CZYM SĄ OBLICZENIA NAT A URALNE?

Podobne dokumenty
Festiwal Myśli Abstrakcyjnej, Warszawa, Czy SZTUCZNA INTELIGENCJA potrzebuje FILOZOFII?

Informacja w perspektywie obliczeniowej. Informacje, liczby i obliczenia

JAKIE IDEE WPŁYNĘŁY NAJSILNIEJ NA ROZWÓJ I EWOLUCJĘ INFORMATYKI?

M T E O T D O ZI Z E E A LG L O G R O Y R TM

O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ

Wstęp do kognitywistyki. Wykład 3: Logiczny neuron. Rachunek sieci neuronowych

O RÓŻNYCH SPOSOBACH ROZUMIENIA ANALOGOWOŚCI W INFORMATYCE

O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ

O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ

JAKIEGO RODZAJU NAUKĄ JEST

Wprowadzenie do teorii systemów ekspertowych

Umysł Komputer Świat TEX output: :17 strona: 1

Kierunek Informatyka stosowana Studia stacjonarne Studia pierwszego stopnia

O ALGORYTMACH I MASZYNACH TURINGA

prawda symbol WIEDZA DANE komunikat fałsz liczba INFORMACJA (nie tyko w informatyce) kod znak wiadomość ENTROPIA forma przekaz

O REDUKCJI U-INFORMACJI

Obliczenia inspirowane Naturą

prawda symbol WIEDZA DANE komunikat fałsz liczba INFORMACJA kod (pojęcie interdyscyplinarne) znak wiadomość ENTROPIA forma przekaz

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

Cyfrowość i analogowość. Wstępny zarys tematyki metodologicznofilozoficznej

Elementy historii INFORMATYKI

KRZYSZTOF WÓJTOWICZ Instytut Filozofii Uniwersytetu Warszawskiego

Alan M. TURING. Matematyk u progu współczesnej informatyki

Elementy kognitywistyki II: Sztuczna inteligencja. WYKŁAD XII: Modele i architektury poznawcze

ALGORYTMY GENETYCZNE (wykład + ćwiczenia)

Modele Obliczeń. Wykład 1 - Wprowadzenie. Marcin Szczuka. Instytut Matematyki, Uniwersytet Warszawski

O ISTOTNYCH OGRANICZENIACH METODY

Opis kierunkowych efektów kształcenia w obszarze nauk przyrodniczych na I stopniu kierunku BIOLOGIA

Elementy filozofii i metodologii INFORMATYKI

CZY INFORMATYKOM MUSI WYSTARCZYĆ NIESKOŃCZONOŚĆ POTENCJALNA?

Sztuczna inteligencja i logika. Podsumowanie przedsięwzięcia naukowego Kisielewicz Andrzej WNT 20011

Studia podyplomowe: Nauczanie biologii w gimnazjach i szkołach ponadgimnazjalnych

Odniesienie do efektów kształcenia w obszarze kształcenia w zakresie nauk przyrodniczych i technicznych

określone Uchwałą Senatu Uniwersytetu Kazimierza Wielkiego Nr 156/2012/2013 z dnia 25 września 2013 r.

Gotfried Wilhelm LEIBNIZ Ostatni z wielkich, którzy wiedzieli wszystko

Umiejscowienie kierunku w obszarze (obszarach) kształcenia: nauki przyrodnicze

KARTA PRZEDMIOTU. Dyscyplina:

KIERUNKOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA

O LICZBACH NIEOBLICZALNYCH I ICH ZWIĄZKACH Z INFORMATYKĄ

1. Historia 2. Podstawy neurobiologii 3. Definicje i inne kłamstwa 4. Sztuczny neuron i zasady działania SSN. Agenda

BIOCYBERNETYKA PROLOG

O tzw. metaforze komputerowej

Efekty kształcenia dla kierunku Biologia

Metody i techniki sztucznej inteligencji / Leszek Rutkowski. wyd. 2, 3 dodr. Warszawa, Spis treści

Algorytm Genetyczny. zastosowanie do procesów rozmieszczenia stacji raportujących w sieciach komórkowych

Geneza wiedzy o przetwarzaniu informacji

Odniesienie do efektów kształcenia dla obszaru nauk EFEKTY KSZTAŁCENIA Symbol

Uniwersytet Zielonogórski Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych

Obliczenia inspirowane Naturą

Wykorzystanie metod ewolucyjnych w projektowaniu algorytmów kwantowych

Wstęp do kognitywistyki. Wykład 4: Cybernetyczny nurt w kognitywistyce

Efekty kształcenia dla kierunku Biologia

prawda symbol WIEDZA DANE komunikat fałsz liczba INFORMACJA kod (pojęcie interdyscyplinarne) znak NEGENTROPIA wiadomość forma przekaz

[1] [2] [3] [4] [5] [6] Wiedza

Elementy filozofii i metodologii INFORMATYKI

Dlaczego matematyka jest wszędzie?

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

I. Umiejscowienie kierunku w obszarze/obszarach kształcenia wraz z uzasadnieniem:

Wykłady dla doktorantów Środowiskowych Studiów Doktoranckich w zakresie informatyki w roku akademickim 2011/2012

Inteligentne systemy informacyjne

Optymalizacja optymalizacji

Inteligencja. Władysław Kopaliśki, Słownik wyrazów obcych i zwrotów obcojęzycznych

T2A_W01 T2A_W01 T2A_W02 3 SI_W03 Posiada szeroką wiedzę w zakresie teorii grafów T2A_W01

Symbol efektu kształcenia

EFEKTY KSZTAŁCENIA NA STUDIACH PODYPLOMOWYCH NAUCZANIE PRZYRODY W SZKOLE PODSTAWOWEJ

ANKIETA SAMOOCENY OSIĄGNIĘCIA KIERUNKOWYCH EFEKTÓW KSZTAŁCENIA

Sztuczna inteligencja

SZTUCZNA INTELIGENCJA

Efekty kształcenia dla kierunku Biotechnologia

Elementy kognitywistyki II: Sztuczna inteligencja. WYKŁAD X: Sztuczny neuron

PROGRAM SEMINARIUM ZAKOPANE czwartek, 2 grudnia 2010 r. Sesja przedpołudniowa. Otwarcie seminarium Prof. dr hab. inż. Tadeusz Czachórski

Efekty kształcenia dla kierunku Biotechnologia

Główne problemy kognitywistyki: Reprezentacja

Opis efektów uczenia się dla kwalifikacji na poziomie 7 Polskiej Ramy Kwalifikacji

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Sztuczne sieci neuronowe

Stefan Sokołowski SZTUCZNAINTELIGENCJA. Inst. Informatyki UG, Gdańsk, 2009/2010

OBLICZENIA ZA POMOCĄ PROTEIN

Wymagania edukacyjne na poszczególne stopnie z fizyki dla klasy I:

Działanie 2.3: Inwestycje związane z rozwojem infrastruktury informatycznej nauki

Historia sztucznej inteligencji. Przygotował: Konrad Słoniewski

XV FESTIWAL NAUKI 2011 WPROWADZENIE DO BIOCYBERNETYKI

Program Analiza systemowa gospodarki energetycznej kompleksu budowlanego użyteczności publicznej

Obliczenia inspirowane Naturą

ZASTOSOWANIA FIZYKI W BIOLOGII I MEDYCYNIE Specjalność: Biofizyka molekularna. 2-letnie studia II stopnia (magisterskie)

Wstęp do Informatyki. dr inż. Paweł Pełczyński

Opis efektów kształcenia dla programu kształcenia (kierunkowe efekty kształcenia) WIEDZA. rozumie cywilizacyjne znaczenie matematyki i jej zastosowań

Dla człowieka naturalnym sposobem liczenia jest korzystanie z systemu dziesiętnego, dla komputera natomiast korzystanie z zapisu dwójkowego

PSO Rój cząsteczek - Particle Swarm Optimization. Michał Szopiak

Algorytm. Krótka historia algorytmów

INFORMATYKA I FILOZOFIA

Historia ekonomii. Mgr Robert Mróz. Zajęcia wprowadzające

Modelowanie wieloskalowe. Automaty Komórkowe - podstawy

Wymagania edukacyjne na poszczególne stopnie z fizyki dla klasy VII:

Prezentacja specjalności Inżynieria Systemów Informatycznych

ROZUMIENIE ZE SŁUCHU

Sztuczna inteligencja stan wiedzy, perspektywy rozwoju i problemy etyczne. Piotr Bilski Instytut Radioelektroniki i Technik Multimedialnych

NaCoBeZu klasa 8 Dział Temat nacobezu programu I. Genetyka 1. Czym jest genetyka? 2. Nośnik informacji genetycznej DNA 3. Podziały komórkowe

PEDAGOGIKA I STOPIEŃ PRAKTYCZNY

Transkrypt:

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 = funkcja) przetwarzać dane (kody) za pomocą określonych zestawów reguł? (dane > liczby, program > funkcja) realizować operacje zgodne z pewnym modelem obliczeń? (komputer (np.) uniwersalna maszyna turinga)

A zatem: co to znaczy obliczać? - w sensie informatycznym - OBLICZAĆ = PRZETWARZAĆ DANE przy założeniu jednak, że w matematycznej teorii danym odpowiadają pewne liczby, a programom funkcje.

Calculemus - czyli liczby i obliczenia wg. G.W. LEIBNIZA O potędze obliczeń (w tym wypadku wytwarzanych przez człowieka) był przekonany XVII-wieczny uczony G.W. Leibniz, który zarysował program mechanizacji rozumowań za pomocą maszyn operujących na liczbowych odpowiednikach myśli. CALCULEMUS! OBLICZAJMY!

Calculemus! jak to ma działać CALCULEMUS czyli OBLICZAJMY! zapiszmy myśli symbolicznie zakodujmy symbole liczbowo zlećmy obliczenia maszynie zamieńmy wyniki na symbole zinterpretujmy symbole

Obliczanie jako czynność umysłu - wspomagana maszynowo - Pierwotnie i najbardziej naturalnie termin obliczanie stosuje się do tego typu aktywności ludzkiego umysłu, która ma charakter rachunkowy, polega zaś na wytwarzaniu i przetwarzaniu pewnych symbolicznych kodów. Urządzenia obliczają, o ile umysł je w tym celu zaprojektował. Obliczenia mogą służyć lepszemu poznaniu lub bardziej efektywnemu wykorzystaniu natury. Czy natura jednak oblicza?

Obliczenia naturalne - jak to rozumieć? -

Obliczenia naturalne - jak to rozumieć? -? nie nie do końca sztuczne do końca wytworzone przez człowieka występujące w sposób naturalny w przyrodzie (naturze) realizowane przez układy naturalne (a nie sztuczne)

Obliczenia naturalne - trzy znaczenia - A) obliczenia sztuczne, lecz inspirowane obserwacją natury ( z natury bierzemy ogólne zasady ) przykład: algorytm genetyczny B) obliczenia sztuczne, lecz realizowane za pomocą nośników i/lub procesów naturalnych ( z natury bierzemy fizyczny substrat, + ewentualnie zasady) przykład: obliczenia (bio)molekularne C) obliczenia występujące w przyrodzie ( natura oblicza; można ją opisać w kategoriach informatycznych ) przykład: mózg jako sztuczna sieć neuronowa

Obliczenia inspirowane obserwacją natury - kilka przykładów - 1) automaty komórkowe (J. von Neumann, S. Ulam) ( idea: reprodukcja organizmów ) 2) sztuczne sieci neuronowe (W. McCulloch, W. Pitts) ( idea: system nerwowy ) 3) algorytmy genetyczne (J. Holland) ( idea: ewolucja gatunków ) 4) algorytmy mrówkowe/rojowe ( idea: zachowania stadne ) 5) sztuczne systemy immunologiczne ( idea: mechanizmy odpornościowe )

Obliczenia realizowane naturalnie - kilka przykładów - 1) obliczenia analogowe ( substrat: fizyczne układy makroskopowe ) 2) obliczenia kwantowe (R. Feynmann) ( substrat: mikro-układy kwantowe, cząstki elementarne ) 3) obliczenia molekularne (biomolekularne) ( substrat: np. DNA )

Natura Ale jaka? Z powyższych przykładów wyłania się następująca dychotomia układów naturalnych będących punktem odniesienia dla obliczeń naturalnych. układy nieożywione (fizyczne) układy ożywione ( biologiczne) - obl. analogowe - obl. kwantowe.. - obl. molekularne - obl. ewolucyjne..

Obliczenia quasi-naturalne? Znaczenia A i B obliczeń naturalnych (obliczenia inspirowane lub realizowane naturalnie ) dobrze określa przymiotnik quasi-naturalne. są to bowiem obliczenia sztuczne, projektowane przez ludzi, choć wykorzystujące nośniki i/lub reguły naturalne. Przykład: Obliczenia bio-molekularne polegają na stosowaniu pewnych mikro-układów biologicznych, w sztuczny dla nich sposób, w celach określonych przez człowieka.

Obliczenia quasi-naturalne - pierwotne założenie - Wydaje się, że wytwarzanie przez człowieka (projektowanie i implementowanie) obliczeń quasi-naturalnych (zwłaszcza typu B) wymaga pierwotnego założenia o istnieniu obliczeń naturalnych (a nie tylko pewnych opisów przyrody w kategoriach obliczeniowych).

Badania nad obliczeniami naturalnymi - sprzężenie zwrotne - W praktyce badawczej znaczenia A i C obliczeń naturalnych są ze sobą mocno splecione. obserwacja natury (np. mózgu) (inspiracja) nowe techniki informatyczne (np. SSN) opis natury w kategoriach informatycznych (wyjaśnianie) teorie, zaawansowane systemy

Ożywione/Nieożywione ponownie Z punktu widzenia metodologii istotna wydaje się dychotomia układów naturalnych, które stanowią punkt odniesienia dla obliczeń naturalnych. układy nieożywione (fizyczne) układy ożywione ( biologiczne) - obl. analogowe - obl. kwantowe.. - obl. molekularne - obl. ewolucyjne..

Fizyka czy biologia? W kontekście powyższej dychotomii warto zastanowić się nad pytaniem: Czy chcąc projektować skuteczne (i możliwe do naukowej analizy) obliczenia quasi-naturalne -- wystarczy odwołać się do natury nieożywionej (układy fizyczne), -- czy też trzeba naśladować lub wykorzystywać naturę ożywioną (układy biologiczne)?

Obliczenia naturalne vs formalne I jeszcze jedno (luźne) pytanie: -- Czy natura obliczeń naturalnych nie ujawnia się najpełniej w przeciwstawieniu ich obliczeniom czysto formalnym, to znaczy projektowanym przez ludzi jako dopełnienie (o element algorytmiczny) pewnych systemów formalnych (jak rachunki logiczne)?