Czy w komputerach kryją się problemy filozoficzne? Paweł Polak (UPJPII, Copernicus Center)
|
|
- Szymon Skowroński
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Czy w komputerach kryją się problemy filozoficzne? Paweł Polak (UPJPII, Copernicus Center)
2 Motto Nauka jest tak ekscytująca, ponieważ jest pełna nierozwiązanych tajemnic. Największymi nierozwiązanymi tajemnicami są te dotyczące naszego istnienia jako istot świadomych w niewielkim skraju pustego wszechświata (Freeman Dyson)
3 Plan poszukiwań Krótka historia komputerów Problem #1: obliczanie Problem #2: informacja Problem #3: sztuczna inteligencja Problem #4: czy jest wśród nas człowiek Turinga?
4 Krótka historia komputerów (Skąd wzięły się komputery?)
5 Uwagi wstępne Spojrzenie na historię komputerów jedynie pod kątem realizacji dwóch głównych zadań: automatyzacja obliczeń rozwiązanie problemów podstaw matematyki automatyzacja myślenia (!)
6 Marzenie Leibniza Gottfried Wilhelm Leibniz ( ) Nie godzi się wybitnym ludziom trwonić czas na niewolniczą pracę, na obliczenia, które z zastosowaniem maszyn mógłby wykonać ktokolwiek G.W. Leibniz (1671)
7 Sumator W. Schickarda ( ) sumator jest rodzajem mechanicznego licznika w zależności od kierunku obrotu realizuje dodawanie lub odejmowanie według konstruktora był to rodzaj zegara
8 B. Pascal i Pascalina Pascalina wyrafinowana konstrukcja, ale bardziej zawodna niż Schickarda (częste błędy obliczeniowe wynikające z zakłóceń!). Trudności w realizacji odejmowania. Znalazła zastosowanie praktyczne w obliczaniu podatków we Francji.
9 Leibniz genialny myśliciel i konstruktor Leibniz postawił wyżej poprzeczkę maszyna która dokonuje mnożenia koncepcja Leibniza była wykorzystywana we wszystkich późniejszych kalkulatorach mechanicznych mechanika zaczęła odgrywać rolę czynnika ograniczającego rozwój
10 Charles Babbage ( ), Ada Lovelace i maszyna analityczna Babbage pod wpływem idei podziału pracy (A. Smith, manufaktura logarytmów barona de Prony) i pod wpływem koncepcji sterowania (krosno Jacquarda) stworzył plany uniwersalnej maszyny liczącej Stopień komplikacji urządzenia, problemy inżynieryjne i finansowe przerosły możliwości Babbage'a (zrealizowano tylko część - młyn ) Ada Lovelace ( ) współpracowniczka B., autorka pierwszych teoretycznych programów
11 K. Zuse i pierwszy uniwersalny komputer pierwsza maszyna mogąca wykonywać dowolny ciąg działań arytmetycznych zbudowana własnym sumptem 1939 prototypy V1,V2, V1 oraz Konrad Zuse z V3 (po wojnie) konstrukcja maszyn oparta została na przekaźnikach (przypominała nieco dawną centralę telefoniczną) 1941 V3 (znana jako Z3) pierwsza maszyna równoważna z maszyną Turinga nie doceniono w pełni konstrukcji Zusego Zuse stworzył pierwszy język programowania Plankalkül
12 Komputer elektronowy ENIAC (Electronic Numerical Integrator and Computer) pierwszy w pełni elektroniczny komputer, skonstruowany w USA w , działał do 1955 r. ENIAC hardware: masa: niecałe 30 ton; zawierał lamp próżniowych, 6000 komutatorów, 1500 przekaźników, oporników, wykonano ok. 0.5 mln lutowań ENIAC software liczył w systemie dziesiętnym (!), liczby stałopozycyjne programowany za pomocą wykonywanych odpowiednich wtyków kablowych, potem kartami perforowanymi
13 Praca u podstaw matematyki G.W. Leibniz ( ) genialny prekursor idea sprowadzenia rozumowań ludzkich do specjalnego rachunku zapoczątkował logikę symboliczną (formalną) docenił znaczenie notacji binarnej Historia nowoczesnej maszyny liczącej rozpoczyna się od Leibniza i Pascala. Jednakże, główna idea maszyny liczącej jest jedynie mechanizacją Leibnizowskiego calculus ratiocinator. N. Wiener (1948)
14 Wielkie sukcesy i wyzwania matematyki David Hilbert ( ) 1847 rozwój logiki formalnej: Georges Boole program logicyzmu Gottloba Fregego ( ) Hilberta program aksjomatyzacji matematyki 1928 Hilbert formułuje Entscheidungsproblem (problem rozstrzygalności: czy istnieje algorytm ewaluacji dla zadanego języka i wyrażenia w nim zapisanego, który jako wartość da Prawda lub Fałsz )
15 Annus mirabilis informatyki: 1936 Alonzo Church ( ) Alan Turing ( ) Alonzo Church, A note on the Entscheidungsproblem (1936) Alan Turing, On computable numbers, with an application to the Entscheidungsproblem (1936/1937) wniosek: nie istnieje uniwersalny algorytm
16 Maszyna Turinga Uporządkowany zbiór 6 elementów: (Q, Σ, δ, q0, #, F) Formalny model obliczeń Oparty na idealizacji wyobrażonego procesu myślowego Uniwersalna MT stanowi model wszystkich współczesnych komputerów cyfrowych Q zbiór stanów, Σ skończony zbiór symboli, alfabet δ funkcja przejścia δ: Q x Σ Q x Σ x {L, R} gdzie {L,R} oznaczają kierunki # symbol pusty, q0 stan początkowy (należy do Q), F zbiór stanów kończących pracę (podzbiór Q).
17 Maszyna Turinga na wesoło
18 Problem #1 Obliczanie
19 Problem #1: obliczanie Turing wykazał, że istnieje nieskończenie wiele liczb, których nie może obliczyć MT (nie istnieje algorytm wyznaczania zapisu liczby) Klasyfikacja problemów: T-obliczalny możliwy do obliczenia przez MT NT-obliczalny możliwy do obliczenia na inny sposób niż poprzez MT (np. analogowo) Czy istnieją problemy NT-obliczalne
20 Problem #1: algorytmizm Algorytmizm pogląd, że cokolwiek jest obliczalne, jest obliczalne za pomocą algorytmów (nie istnieją procesy NT-obliczalne) Algorytm (wg Marciszewskiego): abstrakcyjny obiekt matematyczny tekst z przepisem postępowania (twór kulturowy)
21 Problem #1: obliczanie Złożoność obliczeniowa granica fizycznej realizacji obliczeń (logan, n, n2, 2n) Istnieją problemy (niekiedy proste!), które dla dużych danych nie są rozwiązywalne w rozsądnym czasie przy pomocy algorytmów problem komiwojażera układanie planów zajęć sprawdzanie formuł logicznych metodą zerojedynkową
22 3 wielkie intuicje informatyki Boole & Shannon Każda informacja o problemie obliczalnym da się wyrazić przez dwa symbole: 0 i 1. Turing Każdy algorytm może być wyrażony w języku TM, korzystającej w dostatecznie długiej taśmy podzielonej na pola za pomocą 5 operacji: przesuń-w-lewo-1-pole, przesuń-w-prawo-1-pole, pisz-1-na-wskazywanym-polu, pisz-0-na-wskazywanym-polu, wyczyść-wskazywane-pole. Boehm & Jacopini Tylko 3 reguły gramatyczne są konieczne do wytworzenia wszystkich potrzebnych kombinacji operacji: sekwencja, instrukcja warunkowa, pętla warunkowa. Za: Rappaport (2006)
23 Problem #2 Informacja
24 Problem #2: Czym jest informacja? Informacja jako fundamentalne pojęcie opisu rzeczywistości fizyka pojęcie informacji np. w OTW biologia DNA jako struktura zapisu i przetwarzania informacji nauki społeczne informacja jako element konstytuujący nowoczesne społeczeństwo (informatyka społeczna) metafizyka (?!) Pojęcie wieloznaczne, zależne od poziomu abstrakcji, ale intuicyjnie zrozumiałe
25 Problem #2: Informacja w praktyce Matematyczna teoria informacji (np. telekomunikacja) Teoria ilości kodowanej informacji I(n)=log2 n Model C. Shanona (1948,98)
26 Problem #2: Filozofia informacji Luciano Floridi propagator filozofii informacji schemat konceptualny pojęcia informacji
27 Problem #3 Sztuczna inteligencja
28 Problem #3: Podstawowe pytania Jak daleko sięga potencjalnie zdolność rozwiązywania problemów przez komputer cyfrowy? Jak daleko sięgają zdolności cechujące 'umysł' ludzki Czy zakresy te są identyczne?
29 Problem #3: Problematyczna inteligencja Inteligencja = zdolność rozwiązywania problemów? Dwa nurty myślenia o sztucznej inteligencji (SI) silna SI system komputerowy może wykazywać wszystkie atrybuty ludzkiego umysłu, odpowiednio zaprogramowany komputer jest w rzeczywistości umysłem (J. Searle) słaba SI program jest modelem (symulacją) wybranych zjawisk umysłowych (dziś podstawa zastosowań technicznych)
30 Problem #3: Test Turinga Alan Turing (1950): test nierozróżnialności funkcjonalne testowanie Wybrane propozycje rozszerzenia testu Turinga: S. Lem konieczność testowania zdolności parafrazy W. Marciszewski konieczność sprawdzania niewiedzy maszyn Odwrotny test Turinga czy maszyna może rozpoznać, że po drugiej stronie jest człowiek?
31 W kierunku koneksjonizmu Zamiast traktować umysł jako proces obliczeniowy może zrekonstruować sztucznie struktury układu nerwowego? Sztuczne sieci neuronowe programy i układy elektroniczne oparte na matematycznym modelu neuronów Nie wymagają podania algorytmu rozwiązania problemu, potrafią uczyć się (układy adaptacyjne) Niezwykłe sukcesy w wybranych zadaniach SI (rozpoznawanie obrazów, sterowanie) Uważa się, że siła wyjaśniająca tego podejścia jest znikoma (przypomina czarną skrzynkę)
32 Hipoteza J. von Neumanna Jest możliwe, że w przypadku skrajnie wielkiej złożoności [ ] potrzebujemy jakiejś nowej teorii logicznej [...], żeby zrozumieć automaty o bardzo wysokiej złożoności, a w szczególności centralny system nerwowy. Może być jednak tak, że w toku tego procesu logika przekształci się jakby w neurobiologię w znacznie większym stopniu niż ta druga w logikę The general and logical theory of automata (1951).
33 Problem #4 Czy jest wśród nas człowiek Turinga?
34 Problem #4 Czy komputery zmieniają człowieka? Czy nowe sposoby interakcji wpływają na człowieka? Czy następuje dehumanizacja człowieka i humanizacja komputerów? HAL 9000 najbardziej ludzka postać w filmie Odyseja kosmiczna 2001?
35 Problem #4 PIW, Warszawa 1990 Jay David Bolter: Czy koncepcja człowieka jako komputera powinna być dla nas czymś odpychającym? Technologia definiująca definiuje lub redefiniuje rolę człowieka w odniesieniu do przyrody. Obiecując zastąpienie człowieka (lub grożąc nim), komputer podsuwa nam nową definicję człowieka jako «procesora informacji», a przyrody jako «informacji do przetwarzania». teza Boltera: człowiek zaczyna działać na wzór komputera
36 Dziękuję za uwagę! Dla zainteresowanych W. Marciszewski, P. Stacewicz, Umysł Komputer Świat, Exit, Warszawa R. Turner, A. Eden, "The Philosophy of Computer Science", The Stanford Encyclopedia of Philosophy, E.N. Zalta (ed.), URL = < Zapraszam na strony
Festiwal Myśli Abstrakcyjnej, Warszawa, Czy SZTUCZNA INTELIGENCJA potrzebuje FILOZOFII?
Festiwal Myśli Abstrakcyjnej, Warszawa, 22.10.2017 Czy SZTUCZNA INTELIGENCJA potrzebuje FILOZOFII? Dwa kluczowe terminy Co nazywamy sztuczną inteligencją? zaawansowane systemy informatyczne (np. uczące
Bardziej szczegółowoJAKIE IDEE WPŁYNĘŁY NAJSILNIEJ NA ROZWÓJ I EWOLUCJĘ INFORMATYKI?
JAKIE IDEE WPŁYNĘŁY NAJSILNIEJ NA ROZWÓJ I EWOLUCJĘ INFORMATYKI? Dlaczego dla informatyków ważne są liczby? Dlaczego dla informatyków ważne są liczby? bo w pamięci komputerów cyfrowych wszelkie dane (teksty,
Bardziej szczegółowoAlan M. TURING. Matematyk u progu współczesnej informatyki
Alan M. TURING n=0 1 n! Matematyk u progu współczesnej informatyki Wykład 5. Alan Turing u progu współczesnej informatyki O co pytał Alan TURING? Czym jest algorytm? Czy wszystkie problemy da się rozwiązać
Bardziej szczegółowoO badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ
O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ Wykład 7. O badaniach nad sztuczną inteligencją Co nazywamy SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ? szczególny rodzaj programów komputerowych, a niekiedy maszyn. SI szczególną własność
Bardziej szczegółowoO badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ
O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ Jak określa się inteligencję naturalną? Jak określa się inteligencję naturalną? Inteligencja wg psychologów to: Przyrodzona, choć rozwijana w toku dojrzewania i uczenia
Bardziej szczegółowoO badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ
O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ SZTUCZNA INTELIGENCJA dwa podstawowe znaczenia Co nazywamy sztuczną inteligencją? zaawansowane systemy informatyczne (np. uczące się), pewną dyscyplinę badawczą (dział
Bardziej szczegółowoO ALGORYTMACH I MASZYNACH TURINGA
O ALGORYTMACH I MASZYNACH TURINGA ALGORYTM (objaśnienie ogólne) Algorytm Pojęcie o rodowodzie matematycznym, oznaczające współcześnie precyzyjny schemat mechanicznej lub maszynowej realizacji zadań określonego
Bardziej szczegółowoElementy historii INFORMATYKI
Elementy historii INFORMATYKI Wykład 2. Elementy historii informatyki HISTORIA INFORMATYKI HISTORIA KOMPUTERÓW Wykład 2. Elementy historii informatyki Prehistoria informatyki: PASCAL i LEIBNIZ (1623 1662)
Bardziej szczegółowoInformacja w perspektywie obliczeniowej. Informacje, liczby i obliczenia
Informacja w perspektywie obliczeniowej Informacje, liczby i obliczenia Cztery punkty odniesienia (dla pojęcia informacji) ŚWIAT ontologia fizyka UMYSŁ psychologia epistemologia JĘZYK lingwistyka nauki
Bardziej szczegółowoTuring i jego maszyny
Turing Magdalena Lewandowska Politechnika Śląska, wydział MS, semestr VI 20 kwietnia 2016 1 Kim był Alan Turing? Biografia 2 3 Mrówka Langtona Bomba Turinga 4 Biografia Kim był Alan Turing? Biografia Alan
Bardziej szczegółowoWstęp do kognitywistyki. Wykład 3: Logiczny neuron. Rachunek sieci neuronowych
Wstęp do kognitywistyki Wykład 3: Logiczny neuron. Rachunek sieci neuronowych Epistemologia eksperymentalna W. McCulloch: Wszystko, czego dowiadujemy się o organizmach wiedzie nas do wniosku, iż nie są
Bardziej szczegółowoUmysł Komputer Świat TEX output: :17 strona: 1
Umysł Komputer Świat INFORMATYKA I FILOZOFIA Witold Marciszewski Paweł Stacewicz Umysł Komputer Świat O zagadce umysłu z informatycznego punktu widzenia E Warszawa Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT 2011
Bardziej szczegółowoTechnologie Informacyjne
page.1 Technologie Informacyjne Wersja: 4 z drobnymi modyfikacjami! Wojciech Myszka 2013-10-14 20:04:01 +0200 page.2 Cel zajęć Cele zajęć: Uaktualnienie i ujednolicenie wiedzy/terminologii oraz zdobycie
Bardziej szczegółowoO informatyce i jej historii. R. Robert Gajewski omklnx.il.pw.edu.pl/~rgajewski
O informatyce i jej historii R. Robert Gajewski omklnx.il.pw.edu.pl/~rgajewski www.il.pw.edu.pl/~rg s-rg@siwy.il.pw.edu.pl Informatyka (1) Informatyka to gałąź wiedzy związana z procesami:! projektowania,
Bardziej szczegółowoElementy Teorii Obliczeń
Wykład 2 Instytut Matematyki i Informatyki Akademia Jana Długosza w Częstochowie 10 stycznia 2009 Maszyna Turinga uwagi wstępne Maszyna Turinga (1936 r.) to jedno z najpiękniejszych i najbardziej intrygujacych
Bardziej szczegółowoAlgorytm. Krótka historia algorytmów
Algorytm znaczenie cybernetyczne Jest to dokładny przepis wykonania w określonym porządku skończonej liczby operacji, pozwalający na rozwiązanie zbliżonych do siebie klas problemów. znaczenie matematyczne
Bardziej szczegółowoJAKIEGO RODZAJU NAUKĄ JEST
JAKIEGO RODZAJU NAUKĄ JEST INFORMATYKA? Computer Science czy Informatyka? Computer Science czy Informatyka? RACZEJ COMPUTER SCIENCE bo: dziedzina ta zaistniała na dobre wraz z wynalezieniem komputerów
Bardziej szczegółowoTeoretyczne podstawy informatyki
1 Wykład cz. 2 dyżur: środa 9.00-10.00 czwartek 10.00-11.00 ul. Wieniawskiego 17/19, pok.10 e-mail: joanna.jozefowska@cs.put poznan.pl materiały do wykładów: http://www.cs.put.poznan.pl/jjozefowska/ hasło:
Bardziej szczegółowoHistoria informatyki
Spis treści 1 CZYM JEST INFORMATYKA... - 2-1.1 DEFINICJE INFORMATYKI...- 2-1.2 POJĘCIA ZWIĄZANE Z INFORMATYKĄ...- 2-2 ELEMENTY HISTORII INFORMATYKI... - 2-2.1 OD STAROŻYTNOŚCI DO ŚREDNIOWIECZA...- 2-2.2
Bardziej szczegółowoCZYM SĄ OBLICZENIA NAT A URALNE?
CZYM SĄ OBLICZENIA NATURALNE? Co to znaczy obliczać (to compute)? Co to znaczy obliczać (to compute)? wykonywać operacje na liczbach? (komputer = maszyna licząca) wyznaczać wartości pewnych funkcji? (program
Bardziej szczegółowoalgorytm przepis rozwiązania przedstawionego zadania komputer urządzenie, za pomocą którego wykonywane są algorytmy
Podstawowe pojęcia związane z informatyką: informatyka dziedzina wiedzy i działalności zajmująca się gromadzeniem, przetwarzaniem i wykorzystywaniem informacji, czyli różnego rodzaju danych o otaczającej
Bardziej szczegółowoKomputery. Komputery. Komputery PC i MAC Laptopy
Komputery Komputery PC i MAC Laptopy 1 Spis treści: 1. Komputery PC i Mac...3 1.1 Komputer PC...3 1.2 Komputer Mac...3 2. Komputery przenośne...4 2.1 Laptop...4 2.2 Netbook...4 2.3 Tablet...5 3. Historia
Bardziej szczegółowoElementy filozofii i metodologii INFORMATYKI
Elementy filozofii i metodologii INFORMATYKI Filozofia INFORMATYKA Metodologia Wykład 1. Wprowadzenie. Filozofia, metodologia, informatyka Czym jest FILOZOFIA? (objaśnienie ogólne) Filozofią nazywa się
Bardziej szczegółowoPRZESŁANKI I PIERWSZE KONCEPCJE AUTOMATYCZNEGO LICZENIA
PRZESŁANKI I PIERWSZE KONCEPCJE AUTOMATYCZNEGO LICZENIA Pierwszą maszyną cyfrową, w której operacje wykonywane były za pomocą układów elektronicznych, był ENIAC (Electronic Numerioal Integrator And Computer)
Bardziej szczegółowoHierarchia Chomsky ego Maszyna Turinga
Hierarchia Chomsky ego Maszyna Turinga Języki formalne i automaty Dr inż. Janusz Majewski Katedra Informatyki Gramatyka Gramatyką G nazywamy czwórkę uporządkowaną gdzie: G = V skończony zbiór
Bardziej szczegółowoDlaczego matematyka jest wszędzie?
Festiwal Nauki. Wydział MiNI PW. 27 września 2014 Dlaczego matematyka jest wszędzie? Dlaczego świat jest matematyczny? Autor: Paweł Stacewicz (PW) Czy matematyka jest WSZĘDZIE? w życiu praktycznym nie
Bardziej szczegółowoWstęp do Informatyki. dr inż. Paweł Pełczyński ppelczynski@swspiz.pl
Wstęp do Informatyki dr inż. Paweł Pełczyński ppelczynski@swspiz.pl Literatura 1. Brookshear, J. G. (2003). Informatyka w ogólnym zarysie. WNT, Warszawa. 3. Małecki, R. Arendt D. Bryszewski A. Krasiukianis
Bardziej szczegółowoArchitektura komputerów Historia systemów liczących
Historia systemów liczących Prezentacja jest współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie pt. Innowacyjna dydaktyka bez ograniczeń - zintegrowany rozwój
Bardziej szczegółowoInformatyka. Prowadzący: Dr inż. Sławomir Samolej D102 C, tel: 865 1766, email: ssamolej@prz-rzeszow.pl WWW: ssamolej.prz-rzeszow.
Informatyka Prowadzący: Dr inż. Sławomir Samolej D102 C, tel: 865 1766, email: ssamolej@prz-rzeszow.pl WWW: ssamolej.prz-rzeszow.pl 1 Program zajęć Wykład: Wprowadzenie Budowa i działanie sprzętu komputerowego
Bardziej szczegółowoTeoretyczne podstawy informatyki
n r fi i= 1 n r fi i= 1 r n ( x) = f ( x) + K+ f ( x) Def r 1 r n ( x) = f ( x) K f ( x) Def r 1 1 Wykład cz. 2 dyżur: poniedziałek 9.30-10.30 p. 436 środa 13.30-14.30 p. 436 e-mail: joanna.jozefowska@cs.put
Bardziej szczegółowoCZY INFORMATYKOM MUSI WYSTARCZYĆ NIESKOŃCZONOŚĆ POTENCJALNA?
Filozofia w matematyce i informatyce, Poznań, 9-10 grudnia 2016 CZY INFORMATYKOM MUSI WYSTARCZYĆ NIESKOŃCZONOŚĆ POTENCJALNA? Paweł Stacewicz Politechnika Warszawska Nieskończoność a granice informatyki
Bardziej szczegółowoPrzeszłość i przyszłość informatyki
Przeszłość i przyszłość informatyki Rodzaj zajęć: Wszechnica Popołudniowa Tytuł: Przeszłość i przyszłość informatyki Autor: prof. dr hab. Maciej M Sysło Redaktor merytoryczny: prof. dr hab. Maciej M Sysło
Bardziej szczegółowoGotfried Wilhelm LEIBNIZ Ostatni z wielkich, którzy wiedzieli wszystko
Gotfried Wilhelm LEIBNIZ Ostatni z wielkich, którzy wiedzieli wszystko matematyka logika metafizyka historia (1646-1716) inżynieria Dwa cytaty: o matematyce i informatyce Leibniz był przekonany, że świat
Bardziej szczegółowoM T E O T D O ZI Z E E A LG L O G R O Y R TM
O ALGORYTMACH I METODZIE ALGORYTMICZNEJ Czym jest algorytm? Czym jest algorytm? przepis schemat zestaw reguł [ ] program ALGORYTM (objaśnienie ogólne) Algorytm Pojęcie o rodowodzie matematycznym, oznaczające
Bardziej szczegółowo2014-10-15. Historia komputera. Architektura komputera Historia komputera. Historia komputera. Historia komputera. Historia komputera
Architektura komputera dr inż. Tomasz Łukaszewski 1 2 500 p.n.e: pierwsze liczydło (abakus) Babilonia. 1614kostkiJohnaNapiera szkockiego matematyka pozwalające dodawać i odejmować 3 4 1621suwak logarytmicznyopracowany
Bardziej szczegółowoO RÓŻNYCH SPOSOBACH ROZUMIENIA ANALOGOWOŚCI W INFORMATYCE
Filozofia w informatyce, Kraków, 17-18 listopada 2016 O RÓŻNYCH SPOSOBACH ROZUMIENIA ANALOGOWOŚCI W INFORMATYCE Paweł Stacewicz Politechnika Warszawska Analogowe? płyta analogowa telewizja analogowa dawne
Bardziej szczegółowoBudowa pierwszych komputerów i ich zastosowanie w matematyce
Budowa pierwszych komputerów i ich zastosowanie w matematyce Aleksander Byglewski Jarosław Rolski Jakub Zbrzezny Krótki kurs historii matematyki Wydział Matematyki i Nauk Informacyjnych Politechnika Warszawska
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do teorii systemów ekspertowych
Myślące komputery przyszłość czy utopia? Wprowadzenie do teorii systemów ekspertowych Roman Simiński siminski@us.edu.pl Wizja inteligentnych maszyn jest od wielu lat obecna w literaturze oraz filmach z
Bardziej szczegółowoZasady krytycznego myślenia (1)
Zasady krytycznego myślenia (1) Andrzej Kisielewicz Wydział Matematyki i Informatyki 2017 Przedmiot wykładu krytyczne myślenie vs logika praktyczna (vs logika formalna) myślenie jasne, bezstronne, oparte
Bardziej szczegółowoO REDUKCJI U-INFORMACJI
O REDUKCJI U-INFORMACJI DO DANYCH Cztery punkty odniesienia (dla pojęcia informacji) ŚWIAT ontologia fizyka UMYSŁ psychologia epistemologia JĘZYK lingwistyka nauki o komunikacji KOMPUTER informatyka elektronika
Bardziej szczegółowoMODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI
MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI Daniel Wójcik Instytut Biologii Doświadczalnej PAN d.wojcik@nencki.gov.pl tel. 022 5892 424 http://www.neuroinf.pl/members/danek/swps/ Podręcznik Iwo Białynicki-Birula Iwona
Bardziej szczegółowoObliczenia inspirowane Naturą
Obliczenia inspirowane Naturą Wykład 01 Modele obliczeń Jarosław Miszczak IITiS PAN Gliwice 05/10/2016 1 / 33 1 2 3 4 5 6 2 / 33 Co to znaczy obliczać? Co to znaczy obliczać? Deterministyczna maszyna Turinga
Bardziej szczegółowoprawda symbol WIEDZA DANE komunikat fałsz liczba INFORMACJA (nie tyko w informatyce) kod znak wiadomość ENTROPIA forma przekaz
WIEDZA prawda komunikat symbol DANE fałsz kod INFORMACJA (nie tyko w informatyce) liczba znak forma ENTROPIA przekaz wiadomość Czy żyjemy w erze informacji? TAK Bo używamy nowego rodzaju maszyn maszyn
Bardziej szczegółowoJęzyki programowania zasady ich tworzenia
Strona 1 z 18 Języki programowania zasady ich tworzenia Definicja 5 Językami formalnymi nazywamy każdy system, w którym stosując dobrze określone reguły należące do ustalonego zbioru, możemy uzyskać wszystkie
Bardziej szczegółowoprawda symbol WIEDZA DANE komunikat fałsz liczba INFORMACJA kod (pojęcie interdyscyplinarne) znak wiadomość ENTROPIA forma przekaz
WIEDZA prawda komunikat symbol DANE fałsz kod INFORMACJA (pojęcie interdyscyplinarne) liczba znak forma ENTROPIA przekaz wiadomość Czy żyjemy w erze informacji? Czy żyjemy w erze informacji? RACZEJ TAK:
Bardziej szczegółowoXV FESTIWAL NAUKI 2011 WPROWADZENIE DO BIOCYBERNETYKI
XV FESTIWAL NAUKI 2011 WPROWADZENIE DO BIOCYBERNETYKI ZESPÓŁ APARATURY BIOCYBERNETYCZNEJ (http://www.ise.pw.edu.pl/index.php?id=138) STUDENCKIE KOŁO NAUKOWE CYBERNETYKI (http://cyber.ise.pw.edu.pl) INSTYTUT
Bardziej szczegółowoSztuczna inteligencja stan wiedzy, perspektywy rozwoju i problemy etyczne. Piotr Bilski Instytut Radioelektroniki i Technik Multimedialnych
Sztuczna inteligencja stan wiedzy, perspektywy rozwoju i problemy etyczne Piotr Bilski Instytut Radioelektroniki i Technik Multimedialnych Plan wystąpienia Co to jest sztuczna inteligencja? Pojęcie słabej
Bardziej szczegółowoMaszyna Turinga języki
Maszyna Turinga języki Teoria automatów i języków formalnych Dr inż. Janusz Majewski Katedra Informatyki Maszyna Turinga (1) b b b A B C B D A B C b b Q Zależnie od symbolu obserwowanego przez głowicę
Bardziej szczegółowoKRZYSZTOF WÓJTOWICZ Instytut Filozofii Uniwersytetu Warszawskiego
KRZYSZTOF WÓJTOWICZ Instytut Filozofii Uniwersytetu Warszawskiego wojtow@uw.edu.pl 1 2 1. SFORMUŁOWANIE PROBLEMU Czy są empiryczne aspekty dowodów matematycznych? Jeśli tak to jakie stanowisko filozoficzne
Bardziej szczegółowoAlgorytm. Krótka historia algorytmów
Algorytm znaczenie cybernetyczne Jest to dokładny przepis wykonania w określonym porządku skończonej liczby operacji, pozwalający na rozwiązanie zbliżonych do siebie klas problemów. znaczenie matematyczne
Bardziej szczegółowoAlgorytmy i złożoność obliczeniowa. Wojciech Horzelski
Algorytmy i złożoność obliczeniowa Wojciech Horzelski 1 Tematyka wykładu Ø Ø Ø Ø Ø Wprowadzenie Poprawność algorytmów (elementy analizy algorytmów) Wyszukiwanie Sortowanie Elementarne i abstrakcyjne struktury
Bardziej szczegółowoStruktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 5. Prof. dr hab. inż. Jan Magott
Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 5 Prof. dr hab. inż. Jan Magott DMT rozwiązuje problem decyzyjny π przy kodowaniu e w co najwyżej wielomianowym czasie, jeśli dla wszystkich łańcuchów wejściowych
Bardziej szczegółowoWstęp do architektury komputerów
Wstęp do architektury komputerów Podręczniki: Willians Stallings: Organizacja i architektura systemu komputerowego, WNT Notatki z wykładu: http://zefir.if.uj.edu.pl/planeta/wyklad_architektura.htm Egzamin:
Bardziej szczegółowoPodstawy Informatyki Maszyna Turinga
Podstawy Informatyki alina.momot@polsl.pl http://zti.polsl.pl/amomot/pi Plan wykładu 1 Czym jest Programowanie maszyny Turinga Teza Churcha-Turinga 2 3 4 Czym jest Programowanie maszyny Turinga Teza Churcha-Turinga,
Bardziej szczegółowo12:00 1 MAJA 2015, CZWARTEK
Mój wymarzony zawód: 12:00 1 MAJA 2015, CZWARTEK Kacper Bukowski, Uczeń klasy III B Gimnazjum nr 164 z Oddziałami Integracyjnymi i Dwujęzycznymi im. Polskich Olimpijczyków w Warszawie www.kto-to-informatyk.pl
Bardziej szczegółowoPracownia Komputerowa. Wyk ad I Magdalena Posiada a-zezula
Pracownia Komputerowa Wyk ad I Magdalena Posiada a-zezula Kontakt Zak ad Cząstek i Oddzia ywań Fundamentalnych pok 4.20, Pasteura 5. http://www.fuw.edu.pl/~mposiada email: Magdalena.Posiadala@fuw.edu.pl
Bardziej szczegółowoWstęp do współczesnej inżynierii EKS i komputery sterowane myślami. Andrzej Materka, listopad 2010
Politechnika Łódzka Instytut Elektroniki Wstęp do współczesnej inżynierii EKS i komputery sterowane myślami Andrzej Materka, listopad 2010 Jena Meeting, 12-14 December 2008 1/8 Plan wykładu - rozwój urządzeń
Bardziej szczegółowo2. Wymagania wstępne w zakresie wiedzy, umiejętności oraz kompetencji społecznych (jeśli obowiązują):
OPISU MODUŁU KSZTAŁCENIA (SYLABUS) I. Informacje ogólne 1) Nazwa modułu : MATEMATYCZNE PODSTAWY KOGNITYWISTYKI 2) Kod modułu : 08-KODL-MPK 3) Rodzaj modułu : OBOWIĄZKOWY 4) Kierunek studiów: KOGNITYWISTYKA
Bardziej szczegółowoPRACA ZALICZENIOWA Z WORDA
PRACA ZALICZENIOWA Z WORDA Wykonał: mgr Henryk Janeczek Olesno, 2011 Test zaliczeniowy z Worda spis treści Numerowanie, punktory.. 3 Tabela. 4 Tekst wielokolumnowy, grafika... 5 Tekst matematyczny, rysunki,
Bardziej szczegółowoKonspekt do kursu wykładów 2000/2001 Teoria Sztucznej Inteligencji
Konspekt do kursu wykładów 2000/2001 Teoria Sztucznej Inteligencji Witold Marciszewski 1.1. Teoria Sztucznej Inteligencji (TSI) ma za cel wytwarzanie, w zakresie oprogramowania i sprzętu, urządzeń (elektronicznych,
Bardziej szczegółowoObliczanie. dr hab. inż. Joanna Józefowska, prof. PP 1
Obliczanie 1 Obliczanie Co to jest obliczanie? Czy wszystko można obliczyć? Czy to, co intuicyjnie uznajemy za obliczalne można obliczyć za pomocą mechanicznej procedury? 2 Czym jest obliczanie? Dawid
Bardziej szczegółowoElementy filozofii i metodologii INFORMATYKI
Elementy filozofii i metodologii INFORMATYKI Filozofia INFORMATYKA Metodologia Czym jest FILOZOFIA? (objaśnienie ogólne) Filozofią nazywa się Ogół rozmyślań, nie zawsze naukowych, nad naturą człowieka,
Bardziej szczegółowoAlgorytm. Słowo algorytm pochodzi od perskiego matematyka Mohammed ibn Musa al-kowarizimi (Algorismus - łacina) z IX w. ne.
Algorytm znaczenie cybernetyczne Jest to dokładny przepis wykonania w określonym porządku skończonej liczby operacji, pozwalający na rozwiązanie zbliżonych do siebie klas problemów. znaczenie matematyczne
Bardziej szczegółowoAlgorytmy sztucznej inteligencji
www.math.uni.lodz.pl/ radmat Przeszukiwanie z ograniczeniami Zagadnienie przeszukiwania z ograniczeniami stanowi grupę problemów przeszukiwania w przestrzeni stanów, które składa się ze: 1 skończonego
Bardziej szczegółowoINFORMATYKA W SZKOLE. Podyplomowe Studia Pedagogiczne. Dr inż. Grażyna KRUPIŃSKA. D-10 pokój 227
INFORMATYKA W SZKOLE Dr inż. Grażyna KRUPIŃSKA grazyna@fis.agh.edu.pl D-10 pokój 227 Podyplomowe Studia Pedagogiczne 2 Algorytmy Nazwa algorytm wywodzi się od nazwiska perskiego matematyka Muhamed ibn
Bardziej szczegółowoSztuczna inteligencja
POLITECHNIKA KRAKOWSKA WIEiK KATEDRA AUTOMATYKI I TECHNIK INFORMACYJNYCH Sztuczna inteligencja www.pk.edu.pl/~zk/si_hp.html Wykładowca: dr inż. Zbigniew Kokosiński zk@pk.edu.pl Wykład 1: Wprowadzenie do
Bardziej szczegółowoModele Obliczeń. Wykład 1 - Wprowadzenie. Marcin Szczuka. Instytut Matematyki, Uniwersytet Warszawski
Modele Obliczeń Wykład 1 - Wprowadzenie Marcin Szczuka Instytut Matematyki, Uniwersytet Warszawski Wykład fakultatywny w semestrze zimowym 2014/2015 Marcin Szczuka (MIMUW) Modele Obliczeń 2014/2015 1 /
Bardziej szczegółowoEfekt kształcenia. Ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną w zakresie algorytmów i ich złożoności obliczeniowej.
Efekty dla studiów pierwszego stopnia profil ogólnoakademicki na kierunku Informatyka w języku polskim i w języku angielskim (Computer Science) na Wydziale Matematyki i Nauk Informacyjnych, gdzie: * Odniesienie-
Bardziej szczegółowoSztuczna inteligencja i logika. Podsumowanie przedsięwzięcia naukowego Kisielewicz Andrzej WNT 20011
Sztuczna inteligencja i logika. Podsumowanie przedsięwzięcia naukowego Kisielewicz Andrzej WNT 20011 Przedmowa. CZĘŚĆ I: WPROWADZENIE 1. Komputer 1.1. Kółko i krzyżyk 1.2. Kodowanie 1.3. Odrobina fantazji
Bardziej szczegółowoAlgorytm. Słowo algorytm pochodzi od perskiego matematyka Mohammed ibn Musa al-kowarizimi (Algorismus - łacina) z IX w. ne.
Algorytm znaczenie informatyczne Jest to dokładny przepis wykonania w określonym porządku skończonej liczby operacji, pozwalający na rozwiązanie zbliżonych do siebie klas problemów. znaczenie matematyczne
Bardziej szczegółowoKod U2 Opracował: Andrzej Nowak
PODSTAWY TEORII UKŁADÓW CYFROWYCH Kod U2 Opracował: Andrzej Nowak Bibliografia: Urządzenia techniki komputerowej, K. Wojtuszkiewicz http://pl.wikipedia.org/ System zapisu liczb ze znakiem opisany w poprzednim
Bardziej szczegółowoPodstawy Programowania Algorytmy i programowanie
Podstawy Programowania Algorytmy i programowanie Katedra Analizy Nieliniowej, WMiI UŁ Łódź, 3 października 2013 r. Algorytm Algorytm w matematyce, informatyce, fizyce, itp. lub innej dziedzinie życia,
Bardziej szczegółowoSCENARIUSZ LEKCJI. Streszczenie. Czas realizacji. Podstawa programowa
Autorzy scenariusza: SCENARIUSZ LEKCJI OPRACOWANY W RAMACH PROJEKTU: INFORMATYKA MÓJ SPOSÓB NA POZNANIE I OPISANIE ŚWIATA. PROGRAM NAUCZANIA INFORMATYKI Z ELEMENTAMI PRZEDMIOTÓW MATEMATYCZNO-PRZYRODNICZYCH
Bardziej szczegółowoDefinicje. Algorytm to:
Algorytmy Definicje Algorytm to: skończony ciąg operacji na obiektach, ze ściśle ustalonym porządkiem wykonania, dający możliwość realizacji zadania określonej klasy pewien ciąg czynności, który prowadzi
Bardziej szczegółowoKomputery. Wersja: 5 z drobnymi modyfikacjami! Wojciech Myszka :08:
Komputery Wersja: 5 z drobnymi modyfikacjami! Wojciech Myszka 2015-10-04 08:08:08 +0200 Odrobina historii matematyki Jak liczono kiedyś używając części ciała (na palcach), nacięcia (karby) na kiju, kości,...
Bardziej szczegółowoMIND-BODY PROBLEM. i nowe nadzieje dla chrześcijańskiej antropologii
MIND-BODY PROBLEM i nowe nadzieje dla chrześcijańskiej antropologii CZŁOWIEK JEST MASZYNĄ (THOMAS HOBBES) Rozumienie człowieka znacząco zmienia się wraz z nastaniem epoki nowożytnej. Starożytne i średniowieczne
Bardziej szczegółowoSZTUCZNA INTELIGENCJA
Stefan Sokołowski SZTUCZNA INTELIGENCJA Inst Informatyki UG, Gdańsk, 2009/2010 Wykład1,17II2010,str1 SZTUCZNA INTELIGENCJA reguły gry Zasadnicze informacje: http://infugedupl/ stefan/dydaktyka/sztintel/
Bardziej szczegółowoZakładane efekty kształcenia dla kierunku Wydział Telekomunikacji, Informatyki i Elektrotechniki
Jednostka prowadząca kierunek studiów Nazwa kierunku studiów Specjalności Obszar kształcenia Profil kształcenia Poziom kształcenia Forma kształcenia Tytuł zawodowy uzyskiwany przez absolwenta Dziedziny
Bardziej szczegółowoMaszyna Turinga (Algorytmy Część III)
Maszyna Turinga (Algorytmy Część III) wer. 9 z drobnymi modyfikacjami! Wojciech Myszka 2018-12-18 08:22:34 +0100 Upraszczanie danych Komputery są coraz szybsze i sprawniejsze. Na potrzeby rozważań naukowych
Bardziej szczegółowo[1] [2] [3] [4] [5] [6] Wiedza
3) Efekty dla studiów drugiego stopnia - profil ogólnoakademicki na kierunku Informatyka w języku angielskim (Computer Science) na specjalności Sztuczna inteligencja (Artificial Intelligence) na Wydziale
Bardziej szczegółowoCyfrowość i analogowość. Wstępny zarys tematyki metodologicznofilozoficznej
Cyfrowość i analogowość Wst pny zarys tematyki Wstępny zarys tematyki metodologicznofilozoficznej Motywacja 1. Nawet w dziedzinie problemów jasno określonych, kodowanych adekwatnie do możliwości maszyn
Bardziej szczegółowoO LICZBACH NIEOBLICZALNYCH I ICH ZWIĄZKACH Z INFORMATYKĄ
O LICZBACH NIEOBLICZALNYCH I ICH ZWIĄZKACH Z INFORMATYKĄ Jakie obiekty matematyczne nazywa się nieobliczalnymi? Jakie obiekty matematyczne nazywa się nieobliczalnymi? Najczęściej: a) liczby b) funkcje
Bardziej szczegółowoHistoria komputera. Lubię to! - podręcznik
Historia komputera Lubię to! - podręcznik Plan na dziś Definicja komputera Dlaczego powstał komputer? Historia komputerów Przyrządy do liczenia Co to jest komputer? Definicja z https://www.wikipedia.org/
Bardziej szczegółowoArchitektura komputerów
Architektura komputerów Jan Kazimirski 1 Opis zajęć Odrobina historii... Elementy techniki cyfrowej Maszynowa reprezentacja danych Budowa i zasady działania współczesnych komputerów Elementy programowania
Bardziej szczegółowoPodstawy Informatyki Organizacja prostego komputera dydaktycznego
Podstawy Informatyki Organizacja prostego komputera dydaktycznego alina.momot@polsl.pl http://zti.polsl.pl/amomot/pi Plan wykładu 1 2 Wprowadzenie Architektura maszyny W Rozkazy maszyny W 3 Rozkazy arytmetyczne
Bardziej szczegółowoFilozofia, ISE, Wykład III - Klasyfikacja dyscyplin filozoficznych
Filozofia, ISE, Wykład III - Klasyfikacja dyscyplin filozoficznych 2011-10-01 Plan wykładu 1 Klasyczny podział dyscyplin filozoficznych 2 Podział dyscyplin filozoficznych Klasyczny podział dyscyplin filozoficznych:
Bardziej szczegółowoLogika i teoria mnogości Wykład 14
Teoria rekursji Teoria rekursji to dział logiki matematycznej zapoczątkowany w latach trzydziestych XX w. Inicjatorzy tej dziedziny to: Alan Turing i Stephen Kleene. Teoria rekursji bada obiekty (np. funkcje,
Bardziej szczegółowoArchitektura Systemów Komputerowych. Paweł Pełczyński ppelczynski@swspiz.pl
Architektura Systemów Komputerowych Paweł Pełczyński ppelczynski@swspiz.pl Program przedmiotu Struktura i zasada działania prostego systemu mikroprocesorowego Operacje wykonywane przez mikroprocesor i
Bardziej szczegółowoPodstawy sztucznej inteligencji
wykład I Czym jest SI? Przeszukiwanie problemy oraz jak je rozwiązywać 13 październik 2011 Plan wykładu Od inteligencji naturalnej do sztucznej? Przyjrzyjmy się krótko historii 1 Czym jest sztuczna inteligencja?
Bardziej szczegółowoPROBLEMY NIEROZSTRZYGALNE
PROBLEMY NIEROZSTRZYGALNE Zestaw 1: T Przykład - problem domina T Czy podanym zestawem kafelków można pokryć dowolny płaski obszar zachowując odpowiedniość kolorów na styku kafelków? (dysponujemy nieograniczoną
Bardziej szczegółowoProgramowanie komputerów
Programowanie komputerów Wykład 1-2. Podstawowe pojęcia Plan wykładu Omówienie programu wykładów, laboratoriów oraz egzaminu Etapy rozwiązywania problemów dr Helena Dudycz Katedra Technologii Informacyjnych
Bardziej szczegółowoMetody numeryczne Technika obliczeniowa i symulacyjna Sem. 2, EiT, 2014/2015
Metody numeryczne Technika obliczeniowa i symulacyjna Sem. 2, EiT, 2014/2015 1 Metody numeryczne Dział matematyki Metody rozwiązywania problemów matematycznych za pomocą operacji na liczbach. Otrzymywane
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: Kierunek: Informatyka Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy w ramach treści wspólnych z kierunkiem Matematyka, moduł kierunku obowiązkowy Rodzaj zajęć: wykład, ćwiczenia I KARTA PRZEDMIOTU CEL
Bardziej szczegółowoStefan Sokołowski SZTUCZNAINTELIGENCJA. Inst. Informatyki UG, Gdańsk, 2009/2010
Stefan Sokołowski SZTUCZNAINTELIGENCJA Inst. Informatyki UG, Gdańsk, 2009/2010 Wykład1,17II2010,str.1 SZTUCZNA INTELIGENCJA reguły gry Zasadnicze informacje: http://inf.ug.edu.pl/ stefan/dydaktyka/sztintel/
Bardziej szczegółowoOcena poziomu rozwoju podstawowych zdolności arytmetycznych w oparciu o baterie testów wydawnictwa PROMATHEMATICA
Ocena poziomu rozwoju podstawowych zdolności arytmetycznych w oparciu o baterie testów wydawnictwa PROMATHEMATICA Profil arytmetyczny U Test Porównywania Ilości Figur określa: Proces rozumienia liczb na
Bardziej szczegółowoHistoria sztucznej inteligencji. Przygotował: Konrad Słoniewski
Historia sztucznej inteligencji Przygotował: Konrad Słoniewski Prahistoria Mit o Pigmalionie Pandora ulepiona z gliny Talos olbrzym z brązu Starożytna Grecja System sylogizmów Arystotelesa (VI w. p.n.e.)
Bardziej szczegółowoPodstawy Informatyki
Podstawy Informatyki Metalurgia, I rok Krzysztof Wilk Katedra Informatyki Stosowanej i Modelowania wilk@metal.agh.edu.pl tel. 012 617 28 89 Konsultacje: poniedziałek, 11.30-13; B-4, pok. 207 Podstawy Informatyki
Bardziej szczegółowoArchitektura komputerów wer. 7
Architektura komputerów wer. 7 Wojciech Myszka 2013-10-29 19:47:07 +0100 Karty perforowane Kalkulator IBM 601, 1931 IBM 601 kalkulator Maszyna czytała dwie liczby z karty, mnożyła je przez siebie i wynik
Bardziej szczegółowoMaszyna Turinga. Algorytm. czy program???? Problem Hilberta: Przykłady algorytmów. Cechy algorytmu: Pojęcie algorytmu
Problem Hilberta: 9 Czy istnieje ogólna mechaniczna procedura, która w zasadzie pozwoliłaby nam po kolei rozwiązać wszystkie matematyczne problemy (należące do odpowiednio zdefiniowanej klasy)? 2 Przykłady
Bardziej szczegółowoDialog z przyroda musi byc prowadzony w jezyku matematyki, w przeciwnym razie przyroda nie odpowiada na nasze pytania.
Wydział Fizyki Uniwersytetu Warszawskiego a. Tw. Gödla kontra Matrix b. Moim zdaniem Rys. źródło: Internet W jaki sposób policzyć ilość operacji logicznych w mózgu? Mózg a komputer "When will computer
Bardziej szczegółowo