İkizkenar Üçgen İspatı
Erken makine akıl yürütme araştırmasının en çarpıcı sonuçlarından biri: bir geometri teoremi kanıtlayan program, tasarımcılarının öngörmediği ikizkenar üçgen teoreminin bir ispatını üretmiş & çoğu matematikçinin bilmediği bir ispattır.
Klasik ispat, yardımcı bir doğru inşa etmeyi gerektirir: köşeden açı bisektörünü çizin, iki alt üçgende SAS uygunluğunu kullanın. İspat işe yarasa da, orijinal problemin bahsetmediği harici bir yapı gerektirir.
Programın ispatı yardımcı bir inşa kullanmamıştır. ABC üçgenini CBA üçgeni ile — aynı üçgen, geriye doğru okundu — karşılaştırmıştır. A↔A, B↔C, C↔B yazışması, orijinal üçgeni taban köşeleri yer değiştirilmiş şekilde kendi içine dönüştürür. Her iki kenar da hipotez tarafından eşittir. SSS uygunluğuna göre, ABC üçgeni CBA üçgenine uygun, yani B açısı C açısına eşittir.
İspat, bazı Euclid edisyonlarında dipnot olarak görünür, ancak yaygın olarak bilinmez. Sistemi kuran programcılar onu bilmiyorlardı. Program bir programlı stratejiye uydurarak bulmuştur: önce direkt ispat deneyin; takılı kaldıysanız, yardımcı doğrular çizmeyi deneyin.
Program Yaratıcılık Gösterdi mi?
Hamming doğrudan soruyu sorar: bu makine yaratıcılığı oluşturur mu? Cevabı: kısmen, & niteliği önemlidir.
Programcılar teoremleri direkt ispatlamak & takılı kaldığında yardımcı yapılar çizmeyi denemeye ilişkin talimatlar yazomışlardır. Program bu talimatları takip etmiştir. Yeni ispat bu talimatları direkt ispatın zarif bir şekilde işe yaradığı bir probleme uygulamaktan ortaya çıkmıştır.
Hamming'in gözlemi: bu tam olarak insanlarda yaratıcılığın nasıl çalıştığıdır. Geometri eğitimi sana bir program yüklemiştir. Talimatlar şunları söylemişti: direkt ispat deneyin; takılı kaldıysanız, yardımcı doğrular çizin. Bu talimatları bir makinenin yaptığı kadar temiz öğrenmediniz — unutursunuz, yanlış uygularsınız, & bitmeyen tekrar gerekir. Ama yapı aynıdır.
Hamming'in adlandırdığı paradoks: bir program bir şeyi yapma amacıyla ortaya çıktığında, gözlemciler davranışı otomatik olarak rutin olarak yeniden sınıflandırırlar. Programın varlığı zeka izlenimini yok eder. Bir makine, şüpheci bir kitleye, kendisinin bir makineden daha fazla olduğunu asla gösteremez — çünkü herhangi bir gösterim 'sadece programlama' olarak yeniden sınıflandırılır.
Max Mathews & Bilgisayar Müziği
Hamming geometriden müziğe geçiş yapar & bu geçiş kasıtlıdır: makine akıl yürütmesinin açıkça analitik etki alanlarının ötesine uzandığını göstermek ister.
Bell Labs'te Max Mathews & John Pierce dalga formlarını dijital olarak sentezleyerek müzik hesaplamışlardır. Sistem örnekleme hızı seçmeyi gerekli kılıyordu: Nyquist teoremine göre, f frekansına kadar sesi yeniden üretmek için en az 2f'lik bir örnekleme hızına ihtiyacınız vardır. İnsan işitme kabaca 18.000 Hz'ye kadar uzanır; telefon kalitesi ses 8.000 Hz gerektirir, en az 16.000 Hz örnekleme hızı gerektirir.
Örnekleme hızı sabitlenmişse, sistem herhangi bir olası ses dalgasını temsil eden herhangi bir genlik dizisini hesaplayabilir, değerleri bir dijital-analoga dönüştürücü & düzleştirme filtresinden geçirebilir, & sonucu oynatabilir. Saf tonlar basit sinüs dalgalarıdır. Enstrümanlar, karakteristik saldırı & bozulma zarflı birden fazla frekansı birleştirir. Kompozisyon not dizileri & enstrüman modellerini belirtmek meselesi haline gelmiştir.
Daha sonra şu soruyu sordular: notaları neden elle vermeli? Kompozisyon kuralları vardır. Bu kuralları artı rastgele sayı üretimini, bilgisayar tarafından oluşturulan müzik üretmek için kullanmışlardır.
Sonuç: bilgisayar tarafından oluşturulan, bilgisayar tarafından oynatılan müzik zaten 1970'lerin ortalarında radyo & TV reklamlarında görünüyordu. 1994'te 'en yüksek kaliteli kayıt' dijitaldir. Hamming'in gözlemi: artık ne hangi seslerin üretilmesi değer yaptığı sorusu vardır, ne seslerin teknik olarak mümkün olduğu. Teknik sınır kapandı; estetik sınır açık kalır.
Kapalı Teknik Sınır
Hamming keskin bir iddia yapar: dijital ses ile, ses yeniden üretiminde hiçbir gelecek önemli teknik iyileştirme olamaz. Ortam teorik tamamlığı başarmıştır. Kalan iyileştirmeler mühendislikte değil, estetiklerde.
Bilgisayar müzik sistemlerinin aynı zamanda bestecinin rolünü değiştirdiğini gözlemler: canlı oynatma, yıl uzunluğundaki bekleri çıkardı. Besteci artık hızlı stil geliştirebilir çünkü geri bildirim döngüsü birçok büyüklük mertebesince daha kısadır.
Rutin İşler & Yetenek Sorusu
Hamming yer değiştirme sorusundan kaçınmaz. Bilgisayarlar insanları rutin işlerden çıkarırlar. Bunu açıkça belirtir: 'robotlar rutin işleri yapan birçok insanı yer değiştirecektir. Gerçek anlamda, makineler rutin işleri en iyi yapabilir, böylece insanları daha insancı işler için serbest bırakır.'
Rahatsız edici nitelik: 'ne yazık ki, şu anda çoğu insan makinelerle rekabet etmekten donanımlı değildir — rutin işlerden fazlasını yapamaz.'
Rutin'den rutin olmayan işe yoğun eğitim alan işçiler retrain edilebileceğine şüphe ifade eder. Bu popüler bir pozisyon değildir. Yer değiştirmiş işçilerin rekabet edebileceğine ilişkin yaygın inanca (umut, diyor) inanmayı kabul eder, sonra devam eder.
Ayırt Edici Özellik
Hamming'in çerçevesinde rutin olmayan işi rutine göre ayıran şey: bir durumu dikkatlice analiz etme & sonraki ne yapılması gerektiğini ayrıntılı olarak belirtme yeteneği. Bu tam olarak programın yaptığı şeydir — & makinelerin giderek yapabileceği. Soru, insan belirtimini gerektiren durumların seti küçülüyor mu yoksa büyüyor mu?
Yetenek Sorusu
Hamming'in Bell Labs'te yaptığı kariyer, on yıllara kadar doğrudan gözlem vermiştir: bilgisayarlar tarafından insan dikkatinden yer değiştirilen çalışma tutarlı bir şekilde rutine eğilim göstermiştir, & ortaya çıkan yeni çalışma rutine olmayan işe eğilim göstermiştir. Kalan insan değeri, yargıda, sentezde & hangi problemleri takip edeceğini seçme konusunda yer alıyordu — yürütmede değil.
Ortaya koydular ama çözmedi: bu düzen kalıcı mıdır, yoksa otomasyon sonunda rutin olmayan işi de tüketir mi?
İnsan-Makine İşbirliği
Hamming'in makine akıl yürütmesi için tercih edilen çerçevesi rekabet değil, işbirliğidir. İnsan & makinenin birlikte yapabileceklerini ilgilendiriyor, hiçbiri tek başına yapamaz.
Bell Labs'te gördüğü örnekler: cebir basitleştirme sistemi, insan cebirci'leri uzun simbol manipülasyonları aracılığında rehberlik ederken yargı çağrılarını insana bırakır; bilgisayar müzik sistemi, bestecinin yaratıcı erişimini genişletirken estetik seçimleri besteciye bırakır; tıbbi tanı destek sistemi, makine desen tanıma'yı insan bağlamsal yargı'sı ile eşleştirir.
Onun tahmini: gelecek on yıllın en değerli işi arayüzde oturur — ne insanlar makineler tarafından değiştirilir, ne de makineler insanlar tarafından sınırlandırılır, ama her ikisini aşan kombinasyon.
Kimya sentezi programı açık bir örnektir: olası sentez rotalarını numaralandırdı, maliyetleri & verimlerini hesaplıyor, & seçenekleri sunuyordu. Kimyager seçti. Ne tek başına da iyi olabilir: program hangi sentezin zarif veya hangi yan ürün'ün aşağı yönlü kullanım için önemli olduğunu tanıyamaz; kimyager 10.000 rotayı elle numaralandıramaz.