ — «тождественно равно». Используется для обозначения двух идентичных (равных при любых значениях входящих параметров) выражений.
  •  := — часто используется для обозначения оператора присваивания.
  • ≌ — подобие фигур. Используется для обозначения подобных фигур в геометрии.

Применение в информатике

В языках программирования символ = чаще всего используется для операций сравнения и/или присваивания. В некоторых языках (например, Basic) символ используется для обеих операций, в зависимости от контекста. В языках C, PHP и т. п. = обозначает присваивание, равенство записывается как ==. В Perl, кроме того, операторы для сравнения строк отличаются от операторов для сравнения чисел, равенство строк проверяет eq. В Pascal, напротив, = обозначает равенство, присваивание обозначается :=.

Литература

Что такое знак? Примеры знаков используемых в общении людей, какие?

Знак — это некий информативный код.

Знаки бывают разные

Печатные знаки — буквы и слова. Я пишу слово «слон», я не привела живого слона, но вы в своем сознании получили сигнал и вашему внутреннему взору явился образ большого животного с хоботом.

Знаки бывают мимические. Я вам подмигнула и кивнула головой влево. И вы поняли этот знак. Я приглашаю вас переговорить без свидетелей.

Или вы показали соседу кукиш. Это тоже знак — несогласия в резкой форме.

Вы ведете машину, а ваше движение регламентируют дорожные знаки. Они не кричат — «Снижай скорость, мля! Впереди опасный поворот!» Нет. Знаки спокойно указывают на эти обстоятельства, а вы грамотно их считываете и в соответствии с информацией полученной от этих знаков, корректируете управление автомобилем.

Знаки бывают еще и в пиктограммах. Это такие маленькие рисуночки-символы, о которых люди договорились, дабы без слов было все понятно человеку любому, на каком бы языке он не говорил.

Так на товарной продукции на упаковке пиктограмма в виде зонта раскрытого означает — «беречь от сырости»

На дверях туалетных комнат пиктограмма «девочки» или «мальчика» означает — дамский или мужской туалет.

Широко известны также пиктограммы видов спорта, широко применяемые на спортивных Олимпиадах.

Знаки бывают даже мистические. Так переход вашего пути черной кошкой — это знак неудачи

Вы обронили вилку — к вам спешит гостья. Уронили нож — должен пожаловать гость. Уронили хлеб — кто-то к вам спешит голодный.

Есть знаки, указующие на перемену погоды. Их еще называют приметами. Низколетящие ласточки или пурпурный закат.

Людям неслышащим помогает ориентироваться в мире специальная система знаков-жестов. Жестовая система общения — это целая наука.

Специальные знаки «радиационное заражение», «не влезай в трансформаторную будку — убьёт», «не делай селфи на вышках высоковольтной передачи». «плавание и купание запрещено»

Знаки можно считывать даже с растений. Опавшие листья и вялоповисшие веточки — это знак, сигнал, что растению нужен полив или подкормка

Так что наша жизнь полна знаков, мы получаем информацию и передаем ее другим исключительно с помощь. знаков.

Проект «Что за знак @?»

библиотека
материалов

Содержание слайдов

Номер слайда 1

Автор: Махотин Иван, 6 класс. Что за знак @?

Номер слайда 2

Цель: Познакомиться с историей происхождения символа @, его значением в современном мире. Задачи:изучить историю происхождения символа;изучить и проанализировать области его использования;

Номер слайда 3

Когда появилась @Джорджио Стейбаил обнаружил документы XV века, в которых символ @ использовался для обозначения меры объема — амфоры (в латино-испанском словаре anfora переводится как мера веса равная 12,5 кг. )

Номер слайда 4

Впервые использовать этот символ предложил программист Рэй Томлинсон в ноябре 1971 года, отправляя первое в мире подобное электронное письмо (сама электронная почта существовала и до Томлинсона, но он первый предложил использовать «@» для разделения имени и домена). На клавиатуре эта клавиша обозначала английский предлог «at». Первым сетевым адресом был адрес [email protected]

Номер слайда 5

Согласно энциклопедическому англо-русскому словарю символ @ является скорописным вариантом английского предлога «at».

Номер слайда 6

Символ @ существует с XV века — как в испано-арабских, так и в греко-романских языках – в качестве коммерческого символа, использовавшегося для обозначения единиц измерения товара

Номер слайда 7

В СССР этот знак до появления компьютером был неизвестен, а свое название получил с распространением компьютерной игры, где по сценарию символ «@» бегал по экрану и обозначал собаку. Впереводе с татарского «эт» означает — «собака».

Номер слайда 8

Где и как называется знак @На русском знак @ называется собака или собачка. На белорусском — слімак (улитка). На болгарском — обезьяное А. На греческом — Παπάκι (папа́ки) — «уточка». На датском — snabel-a (сна́бл-а) — «а с хоботом». На иврите — שטרודל — «штрудель», либо כרוכית («крухит», название дано Академией языка иврит и для рулета, и для символа @). На испанском — как и мерa веса, arroba (арро́ба). На итальянском — chiocciola (къётчола) — «улитка» . На казахском — айқұлақ — «ухо луны». На немецком — Klammeraffe (кламмераффе) — «обезьяна». На польском — małpa (маупа) — «обезьяна». На турецком — et (эт) — «мясо». На украинском — равлик — «улитка», также песик — «пёсик». На чешском и словацком — zavináč — «рулет». На французском — arobase (ароба́з) — производное от названия меры веса arrobe (аро́б), которое также встречается в качестве именования символа @

Номер слайда 9

Интересные факты. В 2004 году для удобства передачи адресов электронной почты, Международный союз электросвязи ввёл в азбуку Морзе код для символа @ (• — — • — •)

Номер слайда 10

Интересные факты. Самая удивительная из современных историй, связанных с символом @, произошла в Китае, где знак называется «А в круге». Несколько лет назад китайская пара дала такое имя новорожденному. Возможно, знак стали воспринимать как иероглиф, символизирующий технический прогресс, и решили, что он принесет счастье и успех юному китайцу.

Номер слайда 11

Вывод: Электронная собачка разделяет имя пользователя и название почтового сервера, на самом деле эта собачка объединяет огромное количество людей на Земле, давая им возможность общаться между собой посредством электронной почты.

Номер слайда 12

Источники информации1. Информатика: учебник для 5 класса/Л. Л. Босова, А. Ю. Босова.-3-е изд.-М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2015.-184с.2. Математика. 5 класс:учеб. для учащихся общеобразоват. организаций/ Н. Я. Виленкин, С. И. Шварцбурд.-34-е изд.,стер.-М.: Мнемозина,2015.-280с.3. https://nsportal.ru/ap/library/literaturnoe-tvorchestvo/2016/07/04/proekt-proishozhdenie-i-znachenie-simvola

Информатика online: Названия символов на клавиатуре

Символ

Расшифровка

Перевод

`acute, back quote, grave, grave accent, left quote, open quoteгравис, кавычка, обратный машинописный апостроф
~tildeтильда
!exclamation mark, exclamation point, bangвосклицательный знак
@at or at symbolэт, коммерческое эт, «собака»
#octothorpe, number, pound, sharp, hashоктоторп, решетка, диез
$dollar signзнак доллара
%percentпроцент
^caret, circumflexциркумфлекс, знак вставки
&ampersand, andамперсанд
*asterisk, starастериск, звездочка, знак умножения
(open parenthesisлевая, открытая круглая скобка
)close parenthesisправая, закрытая круглая скобка
hyphen, minus, dashминус, дефис
_underscoreзнак подчеркивания
=equalsзнак равенства
+plusплюс
[open or left square bracketлевая, открытая квадратная скобка
]close or right square bracketправая, закрытая квадратная скобка
{open or left curly braceлевая, открытая фигурная скобка
}close or right curly braceправая, закрытая фигурная скобка
;semicolonточка с запятой
:colonдвоеточие
apostrophe, single quoteмашинописный апостроф, одинарная кавычка
«quote, quotation markдвойная кавычка
,commaзапятая
. period, dotточка
/forward slashслэш, косая черта, знак дроби
<less than, open or left angle bracketлевая, открытая угловая скобка, знак меньше
>greater than, close or right angle bracketправая, закрытая угловая скобка, знак больше
?question markвопросительный знак
\backslashобратный слэш, обратная косая черта
|pipe, vertical barвертикальная черта
§sectionпараграф

root — Издательство «Образование и Информатика»

Вопрос № 110

Два изобретателя одной идеи в свое время говорили, что эту идею они позаимствовали у азбуки Морзе: «Мы только расширили точки и тире вниз». О какой идее идет речь?

Вариант вопроса

Два изобретателя одной идеи в свое время говорили, что эту идею они позаимствовали у азбуки Морзе: «Мы только расширили точки и тире вниз и сделали из них узкие и широкие линии». О какой идее идет речь?

Вопрос № 109

В объявлении о приеме платежей за различные услуги символически указан ряд изображений:

Оплате за какие услуги соответствует каждое из этих изображений?

Вопрос № 108

В объявлении о приеме платежей за различные услуги символически указано изображение:
@
Оплате за какие услуги соответствует это изображение?

Вопрос № 107

Ведущий (обращаясь к одному из участников конкурса): “Какой символ будет отображен на экране, если на клавиатуре нажать клавишу с буквой «А» в режиме ввода русских букв? А если нажать клавишу с буквой «Б»? — Спасибо (после ответа)”. А какой символ отображается на экране, когда на клавиатуре нажата клавиша, на которой изображен не этот символ?

Вопрос № 106

В текстовом редакторе Microsoft Word и некоторых других этот знак препинания может иметь три различных варианта длины. Что это за знак?

Вариант вопроса
В текстовом редакторе Microsoft Word и некоторых других этот символ может иметь три различных варианта длины. Что это за символ?

Вопрос № 105

Учителя геометрии, говоря «круг», всегда рисуют эту фигуру. А учителя информатики могут вместо нее нарисовать овал, замкнутую кривую или т.п.
Когда это происходит?

Вопрос № 104

Какой цветок мог бы стать “цветочным” символом долговременной (внешней) памяти?

Вопрос № 103

Можно сказать, что 1/2 этой буквы означает одно из основных понятий баз данных. Что это за буква и какое это понятие?

Вариант вопроса
Можно сказать, что половина этой буквы означает одно из основных понятий баз данных. Что это за буква и какое это понятие?

Вопрос № 102

Французский писатель Виктор Гюго сказал, что “у истории её нет”. Все вы ею пользовались в жизни, а её виртуальной разновидностью можете воспользоваться, не выключая компьютер. Что это?

Вопрос № 101

Что такое «ТИБОЛИК»?

Вопрос № 100

В художественных произведениях на военную и приключенческую темы, написанных на русском языке, очень важные события происходят, как правило, во время Ч, а написанных на английском языке — в час Х. Почему используются именно эти буквы?

Вопрос № 99

Ведущий (обращаясь к одному из участников конкурса): «У Вас большой опыт работы в текстовом редакторе Microsoft Word? (После ответа). Что происходит по щелчку мышью на инструменте, который показан на экране? (Участникам конкурса показывается изображение инструмента «Сохранить»)
(После ответа) Вы, наверное, обратили внимание то, что после щелчка в нижней части окна программы появляется, а затем исчезает надпись: «Приложение Microsoft Word выполняет сохранение файла…». Но иногда после щелчка такая надпись не появляется. Когда это происходит?»

Вопрос № 98

Ведущий (обращаясь к участникам конкурса): «Вы знаете, что такое “аббревиатура”? (После ответа). Аббревиатуры используются и в математике, например, аббревиатура sin, написанная латинскими буквами, обозначает синус угла, аббревиатура max — обозначает максимум множества или функции. Подавляющая часть других математических аббревиатур также пишется латиницей. Но есть две аббревиатуры, которые пишутся кириллицей? Какие именно?»

Второй вариант вопроса (отличается заключительной частью)

«…Но есть две аббревиатуры,которые пишутся кириллицей? Одна из них тесно связана с информатикой. Какая?»

Третий вариант вопроса (отличается заключительной частью)

«…Но есть две аббревиатуры, которые пишутся кириллицей? Одна из них тесно связана с информатикой, в частности, с понятием “алгоритм”. Какая?»

Вопрос № 97

В начале ХХ века некоторое множество натуральных чисел называли «первоначальными числами». Какие числа имелись в виду?

Вопрос № 96

В Древнем Китае вычисления проводились с помощью палочек, выкладываемых по специальным правилам. Одна группа чисел выкладывалась палочками светлого цвета, а другая группа – палочками тёмного цвета.
Какие это группы чисел?

Вопрос № 95

Что должно быть записано на месте вопросительного знака? (Участникам конкурса показывается соответствующее изображение. )

Вопрос № 94

Этот адрес включает в себя три точки. О чем идет речь?

Вопрос № 93

Эти два понятия, связанные с выводом текста на экран, отличаются только двумя последними буквами. Какие это понятия?

Вариант вопроса

Эти два понятия, связанные с выводом текста на экран, состоят из шести букв и отличаются только двумя последними буквами. Какие это понятия?

Вопрос № 92

Ведущий «Вы согласны, что в информатике и математике знак равенства записывается между двумя числам или между двумя арифметическими выражениями? (После ответа). А в каком случае это не так?»

Варианты вопроса (отличаются последней частью)
1. «… А в каком случае знак равенства записывается не между двумя числам или двумя арифметическими выражениями?»»

2. «… А в каком случае знак равенства записывается перед числом или выражением?»

Вопрос № 91

Какое число должно занять место вопросительного знака?

1 — 2, 2 — 5, 3 — 5, 4 — 4, 5 — 5, 6 — 6, 7 — 3, 8 — 7, 9 — ?

Вопрос № 90

Посмотрите, пожалуйста, на рисунок (участникам конкурса показывается соответствующее изображение):

Используя представленные на нем элементы, можно формировать изображения цифр. Почему один элемент — лишний?

Вариант вопроса

Посмотрите, …

Один из элементов на рисунке — лишний. Почему?

Вопрос № 89

Ведущий: «Возьмите, пожалуйста, эти  фигуры (участникам конкурса даются макеты фигур, изображенных на рисунке).

Как вы думаете, для чего они используются?»

 

Вариант вопроса 

Посмотрите, пожалуйста, на рисунок (участникам конкурса показывается соответствующее изображение):

Для чего используются 7 элементов, представленных на нем?

 

Вопрос № 88

В обязанности одного человека входило считывание с прибора данных о количестве информации в битах и запись в журнал соответствующего количества байтов. После нескольких измерений он увидел на индикаторе прибора следующее (участникам конкурса показывается соответствующее изображение)

и записал в журнал — 106. Почему?

 

Вариант вопроса (отличается изображением на индикаторе)

Вопрос № 87

В украинском языке есть слово абетка. Как оно переводится на русский язык?

Вариант вопроса

Этому русскому слову в украинском языке аналогом является слово абетка, а английском — слово alfabet. Какое это слово?

Вопрос № 86

Какая из приведенных на картинке букв является “лишней”?

2-й вариант вопроса (отличается рисунком, показываемым участникам конкурса)

Вопрос № 85

Какая из приведенных на картинке букв является “лишней”?

Вариант вопроса (отличается рисунком, показываемым участникам конкурса)

Вопрос № 84

Какая из приведенных на картинке букв является “лишней”?

2-й вариант вопроса (отличается рисунком, показываемым участникам конкурса)

Вопрос № 83

Какая из приведенных на картинке букв является “лишней”?

2-й вариант вопроса (отличается рисунком, показываемым участникам конкурса)

Вопрос № 82

Чем особенны символы, оформленные красным цветом (участникам конкурса показывается соответствующее изображение):

A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z

А Б В Г Д Е Ё Ж З И Й К Л М Н О Р С Т У Ф Х Ц Ч Ш Щ Ь Ы Ь Э Ю Я

Вопрос № 81

Логотип фирмы «Eighty-20» выглядит следующим образом (участникам конкурса показывается соответствующее изображение):

Почему?

Вопрос № 80

Как называется российский сектор Интернета?

Вопрос № 79

Ведущий: «Вы знаете, что означает сочетание символов:

(После ответа) Внимание на экран! (Участникам конкурса также показывается соответствующее изображение).

Какой символ должен быть записан в таблице вместо вопросительного знака?»

 

Вопрос № 78

Ведущий: «Внимание на экран! (Участникам конкурса показывается соответствующее изображение).

Какая информация показана в приведенной таблице?»

Вопрос № 77

У двойки их пять, у нуля — шесть, у восьмерки — семь.

О чём идёт речь?

Вариант вопроса

У цифры 2 их пять, у нуля — шесть, у восьмерки — семь.

О чём идёт речь?

 

Вопрос № 76

Из этих семи можно получить любую цифру?
О чём идет речь?

Вариант вопроса
Из этих семи отрезков можно получить любую …?
О чём идет речь?

Вопрос № 75

По какому адресу живет компьютер в сети?

Вопрос № 74

В России, в Тюменской области, есть река, название которой совпадает с названием древнего счетного прибора. Как называется эта река?

Вопрос № 73

Один из английских журналов называется «Hello World». Чему он посвящен?

Вариант вопроса

Один из английских компьютерных журналов называется «Hello World». Чему он посвящен?

Вариант вопроса

Один из английских компьютерных журналов называется «Hello World». Какому разделу информатики он посвящен?

Вопрос № 72

3 ноября 1983 года на еженедельном семинаре по компьютерной безопасности в Университете Южной Калифорнии (США) был предложен проект по созданию самораспространяющейся программы. Какое название получила эта программа?

Вопрос № 71

Ведущий: «Внимание — на экран! (Участникам конкурса показывается соответствующее изображение)

На рисунке показан фрагмент некоторой таблицы. Какая информация представлена в ней?»

Вариант вопроса

Ведущий: «Внимание — на экран! (Участникам конкурса показывается соответствующее изображение)

О чём говорит информация, показанная в таблице?»

Вариант вопроса

Ведущий: «Внимание — на экран! (Участникам конкурса показывается последнее изображение) В приведенной таблице приведена своеобразная подсказка по действиям, которые можно выполнить при работе в текстовом редакторе Microsoft Word, если одновременно нажать одну из клавиш и клавишу с указанной в таблице буквой.

Вопрос — с какой клавишей надо нажимать ту или иную буквенную клавишу?»

Вопрос № 70

Что общего между предметами, изображенными на картинке? (Участникам конкурса показывается соответствующее изображение)

Вопрос № 69

Что общего между двумя предметами, изображенными на картинке? (Участникам конкурса показывается соответствующее изображение)

Вопрос № 68

Ведущий (обращаясь к одному из участников конкурса): “Вы знаете, что такое бескозырка моряка?

(После ответа) Какое отношение имеет бескозырка к информатике?”

Вопрос № 67

Что общего между костром и барабаном?

Вопрос № 66

Ведущий: «Внимание на экран! (Участникам конкурса показывается соответствующее изображение) Что изображено на нём?»

Вопрос № 65

Ведущий: «В дневное время – дымовой. В ночное время – пламенный. О чём идет речь?»

Вопрос № 64

Ведущий: «Внимание на экран! (Участникам конкурса показывается соответствующее изображение) Что изображено на нём?»

Вариант вопроса (отличается демонстрируемым изображением)

Вопрос № 63

Ведущий: «Вы любите фильмы про индейцев? (После ответа) А знаете ли вы, что во время Второй мировой войны в армии США в качестве радистов во все главные штабы привлекали индейцев племени навахо. Почему?»

Вариант вопроса
Ведущий: «Вы любите фильмы про индейцев? (После ответа) А знаете ли вы, что во время Второй мировой войны в армии США в качестве радистов во все главные штабы привлекали индейцев племени навахо. Общаясь на родном языке в прямом эфире, они могли смело передавать по радио любые важные приказы. Почему?»

Вариант вопроса
Ведущий: «Вы любите фильмы про индейцев? (После ответа) А знаете ли вы, что во время Второй мировой войны в армии США в качестве радистов во все главные штабы привлекали индейцев племени навахо. Общаясь на родном языке в прямом эфире, они могли смело передавать по радио любые важные приказы. При этом противник оказался совершенно беспомощным. Почему?»

Вопрос № 62

В конце XVIII века во Франции было создано устройство для передачи информации на расстояние нескольких километров. В время демонстрации устройства один из членов комиссии порекомендовал изобретателю устройства назвать его «дальнописец», или …
Вопрос: Какое второе название устройства было предложено?

Вариант вопроса

В конце XVIII века во Франции было создано устройство для передачи информации на расстояние нескольких километров. В время демонстрации устройства один из членов комиссии порекомендовал изобретателю устройства назвать его «дальнописец», или … Именно второе название устройства в настоящее время является общепринятым.
Вопрос: Какое это название?

Вопрос № 61

Ведущий: “Внимание — на экран” (на мониторе компьютера или с помощью проектора показывается изображение счетов):

Вы, конечно, узнали старинный русский счетный прибор — счеты. Обратите внимание на то, что в некоторых рядах левая косточка окрашена в более темный цвет, чем левые косточки в остальных рядах. Для чего это сделано?”

Вариант вопроса

“Вы, конечно, узнали старинный русский счетный прибор — счеты. Обратите внимание на то, что в четвертом  и седьмом рядах левая косточка окрашена в более темный цвет, чем левые косточки в остальных рядах. Для чего это сделано?”

Примечание. При наличии счетов можно показать участникам конкурса их.

Вопрос № 60

Ведущий: “Внимание — на экран” (на мониторе компьютера или с помощью проектора показывается изображение счетов):

Вы, конечно, узнали старинный русский счетный прибор — счеты. Обратите внимание на то, что в каждом полном ряду из десяти косточек две косточки окрашены в более темный цвет, чем остальные 8. Для чего это сделано?”
Примечание. При наличии счетов можно показать участникам конкурса их.

Вопрос № 59

Ведущий: «Вы, конечно, видели старинный русский счетный прибор — счеты. А знаете ли вы, что, в их конструкции элементы, перемещающиеся по проволоке, называли “косточки” или “костяшки”. Почему?»

Вопрос № 58

Посмотрите, пожалуйста, на табличку (участникам конкурса показывается соответствующее изображение):

Какой символ должен стоять на месте вопросительного знака?

Вопрос № 57

Если минимальное четырехзначное число увеличить в два раза, затем прибавить единицу, увеличенную в три раза, то получится год рождения программного обеспечения для текстовой, голосовой и видеосвязи.
Назовите год и название программы.

Вопрос № 56

Какие две клавиши, по утверждению юмористов, нужно непрерывно использовать, чтобы получить много долларов?

Вопрос № 55

Ведущий: «Вы знаете, кто такой Джеймс Бонд?» (После ответа) Внимание – на экран! (На экране показывается соответствующей изображение).

Вопрос: Чему равна сумма двух Джеймсов Бондов?»

Вопрос № 54

Ведущий: Внимание на экран! Приведенные три изображения символизируют такие понятия, как «информация», «знания» и «опыт». Каждое изображение имеет номер. Назовите последовательность номеров, соответствующую именно указанной последовательности — «информация» — «знания» — «опыт».

Вопрос № 53

Какой счетный прибор после появления калькуляторов стали в шутку называть “деревянным калькулятором”?

Быстроотвечалки. Порция 10

1. Как разделить четыре яблока между четырьмя мальчиками так, чтобы каждый получил по яблоку и при этом одно из яблок осталось в корзинке?
2. К реке подходят два рыбака. У берега лодка, которая может выдержать только одного из них. Оба человека переправились на противоположный берег. Как?
3. Два отца и два сына нашли три гриба и разделили их. Каждому досталось по целому грибу. Как такое может быть?

Быстроотвечалки. Порция 9

1. Когда в году бывает 5 дней?
2. Чему равно «Дважды два — четыре»?
3. Сколько грецких орехов вмещает пустой двухсотграммовый стакан?
4. Сколько земли можно извлечь из ямы длиной 1 м, шириной 1 м и глубиной 1 м?
5. За чем вода в стакане?
6. От чего утка плавает?

Быстроотвечалки. Порция 8

1. Как зовут дирижера оркестра устройств компьютера?
2. В каком месяце есть 28 дней?

Вопрос № 52

Ведущий: «Внимание на экран!» (участникам конкурса показывается соответствующее изображение)
=======
ме, ги, те
=======

Вопрос: «Как будет пропущенное первое?»

Вариант вопроса (отличается изображением)
=======
га, га, ра
=======

Вопрос № 51

Ведущий: «Внимание на экран!» (участникам конкурса показывается соответствующее изображение)
========
ки,   ме,  ги
========

Вопрос: «Как будет следующее?»

Вариант вопроса (отличается изображением)
========
ло,   га,  га
========

Быстроотвечалки.

Порция 7

1. Меньше его на экране не бывает. Чего именно?

2. Где корень есть, а стебля — нет?
Вариант вопроса: «Где корень есть (и даже не один вид), а стебля нет?»

3. Чему равно логическое выражение (участникам конкурса показывается соответствующий текст):
НЕ(НЕ(НЕ(НЕ(истина))))?

Вариант вопроса:
Чему равно логическое выражение:
НЕ(НЕ(…(НЕ(НЕ(истина))))?
         125 НЕ

«Невопрос» 🙂

Уважаемые коллеги,

хотя по правилам «брейн-ринга» на обсуждение вопроса командам-участницам дается 20 секунд, мне кажется, что школьникам это время можно увеличить до минуты или двух. Каково ваше мнение? Пожалуйста, поделитесь опытом проведения конкурсов (в виде комментария к данной записи).

Вопрос № 50

Дизайнер Вадим Кибардин создал необычный калькулятор (участникам конкурса показывается изображение):

Кроме проведения расчетов, на нём можно также …
Что именно?

Быстроотвечалки. Порция 6

1. Какое любимое животное компьютера?
2. Что общего у лопаты и компьютера?

Вопрос № 49

Американский ученый и изобретатель Уильям Кейстер в ноябре 1950 года подал патент на разработанное им автоматическое устройство с индикаторной панелью, состоящей из девяти элементов. В какую игру мог играть этот своеобразный компьютер?

Быстроотвечалки. Порция 5

1. Тройка лошадей пробежала 30 километров. Сколько км пробежала каждая лошадь?
2. Бревно распилили на пять равных частей. Сколько распилов сделали?
3. Двое играли в шахматы два часа. Сколько времени играл каждый?

Вопрос № 48

Чтобы передать этот символ, его нужно повторить 6 раз. Что это за символ?

Вопрос № 47

Ведущий: Вы, наверное, видели так называемую «логарифмическую линейку» — вычислительный прибор, широко применявшийся до появления электронных калькуляторов (или слышали о ней). Она состояла из трех частей: корпуса, перемещавшегося в нём «движка» и стеклянного «бегунка» с металлическим каркасом (участникам конкурса показывается линейка или её изображение):

На стеклянном «бегунке» была нанесена тонкая линия, которая устанавливалась на нужном числе или показывала число-результат.
По-английски этот «бегунок» назывался так, как сейчас называется объект, имеющийся на экране компьютера при работе в текстовых редакторах. Как именно?

Вариант вопроса
Отличается последним фрагментом: «… Как в настоящее время в компьютерах называется объект — в какой-то мере аналог линии на логарифмической линейке?».

Вопрос № 46

Ведущий: Вы, конечно, знаете о том, что на праздничном столе в честь дня рождения часто присутствует торт со свечами? (После ответа). А чему равно количество свечей в торте — тоже, конечно, знаете. (После ответа). А теперь — внимание! Однажды организаторы празднования дня рождения решили оригинальным образом сэкономить. Вот фотография праздничного стола (участникам конкурса показывается соответствующее изображение):

Вопрос: Сколько лет исполнилось имениннику?

Примечание: фотография с сайта http://db.chgk.info/

Вопрос № 45

Ведущий: Вы согласны с тем, что с помощью пальцев одной руки можно передать информацию о числах от 0 до 5? (После ответа) А вот любитель информатики Митя Хакеров придумал способ передачи информации с помощью пальцев одной руки, используя который, можно передать информацию о числах от 0 до 31. В чем он заключается?

Вариант вопроса
Ведущий: Вы согласны с тем, что с помощью пальцев одной руки можно передать информацию о числах от 0 до 5? (После ответа) А вот любитель информатики Митя Хакеров придумал способ передачи информации с помощью пальцев одной руки, используя который, можно передать информацию о бОльших числах. Назовите наибольшее число, которое можно передать по «Митиной» системе.

Вопрос № 44

Итальянский математик XII–XIII веков Леонардо Фибоначчи в своем математическом трактате перечисляет три способа вычислений: счет с помощью счетного прибора — абака, письменный счет с помощью арабских цифр и… Назовите третий способ.

Вопрос № 43

Ведущий: «Вы помните, как расположены клавиши на калькуляторах? (После ответа). А теперь — внимание на экран (на экране демонстрируется изображение калькулятора) .

Почему на представленном калькуляторе клавиши расположены именно так?»

Вопрос № 42

Ведущий: «Внимание на экран! (Участникам конкурса показывается соответствующий текст)
================================================================
“АММАРГОРП — ЯАКОСЫВ ЯИЗЭОП, ЫТАТЬЛУЗЕР ЁЕ ЫТОБАР — ЯАБУРГ АЗОРП”
================================================================
Что зашифровано в этой записи?»

Вопрос № 41

Ведущий: Вы, наверное, слышали о многоядерных процессорах, которые выполняют задачу или несколько задач одновременно? (После ответа). Так вот, задачу синхронизации работы процессоров и их взаимодействия в многозадачной операционной системе называют «проблемой спящего парикмахера». В чём она заключается?

Вариант вопроса
Ведущий: Вы, наверное, слышали о многоядерных процессорах, которые выполняют задачу или несколько задач одновременно? (После ответа). Так вот, задачу синхронизации работы процессоров и их взаимодействия в многозадачной операционной системе называют «проблемой спящего парикмахера» или «проблемой отдыхающего парикмахера». В чём она заключается?

Быстроотвечалки. Порция 4

1. Чем особенен следующий набор русских букв (участникам конкурса показывается табличка с буквами):
О Н Ж И X

2. Чем особенен следующий набор латинских букв (участникам конкурса показывается табличка с буквами):
Z I N O X H

Вопрос № 40

Чем особенен следующий текст (участникам конкурса показывается табличка с текстом):
ИХ НОЖ

Вопрос № 39

В чём особенность приведенного ниже текста?

«КАК СТЕК, НО В ХРАМ. В СТВОР ВОРОТ. КРАХ СТЕН. КЕТА В МОРЕ, КОТ В НОРЕ. КРАСКА КАК МОРС.
АТАКА НАС. СТРАХ КАК РАМКА. МАК РОС НЕ ТАК. МОРЕ НА КАР

Вопрос № 38

Чем особенен следующий набор символов (участникам конкурса показывается соответствующая табличка):

А В Е К М Н О Р С Т Х

Вариант вопроса
Чем особенны символы, оформленные красным цветом (участникам конкурса показывается соответствующая табличка):

А Б В Г Д Е Ё Ж З И Й К Л М Н О Р С Т У Ф Х Ц Ч Ш Щ Ь Ы Ь Э Ю Я

Быстроотвечалки. Порция 3

Пожалуйста, посмотрите на табличку (участникам конкурса демонстрируется соответствующее изображение)
======================
НЕОН, ХЛОР, СЕРА, АЗОТ
======================

Какое или какие из этих слов русского языка можно набрать с помощью английской раскладки клавиатуры прописными буквами? Все буквы должны выглядеть как русские, а не быть похожими на них.

Примечание. Имеется в виду, что буквы Y и У и т. п. — отличаются.

Варианты вопроса
Отличаются набором слов:
МУХА, ОСА, КОМАР, ПАУК
ЯБЛОКО, ОРЕХ, СТРУЧОК, ШИШКА

Вопрос № 37

Пожалуйста, посмотрите на табличку (участникам конкурса демонстрируется соответствующее изображение)
======================
НЕОН, ХЛОР, СЕРА, АЗОТ
======================

Какое (или какие) из этих слов русского языка можно набрать с помощью английской раскладки клавиатуры, причем как прописными, так и строчными буквами? Все буквы должны выглядеть как русские, а не быть похожими на них.

Примечание. Имеется в виду, что буквы Y и У, m и м и т.п. — отличаются.

Варианты вопроса
Отличаются набором слов:
МУХА, ОСА, КОМАР, ПАУК
ЯБЛОКО, ОРЕХ, СТРУЧОК, ШИШКА

Вопрос № 36

Какая связь между городом в Англии, ружьем калибра 30 х 30 и жаргонным названием одного из носителей информации в персональном компьютере?

Вопрос № 35

На компьютере “Macintosh” в текстовом редакторе был подготовлен документ. Его сохранили на флешке, а потом пытались открыть в текстовом редакторе Microsoft Word на компьютере типа IBM, однако из-за несовместимости форматов прочитать текст не удалось. Что нужно сделать, чтобы можно было созданный документ прочитать и редактировать в редакторе Word?
Примечание. Несовместимость форматов упоминается условно.

Вопрос № 34

В вагоне метро над двумя сиденьями имеется надпись: “МЕСТА ДЛЯ ПОЖИЛЫХ ЛЮДЕЙ, ПАССАЖИРОВ С ДЕТЬМИ И ИНВАЛИДОВ”.
Что в этой надписи является неправильным с точки зрения правил логики?

Вопрос № 33

Основной принцип фирмы IBM хорошо объясняет, что должен делать компьютер, а что — человек. Компьютер, разумеется, должен работать — высокая надежность компьютеров фирмы IBM известна всем. А что должен делать человек?

Вопрос № 31

Ведущий: «Вы, наверное, знаете, что такое “омонимы”? (После ответа) Так называют слова, одинаковые по звучанию и написанию, но разные по значению. Например, «коса» женщины, «коса» — инструмент для косьбы и «коса» на берегу реки.
В конце XVIII — начале XIX века в Великобритании, США, Франции, России и ряде других стран существовали так называемые «школы взаимного обучения». В них помощника учителя называли так, как в настоящее время называют один из элементов персонального компьютера. Как именно?».

Вариант вопроса
В конце XVIII — начале XIX века в Великобритании, США, Франции, России и ряде других стран существовали так называемые «школы взаимного обучения». В них помощника учителя называли словом, происходящим от латинского слова, означающего «напоминающий», «надзирающий». В настоящее время так называют один из элементов персонального компьютера.
Что это за слово?

Вопрос № 30

При решении ряда задач программирования (например, при подборе ключа к зашифрованному тексту) применяется метод, который по-английски называют «Brute-force attack» («Атака методом грубой силы»). В чём он заключается?

Быстроотвечалки. Порция 2

(Быстроотвечалки — вопросы, на которые надо отвечать быстро 🙂 ).

1. Чему равно три в квадрате? А 9 в квадрате? А угол в квадрате?
2. Что больше: семь половин или половина семи?
3. Сколько будет: два плюс два умножить на два?

Вопрос № 29

Может ли число увеличиться, если его разделить на 2?

(После положительного ответа) Приведите пример.

Быстротвечалки

Быстротвечалка — это вопрос, на который нужно ответить быстро 🙂

Такие вопросы тоже можно предлагать участникам конкурсов.

============================================================

1. Что получится, если отрезок прямой линии загнуть в дугу?

2. Сколько сторон у квадрата? А у половины квадрата?

Вариант вопроса
Сколько сторон у квадрата? А если рассечь квадрат одной прямой на две половины, то сколько будет сторон у каждой половины?

3. Если круг разрезать не по центру, то у какой части — большей или меньшей — длина хорды будет больше?

4. Сколько получится, если 10 разделить на половину?

Вопрос № 28

Ведущий: Вы помните такого персонажа, как Колобок? (После ответа). А вот ещё сказочная история: «Поскребла бабка как-то раз по сусекам и напекла Колобков. Одни Колобки у неё получились более поджаристые, чем другие (участникам конкурса показывается изображение с Колобками). А каких больше — тёмненьких или светленьких? Бабка старая была и арифметику позабыла. Арифметику-то позабыла, да смекнула, как можно определить, каких Колобков больше, не умея считать».
А вы сможете?

Вопрос № 27

Ведущий: Хотя, как известно, спички детям — не игрушка, я всё же дам вам три спички (участникам конкурса передаются три спички).

Как из этих трёх спичек составить число, в котором бесконечно много цифр?

Вопрос № 26

Ведущий: Вы знаете такой праздник — Хэллоуин?
(После ответа): А когда он отмечается? (31 октября)
Ведущий: А когда празднуется католическое Рождество? (25 декабря)

На Западе программисты часто путают Хэллоуин и Рождество и записывают:
===========
31 oct =  25 dec

===========
(участникам конкурса показывается соответствующая табличка)

Почему они так делают?

 

Вариант вопроса

Программисты часто путают эти два праздника и записывают:
===========
31 oct =  25 dec

===========
(участникам конкурса показывается соответствующая табличка)

Почему они так делают?

Вопрос № 25

Ведущий: “Вы хорошо знаете буквы английского алфавита? (После ответа) Посмотрите, пожалуйста, на экран” (участникам конкурса показывается изображение)

============================

(x – a)(x – b)(x – c)(x – y)(x – z)

============================

Чему равно произведение, если буквами обозначены положительные числа, причем одинаковыми буквами — одинаковые числа?

Вопрос № 24

Ведущий (обращаясь к участникам конкурса): «Вы любите поэзию Михаила Юрьевича Лермонтова?».

(После ответа) В своей поэме «Измаил-Бей» поэт описал интересное явление. Его можно закодировать следующими кодами:
0 255 0, 160 32 240, 255 0 0, 255 140 0, 0 0 255, 0 178 238, 255 255 0.
О каком явлении идет речь?

Вопрос № 23

Если четыре —- половина девяти, шесть — половина одиннадцати, семь — половина двенадцати, то чему равна половина тринадцати?

Вопрос № 22

Вы, конечно, знаете об азбуке Морзе — системе кодирования букв, использующей два символа: точку и тире. С её помощью можно передавать текстовую информацию, например, по телеграфу или по рации. Но как быть китайским телеграфистам и радистам, если передаваемый текст — это не последовательность букв, а набор иероглифов — знаков, обозначающих целые понятия: один знак — “дом”, другой — “дерево”, третий — “смотреть” и т.д. Например, слово “друг” изображается таким иероглифом (участникам конкурса показывается соответствующее изображение):

Как же, по-вашему, передают с помощью азбуки Морзе текст, изображенный в виде иероглифов, китайские телеграфисты и радисты?

Вопрос № 21

Пожалуйста, посмотрите на экран (участникам конкурса демонстрируется фотография).

Почему эти предметы собраны вместе?

Вариант вопроса
Какой предмет вы предложили бы вместо представленных на фотографии предметов?

Вопрос № 20

В старинных записях о Петре Великом говорится, что он «грамотен, знает адицию, субтракцию, мультипликацию, дивизию». Что имеется в виду?

Вопрос № 19

Эта сетевая спецификация получила название в честь короля викингов Харальда I. Именно так прозвали короля за тёмный передний зуб.
Назовите эту спецификацию.

Вопрос № 18

Издательство Оксфордского университета ежегодно определяет так называемое «слово года», которое отражает или называет наиболее актуальные социальные явления. Например, в 2013 году таким словом было выбрано слово «селфи».
В 2015 году эта авторитетная английская организация впервые назвала в качестве слова года не слово, а графическое изображение. Это было сделано потому, что именно оно чаще всего использовалось пользователями Интернета в Великобритании и США. Что это за изображение?

(Правильным ответом можно считать обобщающее название для этого изображения.)

Вопрос № 17

Этот символ в разных странах называют по-разному: «штрудель», «рольмопс», «уточка», «ухо луны» и т.д. А как он называется по-русски?

Вопрос № 16

Ведущий (обращаясь к одному из участников конкурса): Вы любите анекдоты? (После ответа) Я хочу рассказать вам анекдот. Один человек пришёл в зоомагазин и спрашивает продавца: «У вас есть говорящий попугай?». Продавец в ответ: «Нет, но у нас есть дятел».
Вопрос: «Почему продавец предложил дятла?»

Вопрос № 15

Почему логическую операцию «конъюнкция» иначе называют «логическим умножением», а логическую операцию «дизъюнкция» — «логическим сложением», а не наоборот?

Вопрос № 14

Вы, конечно, знаете, что логотипом известной компьютерной фирмы Apple является надкушенное яблоко. Но это современный вариант. На первом логотипе были изображены яблоня и яблоко. А кто ещё?

Вопрос № 13

Этот носитель информации, разработанный израильской компанией «M-Systems» в 2000 году, называли, да и сейчас иногда называют, «DiskOnKey» (или, по-русски, — диск на ключе). О каком носителе идёт речь?

Вопрос № 12

В Словакии, в районе города Банска-Штьявница, имеется замок, построенный в середине XVII века. Здесь в разное время жили представители венгерских и болгарских правящих династий. В архитектуре замка скрыта некая числовая символика. В замке 4 крыла, 12 каминных труб, 52 комнаты, 7 арок. А сколько в замке окон?

Вопрос № 11

Одну из радиостанций, вещающих в Москве в FM-диапазоне, — «Серебряный дождь» — можно назвать “двоичной”. Почему?

Вариант вопроса

К так называемому “FM-диапазону” работы радиостанций относятся частоты от 88 до 108 мегагерц.

Одну из радиостанций, вещающих в Москве в этом диапазоне, — «Серебряный дождь»  — можно назвать “двоичной”. Почему?

Вопрос № 10

Какое слово, по-вашему, имеет наименьшую сумму кодов символов (в кодовой таблице Windows): конь, ночь, ноги или кино?

Вопрос об ответах 🙂

Уважаемые коллеги, как видно из опубликованных вопросов, ответов к ним нет. Это сделано потому, что к сайту имеют доступ и учащиеся — потенциальные участники конкурсов. Если по каким-то вопросам ответ для вас неочевиден, пожалуйста, не стесняйтесь — напишите мне по адресу [email protected] Я вам отвечу лично 🙂

Вопрос № 9

Этот термин первоначально появился в 30-х годах прошлого века в виде аббревиатуры как товарный знак фирмы, выпускавшей мясные консервы из ветчины со специями. Ветчина со специями по-английски — spiced ham (участникам конкурса показывается табличка с таким названием). Для того чтобы продать большое количество скопившегося на складе мяса, фирма провела массовую рекламную кампанию (ясно — недобросовестную). Консервы были проданы. О каком термине идет речь?

Вопрос № 8

Участникам конкурса показывается текст:

—————————————————————————

Ада (Ada), Барсик (BARSIC), Миранда (Miranda), Симула (Simula), Оберон (Oberon)

—————————————————————————

Ведущий: «Назовите ещё хотя бы один».

Вопрос № 7

Может ли быть, что 23 + 2 = 1?

Вопрос № 6

На лазерном цветном принтере хотели напечатать картинку, состоящую из семи «чистых» цветов:

(участникам конкурса показывается соответствующее изображение), но для печати поставили не белую, а голубую бумагу.  Некоторые цвета изменят свой оттенок, а какой цвет «пропадет» совсем?

Вопрос № 5

Ведущий: “Вы, конечно, знаете, что такое «алгоритм».
(После ответа) У английского писателя Джерома К. Джерома есть юмористическая повесть, которая называется «Трое в лодке, не считая собаки».
А вот об ЭТИХ троих не скажешь: «Трое в одной лодке», хотя как раз в одной и той же лодке они побывали, но в разное время. Причём одна из них — даже три раза. И всё это не считая, разумеется, четвёртого.
Кого я имею в виду, называя их «этих троих»?”.

Вопрос № 4

Ведущий: «Вы знаете, что такое ‘термопринтер’?»

(После ответа) «Термопринтер —  это настольное печатное устройство, которое на специальной термобумаге создаёт изображение и текст. В основе печати лежит использование термоголовки, накалённой до определённой температуры, которая ‘выжигает’ текст на поверхности бумажного листа».

«А что такое ‘ламинирование’  листа бумаги – знаете?»

(После ответа)

«Внимание! Вопрос: ‘Можно ли заламинировать для «сохранности» информацию, напечатанную на термопринтере? ‘. Свой ответ обоснуйте»

Вопрос № 3

Первая механическая вычислительная машина Mark I, построенная в 1944 году, официально называлась ASCC, а первая электронная вычислительная машина, изготовленная в Европе в 1949 году, называлась EDSAC. Буквы “А” в этих двух аббревиатурах соответствовала слову Automatic (автоматический). А с каким словом были связаны буквы “С” (си) в конце аббревиатур ASCC и EDSAC?

Примечание. Аббревиатуры ASCC и EDSAC ведущий показывает участникам конкурса изображенными на табличках.

Вопрос № 2

Вы, конечно, знаете, что в программировании имеется такая конструкция, как вложенный цикл. Какая игрушка является, так сказать, “аналогом” этой конструкции?

Вариант вопроса

Вы, конечно, знаете, что такое «матрешка». Какая конструкция, используемая в программировании, является, так сказать, “аналогом” этой игрушки?

Ждём ваши комментарии.

Вопрос № 1

Посмотрите, пожалуйста, на экран (участникам конкурса показывается таблица):

Иван 33
John 26
José 27
Hans 26
Петро 33
Giovanni 21+5

Что за числа указаны в её втором столбце?

Ждем ваши комментарии.

Гонка за обучением компьютера языку жестов

U SING Компьютер , используемый для обозначения удара по клавиатуре. Тогда это означало прикосновение к сенсорному экрану. Все чаще это означает просто говоря. Более 100 миллионов устройств на базе голосового помощника Amazon Alexa покоятся на полках мира. Предложение Apple, Siri, обрабатывает 25 миллиардов запросов в месяц. К 2025 году рынок такой технологии может составить более 27 миллиардов долларов.

Послушайте эту историю

Ваш браузер не поддерживает элемент

Больше аудио и подкастов на iOS или Android.

Но одна группа осталась позади. Всемирная организация здравоохранения считает 430 миллионов глухих и слабослышащих. Многие используют жестовые языки для общения. Если они не могут также использовать эти языки для общения с компьютерами, они рискуют оказаться исключенными из оцифровки, которая захватывает повседневную жизнь.

Многие пытались научить компьютеры понимать язык жестов. В последние годы было много заявлений о прорыве, сопровождаемых так называемыми решениями, начиная от тактильных перчаток, которые улавливают движения пальцев пользователя, до программного обеспечения, которое определяет различные формы рук.Многие из них получили признание, оттолкнув тех самых людей, для которых они якобы созданы. «Ценность для нас в основном равна нулю», — говорит Марк Уитли, исполнительный директор Европейского Союза глухих ( EUD ).

Легко понять почему. Перчатки навязчивы, как и аналогичные технологические решения, такие как нательные камеры. Оба требуют, чтобы пользователи приспосабливались к потребностям слышащих людей. Распознавание формы руки, хотя и полезно, само по себе не может справиться со всей сложностью языков жестов, которые также зависят от мимики и движений тела.Некоторые проекты рекламируются как предлагающие дешевую альтернативу переводчикам-людям в таких местах, как больницы, полицейские участки или учебные классы, где цена даже небольших ошибок может быть очень высокой.

Но дела налаживаются. Исследовательские группы, в состав которых все чаще входят глухие ученые, задаются вопросом, как технологии могут лучше всего служить интересам глухих. Студенты, изучающие жестовые языки, составляют базы данных, известные как корпуса, полные примеров использования этих языков. Программисты пытаются превратить их в полезные продукты.

Как и разговорные языки, жестовые языки, которых в мире насчитывается несколько сотен, обладают собственными грамматиками, идиомами и диалектами. Опять же, как и в случае с разговорным языком, жесткие правила грамматики на самом деле не отражают тонкости повседневного использования. Единичные знаки могут быть сокращением сложных идей. Подобно ораторам, подписывающие часто пользуются сокращениями, например изображают двуручные знаки одной рукой. Они устанавливают ориентиры в пространстве для подписи, которые могут иметь жизненно важное значение для смысла.Правильно истолковать все это намного сложнее, чем распознать устные слоги или письменные буквы.

Генерировать данные тоже непросто. Исследование, проведенное командой крупной компьютерной компании Microsoft и опубликованное в 2019 году, показало, что типичный общедоступный корпус разговорной речи состоит из примерно миллиарда слов от 1000 различных носителей. Эквивалентный набор данных на языке жестов может содержать менее 100 000 знаков всего от десяти человек. Помимо большого количества, хороший корпус также нуждается в разнообразии.Это означает разговоры между носителями языка, имеющими различное происхождение, диалекты и уровни беглости. Поскольку глухие люди чаще страдают физическими недостатками, чем люди с нарушением слуха, важно представлять людей с ограниченной беглостью движений.

Томас Ханке, исследователь из Гамбургского университета, вместе со своими коллегами создал библиотеку жестового языка, содержащую около 560 часов разговоров и включающую множество диалектов, встречающихся в Германии.Первоначально доктор Ханке попросил участников проекта поехать в Гамбург. Но, находясь в городе, многие волонтеры начали встраивать местные указатели в свою коммуникацию. Это исказило данные. Теперь, по его словам, он вместо этого едет к своим участникам и путешествует по стране в мобильной студии почти два года.

Однако сбор данных — это несложная задача. Компьютеры медленно учатся, и им нужно четко объяснять, что означает каждый пример. Это требует аннотирования всего — каждого движения, выражения лица и тонкости акцента.На это нужно время, и очень много его. Спустя восемь лет у доктора Ханке осталось всего 50 часов видео, которые, как он уверен, правильно аннотированы.

Исследователи Microsoft используют краудсорсинг для улучшения объема и качества доступных данных. Даниэль Брэгг и ее коллеги в кампусе компании в Массачусетсе разрабатывают версию для смартфонов «Морской бой», игры, в которой каждый игрок пытается потопить корабли своего противника, указывая места на сетке. В версии доктора Брэгга каждый квадрат сетки связан с определенными знаками. Игроки не только генерируют собственные данные для подписи, но и подтверждают значение знаков, сделанных их противниками.

Конфиденциальность вызывает особую озабоченность, поскольку для сбора данных о языке жестов требуется записывать лица участников, а не только их голоса. Когда доктор Ханке пытался анонимно записывать жесты людей, их идиосинкразические приемы жестов были настолько отличительными, что их все еще можно было идентифицировать. Доктор Брэгг планирует использовать фильтры для лица или заменить лица искусственно созданными альтернативами.Это повлияет на качество данных, но она надеется, что более низкое качество будет компенсировано большим количеством.

Если будет собрано достаточно данных, исследователи, хорошо разбирающиеся в культуре глухих и машинном обучении, смогут добиться впечатляющих результатов. Команда из 25 человек в венгерской фирме SignAll состоит из трех глухих и претендует на звание одной из крупнейших в этой области. Собственная база данных фирмы содержит 300 000 видео с аннотациями 100 пользователей, использующих более 3 000 знаков американского жестового языка ( ASL ), одного из самых распространенных. Он был собран с помощью Университета Галлодета в Вашингтоне, DC , единственного университета, который обслуживает специально для глухих студентов.

Программное обеспечение SignAll может распознавать ASL , но еще не на той скорости, с которой общаются подписывающие стороны. Его текущий продукт, SignAll 1.0, может переводить знаки на письменный английский, позволяя слышащему собеседнику отвечать с помощью программного обеспечения для преобразования речи в текст. Но для этого нужно направить три камеры на подписывающего лица в специальных перчатках для отслеживания движения, а это серьезное бремя.

Это может скоро измениться. Жолт Роботка, руководитель SignAll, говорит, что компания надеется предложить вариант без перчаток. Он также вносит последние штрихи в продукт, который работает с одной камерой на смартфоне. Если эту технологию можно будет интегрировать в другие приложения, она позволит глухим людям использовать свои телефоны для таких вещей, как поиск направлений или поиск значений неизвестных знаков, без необходимости прибегать к письменной форме разговорного языка.

Переход через долину

На данный момент доктор Роботка уделяет особое внимание переводу языка жестов в текст или речь.Перевод в другом направлении представляет большие трудности, одна из которых заключается в создании визуальных представлений языка жестов. Стандартный подход заключался в использовании аватаров, сгенерированных компьютером. Но многие попадают в «сверхъестественную долину», концепцию компьютерной графики, в которой искусственные люди недостаточно правдоподобны, чтобы вместо этого выглядеть жутко и тревожно.

Соединение долины позволит обеспечить широкое двустороннее сообщение. Создание приложений для смартфонов, которые могут распознавать ряд европейских жестовых языков и переводить между ними и устной речью, является одной из целей двух новых многонациональных академических консорциумов: проекта Sign ON и проекта интеллектуального автоматического перевода языка жестов. также известен как EASIER .Оба работают с EUD , который представляет 31 национальную ассоциацию на континенте.

Знак ON нацелен на британский, голландский, фламандский, ирландский и испанский языки жестов и, за исключением фламандского, их эквиваленты для слуха. Работая с несколькими европейскими университетами, он стремится решить три проблемы. Один из них — улучшить алгоритмы машинного обучения, распознающие знаки и их значение. Другой — выяснить, как лучше всего интерпретировать отличительную грамматику жестовых языков.Наконец, он попытается создать лучшие аватары. EASIER , одним из 14 партнеров которого является команда доктора Ханке в Гамбурге, преследует аналогичные цели: распознавание языка жестов, надежный двусторонний перевод и разработка аватаров.

Деньги и внимание всегда приветствуются. Но предыдущие попытки автоматизировать перевод языка жестов слишком часто были направлены на то, чтобы сделать жизнь людей с нормальным слухом удобной, а не на то, чтобы по-настоящему помочь глухим. На этот раз наблюдатели надеются, что более чуткий подход даст больше полезных продуктов. «Это прекрасная возможность для нас», — говорит г-н Уитли из EUD. «У нас нет времени на цинизм». ■

Эта статья появилась в разделе «Наука и технологии» печатного издания под заголовком «Невысказанное понимание»

Computer Science for Fun — cs4fn: Роботы учат языку жестов

Когда-то роботы были научной фантастикой. Теперь они постепенно сокращают свои путь в нашу жизнь. Промышленные роботы поработали на производстве автомобилей линии на долгое время; вы можете купить роботов, которые будут пылесосить ваш дом из универмагов, а вокруг полно игрушечных роботов.Теперь они даже готовятся стать учителями.

Большинство детей изучают свой первый язык, погружаясь в него: все вокруг говорят это, и они просто впитывают это. Помимо те, у кого глухие родители, глухие дети не имеют такой возможности. Те у которых есть глухие родители, с другой стороны, изучают язык жестов как родной язык так же, как вербальные дети изучают свой первый язык. Что не должно быть сюрпризом. В конце концов, языки жестов на самом деле ничем не отличается от словесных языков.Они просто используют руку движения — жесты — а не звуки для обозначения слов. Идеально хотя должны быть образовательные материалы, чтобы помочь детям научиться жесту язык так же, как для английского, французского и китайского языков. Видео о подписи людей часто используются, но было бы лучше, если бы дети могли видеть знаки, сделанные в 3D, поскольку жесты используют больше чем 2 измерения.

Хатидже Козе, исследователь Стамбульского технического университета в Турции. интересно, могут ли роботы помочь.Поэтому она запрограммировала некоторые роботов размером с ребенка, чтобы подписать. Еще она изобрела игры, чтобы дети могли играть с роботами, одновременно изучая знаки. Одна игра имитационная игра. Робот подает знак. Затем ребенок должен работать Выясните, что это значит, и найдите карточку с изображением этого знака. Когда они у них есть и показывают это роботу. Роботы Хатидже оснащены с камерами и запрограммированы на распознавание изображений. Таким образом, робот может проверить, действительно ли ребенок понял подпишите, проверив, отображается ли правильное изображение.

Роботы не все хотят захватить мир, и они не будут будьте счастливы, когда с ними обращаются, как с нашими рабами, выполняющими тяжелую работу. В будущем они, вероятно, будут быть нашими друзьями и товарищами, а также, вполне возможно, нашими учителями.

Отрицательные числа: Знак и величина — Числа и двоичное сложение — GCSE Computer Science Revision

Компьютеры иногда должны работать с отрицательными числами .

Целые числа можно закодировать так, чтобы они могли быть положительными или отрицательными числами.Целые числа, которые могут быть как положительными, так и отрицательными, являются числами со знаком.

и величину . В этом методе бит в крайнем левом углу битовой комбинации — знаковый бит — указывает, является ли число положительным или отрицательным. Остальные биты в шаблоне хранят размер числа (называемый его величиной ).

Например, в 8-битном шаблоне первый бит будет использоваться для обозначения положительного или отрицательного значения. 0 может указывать на положительное число , а 1 может указывать на отрицательное число Например, 1 0001001 может представлять -9:

  • первый бит, 1 , указывает отрицательное число
  • остальные семь битов указывают число, 0001001 = 9

Наименьшее возможное число, использующее этот метод представления, равно -127 (или 11111111), а максимально возможное число — +127 (или 01111111).

Информатика как эмпирическое исследование: символы и поиск

Информатика как эмпирическое исследование: символы и поиск

Аллен Ньюэлл и Герберт А. Саймон


Информатика — это изучение явлений, связанных с компьютерами. В основатели этого общества очень хорошо это понимали, когда называли себя Ассоциация вычислительной техники. Машина — не только оборудование, но и запрограммированная живая машина — это организм, который мы изучаем.

Это десятая лекция Тьюринга. Девять человек, которые предшествовали нам в этом Платформа представила девять различных взглядов на информатику. За наших Организм, машину можно изучать на многих уровнях и с разных сторон. Мы для меня большая честь появиться здесь сегодня и представить еще одну точку зрения, ту это пронизывает научные работы, для которых мы цитировались. Мы желаем говорят о компьютерных науках как об эмпирическом исследовании.

Наша точка зрения — лишь одна из многих; предыдущие лекции проясняют это.Однако, даже вместе взятые, лекции не охватывают всего нашего наука. Многие фундаментальные аспекты этого не были представлены в этих десяти награды. И если когда-нибудь придет время, то уж точно не скоро, когда компас будет в коробке, когда информатика будет обсуждаться со всех сторон, пора чтобы снова запустить цикл. Зайцу-лектору придется ежегодно составлять спринт на обгон кумуляция небольшая. дополнительные выгоды, которые черепаха научно-технического развития достиг в своем устойчивом марше.Каждый год создаст новый пробел и вызовет новый спринт, потому что в науке нет последнее слово.

Информатика — эмпирическая дисциплина. Мы бы назвали это экспериментальная наука, но, как и астрономия, экономика и геология, некоторые из ее уникальные формы наблюдения и опыта не укладываются в узкий стереотип экспериментальный метод. Тем не менее. это эксперименты. Каждая новая машина, которая построен — это эксперимент. Собственно конструкция машины ставит вопрос перед природа; и мы прислушиваемся к ответу, наблюдая за машиной в работе и анализируя его всеми доступными аналитическими и измерительными средствами.Каждая новая программа то, что построено, является экспериментом. Он задает вопрос природе и ее поведению. предлагает ключи к ответу. Ни машины, ни программы не являются черными ящиками; Oни это артефакты, которые были разработаны, как аппаратные, так и программные, и мы можем откройте их и загляните внутрь. Мы можем связать их структуру с их поведением и извлечь много уроков из одного эксперимента. Нам не нужно строить 100 копии, скажем, средства доказательства теорем, чтобы статистически продемонстрировать, что он не преодолеть комбинаторный взрыв поиска тем путем, на который надеялись.Осмотр программы в свете нескольких запусков обнаруживает недостаток и позволяет нам продолжить до следующей попытки.

Мы создаем компьютеры и программы по многим причинам. Мы строим их, чтобы служить общества и как инструменты для выполнения экономических задач общества. Но, как фундаментальные ученые мы создаем машины и программы как способ открытия новых явления и анализ явлений, о которых мы уже знаем. Общество часто становится запутался в этом, полагая, что компьютеры и программы должны быть сконструированы только для экономического использования, которое может быть из них (или в качестве промежуточных изделий в последовательность развития, ведущая к такому использованию).Нужно понимать, что явления, окружающие компьютеры, глубокие и неясные, требующие много экспериментирование, чтобы оценить их природу. Это нужно понимать, что, как и в любом науке, выгоды от таких экспериментов и понимания платят прочь в постоянном овладении новой техникой; и что это эти методы, которые создадут инструменты, чтобы помочь обществу в достижении его цели.

Однако наша цель здесь не в том, чтобы умолять о понимании извне. Мир.Это необходимо для изучения одного из аспектов нашей науки. разработка новых базовых понимание путем эмпирического исследования. Лучше всего это делать с помощью иллюстраций. Мы будем простите, если, исходя из обстоятельств, мы выберем наши примеры из область наших собственных исследований. Как станет очевидно, эти примеры включают все развитие искусственного интеллекта, особенно в его первые годы. Они основываются на гораздо большем, чем наш личный вклад. И даже там, где мы внесли прямой вклад, это было сделано в сотрудничестве с другими.Среди наших сотрудников, в частности, Клифф Шоу, с которым мы сформировали команда из трех человек в захватывающий период конца пятидесятых. Но у нас также есть работал со многими коллегами и студентами в Университете Карнеги-Меллона.

Время позволяет взять два примера. Во-первых, это развитие понятие символической системы. Второй — развитие понятия эвристический поиск. Обе концепции имеют глубокое значение для понимания того, как информация обрабатывается и как достигается интеллект.Однако они не почти исчерпали возможности искусственного интеллекта, хотя они кажутся нам полезными для демонстрации природы фундаментальных знаний в это часть информатики.

Один из фундаментальных вкладов в знания информатики объяснять на базовом уровне, что такое символы. Это объяснение научное суждение о природе. Он получен эмпирическим путем с длинным и постепенное развитие.

Символы лежат в основе разумных действий, которые, конечно же, основная тема искусственного интеллекта.Если на то пошло, это первичный вопрос для всей информатики. Вся информация обрабатывается компьютеры на службе целей, и мы измеряем интеллект системы с помощью его способность достигать поставленных целей перед лицом вариаций, трудностей и сложности, создаваемые рабочей средой. Это общее вложение в компьютер наука в достижении интеллекта затемняется, когда выполняемые задачи ограничены по объему, так как тогда все изменения в окружающей среде могут быть точно предвиден.Это становится более очевидным по мере того, как мы расширяем возможности компьютеров глобальные, сложные и наукоемкие задачи, поскольку мы стараемся сделать их своими агентов, способных самостоятельно справиться со всеми непредвиденными обстоятельствами Мир.

Появляется наше понимание системных требований для интеллектуальных действий. медленно. Он составной, потому что ни одна элементарная вещь не объясняет интеллект во всех его проявлениях. Нет никакого «принципа интеллекта», точно так же, как не существует «жизненного принципа», который по самой своей природе передает сущность жизни.Но отсутствие простого deus ex machina не означает, что структурных требований к интеллекту нет. Одно из таких требований: возможность хранить символы и манипулировать ими. Чтобы поставить научный вопрос, мы можно перефразировать название известной статьи Уоррена МакКаллоха [1961]: Что такое символ, что разум может использовать его, и интеллект, что он может использовать условное обозначение?

Все науки характеризуют сущность изучаемых ими систем. Эти характеристики неизменно носят качественный характер, поскольку они устанавливают сроки, в рамках которых могут быть развиты более подробные знания.Их суть может часто можно выразить очень короткими, очень общими заявлениями. Можно судить об этих общие законы из-за их ограниченной специфичности, поскольку вклад в сумму науки, если бы не исторические свидетельства это показывает, что они являются очень важными результатами.

Доктрина клетки в биологии.

Хорошим примером закона качественной структуры является доктрина потолка в биология, которая утверждает, что основным строительным блоком всех живых организмов является сотовый.Клетки бывают самых разных форм, хотя все они имеют ядро. окружен протоплазмой, целое заключено в оболочку. Но это внутреннее структура исторически не входила в спецификацию клеточной доктрины; это была последующая специфика, разработанная интенсивным исследованием. Сотовый доктрину можно почти полностью передать утверждением, которое мы дали выше, вместе с с некоторыми смутными представлениями о том, какого размера может быть ячейка. Влияние этого закона на биология, однако, была огромна, и заблудшие позиции в этой области до его постепенное признание было значительным.

Тектоника плит в геологии.

Геология представляет собой интересный пример закона качественной структуры, интересно, потому что он получил признание в последнее десятилетие, и поэтому его рост в статусе еще свежо в памяти. Теория тектоники плит утверждает, что поверхность земного шара представляет собой совокупность огромных пластин размером несколько десятков в все, которые движутся (с геологической скоростью) против, над и под друг друга в центр земли, где они теряют свою идентичность.Движения плиты учитывают формы и взаимное расположение континентов и океаны, для областей вулканической активности и землетрясений, для морских глубин гребни и так далее. С некоторыми дополнительными сведениями о скорости и размере, уточнена сущностная теория. Это, конечно, не было принято до тех пор, пока удалось объяснить ряд деталей, все из которых связаны (например, учет флоры, фауны и соглашений о стратификации между Западной Африкой и северо-восток Южной Америки). Теория тектоники плит очень качественна. Теперь, когда это принято, вся земля, кажется, предлагает доказательства этого. повсюду, потому что мы видим мир в его терминах.

Ростковая теория болезней.

Прошло чуть больше века с тех пор, как Пастер провозгласил микробную теорию болезнь, закон качественной структуры, который произвел революцию в медицине. Теория предполагает, что большинство заболеваний вызвано наличием и размножение в теле крошечных одноклеточных живых организмов, и это Заражение заключается в передаче этих организмов от одного хозяина к Другая.Большая часть разработки теории состояла в выявлении организмы, связанные с конкретными заболеваниями, их описание и отслеживание их истории жизни. Тот факт, что в законе есть много исключений, которые болезни, не вызываемые микробами, не умаляют его значения. В закон говорит нам искать причину особого рода; он не настаивает на том, чтобы мы всегда найду.

Доктрина атомизма.

Доктрина атомизма предлагает интересный контраст с тремя законами качественная структура, которую мы только что описали. Как выяснилось в результате работы Дальтон и его демонстрации того, что химические вещества соединяются в фиксированных пропорциях, закон дал типичный пример качественной структуры: элементы состоит из мелких однородных частиц, различающихся от одного элемента к другому. Но потому что лежащие в основе виды атомов настолько просты и ограничены в своем разнообразия, количественные теории вскоре были сформулированы, которые ассимилировали все общая структура исходной качественной гипотезы. С ячейками, тектоническими пластин и зародышей разнообразие структуры настолько велико, что лежащие в основе качественный принцип остается отчетливым, и его вклад в общую теорию отчетливо различимы.

Заключение.

Законы качественной структуры можно увидеть в науке повсюду. Некоторые из наших среди них можно найти величайшие научные открытия. В качестве примеров Покажем, они часто устанавливают условия, на которых действует вся наука.

Давайте вернемся к теме символов и определим физическую систему символов. Прилагательное «физический» обозначает две важные особенности: (1) Такие системы. четко подчиняются законам физики, они могут быть реализованы с помощью инженерных систем из инженерных компонентов; (2) хотя мы используем термин «символ» предвосхищает нашу предполагаемую интерпретацию, это не ограничивается человеческим символом системы.

Физическая символьная система состоит из набора объектов, называемых символами, которые физические модели, которые могут возникать как компоненты другого типа сущности называется выражением (или структурой символа). Таким образом, структура символа составляется ряда экземпляров (или токенов) символов, связанных каким-либо физическим образом (например, один токен находится рядом с другим). В любой момент времени система будет содержать коллекцию этих структур символов. Помимо этих структур, система также содержит набор процессов, которые работают с выражениями производить другие выражения: процессы создания, модификации, воспроизведения и разрушение. Система физических символов — это машина, которая производит время эволюционирующей коллекции структур символов. Такая система существует в мир объектов шире, чем сами эти символические выражения.

В этой структуре выражений, символов и объекты: обозначение и толкование.

Обозначение . Выражение обозначает объект, если задано выражение, система может либо воздействовать на сам объект, либо вести себя в способы в зависимости от объекта.
В любом случае доступ к объекту через выражение, которое и составляет суть обозначения.
Устный перевод . Система может интерпретировать выражение, если выражение обозначает процесс, и если при данном выражении система может осуществить процесс.
Толкование подразумевает особую форму зависимое действие: при заданном выражении система может выполнить указанное процесс, то есть он может вызывать и выполнять свои собственные процессы из выражения, обозначающие их.

Система, способная обозначать и интерпретировать, в том смысле, что указано, должны также соответствовать ряду дополнительных требований, полноты и закрытие. У нас будет место только кратко упомянуть об этом; все они важны и имеют далеко идущие последствия. (1) Символ может использоваться для обозначать любое выражение. То есть с учетом символа это не априори прописал, какие выражения это может обозначать. Этот произвол относится только к символам; жетоны символов и их взаимоотношения определяют какой объект обозначается сложным выражением.(2) Существуют выражения обозначают каждый процесс, на который способна машина. (3) Существуют процессы для создания любого выражения и для изменения любого выражения в произвольными способами. (4) Выражения устойчивы; после создания они продолжат существуют до тех пор, пока явно не будут изменены или удалены. (5) Количество выражений, которые система может держаться, по существу, неограничен.

Тип системы, который мы только что определили, знаком компьютеру. ученые. Он имеет сильное семейное сходство со всеми общими целями. компьютеры.Если язык обработки символов, такой как LISP, рассматривается как определяющий машина, тогда родство становится поистине братским. Наше намерение выкладывать такая система не предлагает ничего нового. Напротив: это показать что сейчас известно и выдвигаются гипотезы о системах, удовлетворяющих такой характеристика.

Теперь мы можем сформулировать общую научную гипотезу — закон качественного структура для систем символов:

Гипотеза системы физических символов. Физический символ Система имеет необходимые и достаточные средства для общих разумных действий.
Под «необходимостью» мы подразумеваем, что любая система, которая демонстрирует общие интеллект при анализе окажется физической системой символов. К «достаточный» означает, что любая физическая система символов достаточного размера может быть организован далее для демонстрации общего интеллекта. Под «общим умным» действие «мы хотим указать на тот же уровень интеллекта, который мы видим в человеческом действие: что в любой реальной ситуации поведение соответствует концам система и адаптация к требованиям окружающей среды может произойти в пределах некоторых пределы скорости и сложности.

Гипотеза системы физических символов, несомненно, является законом качественного состав. Он определяет общий класс систем, в которых можно найти способные к разумным действиям.

Это эмпирическая гипотеза. Мы определили класс систем; мы желаем спросить, объясняет ли этот класс набор явлений, которые мы находим в реальном Мир. Разумные действия повсюду вокруг нас в биологическом мире, в основном в человеческом поведении. Это форма поведения, которую мы можем распознать по ее эффекты, независимо от того, выполняется ли это людьми или нет.Гипотеза действительно могла быть ложный. Разумное поведение не так просто создать, чтобы любая система выставляют его волей-неволей. Действительно, есть люди, чей анализ приводит их к сделать вывод либо на философских, либо на научных основаниях, что гипотеза ложный. С научной точки зрения, атаковать или защищать его можно, только создавая эмпирические данные о мире природы.

Теперь нам нужно проследить развитие этой гипотезы и взглянуть на доказательства этому.

Физическая символьная система — это пример универсальной машины.Таким образом Гипотеза системы символов подразумевает, что интеллект будет реализован универсальный компьютер. Однако гипотеза выходит далеко за рамки аргументации, часто сделано на общих основаниях физического детерминизма, что любое вычисление, которое реализуемая может быть реализована на универсальной машине при условии, что она указано. Ибо в нем конкретно утверждается, что интеллектуальная машина — это символ системы, тем самым делая конкретное архитектурное утверждение о природе интеллектуальные системы. Важно понимать, как эта дополнительная возникла специфичность.

Формальная логика.

Корни гипотезы восходят к программе Фреге и Уайтхеда. и Рассел за формализацию логики, охватывающую основные концептуальные понятия математика в логике и помещает понятия доказательства и дедукции в безопасный опора. Эти усилия увенчались разработкой математической логики, которая нам знакома. пропозициональная логика, логика первого и высшего порядка. Он разработал характерный вид, часто называемый «символьной игрой». Логика, а по включение всей математики, это была игра с бессмысленными токенами по определенным чисто синтаксическим правилам.Весь смысл был очищен. Один имел механическую, хотя и разрешающую (мы бы сейчас сказали недетерминированную) систему о которых можно было доказать разные вещи. Таким образом, прогресс был впервые достигнут уходить от всего, что казалось относящимся к значению и человеческим символам. Мы можно было бы назвать это этапом формального манипулирования символами.

Это общее отношение хорошо отражается в развитии информации. теория. Снова и снова подчеркивалось, что Шеннон определил систему, которая был полезен только для общения и отбора, и не имел ничего общего со смыслом.Было выражено сожаление, что такое общее название, как «информация теория «была дана области, и были предприняты попытки переименовать ее как «Теория избирательной информации», конечно, безрезультатна.

Машины Тьюринга и цифровые Компьютер.

Разработка первых цифровых вычислительных машин и теории автоматов, начиная с собственных работ Тьюринга 30-х годов, можно рассматривать вместе. Они согласны с их точки зрения того, что важно. Давайте использовать собственную модель Тьюринга, поскольку она показывает особенности хорошо.

Машина Тьюринга состоит из двух запоминающих устройств: неограниченной ленты и конечной государственный контроль. На ленте хранятся данные, то есть известные нули и единицы. Машина имеет очень небольшой набор правильных операций: чтение, запись и сканирование. кассета. Операция чтения не является операцией с данными, но обеспечивает условное переход к состоянию управления в зависимости от данных под считывающей головкой. В качестве мы все знаем, что эта модель содержит самое необходимое для всех компьютеров с точки зрения что они могут делать, хотя другие компьютеры с другой памятью и другими операциями может выполнять одни и те же вычисления с разными требованиями к пространству и время. В частности, модель машины Тьюринга содержит в себе понятия как о том, что невозможно вычислить, так и об универсальных машинах-компьютерах, которые может делать все, что может сделать на любой машине.

Мы должны удивиться, что два наших самых глубоких понимания обработки информации были достигнуты в тридцатые годы, до появления современных компьютеров. Это дань гению Алана Тьюринга. Это также дань уважения развитию математическая логика того времени и свидетельство глубины информатики обязательство перед ним.Одновременно с работами Тьюринга появились работы логики Эмиль Пост и (независимо) Алонсо Черч. Начиная с независимых понятия логистических систем (постпродакшн и рекурсивные функции, соответственно) они пришли к аналогичным результатам о неразрешимости и универсальность — результаты, которые вскоре показали, что все три системы были эквивалентны. Действительно, конвергенция всех этих попыток определить самый общий класс систем обработки информации обеспечивает некоторую силу по нашему убеждению, что мы овладели основами обработки информации в этих моделях.

Ни в одной из этих систем на поверхности отсутствует понятие символа как то, что обозначает. Данные рассматриваются как просто строки нулей и на самом деле инертность данных имеет важное значение для сокращения объема вычислений. к физическому процессу. Система управления с конечным числом состояний всегда рассматривалась как маленький контроллер, и в логические игры были сыграны, чтобы увидеть, насколько мала государственная система можно было использовать, не нарушая универсальности машины. Никаких игр, так как насколько мы можем судить, когда-либо игрались, чтобы динамически добавлять новые состояния к конечному контроль — думать об управляющей памяти как о хранении большей части системных знания.То, что было достигнуто на этом этапе, было половиной принципа интерпретации, показывающие, что машину можно запустить по описанию. Таким образом, это этап автоматического манипулирования формальным символом.

Концепция хранимой программы.

С развитием второго поколения электронных машин в в середине сороковых годов (после Eniac) появилась концепция хранимой программы. Это было по праву считается важной вехой как в концептуальном, так и в практическом плане. Программ теперь это могут быть данные, и с ними можно работать как с данными.Эта возможность, конечно, уже подразумевается в модели Тьюринга: описания совпадают лента как данные. Но идея была реализована только тогда, когда машин накопилось достаточно. память, чтобы можно было размещать актуальные программы в каком-либо внутреннем месте. В конце концов, у Eniac было всего двадцать регистров.

Концепция сохраненной программы воплощает вторую часть интерпретации В принципе, часть, которая гласит, что собственные данные системы могут быть интерпретированы. Но он еще не содержит понятия обозначения физического отношения это лежит в основе смысла.

Обработка списков.

Следующим шагом, предпринятым в 1956 году, была обработка списков. Содержание данных структуры теперь были символами в смысле нашей физической системы символов; шаблоны, которые обозначили, что имели ссылки. Списки содержали адреса, которые разрешенный доступ к другим спискам, например, к понятию структур списков. Что это был новый взгляд, который нам много раз демонстрировали на заре создания списка обработка, когда коллеги спрашивают, где данные, то есть какой список наконец, содержал коллекции битов, которые составляли содержание системы.Они показалось странным, что таких битов не было, а были только символы, которые обозначены еще другие структуры символов.

Обработка списков — это одновременно три вещи в развитии компьютеров. наука. (1) Это создание подлинной структуры динамической памяти в машина, которая до сих пор воспринималась как имеющая фиксированную конструкцию. Он добавил к нашему ансамблю операций, которые построили и изменили структуру в дополнение к тем, которые заменили и изменили контент. (2) Это было раннее демонстрация базовой абстракции того, что компьютер состоит из набора данных типы и набор операций, соответствующих этим типам данных, так что вычислительная система должна использовать любые типы данных, подходящие для приложение, не зависящее от базовой машины.(3) Обработка списка произведена модель обозначения, таким образом определяя манипулирование символами в том смысле, в котором сегодня мы используем эту концепцию в информатике.

Как часто бывает, практика того времени уже предвосхищала все элементы обработки списка: адреса явно используются для получения доступа, драм-машины использовали связанные программы (так называемая адресация один плюс один), и поэтому на. Но концепция обработки списков как абстракции создала новый мир. в котором обозначение и динамическая символическая структура были определяющими характеристики.Внедрение первых систем обработки списков в языки (IPL, LISP) часто осуждается как препятствие на пути распространения методы обработки списков на протяжении всей практики программирования; но это был транспортное средство, скреплявшее абстракцию.

LISP.

Стоит отметить еще один шаг: создание Маккарти LISP в 1959-60 гг. [Маккарти, 1960]. Завершился акт абстракции, подняв список структур из их внедрения в бетонные машины, создавая новую формальную систему с S-выражения, которые можно было бы показать как эквивалентные другим универсальным схемы расчета.

Заключение.

Что концепция обозначающего символа и манипуляции с ним не появиться до середины пятидесятых годов не означает, что предыдущие шаги были либо несущественное или менее важное. Общая концепция — это объединение вычислимости, физическая реализуемость (и с помощью нескольких технологий), универсальность, символическое представление процессов (т.е. интерпретируемость), и, наконец, символическая структура и обозначение. На каждом из шагов предусмотрена важная часть целого.

Первый шаг в этой цепочке, автором которого является Тьюринг, теоретически мотивирован, но все остальные имеют глубокие эмпирические корни. Мы были ведомы эволюцией самого компьютера. Принцип хранимой программы возник из опыта с Eniac. Обработка списков возникла из попытки построить интеллектуальные программы. Это произошло из-за появления памяти с произвольным доступом, которая при условии четкой физической реализации обозначающего символа в адресе. LISP возник из развивающегося опыта обработки списков.

Теперь мы подошли к доказательству гипотезы о том, что системы физических символов способны к разумным действиям, и это общее разумное действие требует система физических символов. Гипотеза является эмпирическим обобщением, а не теорема. Мы не знаем способа продемонстрировать связь между символом системы и интеллект по чисто логическим соображениям. Отсутствие такого демонстрация, мы должны смотреть на факты. Однако наша главная цель не в том, чтобы подробно рассмотрите доказательства, но чтобы использовать представленный нам пример, чтобы проиллюстрировать утверждение, что информатика — это область эмпирических исследований.Следовательно, мы укажет только, какие существуют доказательства, и общий характер процесс тестирования.

Понятие физической символьной системы по существу приняло нынешнюю форму. к середине 1950-х гг., и с этого времени можно наблюдать рост искусственный интеллект как связная область информатики. Двадцать годы работы с тех пор стали свидетелями непрерывного накопления эмпирических свидетельство двух основных разновидностей. Первый обращается к достаточности системы физических символов для производства интеллекта, попытки построить и тестируйте конкретные системы, у которых есть такая возможность.Второй вид доказательств обращается к необходимости наличия физической системы символов везде, где интеллект выставлен. Все начинается с человека, наиболее известной интеллектуальной системы. нам, и пытается выяснить, можно ли объяснить его познавательную деятельность как работа физической системы символов. Есть и другие формы доказательств, которые мы кратко прокомментируем позже, но эти два являются важными. Мы рассмотрим их по очереди. Первый вообще называют искусственным интеллект, второй, исследования в области когнитивной психологии.

Построение интеллектуальных систем.

Основная парадигма для первоначального тестирования микробной теории болезни была: выявить заболевание; тогда ищите росток. Аналогичная парадигма вдохновила большая часть исследований в области искусственного интеллекта: определение предметной области вызова для интеллекта; затем создайте программу для цифрового компьютера, которая может обрабатывать задачи в этой области. Были рассмотрены простые и хорошо структурированные задачи. во-первых: головоломки и игры, задачи исследования операций планирования и распределение ресурсов, простые вводные задания.Десятки, если не сотни, к настоящему времени созданы программы такого рода, каждая из которых способна выполнять некоторые мера разумных действий в соответствующей области.

Конечно, интеллект — это не все или ничего, и устойчивый прогресс в направлении более высоких уровней производительности в определенных областях, а также что касается расширения круга этих доменов. Ранние шахматные программы, для Например, считались успешными, если они могли играть в игру на законных основаниях и с некоторое указание на цель; чуть позже они достигли уровня человеческого новички; через десять или пятнадцать лет они начали соревноваться с серьезными любители.Прогресс был медленным (и все усилия по программированию были вложены в маленький), но непрерывный, и парадигма построения и проверки продолжается в регулярный цикл — вся исследовательская деятельность, имитирующая на макроскопическом уровне базовый цикл генерации и тестирования многих программ ИИ.

Существует постоянно расширяющаяся область, в которой разумные действия достижимый. Из первоначальных задач исследование распространилось на строительные системы. которые обрабатывают и понимают естественный язык различными способами, системы для интерпретация визуальных сцен, системы зрительно-моторной координации, системы, которые дизайн, системы для написания компьютерных программ, системы для речи понимание — список если не бесконечный, то, по крайней мере, очень длинный.Если есть пределы, за которые гипотеза нас не выведет, они еще не стали очевидный. До настоящего времени темпы прогресса в основном определялись довольно скромное количество использованных научных ресурсов и неизбежное требование значительных усилий по построению системы для каждого нового крупное предприятие.

Конечно, происходило гораздо больше, чем просто нагромождение примеров интеллектуальных систем, адаптированных к конкретным областям задач.Было бы удивительно и непривлекательным, если бы выяснилось, что программы Al, исполняющие эти разнообразные задачи не имели ничего общего, кроме того, что они были экземплярами физического символа системы. Следовательно, был большой интерес к поиску механизмов обладала общностью, и для общих компонентов среди программ, выполняющих разнообразие задач. Этот поиск выводит теорию за пределы исходного символа системной гипотезы для более полной характеристики отдельных видов системы символов, эффективные в искусственном интеллекте.Во-вторых В разделе этой статьи мы обсудим один пример гипотезы на этом второй уровень специфичности: гипотеза эвристического поиска.

Поиск общности породил серию программ, предназначенных для разделения вне общих механизмов решения проблем исходя из требований конкретной задачи домены. Программа решения общих проблем (GPS) была, пожалуй, первой из них; в то время как среди его потомков — такие современные системы, как PLANNER и CONNIVER. В поиск общих компонентов привел к обобщенным схемам представления целей и планов, методов построения сетей дискриминации, процедур для управления поиском в дереве, механизмами сопоставления с образцом и системы синтаксического анализа языка.В настоящее время проводятся эксперименты по поиску удобные устройства для изображения последовательности времени и времени, движения, причинно-следственная связь и тому подобное. Все больше и больше появляется возможность собирать большие интеллектуальные системы по модульному принципу из таких базовых компонентов.

Мы можем получить некоторое представление о том, что происходит, снова обратившись к аналогия теории ростков. Если первый всплеск исследований стимулирован этим теория заключалась в основном в поиске микробов, вызывающих каждую болезнь, последующие усилия были направлены на изучение того, что такое зародыш, на построение основных качественных закон нового уровня структуры.В искусственном интеллекте первоначальный всплеск деятельность, направленная на создание интеллектуальных программ для самых разных почти случайно выбранные задачи уступают место более целенаправленным исследованиям, направленным на понимание общих механизмов таких систем.

Моделирование символического поведения человека.

Гипотеза системы символов подразумевает, что возникает символическое поведение человека. потому что он обладает характеристиками физической системы символов. Следовательно результаты усилий по моделированию человеческого поведения с помощью систем символов становятся важная часть доказательства гипотезы и исследований в искусственных разведка продолжается в тесном сотрудничестве с исследованиями в области информации психология обработки, как ее обычно называют.

Поиск объяснения разумного поведения человека в терминах символа systems добилась значительного успеха за последние двадцать лет; к точка, где теория обработки информации является ведущей современной точкой взгляд в когнитивной психологии. Особенно в области решения проблем, концептуальное достижение и долговременная память, модели манипулирования символами сейчас доминировать на сцене.

Исследования в области психологии обработки информации включают два основных вида эмпирическая деятельность.Первый — это проведение наблюдений и экспериментов на поведение человека в задачах, требующих интеллекта. Второй, очень похожий на параллельная деятельность в искусственном интеллекте — программирование символа системы для моделирования наблюдаемого человеческого поведения. Психологические наблюдения и эксперименты приводят к формулированию гипотез о символических процессах субъекты используют, и они являются важным источником идей, которые в построение программ. Таким образом, многие идеи основных механизмы GPS были получены на основе тщательного анализа протоколов, которые человеческие предметы, созданные во время размышлений вслух во время исполнения задача решения проблем.

Эмпирический характер информатики нигде более очевиден, чем в это союз с психологией. Требуются не только психологические эксперименты проверить достоверность имитационных моделей как объяснений человеческого поведения, но из экспериментов рождаются новые идеи по дизайну и построение физических систем символов.

Прочие доказательства.

Основная часть свидетельств гипотезы системы символов, которая у нас есть не считается отрицательным свидетельством: отсутствие конкретных конкурирующих гипотезы о том, как интеллектуальная деятельность может быть достигнута человек или машина.Большинство попыток построить такие гипотезы предпринимались в область психологии. Здесь мы имеем континуум теорий из точки зрения, обычно называемые «бихевиоризмом», по сравнению с теми, которые обычно называются «гештальт теории «. Ни одна из этих точек зрения не является реальным конкурентом Гипотеза системы символов, и это по двум причинам. Во-первых, ни бихевиоризм ни гештальт-теория не продемонстрировала или даже не показала, как продемонстрировать, что постулируемых им объяснительных механизмов достаточно для объяснения разумных поведение в сложных задачах.Во-вторых, ни одна из теорий не была сформулирована ничего похожего на специфику искусственных программ. Собственно говоря, альтернативные теории достаточно расплывчаты, так что это не так уж сложно. дать им интерпретацию обработки информации и тем самым усвоить их к гипотезе системы символов.

Мы попытались использовать пример гипотезы физической системы символов, чтобы проиллюстрировать конкретно, что информатика — это научное предприятие в обычное значение этого термина: он развивает научные гипотезы, которые затем стремится проверить эмпирическим путем.Однако у нас была вторая причина выбрав этот конкретный пример, чтобы проиллюстрировать нашу точку зрения. Физический символ Системная гипотеза сама по себе является существенной научной гипотезой такого рода, которая мы раньше окрестили «законами качественной структуры». Он представляет собой важный открытие информатики, которое, если подтверждается эмпирическими данными, как на самом деле, похоже, происходит, будет иметь большое продолжающееся влияние на месторождение.

Теперь перейдем ко второму примеру — роли поиска в разведке.Этот тема и конкретная гипотеза о ней, которую мы рассмотрим, также имеют играет центральную роль в информатике в целом, а искусственные интеллект, в частности.

Зная, что системы физических символов обеспечивают матрицу для интеллектуальных действие не говорит нам, как они этого добиваются. Наш второй пример закона Качественная структура в информатике решает этот последний вопрос, утверждая, что системы символов решают проблемы, используя процессы эвристики поиск.Это обобщение, как и предыдущее, опирается на эмпирические данные, и формально не был получен из других предпосылок. Однако мы увидим в момент, когда он имеет некоторую логическую связь с системой символов гипотезы, и, возможно, мы можем рассчитывать на формализацию связи когда-нибудь в будущем. Пока не наступит это время, наша история снова должна быть одной эмпирического исследования. Мы опишем, что известно об эвристическом поиске и просмотрите эмпирические данные, показывающие, как это делает действие разумным.Начнем с формулировки этого закона качественной структуры — эвристического поиска. Гипотеза.

Гипотеза эвристического поиска . Решения проблем представлены в виде структур символов. Система физических символов проявляет свою интеллекта в решении проблем путем поиска, то есть путем создания и постепенное изменение структур символов, пока не будет найдено решение состав.
Физические символьные системы должны использовать эвристический поиск для решать проблемы, потому что такие системы имеют ограниченные ресурсы обработки; в конечное количество шагов, и за конечный интервал времени они могут выполнять только конечное количество процессов.Конечно, это не очень сильный ограничение, поскольку от него страдают все универсальные машины Тьюринга. Мы намерены ограничение, однако, в более сильном смысле: мы имеем в виду практически ограниченное. Мы можем создавать системы, которые не ограничены в практическом плане, но способны, например, параллельного поиска узлов экспоненциально расширяющейся дерево с постоянной скоростью для каждой единицы продвижения в глубину. Мы не будем беспокоиться здесь с такими системами, но с системами, вычислительные ресурсы которых ограничены относительно сложности ситуаций, с которыми они сталкиваются.В ограничение не исключает каких-либо реальных систем символов, в компьютере или человеке, в контекст реальных задач. Факт ограниченности ресурсов позволяет нам в большинстве случаев целей, чтобы рассматривать систему символов, как если бы она была серийной, устройство, выполняющее один процесс за раз. Если он может выполнить лишь небольшое количество обработки за любой короткий промежуток времени, тогда мы можем рассматривать ее как выполнение вещи по одному. Таким образом, «система символов с ограниченными ресурсами» и «серийный символ» системы »практически синонимичны. Проблема выделения дефицитного ресурса от момента к моменту обычно можно рассматривать, если момент достаточно короткий, как проблема планирования серийной машины.

Поскольку способность решать проблемы обычно рассматривается как главный показатель, система обладает интеллектом, естественно, что большая часть истории искусственного интеллект занят попытками построить и понять решение проблем системы. Решение проблем обсуждали философы и психологи. в течение двух тысячелетий в дискурсах, наполненных чувством таинственности. Если вы думаете нет ничего проблемного или загадочного в решении системы символов проблемы, значит, вы — ребенок сегодняшнего дня, чьи взгляды формировались с тех пор, как середина века.Платон (и, по его мнению, Сократ) испытывал трудности с пониманием даже то, как проблемы можно развлекать, не говоря уже о том, как их решать. Позволять Напомню, как он поставил загадку в Meno:

Менон: А как ты, Сократ, спросишь, что ты знаешь? нет? Что вы предложите в качестве предмета расследования? И если ты найдешь что ты хочешь, как ты узнаешь, что это то, чего ты не знал?
Чтобы решить эту загадку, Платон изобрел свою знаменитую теорию воспоминание: когда вы думаете, что что-то открываете или изучаете, вы на самом деле просто вспоминая то, что вы уже знали в предыдущем существовании.Если вы найдете это объяснение абсурдно, сегодня существует гораздо более простое объяснение, на основе нашего понимания систем символов. Примерное изложение этого является:
Сформулировать проблему — значит обозначить (1) тест для класса структуры символа (решения проблемы), и (2) генератор символа конструкции (возможные решения). Чтобы решить проблему, нужно создать структура, используя (2), которая удовлетворяет критерию (1).
У нас есть проблема, если мы знаем, что хотим сделать (тест), и если мы не знаем сразу как это сделать (наш генератор не сразу выдает символ структура, удовлетворяющая тесту).Система символов может обозначать и решать проблемы (иногда), потому что он может генерировать и тестировать.

Если это все, что нужно для решения проблемы, почему бы просто не сгенерировать сразу выражение, удовлетворяющее тесту? На самом деле это то, что мы делаем, когда хотим и мечтаю. Если бы желания были лошадьми, нищие могли бы ездить верхом ». Но за пределами мира мечты, это невозможно. Чтобы знать, как мы будем что-то тестировать, когда-то построено, не означает, что мы знаем, как это построить — что у нас есть какие-то генератор для этого.

Например, хорошо известно, что значит «решить» проблему игры. выигрышные шахматы. Существует простой тест для определения выигрышных позиций, тест на мат вражеского короля. В мире снов человек просто производит стратегия, ведущая к мату для всех контр-стратегий оппонента. Увы, в существующих системах символов (man или машина). Вместо этого хорошие ходы в шахматах ищут, генерируя различные альтернативы, и кропотливая их оценка с использованием приблизительных, и часто ошибочные, меры, которые, как предполагается, указывают на вероятность того, что конкретная линия игры находится на пути к выигрышной позиции.Переместить генераторы Есть; генераторов выигрышных ходов нет.

Прежде чем может быть генератор ходов для проблемы, должна быть проблема пространство: пространство структур символов, в которых проблемные ситуации, в том числе могут быть представлены исходные и целевые ситуации. Генераторы перемещения — это процессы для преобразования одной ситуации в проблемном пространстве в другую. Базовый характеристики физических систем символов гарантируют, что они могут представлять проблемные пространства и наличие у них генераторов ходов.Как в любом бетоне ситуации они синтезируют проблемное пространство и перемещают генераторы, соответствующие эта ситуация — это вопрос, который все еще находится на грани исследования искусственного интеллекта.

Задача, с которой сталкивается система символов, тогда, когда она представлена проблема и проблемное пространство, заключается в использовании ограниченных ресурсов обработки для генерировать возможные решения одно за другим, пока не будет найдено то, что удовлетворяет критерию определения проблемы. Если бы система имела некоторый контроль над порядок, в котором были сгенерированы потенциальные решения, то было бы желательно расположите этот порядок генерации так, чтобы реальные решения имели высокий вероятность раннего появления.Система символов показала бы разумность насколько ему это удалось. Интеллект для системы с ограниченным Обработка ресурсов заключается в том, чтобы сделать правильный выбор, что делать дальше.

В течение первого десятилетия исследований искусственного интеллекта исследование Решение проблем было почти синонимом изучения поисковых процессов. > Из нашей характеристики проблем и решения проблем легко понять, почему это было так. На самом деле, можно спросить, могло ли быть иначе.Но прежде чем мы попытаемся ответить на этот вопрос, мы должны глубже изучить природу поисковые процессы, как они проявились за это десятилетие деятельности.

Извлечение информации из проблемы Космос.

Рассмотрим набор структур символов, некоторые небольшие подмножества которых являются решениями к данной проблеме. Предположим, далее, что решения распределены случайным образом по всему набору. Под этим мы подразумеваем, что не существует информации о том, что позволит любому поисковому генератору работать лучше, чем случайный поиск.потом никакая система символов не может показать больше интеллекта (или меньше интеллекта), чем любая другой в решении проблемы, хотя один может испытать больше удачи, чем Другая.

Таким образом, условием появления интеллекта является то, что распределение решений не является полностью случайным, чтобы пространство символа структуры демонстрируют, по крайней мере, некоторую степень порядка и рисунка. Второе условие является ли этот образец в пространстве структур символов более или менее обнаруживаемым. А третье условие — чтобы генератор потенциальных решений мог вести себя по-разному, в зависимости от того, какой образец он обнаружил.Должна быть информация в проблемном пространстве, и система символов должна уметь извлекать и используй это. Давайте сначала посмотрим на очень простой пример, где интеллект легко найти. Рассмотрим задачу решения простой алгебраической уравнение:

AX + B = CX + D

Тест определяет решение как любое выражение в форме X = E, такое что AE + B = CE + D. Теперь можно использовать в качестве генератора любой процесс, который будет производить числа, которые затем можно проверить, подставив в последнее уравнение.Мы не назвал бы это интеллектуальным генератором.

В качестве альтернативы можно использовать генераторы, которые использовали бы тот факт, что исходное уравнение может быть изменено путем добавления или вычитания равных количества с обеих сторон, или умножение или деление обеих сторон на одно и то же количество без изменения его решений. Но, конечно, мы можем получить даже дополнительная информация, чтобы направить генератор, сравнивая исходное выражение с формой решения, и внесение именно тех изменений в уравнение, оставляющее его решение неизменным, но в то же время приводящее его в желаемую форму.Такой генератор мог заметить, что произошел нежелательный CX в правой части исходного уравнения, вычтем его из обеих частей и снова соберите условия. Затем он мог заметить, что на левую часть и вычтите это. Наконец, можно было избавиться от нежелательных коэффициент (A-C) в левой части путем деления.

Таким образом, с помощью этой процедуры, которая теперь демонстрирует значительный интеллект, генератор создает последовательные структуры символов, каждая из которых получается путем изменения Предыдущая; а доработки направлены на уменьшение различий между формой входной структуры и формой тестового выражения, при сохранении других условий решения.

Этот простой пример уже иллюстрирует многие из основных механизмов, которые используются символьными системами для интеллектуального решения проблем. Во-первых, каждый последующий выражение не создается независимо, а создается путем изменения одного производился ранее. Во-вторых, модификации не случайны, а зависят от на два вида информации. Они зависят от информации, которая постоянна в весь этот класс задач алгебры, и это встроено в структуру сам генератор: все модификации выражений должны оставлять уравнение раствор без изменений.Они также зависят от информации, которая меняется на каждом этапе: обнаружение различий в форме, которые остаются между текущим выражением и желаемое выражение. Фактически, генератор включает в себя некоторые тесты, которым должно удовлетворять решение, так что выражения, которые не соответствуют этим тестам никогда не будет сгенерирован. Использование первого вида информации гарантирует, что фактически генерируется лишь крошечное подмножество всех возможных выражений, но без потери выражения решения из этого подмножества.Используя второй вид информации приходит к желаемому решению путем последовательности приближения, используя простую форму анализа средств и целей для определения направления к поиску. Нет никакой тайны в том, где информация, по которой проводился поиск, пришли из. Нам не нужно следовать за Платоном в наделении системы символов предыдущее существование, в котором он уже знал решение. Умеренно сложная система тестирования генератора сделала трюк без вызова перевоплощение.

Деревья поиска.

Простая задача алгебры может показаться необычным, даже патологическим примером поиск. Это определенно не поиск методом проб и ошибок, хотя было несколько испытаний, ошибок не было. Мы привыкли думать о поиск решения проблем как создание пышно ветвящихся деревьев частичного решения возможности, которые могут вырасти до тысяч или даже миллионов ветвей, прежде чем они дают решение. Таким образом, если из каждого полученного выражения генератор создает B новых ветвей, тогда дерево будет расти как BD, где D — его глубина.В дерево, выращенное для задачи алгебры, имело особенность, что его ветвистость, B, равняется единству.

Программы, играющие в шахматы, обычно вырастают широкие деревья поиска, в некоторых случаев в миллион отделений и более. (Хотя этот пример послужит чтобы проиллюстрировать наши соображения о поиске по дереву, мы должны отметить, что цель поиск в шахматах — это не генерировать предлагаемые решения, а оценивать (тестировать) их.) Одно направление исследований игровых программ было централизованно озабочены улучшением представления шахматной доски, и процессы для перемещения по нему, чтобы ускорить поиск и сделать возможным для поиска больших деревьев.Обоснованием этого направления, конечно же, является то, что чем глубже динамический поиск, тем точнее должны быть оценки на конец этого. С другой стороны, есть хорошие эмпирические доказательства того, что сильнейшие игроки, гроссмейстеры, редко исследуют деревья, состоящие более чем из одного сто филиалов. Эта экономия достигается не столько за счет менее глубокого поиска чем шахматные программы, но очень редко и выборочно разветвляясь на каждом узле. Это возможно только без ухудшения качества оценки за счет большей избирательности, встроенной в сам генератор, так что он может выбрать для генерации только те ветви, которые очень может предоставить важную релевантную информацию о позиции.

Несколько парадоксально звучащий вывод, к которому приводит это обсуждение заключается в том, что поиск последовательной генерации потенциальных структур решения фундаментальный аспект использования интеллекта системы символов в проблеме решение, но этот объем поиска не является мерой количества интеллекта выставляется. Проблема не в том, что для ее решения требуется поиск, но для этого потребуется большой объем если не применялся необходимый уровень интеллекта.Когда символическая система пытается решить проблему, знает достаточно о том, что делать, просто идет прямо к своей цели; но всякий раз, когда его знание становится неадекватный, когда он входит в terra incognita, он сталкивается с угрозой пройти через большие поиски, прежде чем он снова найдет свой путь.

Возможен экспоненциальный взрыв дерева поиска, присутствует в каждой схеме для выработки решения проблем, предостерегает нас от в зависимости от грубой силы компьютера даже самые большие и быстрые компьютеры в качестве компенсации за незнание и неизбирательность их генераторы.В некоторых человеческих грудях до сих пор периодически зажигается надежда, что можно найти достаточно быстрый компьютер, который можно грамотно запрограммировать достаточно, чтобы играть в хорошие шахматы методом перебора. Ничего не известно в теория шахматной игры, исключающая такую ​​возможность. Эмпирический исследования по управлению поиском в деревьях значительного размера со скромными результатами сделать это направление гораздо менее перспективным, чем когда шахматы были выбран в качестве подходящей задачи для искусственного интеллекта.Мы должны учитывать это как один из важных эмпирических результатов исследования шахматных программ.

Формы интеллекта.

Итак, задача разведки — предотвратить вездесущую угрозу со стороны экспоненциальный взрыв поиска. Как этого добиться? Первый маршрут, уже проиллюстрировано примером алгебры и шахматными программами, которые только генерировать «правдоподобные» ходы для дальнейшего анализа, заключается в том, чтобы встроить избирательность в генератор: генерировать только те структуры, которые обещают быть решениями или быть на пути к решениям.Обычное последствие этого состоит в том, чтобы уменьшить скорость ветвления, а не полностью ее предотвратить. Окончательный экспоненциального взрыва не избежать — за исключением исключительно хорошо структурированных ситуации как пример алгебры — но только отложенные. Следовательно, умный система обычно должна дополнять селективность своего генератора решений с другими методами использования информации для управления поиском.

Двадцатилетний опыт управления поиском по дереву для решения различных задач. Environment выпустил небольшой набор общих методов, который является частью оборудование каждого исследователя в области искусственного интеллекта сегодня.Поскольку эти техники были описаны в общих работах, таких как, например, Нильссон [1971], здесь их можно очень кратко резюмировать.

При последовательном эвристическом поиске основной вопрос всегда: что делать? следующий? При поиске по дереву этот вопрос, в свою очередь, состоит из двух компонентов: (1) из чего узел в дереве будем искать дальше, и (2) в каком направлении мы возьмем этот узел? Информация, полезная для ответа на первый вопрос, может быть интерпретируется как измерение относительного расстояния различных узлов от цели.При поиске по первому наименованию выполняется поиск следующего от узла, ближайшего к цель. Информация, полезная при ответе на второй вопрос — в каком направлении для поиска — часто получается, как в примере алгебры, путем обнаружения конкретных различия между текущей узловой структурой и описанной целевой структурой путем тестирования решения и выбора действий, которые имеют отношение к сокращению эти особые виды различий. Это метод, известный как средство-цель. анализ, который играет центральную роль в структуре общей проблемы Решатель.

Важность эмпирических исследований как источника общих идей в области ИИ исследования могут быть четко продемонстрированы путем прослеживания истории через большие количество программ решения проблем, из этих двух центральных идей: лучший — первый поиск и анализ средств и целей. Зачатки поиска лучшего первого уже были присутствует, хотя и не назван, в «Теоретике логики» в 1955 году. Общая проблема Решатель, воплощающий анализ средств и целей, появился примерно в 1957 году, но объединил его. с модифицированным поиском в глубину, а не с поиском по первому наилучшему.Шахматные программы обычно из соображений экономии памяти были привязаны к поиску в глубину, дополненный примерно после 1958 года мощной процедурой обрезки альфа-бета. Каждый из этих методов, кажется, были изобретены заново несколько раз, и это трудно найти общие, независимые от задачи теоретические обсуждения проблемы решая в рамках этих концепций до середины или конца 1960-х гг. Количество формальной поддержки, которую они получили от математической теории, все еще miniscule: некоторые теоремы о сокращении поиска, которые могут быть защищены от используя эвристику альфа-бета, пара теорем (просмотрена Нильссоном [1971]) о поиске кратчайшего пути и некоторых недавних теоремах о поиске наилучшего поиск с вероятностной оценочной функцией.

«Слабый» и «сильный» методы.

Методы, которые мы обсуждали, посвящены контролю экспоненциальное расширение, а не его предотвращение. По этой причине у них есть правильно названы методами «слабых методов», которые будут использоваться, когда символ знание системы или количество структур, фактически содержащихся в проблеме места не хватает, чтобы полностью избежать поиска. Поучительно чтобы противопоставить сильно структурированную ситуацию, которую можно сформулировать, скажем, как задача линейного программирования с менее структурированными ситуациями комбинаторной такие проблемы, как проблема коммивояжера или проблемы с расписанием.(«Меньше структурированный «здесь относится к недостаточности или отсутствию соответствующей теории о структуре проблемного пространства.)

При решении задач линейного программирования значительный объем вычислений может потребоваться, но поиск не ветвится. Каждый шаг — это шаг по путь к решению. При решении комбинаторных задач или при доказательстве теорем поиск по дереву редко удается избежать, и успех зависит от эвристического поиска методы того вида, который мы описывали.

Не все направления исследований по решению проблем ИИ следовали по нашему пути обрисовывал. Пример несколько иного положения дается в работе по системам доказательства теорем. Здесь идеи, заимствованные из математики и логики, оказал сильное влияние на направление расследования. Например, использование эвристики сопротивлялись, когда свойства полноты не могли быть доказаны (немного иронично, поскольку самые интересные математические системы, как известно, неразрешимый).Так как полнота поиска по принципу «сначала лучший» может быть подтверждена редко. эвристики, или для многих видов селективных генераторов эффект этого требование было довольно сдерживающим. Когда программы доказательства теорем были постоянно выведенные из строя комбинаторным взрывом их деревьев поиска, стали думать о выборочной эвристике, которая во многих случаях быть аналогами эвристик, используемых в общих программах решения проблем. В эвристика набора поддержки, например, является формой работы в обратном направлении, адаптированной к среде доказательства теорем о разрешении.

Краткое изложение опыта.

Мы описали действие нашего второго закона качественного структура, которая утверждает, что физические системы символов решают проблемы с помощью эвристический поиск. Помимо этого, мы рассмотрели некоторые дополнительные характеристики. эвристического поиска, в частности угрозы, с которой он всегда сталкивается экспоненциальный рост дерева поиска и некоторые средства, которые оно использует для предотвращения эта угроза. Мнения расходятся относительно того, насколько эффективен эвристический поиск как механизм решения проблем — мнения в зависимости от того, какие области задач учтено и какой критерий адекватности принят.Успех можно гарантировать установив низкие уровни стремления — или отказ, установив их на высоком уровне. Доказательство можно резюмировать следующим образом. Немногие программы решают проблемы на «экспертный» профессиональный уровень. Программа Сэмюэля и Фейгенбаум и DENDRAL Ледерберга, пожалуй, самые известные исключения, но можно указать также к ряду программ эвристического поиска для исследования таких операций проблемные области, такие как планирование и целочисленное программирование. В ряде областей программы выполняются на уровне грамотных любителей: шахматы, некоторые доказательства теорем dommains, много видов игр и головоломок.Человеческий уровень еще не приблизился достигаются программами, имеющими сложный перцепционный «интерфейс»: визуальную сцену распознаватели, пониматели речи, роботы, которые должны маневрировать в реальном пространстве и время. Тем не менее, был достигнут впечатляющий прогресс, и большое количество накоплен опыт решения этих сложных задач.

У нас нет глубоких теоретических объяснений конкретной модели производительность, которая возникла. Однако на эмпирических основаниях мы можем сделать два выводы.Во-первых, из того, что было изучено о работе экспертов-людей в такие задачи, как шахматы, вполне вероятно, что любая система, способная справиться с этим перформанс должен иметь доступ, в его памяти, к очень большим хранилищам семантическая информация. Во-вторых, некоторая часть человеческого превосходства в задачах с большой перцепционный компонент можно отнести к встроенным специализированным структура параллельной обработки человеческого глаза и уха.

В любом случае качество исполнения обязательно должно зависеть от характеристики как проблемных областей, так и систем символов, используемых для взяться за них.Для большинства реальных доменов, которые нас интересуют, домен структура не оказалась достаточно простой, чтобы дать (пока) теоремы о сложности, или сообщить нам, помимо эмпирического опыта, насколько велики реальные проблемы связаны со способностями наших систем символов решать их. Что ситуация может измениться, но пока это не изменится, мы должны полагаться на эмпирические исследования, используя лучшие решения проблем, которые мы умеем строить, в качестве основной источник знаний о масштабах и характеристиках проблемы трудность.Даже в таких сильно структурированных областях, как линейное программирование, теория был гораздо более полезным для усиления эвристики, лежащей в основе большинства мощные алгоритмы решения, чем в обеспечении глубокого анализа сложности.

Наш анализ интеллекта приравнял его к способности извлекать и использовать информация о структуре проблемного пространства, чтобы разрешить проблему решение должно быть создано как можно быстрее и напрямую. Новые направления для улучшение возможностей решения проблем символьных систем можно приравнять, затем с новыми способами извлечения и использования информации.По крайней мере три таких пути можно определить.

Нелокальное использование информации. Во-первых, это было отмечено несколькими следователи, что информация, собранная в ходе поиска по дереву, обычно используется только локально, чтобы помочь принимать решения на конкретном узле, где информация была сгенерирована. Информация о шахматной позиции, полученная динамический анализ поддерева продолжений, обычно используется для оценки просто эту позицию, а не для оценки других позиций, которые могут содержать многие из тех же Особенности.Следовательно, одни и те же факты приходится повторно открывать в разных узлы дерева поиска. Просто вырвать информацию из контекста в которые возникли, и их использование, как правило, не решает проблемы, так как информация может быть действительной только в ограниченном диапазоне контекстов. В последние годы было предпринято мало исследовательских усилий для переноса информации из контекста происхождения в другие соответствующие контексты. Пока еще рано оценивать силу этой идеи или даже то, как ее достичь, он показывает значительное обещание.Важное направление исследования, которое Берлинер [1975] преследует цель использовать причинно-следственный анализ для определения диапазона, в котором конкретная информация является действительной. Таким образом, если слабость в шахматной позиции можно проследить до сделавшего его хода, тогда та же слабость может быть ожидается в других позициях, происходящих от того же хода.

Система распознавания речи HEARSAY использует другой подход к созданию информация доступна во всем мире. Эта система стремится распознавать речевые строки по проведение параллельного поиска на нескольких разных уровнях: фонематический, лексический, синтаксический и семантический.Поскольку каждый из этих поисков обеспечивает и оценивает гипотезы, предоставляет полученную информацию для общего «доска», которую могут прочитать все источники. Эта общая информация может быть используется, например, для исключения гипотез или даже целых классов гипотез, которые в противном случае пришлось бы искать одним из процессов. Таким образом, увеличение нашей способности нелокально использовать информацию для поиска по дереву дает многообещающие для повышения интеллекта систем решения проблем.

Системы семантического распознавания.

Вторая активная возможность повышения интеллекта — это снабдить символом система с богатым набором семантической информации о предметной области, в которой она находится имея дело с. Например, эмпирическое исследование мастерства мастеров шахмат. показывает, что основным источником мастерства мастера является хранимая информация, которая позволяет ему распознавать большое количество специфических черт и закономерностей функции на шахматной доске и информация, которая использует это распознавание, чтобы предлагать действия, соответствующие распознаваемым функциям.Это общее представление о Конечно, почти с самого начала были заложены в шахматные программы. Что такое Новым является реализация ряда таких шаблонов и связанной с ними информации. которые, возможно, придется сохранить для игры на уровне мастера: что-то вроде 50 000.

Возможность замены поиска на распознавание возникает из-за того, что конкретный и особенно редкий узор может содержать огромное количество информация, при условии, что она тесно связана со структурой проблемы Космос.Когда эта структура «неправильная» и не подчиняется простым математическое описание, затем знание большого количества релевантных закономерностей может быть ключом к разумному поведению. Так ли это в каком-то конкретном Задача — это вопрос, который легче разрешить эмпирическим исследованием, чем теория. Наш опыт работы с символьными системами, богатыми семантическими информация и возможности распознавания образов для доступа к нему все еще крайне ограничен.

Вышеупомянутое обсуждение конкретно относится к семантической информации, связанной с с системой распознавания.Конечно, есть еще и целая большая площадь Аль. исследования по семантической обработке информации и организации семантической воспоминания, выходящие за рамки тем, которые мы обсуждаем в этом бумага.

Выбор подходящих представлений.

Третья линия расследования касается возможности того, что поиск может быть сокращается или избегается путем выбора подходящего проблемного пространства. Стандартный пример что наглядно иллюстрирует эту возможность — изуродованная шахматная доска проблема.Стандартная шахматная доска размером 64 квадрата может быть покрыта ровно 32 плитками, каждый прямоугольник размером 1 х 2 покрывает ровно два квадрата. Предположим теперь, что мы разрезаем вне квадратов в двух диагонально противоположных углах шахматной доски, оставляя всего 62 квадрата. Можно ли покрыть эту изуродованную доску ровно 31 плиткой? С (буквально) небесным терпением невозможно достичь такого Покрытие можно продемонстрировать, испробовав все возможные варианты. В Альтернативой для тех, у кого меньше терпения и большего ума, является наблюдение что два диагонально противоположных угла шахматной доски одинаковые цвет.Следовательно, на изуродованной шахматной доске на два квадрата одного цвета меньше, чем на изуродованной шахматной доске. другого. Но каждая плитка покрывает один квадрат одного цвета и один квадрат другой, и любой набор плиток должен покрывать одинаковое количество квадратов каждого цвета. Следовательно, решения нет. Как система символов может обнаружить это простое индуктивный аргумент как альтернатива безнадежной попытке решить проблему поиском среди всех возможных покрытий? Мы бы наградили систему, которая нашла Решение высокие оценки за интеллект.

Возможно, однако, ставя эту задачу, мы не уходим от поиска. процессы. Мы просто вытеснили поиск из пространства возможных проблем. решения пространства возможных представлений. В любом случае весь процесс перехода от одного представления к другому, а также открытия и оценивая представления, в значительной степени неизведанная территория в области исследование решения проблем. Законы качественного строения представления еще предстоит открыть.Их поиск почти наверняка получат значительное внимание в ближайшее десятилетие.

Это наш рассказ о системах символов и интеллекте. Это было давно дорога от Менона Платона к настоящему, но, возможно, обнадеживает то, что большинство прогресса на этом пути было сделано с начала двадцатого века. века, и значительная его часть с середины века. Подумал был все еще полностью неосязаемым и невыразимым до тех пор, пока современная формальная логика не интерпретировала это как манипуляция формальными токенами.И казалось, что все еще обитает в основном небеса платоновских идеалов или столь же непонятные пространства человеческого разума, пока компьютеры не научили нас, как машины могут обрабатывать символы. ЯВЛЯЮСЬ. Тьюринг, которого мы увековечиваем сегодня утром, внес свой большой вклад в перекресток середины века этих разработок, которые вели от современной логики к компьютер.

Физические системы символов.

Изучение логики и компьютеров показало нам, что разум находится в в физических системах символов.Это самый основной закон компьютерных наук. качественный состав.

Системы символов — это наборы шаблонов и процессов, последние способны производить, разрушать и изменять первые. Самое важное свойства шаблонов заключается в том, что они могут обозначать объекты, процессы или другие шаблоны, и что, когда они обозначают процессы, их можно интерпретировать. Интерпретация означает выполнение обозначенного процесса. Два самых важные классы систем символов, с которыми мы знакомы, являются человеческими существа и компьютеры.

Наше нынешнее понимание систем символов расширилось, как указывалось ранее, через последовательность этапов. Формальная логика познакомила нас с символами, трактовала синтаксически, как исходный материал мысли, и с идеей манипулирования их в соответствии с четко определенными формальными процессами. Машина Тьюринга сделала синтаксическая обработка символов действительно машиноподобна и подтвердила потенциальная универсальность строго определенных систем символов. Сохраненная программа концепция компьютеров подтвердила интерпретируемость символов, уже подразумевается в машине Тьюринга.Обработка списков выдвинула на первый план денотационные возможности символов и определенная обработка символов способами, которые позволил независимость от фиксированной структуры лежащих в основе физических машина. К 1956 году все эти концепции были доступны вместе с аппаратным обеспечением. для их реализации. Изучение интеллекта систем символов, тема искусственного интеллекта, может начаться.

Эвристический поиск.

Второй закон качественной структуры ИИ состоит в том, что символьные системы решают проблемы, генерируя потенциальные решения и проверяя их, то есть поиск.Решения обычно ищут, создавая символические выражения и изменяя их последовательно, пока они не будут удовлетворять условиям решения. Следовательно, системы символов решают проблемы путем поиска. Поскольку они имеют конечные ресурсов, поиск не может выполняться сразу, он должен быть последовательным. Он оставляет после себя либо единственный путь от отправной точки до цели, либо, если исправление и бэкап нужны, целое дерево таких путей.

Системы символов не могут казаться разумными, если их окружают чистые хаос.Они проявляют интеллект, извлекая информацию из проблемы. домена и использовать эту информацию для поиска, избегая неправильных поворотов и обходные тропы. Проблемная область должна содержать информацию, то есть некоторая степень порядка и структуры, чтобы метод работал. Парадокс Meno решает наблюдение, что информация может быть запомнена, но новая информация также может быть извлечена из домена, который обозначают символы. В В обоих случаях основным источником информации является область задачи.

Эмпирическая база.

Исследование искусственного интеллекта касается того, какими должны быть символьные системы. организован, чтобы вести себя разумно. Двадцать лет работы в этой области накопил значительный объем знаний, достаточный для заполнения нескольких книг (это уже есть), и по большей части в виде довольно конкретного опыта о поведение определенных классов символьных систем в конкретных областях задач. Снаружи в этом опыте, однако, появились и некоторые обобщения, сокращающие в разных областях задач и системах, об общих характеристиках интеллект и методы его реализации.

Сегодня утром мы попытались сформулировать некоторые из этих обобщений. Они есть в основном качественные, а не математические. У них больше аромата геология или эволюционная биология, чем аромат теоретической физики. Они есть достаточно сильные, чтобы позволить нам сегодня проектировать и строить умеренно интеллектуальные системы для широкого круга задач, а также для получения довольно глубокое понимание того, как человеческий интеллект работает во многих ситуациях.

Что дальше?

Сегодня в нашем аккаунте мы упомянули открытые вопросы, а также разрешили единицы; есть много и того, и другого.Мы не видим ослабления волнения геологоразведочные работы, которые окружали это месторождение за последнюю четверть века. Два лимиты ресурсов будут определять скорость прогресса в следующий такой период. Один из них — это количество доступной вычислительной мощности. Второй и возможно, более важным является количество талантливых молодых специалистов по информатике. кого привлечет эта область исследований как самая сложная из возможных снасти.

A.M. Тьюринг завершил свою знаменитую статью «Вычислительные машины и Разведка »словами:

Мы можем видеть только небольшое расстояние впереди, но мы можем видеть много вот что нужно сделать.
Многое из того, что Тьюринг видел в 1950 году то, что необходимо было сделать, было сделано, но повестка дня по-прежнему полна. Возможно, мы слишком много читаем в его простом утверждении, приведенном выше, но нам нравится думать что в нем Тьюринг признал фундаментальную истину о том, что все компьютерные ученые инстинктивно знаю. Для всех систем физических символов, обреченных на то, чтобы Последовательный поиск проблемной среды, критический вопрос всегда: что делать дальше?
  • Берлинер Х. [1975]. Шахматы как решение проблем: развитие анализатор тактики.Кандидат наук. Th .. Компьютерные науки. Dep., Carnegie Mellon U. (не опубликовано).
  • ,
  • , McCarthy, J. [1960]. Рекурсивные функции символьных выражений и их вычисление машиной. Comm. ACM 3, 4 (апрель 1960 г.), 184–195.
  • McCulloch, W.S. [1961]. Что такое число, чтобы его знал человек, а человек, чтобы он мог знать число. Бюллетени общей семантики №№ 26 и 27 (1961), 7-18.
  • Нильссон, штат Нью-Джерси [1971]. Методы решения проблем в искусственном интеллекте. Макгроу-Хилл, Нью-Йорк.
  • Тьюринг, А. [1950]. Вычислительная техника и интеллект. Разум 59 (окт. 1950), 43360.

Теоретическая информатика — Журнал

Теоретическая информатика является математическим и абстрактным по своей сути, но его мотивация основана на практических и повседневных вычислениях. Его цель — понять природу вычисления и, как следствие этого понимания, предоставить более эффективные методологии. Все статьи, вводящие или изучающие математические, логические и формальные концепции и методы, приветствуются при условии, что их мотивация явно взята из области вычислений .

Любые вопросы по поводу представленных материалов и рецензирования следует направлять в редакцию TCS: [электронная почта защищена].

Статьи, опубликованные в журнале « Theoretical Computer Science» , сгруппированы в три раздела в зависимости от их характера. Первый раздел «Алгоритмы, автоматы, сложность и игры» посвящен изучению алгоритмов и их сложности с использованием аналитических, комбинаторных или вероятностных методов. Он включает в себя все поле абстрактной сложности (т.е.е. все результаты об иерархиях, которые могут быть определены с помощью машин Тьюринга), вся область автоматов и теории языков (включая автоматы на бесконечных словах и бесконечных языках), вся область геометрических (графических) приложений и вся область измерения производительность системы с использованием статистических методов.

Второй раздел «Логика, семантика и теория программирования» посвящен формальным методам проверки свойств программ или реализации формально описанных языков; он содержит все статьи, касающиеся семантики последовательных и параллельных языков программирования .В этом разделе публикуются все формальные методы лечения этих проблем, включая методы переписывания, абстрактные типы данных, автоматическое доказательство теорем, исчисления, такие как SCP или CCS, сети Петри, новые логические исчисления и разработки категориальных методов.

Третий раздел, «Естественные вычисления», посвящен изучению вычислений в природе и вычислений, вдохновленных природой. В быстро развивающейся области информатики, , естественные вычисления играют важную роль в качестве катализатора синергии вычислений, разработанных человеком, с вычислениями, происходящими в природе.Эта синергия ведет к более глубокому и широкому пониманию природы вычислений. Хотя естественные вычисления также связаны с экспериментами и приложениями, этот раздел теоретической информатики сосредоточен на теоретических аспектах естественных вычислений, имеющих прямое отношение к вычислениям. Среди прочего, он будет содержать статьи, посвященные теоретическим вопросам эволюционных вычислений, нейронных сетей, молекулярных вычислений и квантовых вычислений.

Теоретическая информатика теперь будет публиковать высококачественные вводные материалы.Расширенные введения, которые проводятся только по приглашению, должны охватывать конкретную тему в рамках TCS на уровне, который подходит для ученого, который является новичком в этой теме и желает получить современное понимание. Статьи должны быть самодостаточными, включая мотивацию и основные определения, и переходить к расширенному материалу и / или открытым проблемам, которые могут — но не обязательно — включать новые результаты. Должно быть дано достаточное количество ссылок, чтобы читатель мог найти точки входа в исследовательскую литературу по данной теме, а также источники основных идей.Публикации проходят стандартный процесс рассмотрения TCS.

Компьютерные науки

С помощью компьютерных наук для всех (CS4All) студенты Нью-Йорка научатся думать с помощью компьютеров, а не просто использовать компьютеры для передачи своего мышления. Студенты будут развивать:

  • вычислительное мышление
  • решение проблем
  • креативность и
  • навыки критического мышления.

Они также научатся сотрудничать и строить отношения с коллегами, общаться и творить с помощью технологий, а также лучше понимать технологии, с которыми мы взаимодействуем ежедневно.

Эти навыки будут ключом к успеху учащихся в высшем образовании, на рынке труда 21 века и за его пределами. В течение следующих 10 лет Министерство образования подготовит почти 5000 учителей, которые дадут образование в области компьютерных наук примерно 1,1 миллионам жителей города. школьники.

Почему образование в области компьютерных наук важно?

Компьютерные науки повсюду

Компьютерные науки не только необходимы для большинства современных профессий и областей обучения, но и доставляют удовольствие! Изучение основ информатики готовит студентов к жизни в мире, в котором все больше доминируют технологии.

Информатика — это тоже место, где много рабочих мест. Более 50% всех работ в области STEM (наука, технология, инженерия и математика) связаны с вычислениями. Студенты со степенью в области компьютерных наук являются одними из самых высокооплачиваемых выпускников колледжей, а количество рабочих мест в области компьютерного программирования увеличивается в два раза, чем в среднем по стране, но выпускников не хватает для заполнения этих вакансий!

Информатика дает студентам возможность познакомиться с:

  • Робототехникой
  • Дизайн и разработка игр
  • Блочное и текстовое программирование
  • Данные и наука о данных
  • Физические вычисления
  • Веб-дизайн и разработка
  • Дизайн мобильных приложений и разработка
  • Конструкторская деятельность
  • Информатика может быть предметом семестрового курса, многолетней последовательности или может быть включена в другие области содержания, такие как наука, математика или искусство.
Когда вы входите в класс информатики, вы можете найти учеников:

  • Совместная работа над решением проблем
  • Написание кода и адаптация существующего кода к собственным проектам
  • Работа с учителями и коллегами для устранения неполадок кода
  • Создание физических прототипов как часть процесса проектирования
  • Участие в отключенных от сети мероприятиях (которые не используют технологии), чтобы познакомить их с основами информатики
  • Использование онлайн-ресурсов для поиска примеров и ресурсов, помогающих в решении проблем

Как можно Я узнаю больше?

Учись вместе с ребенком! Информатика проявляется во многих формах.Следующие ресурсы отлично подходят для изучения концепций информатики:

Готовы учиться?

Попробуйте эти бесплатные уроки!

Хотите исследовать?

Попробуйте эти бесплатные сайты!

Ищете курс?

Запишитесь на массовые открытые онлайн-курсы (МООК)!

Ресурсы для преподавателей

Учителя и другие преподаватели могут использовать нашу учебную программу и учебные материалы.

Ozaria — информатика, которая увлекает

Новинка: руководство по ресурсам финансирования CARES Act для фондов ESSER и GEER для ваших программ CS.Узнать больше

Приключение по программированию для студентов и готовое решение для преподавания информатики.

Попробуйте Главу 1 бесплатно сегодня!

Простое внедрение

Даже не имея опыта программирования, вы можете преподавать полный курс компьютерных наук с Ozaria. Наши готовые планы уроков и интуитивно понятная панель инструментов предоставят вам инструменты, необходимые для обучения в первый же день.

Иммерсивный геймплей

Учащиеся погружаются в приключенческую игру, в которой их знания компьютерных наук расширяются по сюжету.В этой увлекательной учебной среде учащиеся развивают реальные навыки с помощью игры.

Учебная программа, соответствующая стандартам

Ozaria соответствует стандартам CSTA и ISTE, что позволяет вам уверенно преподавать, когда ваши ученики осваивают основные концепции компьютерных наук, развивают навыки вычислительного мышления и узнают о значении компьютерных наук для их повседневной жизни.

Повышение квалификации

Изучите навыки эффективного преподавания информатики с помощью нашего самостоятельного курса __pd__, аккредитованного CSTA.Зарабатывайте до 40 кредитных часов в любое время с любого устройства.

Попробуйте Главу 1 бесплатно

И снова вашей команде удалось достичь Святого Грааля образовательно-развлекательной системы. На мой взгляд, как ветеран средней школы с 26-летним стажем, больше нет интересных ресурсов для обучения программированию.

Крис Беквит Инструктор по технологиям, средняя школа Ридс-Брук

Мы разработали нашу учебную модель на основе проверенных теорий и обширных данных о том, как учащиеся учатся лучше всего.

Налаживайте связи

В начале каждого модуля используйте наши готовые слайды уроков, чтобы помочь вашим ученикам найти связь между новыми концепциями информатики и соответствующими примерами из их повседневной жизни.

Конструируйте собственное значение

Затем направьте своих учеников в построение более глубокого понимания новых концепций с помощью дополнительных упражнений, которые встроены в наши планы уроков.

Изучение новых концепций

На третьем этапе цикла обучения ваши ученики будут изучать новые концепции посредством объяснительного диалога между персонажами истории Озарии.Закадровый голос, графика и анимация делают изучение новой информации еще более доступным и увлекательным.

Примените новые знания

Затем ваши ученики будут применять полученные знания на практике, набирая настоящий Python или JavaScript, чтобы решать различные задачи на уровнях игры, построенной по шаблонам. Встроенные подсказки помогают учащимся выявлять и исправлять ошибки, повышая уверенность при написании кода.

Итоговый проект

В конце каждой главы вашим ученикам будет предложено продемонстрировать свои новые навыки и выразить свое творчество с помощью итоговых проектов, в которых они создают свои собственные игры, истории и многое другое.

View Scope & SequenceView Образец слайдов урока

Разработанный с учетом отзывов нашего сообщества, состоящего из более чем 140 000 преподавателей, Ozaria решает проблемы преподавания информатики, предоставляя инструменты и ресурсы, которые работают.

Интуитивно понятная панель управления учителем обеспечивает доступ к планам уроков, ориентированным на учащихся, руководствам по определению темпа, стратегиям дистанционного обучения и другим ресурсам для удовлетворения ваших потребностей.

Страница «Отслеживание прогресса» позволяет вам постоянно следить за успеваемостью учеников, получать ценную информацию об их успеваемости и сразу определять необходимость вмешательства.

Это самый доступный сайт программирования, который я когда-либо видел. Мне нравится история, связанная с Озарией, поскольку она соответствует миссии, которой могут сопереживать мои ученики. Честно говоря, мне это нравится. Фактически, в прошлые выходные я обнаружил, что играю гораздо дольше, чем хотелось бы признаться!

Alecia Nachtigal Педагог, Школа идеального образования Виктории

Поделитесь приведенными ниже ресурсами с учителями, администраторами и другими лицами, участвующими в внедрении компьютерных наук в вашу школу или расширении уже существующих предложений.

Загрузить презентациюЗагрузить флаерПопробовать главу 1 бесплатно

Как Ozaria связана с CodeCombat?

Ozaria — это разработка CodeCombat, одной из самых популярных игр для программирования в истории, ориентированной на аудиторию. Мы создали Ozaria на основе идей, полученных в результате обучения более 20 миллионов студентов Python и JavaScript. Ozaria включает в себя новые педагогические модели, захватывающее повествование, основанное на историях, и была разработана для использования в классных комнатах как для очного, так и для удаленного обучения.

Какой возраст или классы подходят для Озарии?

Ozaria соответствует стандартам CS для средних школ CSTA и ISTE, но ее применяют на практике и получают удовольствие учащиеся от старших классов начальной до средней школы.

Сколько стоит доступ ко всем доступным юнитам и ресурсам?

Мы настраиваем решения для школ и округов и работаем с вами, чтобы понять ваш вариант использования, контекст и бюджет. Свяжитесь с нами для получения более подробной информации! Мы также предоставляем Руководство по ресурсам финансирования для школьных и окружных программ CS.

Есть ли у Ozaria проектное обучение?

Да. Ozaria включает общие проекты Capstone в конце каждой главы, где учащиеся создают свои собственные игры. Эти проекты служат в качестве итоговых оценок и являются отличным способом для студентов выразить себя и продемонстрировать свои знания одноклассникам, друзьям и семье.

Могу ли я использовать Озарию в качестве основной учебной программы моего класса?

Совершенно верно! У Озарии есть все необходимое для прохождения полного курса информатики, даже если у вас нет образования в области информатики.Здесь есть все: от планов уроков и руководств по решениям до рубрик проекта и встроенного согласования стандартов.

Leave a comment