Это станок: Что-то пошло не так (404)

alexxlab | 23.01.1986 | 0 | Разное

Содержание

Что такое ленточнопильный станок и на что обратить внимание при его покупке?

Ленточнопильные станки – это режущие инструменты с лезвием, состоящим из сплошного зубчатого металлического листа. Лопасти установлены на двух шкивах, один из которых не работает, а другой приводится в движение двигателем. Сегодня ленточные пилы являются одним из наиболее часто используемых станков для резки материалов. Равномерно распределенные зубья позволяют производить резку практически любой заготовки.

Ленточные пилы в основном используются для резки металлов, дерева, пластика, керамики и других материалов. Они также используются для резки металлических листов нестандартной формы. Металлисты и плотники в значительной степени полагаются на эти станки. В наши дни в мастерских нередко можно увидеть пильный станок.

Сборка ленточнопильного станка с ЧПУ включает несколько ключевых элементов. Есть механизм падения, механизм подачи, автоматическая пила и зубья. Для металлообрабатывающей промышленности двухколонная ленточная пила является наиболее разнообразным типом в ассортименте ленточнопильных станков.

Некоторые производители ленточнопильных станков используют вращающиеся столы и ось X для выполнения сложной резки, аналогично механизму фрезерного станка и обрабатывающего центра. Альтернативой могут быть поворотные ленточные пилы, у которых петля изгибается по мере продвижения заготовки.

Примечание: данная статья является переводом.

Подача заготовки:

По сравнению с гидравлической подачей, гравитационная подача более рентабельна. Большинство методов проектирования ленточных пил позволяют регулировать силы резания, такие как подвижные противовесы, винтовые пружины, гидравлические или пневматические демпферы (клапаны регулирования скорости). Ленточная пила с гидравлической подачей стабильна и эффективна. В ней используются гидравлические поршни с положительным давлением для выполнения работ по пилению с переменным давлением и скоростью. Кроме того, автоматические ленточные пилы имеют функции предварительной настройки скорости подачи, возврата, опускания, подачи детали и зажима.

Процесс пиления на ленточнопильном станке:

С момента появления ленточнопильного станка его использовали и улучшали на протяжении нескольких поколений. Сегодня он стал одним из самых распространенных станков на рынке. Ленточные пилы отличаются от дисковых пил тем, что они особенно используются для обработки металла и дерева. Горизонтальная ленточная пила зажимает обрабатываемую деталь, в то время как полотно пилы движется вниз во время пропила. По сравнению с дисковыми пилами, основные преимущества ленточнопильного станка включают равномерное движение резания из-за равномерно распределенной нагрузки на зубья и способность резать неправильные или изогнутые формы.

Оценка масштаба кривой также важна. Минимальный радиус изгиба, который можно разрезать, определяется шириной полотна пилы и изгиба. Эти преимущества делают ленточнопильный станок уникальным и незаменимым в металлообрабатывающей промышленности.

Ключевые особенности конструкции ленточнопильного станка:

Ленточные колеса

Полосовые колеса – это механизм, с помощью которого мощность двигателя передается на лезвие. Колеса должны быть хорошо сбалансированы, чтобы свести к минимуму вибрацию, а для точного отслеживания движения лезвия необходимо установить качественную шину. В станках попроще установлены легкосплавные диски, в станках большей мощности обычно устанавливаются динамически сбалансированные колеса из легированного чугуна или литые диски, которые изготавливаются с использованием сложного промышленного оборудования. «Эффект маховика», обеспечиваемый чугунными дисками, улучшает производительность резания, а также гасит вибрацию. Они также лучше выдерживают усилие натяжения более крупных лезвий.

Рама

Современные рамы ленточнопильных станков повсеместно изготавливаются из сваренного стального листа. Это обеспечивает очень прочный и жесткий каркас, выдерживающий нагрузки, возникающие при натяжении полотна. Если бы рама была недостаточно прочной, она бы деформировалась под нагрузкой, стягивая вместе верхний и нижний короба ленточной пилы.

Натяжение лезвия

Это, несомненно, один из самых важных аспектов любой ленточной пилы. Если полотно не натянуто должным образом, пила не сможет стабильно производить прямые и равномерные резы. Именно пружина натягивает полотно, и в натянутом состоянии к полотну может быть приложено растягивающее усилие до 20 000 фунтов на квадратный дюйм. При использовании биметаллического лезвия это усилие может достигать 30 000 фунтов на квадратный дюйм. Рама машины должна быть достаточно прочной, чтобы выдержать это усилие и не деформироваться под давлением.

Стол

Стол ленточнопильного станка изготавливаемся с учетом обеспечения гладкой, ровной поверхности, и поглощения вибраций при работе. Станки промышленного типа зачастую оснащены реечным механизмом с ручным приводом и шестерней для регулировки стола, что позволяет точно установить угол даже одной рукой.

Направляющие для лезвий

Основное назначение направляющих полотна – предотвратить скручивание полотна во время реза. Их можно легко отрегулировать так, чтобы они лишь слегка соприкасались с полотном. Поперечный упорный подшипник также находится в задней части лезвия, как над, так и под столом. Его следует отрегулировать так, чтобы он находился на расстоянии от лезвия на толщину толстого листа бумаги. Направляющие шарикоподшипники также необходимо регулировать, когда в ленточную пилу устанавливается более толстое или более тонкое полотно.

Направляющий упор

Направляющий упор имеет решающее значение для точного, прямолинейного резания, будь то шпон или фанера. Не менее важно, чтобы направляющий упор можно было регулировать, чтобы он был под углом к столу и полотну.

Двигатель

Двигатель – это сердце станка, и его всегда следует учитывать при покупке ленточной пилы. Он должен быть способен удовлетворить все предполагаемые задачи, особенно связанные с глубиной пиления. В противном случае недостаток мощности может привести к замедлению или остановке полотна.

Заключение:

Ленточнопильный станок – ключевой компонент любой деревообрабатывающей мастерской, некоторые могут сказать, что это первая машина, которую вы должны купить.

Советуем вам прочитать статьи опубликованные в нашем блоге ранее: «‎Создание ленточнопильного станка своими руками — первая часть»‎ и «‎Мощная торцовочная пила по дереву и металлу своими руками»‎.

Если вам понравилась статья, то ставьте лайк, делитесь ею со своими друзьями и оставляйте комментарии!

Строгальные и калевочные станки — WEINIG

Строгально-калевочные станки предназначены для продольной обработки изделий из массивной древесины, древесных материалов (например, МДФ), пластмасс или подобных материалов. Поэтому они зачастую являются основным компонентом любого производства. Здесь создается максимум добавленной стоимости, и именно поэтому качество и надежность так важны в данном случае. Два аспекта, которые лидер мирового рынка WEINIG воплощает в себе, как никто другой.

В наших строгально-калевочных станках использованы десятилетия собранного опыта, что гарантирует множество преимуществ для клиентов. Наши инновации всегда задают новые критерии в этой области.

Стандартные станки с продуманным оснащением могут быть дополнены интеллектуальными опциями, с помощью которых мы сможем оптимально выполнить ваши требования. Откройте для себя захватывающий мир строгально-калевочных станков WEINIG. Возможности применения практически безграничны.

Однако согласно нашему девизу «WEINIG предлагает больше» мы не ограничиваемся только строгально-калевочными станками, но выпускаем и все необходимое оборудование, начиная от инструментов, подготовки ночей на заточных станках серии Rondamat и систем измерения инструментов и до систем автоматизации, а также проектирования комплексных решений. При работе с концерном WEINIG на вашей стороне действует компетентный партнер по всем этим областям.

Правильный инструмент

Автоматизация

Для полностью автоматизированного четырехстороннего гладкого строгания на малых и средних предприятиях

Максимальная простота в управлении
Снижение уровня шума
Быстрое изменение размеров при работающем станке

Оценка заготовки перед обработкой
Превосходные прямоугольные детали

Для изготовления самых разных профилей, от небольшой мастерской до промышленного серийного производства

Инновационные станочные технологии
Высокая точность изготовления
Высокий уровень безопасности при работе
Модульная конструкция
Made in Germany

Подробная страница Серия Powermat

Для достижения высоких результатов со скоростью подачи до 300 м/мин.

Массивная и прочная конструкция
Интеграция в системные решения
Очень высокий потенциал производительности
Модульная конструкция
Высокий уровень безопасности при работе

Подробная страница Серия Hydromat

Рабочие размеры до 450 x 300 мм

Превосходное качество поверхностей
Стабильная и непрерывная подача
Простая и быстрая настройка с помощью Memory Plus или PowerCom
Модульная система: правильный станок для каждой области применения
Удобное обслуживание

Подробная страница Серия широкого строгания

Чем сложнее, тем лучше

Музей Louis Vuitton в Париже — это буйство конструкций из стали, стекла и дерева. При проектировании и реализации необходимы были мужество и креативность — именно то, что может…

Подробнее Встреча профессионалов

Компания Jack Daniel’s уже давно задает тон в производстве настоящего и хорошего виски сорта «бурбон». А теперь на современный уровень вышло и производство бочек.

Во всем мире…

Подробнее Переход не разочаровал — история Dauerholz

Петер Веллер: «Если мне нужна комплексная концепция, альтернативы WEINIG нет».

Идея родилась в Гамбурге. Производство начали в Мекленбурге-Передней Померании. И этот уход на…

Подробнее Интеллектуальная мощь

В компании Pfeifer из австрийского города Имст ламели для клееных элементов прессуются и затем строгаются со скоростью 160 м/мин. При этом один проходной пресс заменяет четыре…

Подробнее С нас хватит!

Швейцарцы известны своей точностью. Однако фирма Lüchinger AG четыре года мучалась со станком с Дальнего Востока. Но потом терпение кончилось.

Много заказов — это отлично. Но если…

Подробнее Сила гор

Фирма Alois Prader GmbH использует качество как фактор успеха на рынке. Современное и индивидуальное оборудование уравновешивает недостатки местоположения.

Фирма Prader находится в…

Подробнее Время для Cube, сэр: наш малыш не оставил равнодушными даже англичан

На мероприятии CUBE Days в Абингдоне он стал настоящим аттракционом. И теперь филиал WEINIG в Великобритании получает первые заказы на Cube. Быстрее всех была фирма P&J Joinery. Мы…

Подробнее Щиты из массивной древесины — хорошие перспективы в будущем

Владелец деревообрабатывающего предприятия Вальтер Онемус уже с 2001 г. имеет линию раскроя. А в 2011 г. он сделал еще один шаг в направлении глубокой обработки, Купив ProfiPress T…

Подробнее Любые профили на выбор

Угодить всем не так просто. Особенно если клиенты привыкли к этому. Поэтому хорошо, когда именно ОН стоит неподалеку.

Компания Tanguy Matériaux во французском городе Бресте…

Подробнее Строгание — быстро и надежно

Эффективность, простота в управлении, безопасность в работе: столярная фирма Holztrattner из Верхней Австрии обзавелась новым станком Cube концерна WEINIG, получив компактный,. ..

Подробнее Cube приводит в восхищение специалистов фирмы Eichelbrönner

Знаменитый расчет на подставке для пива* заинтересовал Вернера Айхельбрённера. И после первого тестирования он больше не захотел расставаться со станком Cube. Узнайте больше о…

Подробнее Cube хотят многие, и компания Ysewijn знает причины

Новый станок Cube пользуется широкой популярностью, список заказов на него постоянно растет. Этот четырехсторонний станок имеет много преимуществ, которые в состоянии привлечь…

Подробнее

Powermat 700 Compact — это строгально-калевочный станок последнего поколения, который предлагает множество преимущество, что прежде всего относится к…

Подробнее

Cube Plus был впервые представлен в марте как преемник предыдущего станка Cube. Самые важные новшества — большой сенсорный дисплей с диагональю 10…

Подробнее

Powermat 1500 открывает следующую серию нового поколения Powermat. Он без проблем вписывается между успешным Powermat 700 и мощным Powermat 2400.

Подробнее

Новая система Plus объединяет в одном ПО все процессы перед собственно производством.

Подробнее

Концерн WEINIG отвечает на все более сложные требования в технологии обработки массивной древесины сильной ориентацией своих подразделений на их…

Подробнее

Во время обеих крупных европейских выставок этого года в Нюрнберге и Милане станок Cube, как и ранее, снова привлекал всеобщее внимание.

Подробнее

Концерн WEINIG перенес производство деталей инструментов для своих строгальных и профилирующих станков из Швейцарии в Таубербишофсхайм.

Подробнее

Превосходные прямоугольные детали

Древесина — это природный материал, и с этим связаны те требования, которые предъявляются к его обработке. Древесина может иметь дефекты и быть искривленной или перекошенной. В связи с этим для ее применения во множестве областей, например, при производстве мебели, обязательно присутствует этап четырехстороннего строгания. Решающим фактором успеха при этом является то, чтобы детали были чисто выровнены и при этом сохраняли идеальную прямоугольность после обработки.

Это легко сказать, но во многих случаях не так просто сделать, так как точность обработки станка оказывает существенное влияние на качество конечного продукта. Но при этом всегда можно положиться на знаменитое качество WEINIG. Концерн WEINIG предлагает самые разные решения от ручного до полностью автоматического управления для станков, которые используются время от времени, и до станков, которые непрерывно эксплуатируются в многосменном режиме.

Наша основная компетенция

Профилирование брусков всех видов с давних пор является основной компетенцией концерна WEINIG. При профилировании изготавливается очень широкий спектр конечной продукции, которая, однако, предъявляет одинаковые требования к станку: высокая точность профиля с выдающимся качеством поверхностей и шагом резания при строгании.

Технологии WEINIG непрерывно задают новые критерии в этой области. Основой этого являются прочные станины станков с прецизионными столами и точно расположенный в правом углу упор. Все свое превосходство станки WEINIG демонстрируют тогда, когда требуется динамика: шпиндели с большой точностью вращения, мощная подающая система и соответствующие прижимные элементы.

Превосходная согласованность этих компонентов гарантирует плавное перемещение деталей через станок в определенном положении. Результатом является легендарное качество WEINIG для вашей продукции: высокая точность профилей, выдающееся качество поверхностей и равномерное строгание.

Рентабельное производство инновационной продукции

Креативные поверхности сегодня в моде, идет ли речь о мебельных фасадах, полах или фасадах домов. То, для чего раньше требовалось много ручной работы, сегодня можно за один проход сделать на калевочном станке.

Технология структурного строгания WEINIG обеспечивает перемещение шпинделей относительно подаваемой детали с целью создания трехмерной поверхности. С помощью CAD-программы можно заранее посмотреть и смоделировать структурированную поверхность, а затем изготовить ее на калевочном станке.

Благодаря всему этому концерн WEINIG снова выходит на передний край технологии, задавая благодаря этой разработке новые критерии работы, что может означать для вас новые шансы на рынке. Эта технология позволит вам использовать все ваши творческие способности и изготавливать новую продукцию, одновременно получив короткую продолжительность работ, высокую продуктивность и низкие затраты на каждое изделие.

При промышленной обработке древесины все большую роль играет максимальное использование сырья. В связи с этим применяются сканеры, чтобы идентифицировать дефектные места, а затем обрезать их при торцовке. В начале всей технологической цепочки необходимо предварительное строгание, чтобы сканер мог работать с чистой поверхностью. В соответствии с этим требуется снимать минимальную стружку, а также работать с большой скоростью подачи.

В этом сегменте концерн WEINIG предлагает как простые решения с очень хорошим соотношением цены и качества, так и инновационные решения с уникальной технологией: начиная от гидроинструментов, джойнтеров, установленных под углом и плавающих шпинделей и до скорости подачи 300 м/мин. Конечно же, помимо самих станков WEINIG также предлагает соответствующие средства механизации. Благодаря этому будут выполнены все ваши пожелания к предварительному строганию!

Другие примеры:
Строгание и профилирование

Станки для металлообработки – Станки Optimum Maschinen

Optimum – это широчайший модельный ряд ленточнопильных, сверлильных, токарных и фрезерных станков.

Подберём подходящую модель под любые ваши задачи! Звоните!

Выгодные предложенияХиты продажНовинки

OPTIdrill DH 32 GS

Арт. 3034240

Max ø сверления стали 30мм

Мощность 1,5/2,2кВт

Конус шпинделя КМ4

509 502₽

Узнать о наличии

OPTIdrill В 50 GSM

Арт. 3034500

Max ø сверления стали 50мм

Мощность 2,4/3,2кВт

Конус шпинделя КМ4

1 266 650₽

Узнать о наличии

OPTIturn TU 2506 V

Арт. 3425006

Мощность 1,5 кВт

РМЦ 550мм

Макс. Ø обработки над станиной 250мм

389 550₽

Заказать

OPTIdrill DX 13 V

Арт. 3020150

Max ø сверления стали 13мм

Мощность 0,85кВт

Конус шпинделя В16

153 272₽

Заказать

OPTIdrill DX 15 V

Арт. 3020155

Max ø сверления стали 15мм

Мощность 0,85кВт

Конус шпинделя КМ2

172 872₽

Заказать

OPTIdrill RB 6 T

Арт. 3009161

Макс. ⌀ сверления в стали 16мм

Мощность 0,75кВт

Шпиндель КМ2

Узнать цену

OPTIdrill DX 17 V

Арт. 3020170

Max ø сверления стали 16мм

Мощность 1кВт

Конус шпинделя КМ2

269 598₽

Заказать

OPTImill MT 50 E

Арт. 3336010

Мощность главного двигателя (вертикальный шпиндель у универсальных станков) 0,85/1,5кВт

Макс. диаметр ø в стали 25мм

1 047 620₽

Узнать о наличии

OPTIturn TU 3008

Арт. 3427200

Мощность 1,1 кВт

РМЦ 800мм

Макс. Ø обработки над станиной 300мм

458 640₽

Заказать

OPTIturn TU 3008 V

Арт. 3427205

Мощность 1,5 кВт

РМЦ 800мм

Макс. Ø обработки над станиной 300мм

517 440₽

Заказать

OPTIturn TH 4010 D

Арт. 3402080

Мощность главного двигателя 1,5 / 2,4 кВт

РМЦ 1000мм

Макс. Ø обработки над станиной 410мм

1 420 314₽

Узнать о наличии

OPTIturn TH 4615 D

Арт. 3462120

Мощность главного двигателя 5,5кВт

РМЦ 1560 мм

Макс. Ø обработки над станиной 460мм

2 513 112₽

Узнать о наличии

OPTIdrill D 26 Pro

Арт. 3003030

Max ø сверления стали 25мм

Мощность 0,75кВт

Конус шпинделя КМ3

111 720₽

Заказать

OPTIdrill RD 3

Арт. 3049030

Макс. ⌀ сверления в стали 28мм

Мощность 1,1кВт

Шпиндель КМ3

743 526₽

Узнать о наличии

Промышленное оборудование Optimum Maschinen Germany хорошо известно как в странах Евросоюза, так и в России. Благодаря наилучшему сочетанию высокой производительности, точности и доступной цены сверлильные, фрезерные, токарные и ленточнопильные станки Optimum широко используются для обучения специалистов, прототипирования новых изделий, штучного и массового производства.

Металлообрабатывающие станки Optimum это:

современный цифровой подход к разработке и проектированию оборудования;
многостадийный контроль качества входящих материалов и компонентов, а также готовой продукции в соответствии с европейскими стандартами;
истинно немецкое внимание к эргономике, надежности и безопасности станков, оснастки и любых аксессуаров;
продуманный дизайн для облегчения технического обслуживания и ремонта;
большой ресурс всех критических узлов и компонентов и низкие эксплуатационные расходы.

ВЕКПРОМ является официальным дистрибьютором Optimum Maschinen Germany на территории России и стран СНГ и обеспечивает поставки с собственного склада всей модельной линейки станков Optimum. Мы также располагаем собственным сервисным центром, авторизованным для обслуживания и ремонта всего модельного ряда Optimum.

Нам доверяют

Новости

Уважаемые партнеры! Высочайший профессионализм, упорная работа на результат и открытость к инновациям – то, что отличает компанию «ВЕКПРОМ» и ее главу. Мы с оптимизмом смотрим в будущее и осваиваем новые технологии.

Дорогие друзья! Всего самого доброго и теплого! Ждём встречи в новом году! -dloads/2021/12/otkrytka-novogodnyaya-dlya-rassylki-1.jpg» alt=»» cl>

В честь дня рождения компании Векпром дарит скидку 13% на всё оборудования производителя Optimum. Преимущество бренда

Уважаемые коллеги, клиенты и партнеры! На выставке Металлообработка-2021 ЕКПРОМ продемонстрировал металлообрабатывающее оборудование различного назначения: · Гидравлический листогибочный пресс Ermaksan серии Speed Bend.· Лазеры Gweike и XTLaser для резки углеродистой и нержавеющей стали, цветных металлов. ..

Показать все новости

Как мы работаем

Подбор оборудования

Договор и документы

Оплата

Сбор и отправка заказа

Доставка заказа

Монтаж

Инструктаж

Сервис и гарантия

Токарно-револьверные станки, основные узлы. Принципы обработки резцами в револьверной головке в Петербурге

Отличие токарных станков с револьверной головкой от обычных универсальных токарных станков — в наличии многопозиционного держателя обрабатывающего инструмента — револьверной головки. Большой выбор оснастки и резцов для токарных станков в продаже Вы можете найти у нас в магазине .

Револьверная головка позволяет вести последовательную обработку заготовки несколькими инструментами с получением детали за одну установку. Это расширяет технологические возможности многооперационной обработки и сокращает время операции резания за счет отсутствия необходимости в перенастройке станка.

Револьверная головка напоминает барабан револьвера с крепежными пазами и отверстиями для установки режущего инструмента. Способ крепления инструмента и дал название обширной группе токарного оборудования.

Токарно-револьверные станки имеют «конкурентов» по эффективности обработки — группу оборудования с линейными многопозиционными резцедержками (крепление оправок на суппорте в Т-образный паз), есть комбинированные модели, оснащенные и тем и другим видом державок для инструмента. Применение линейных резцедержек чаще всего эффективно на небольших диаметрах обработки.

В зависимости от модели оборудования, в револьверную головку можно закрепить от 6 до 12 инструментов и производить с ее помощью операции растачивания, обтачивания, рассверливания, зенкерования, нарезания резьбы и так далее на металлических, композитных, пластиковых и деревянных изделиях.

Современное оборудование токарно-револьверной группы поставляется только под управлением системы ЧПУ.

Назначение и устройство токарно-револьверных станков ЧПУ

При изготовлении средних и крупных партий деталей на токарно-винторезных станках принято вести пооперационную обработку металла, так как на каждую операцию необходим свои режимы обработки, вид режущего инструмента и прочая настройка оборудования (например проверка зон взаимовлияния резцов). Такие станки при серийном производстве часто работают парами (или с применением противошпинделя), образуя единую технологическую линию, где изделие, обработанное с одной стороны, передается на другой станок для дообработки. Это обуславливается технологической сложностью и невозможностью обработки всей заготовки до готового изделия на одном станке без переналадки станка (количество операций превышает количество позиций в револьверной головке).

Станок ЧПУ токарно-револьверной группы (двухсуппортной, с наклонной станиной):

1 — двигатель; 2 — шпиндельная бабка; 3 — верхний продольно-поперечный суппорт, 4 — револьверная головка верхнего суппорта; 5 — задняя бабка; 6 — револьверная головка нижнего суппорта; 7 — нижний продольно-поперечный суппорт станка.

Точная обработка изделий с помощью станков ЧПУ требует грамотного базирования заготовки (выбор технологической базы) и уточненной настройки режущего инструмента (например с помощью системы HPMA от Renishaw). Особенно это касается деталей сложной конфигурации, с жесткими допусками и высокими требованиями к точности поверхностей.

Программированием ЧПУ модуля станка и калибровкой режущего инструмента задается точность обработки. Если ось головки можно позиционировать под различным углом к заготовке, получают детали с более сложными поверхностями.

Виды многопозиционных резцедержек

Выделяют следующие группы:

По количеству закрепляемого инструмента различают 4x-12- ти позиционные револьверные головки. Большее количество позиций очень сильно усложняет конструкцию и уменьшает ремонтопригодность.
По виду привода резцедержки подразделяют на гидравлические и электромеханические (станки ТС16К20).
Резцедержка токарно-револьверного станка может быть с горизонтальной, вертикальной осью вращения. Со времен универсальных станков повелось, что 4х позиционные фиксаторы инструментов с вертикальной осью – считаются резцедержкой. Устройство с горизонтальной осью вращения из-за своей похожести на магазин револьвера называется револьверной головкой. Резцедержка с вертикальной осью имеет меньшее количество позиций, но обладает большей жесткостью. Револьверная головка/резцедержка установлена на суппорт станка, перемещающийся в продольном, поперечном направлениях.
Револьверная головка также может быть снабжена приводом для инструмента, обеспечивающим его вращение относительно неподвижной или подвижной детали (ТС1720Ф4). Таким образом на станках токарной группы, оснащенных приводной револьверной головкой, можно реализовать операции фрезерования в осевом и аксиальном направлении, с получением более сложных поверхностей.

Параметры выбора токарно-револьверных станков

Выделяют следующие параметры:

Расстояние между центрами (РМЦ) определяет максимальную длину обрабатываемой заготовки (например для станков ТС16К20Ф3 и ТС1640Ф3 составляет 1500 мм).
Высота оси шпинделя над станиной станка определяет максимальный диаметр заготовки. У шпиндельной головки определенные модели токарных станков имеют выборку, позволяющую обрабатывать заготовки типа диск большего размера.Чем больше высота оси, тем большее количество позиций резцедержки может быть применено (или увеличивается сечение резца)
Диаметр отверстия шпинделя характеризует максимальный диаметральный размер прутковой заготовки, проходящей через шпиндельную бабку. Этот параметр важен при обработке длинномерных заготовок, а также при обработке серии заготовок малой длины.
Момент на шпинделе (измеряется в Н*м) характеризует мощностные параметры обрабатывающего станка и максимальный диаметр рассверливания заготовки, глубину резания и подачу инструмента. Современные мощные обрабатывающие токарные станки производят операции резания габаритных термообработанных заготовок.
Бесступенчатое регулирование оборотов на всем рабочем диапазоне скоростей вращения шпинделя или внутри диапазона (например ТС16А20Ф3) позволяет производить более точную настройку режимов резания и получать более высокую скорость вращения шпинделя из-за отсутствия ограничений скорости вращения шестерен.
Максимальная скорость вращения шпинделя: величина, определяющая диапазон обрабатываемых материалов и чистоту получаемой поверхности. На высоких скоростях производят изготовление деталей из вязких сплавов.
Станки с наклонной станиной имеют более жесткую конструкцию, что повышает и жесткость всей системы станок-инструмент-деталь (ТС1720Ф3, ТС1720Ф4). Также обеспечивают удобство стружкоотведения (наличие транспортера). Телескопическая защита зоны резания увеличивает ресурс направляющих.

Консультанты нашей компании в любом случае помогут подобрать нужный станок под Ваши требования. Все вопросы Вы можете задать по телефонам 8 (4822) 620-620.

Предыдущая статья

Следующая статья

Получить консультацию

по инструменту, методам обработки, режимам или подобрать необходимое оборудование можно связавшись с нашими менеджерами или отделом САПР

Также Вы можете подобрать и приобрести режущий инструмент и оснастку к станку, производства Тайваня, Израиля

Отправляя заявку, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности

Проработать технологию, подобрать станок и инструмент

Что такое обработка с ЧПУ

Ускоряем разработку продукта, сокращаем затраты с помощью цифровой производственной платформы.

Получить мгновенную оценку

Загрузка в производство за 5 мин.

Узнайте основные принципы обработки с ЧПУ, типы станков и методы обработки, чтобы найти лучшую технологию для производства ваших деталей.

Основы

Параметры обработки
Отличие фрезерной и токарной обработки
Типы станков с ЧПУ
Инструмент

Обработка на станке с ЧПУ (Числовое программное управление) — это технология обработки резанием. Изделия создаются путём удаления материала из так называемой заготовки с использованием различных режущих инструментов. Производственный процесс при этом автоматизирован программным обеспечением — инструмент или заготовка движутся согласно коду, оператор станка выполняет только вспомогательные операции, такие как замена инструмента или установка заготовки.

Обработка на станках с ЧПУ позволяет производить высокоточные детали из файла CAD (системы автоматизированного проектирования) с превосходными физико-механическими свойствами. Благодаря высокому уровню автоматизации, обработка на станках с ЧПУ является конкурентоспособной как для штучных деталей и небольших тиражей, так и для серийного и массового производства.

Процесс производства изделия на станке с ЧПУ можно разбить на четыре основных этапа:

1. Инженер проектирует CAD-модель.

2. Технолог на базе CAD/CAM программного обеспечения подготавливает управляющую программу для станка с ЧПУ.

3. Оператор устанавливает в станок с ЧПУ инструмент, заготовку и запускает управляющую программу.

4. Станок с ЧПУ выполняет все операции обработки — удаления материала.

Параметры

Габаритный размер:
Максимальный: 400 × 250 × 200 мм
Минимальный: 10 × 10 × 10 мм

Точность (допуск изготовления размера):
Стандартная: +/- 0,1 мм
Нормальная: +/- 0,075 мм
Возможная: +/- 0,05 мм

Достижимые допуски меняются в зависимости от номинального размера и геометрии детали. Приведенные выше значения рекомендуемых допусков являются разумными для максимальных рекомендуемых размеров.

Материал:
Номенклатура материалов, которые могут быть обработаны на станках с ЧПУ, очень широка. Наиболее распространенные — металлы (алюминиевые и стальные сплавы, латунь и т. д.), пластмассы (ABS, POM, PA и т. д.), при этом возможна обработка композитов и дерева.
Узнайте Доступные материалы для обработки с ЧПУ.

Типы станков с ЧПУ

Мы сосредоточимся на станках с ЧПУ, которые удаляют материал с помощью режущих инструментов — фрезерные и токарные. Они являются наиболее распространенными и имеют самый широкий спектр применения.

Фрезерование — это высокопроизводительный метод формирования поверхностей деталей многолезвийным режущим инструментом — фрезами. Фреза, выполненная в виде зубчатого колеса, имеющего множество лезвий, зажимается во фрезерном станке и, вращаясь с большой скоростью, снимает слои материала в нужном месте.

Для фрезерования характерно непрерывное вращательное движение инструмента и поступательное движение подачи заготовки. В некоторых случаях заготовка совершает круговое или винтовое движение подачи.

Токарная обработка — это обработка резанием (точением) заготовок в виде тел вращения. На токарных станках выполняют черновое и чистовое точение цилиндрических, конических и фасонных поверхностей, нарезание резьбы, подрезку и обработку торцов, сверление и развёртывание отверстий.

Заготовка удерживается на шпинделе при вращении с высокой скоростью, режущий инструмент перемещается по внешней или внутренней поверхности, образуя геометрию изделия. Основное ограничение использования токарных станков с ЧПУ заключается в том, что они могут изготавливать только детали с цилиндрическим профилем. Иногда детали проходят дополнительный этап фрезерной обработки.

3-х осевые станки с ЧПУ

Токарная обработка — это обработка резанием (точением) заготовок в виде тел вращения. На токарных станках выполняют черновое и чистовое точение цилиндрических, конических и фасонных поверхностей, нарезание резьбы, подрезку и обработку торцов, сверление, развёртывание отверстий и т. д.

Заготовка удерживается на шпинделе при вращении с высокой скоростью, режущий инструмент перемещается по внешней или внутренней поверхности, образуя геометрию изделия. Основное ограничение использования токарных станков с ЧПУ заключается в том, что они могут изготавливать только детали с цилиндрическим профилем. Иногда детали проходят. дополнительный этап фрезерной обработки.

Фрезерные и токарные станки с ЧПУ являются примерами 3-х осевых систем. Эти «базовые» станки позволяют перемещать режущий инструмент по трем линейным осям относительно заготовки.

3-х осевые фрезерные станки с ЧПУ очень распространены так как они могут быть использованы для производства типичных геометрий, деталей. Они относительно просты в программировании и эксплуатации, поэтому затраты на пуско-наладочные работы незначительные. Доступ инструмента к обрабатываемой поверхности накладывает ограничения на геометрию изделия при фрезеровке с ЧПУ. Поскольку есть только три оси для работы, некоторые области могут быть недоступны. Проблема решается переустановкой или вращением заготовки. Если за время производства изделия. необходимо несколько раз переустановить заготовку, то затраты на пуско-наладочные работы будут расти и приведут к значительному увеличению стоимости изделия и сроку производства.

Плюсы:
Эффективное производство деталей с простой геометрией
Высокая точность и жёсткие допуски

Минусы:
Ограничения по геометрии / конструкции изделия
Ручное перемещение заготовки может привести к увеличению стоимости детали

3 + 2 осевые фрезерные станки с ЧПУ

Во время обработки режущий инструмент может двигаться только вдоль трёх линейных осей. Между операциями может происходить позиционирование по двум осям, наклон и поворот стола либо наклон головы шпинделя и поворот стола, что позволяет производить обработку под другим углом.

Основным преимуществом этих систем является то, что они устраняют необходимость ручного перемещения заготовки. Таким образом, детали с более сложной геометрией могут быть изготовлены быстрее и с большей точностью, чем на 3-х осевом станке с ЧПУ.

Плюсы:
Устраняет необходимость ручного перемещения заготовки
Производит детали с элементами, которые не совпадают ни с одной из основных осей с более высокой точностью

Минусы:
Более высокая стоимость по сравнению с 3-х осевой обработкой с ЧПУ

5-ти осевые фрезерные станки с ЧПУ

Режущий инструмент может перемещаться по трём линейным и двум осям вращения относительно заготовки. Все пять осей могут перемещаться одновременно во время всех операций обработки.

5-ти осевые фрезерные системы с ЧПУ имеют архитектуру, аналогичную 3 + 2 осевым фрезерным станкам с ЧПУ. Однако они позволяют перемещать все пять осей одновременно во время всех операций обработки. Таким образом, можно изготавливать детали со сложной, «органической» геометрией, которые невозможно изготовить с достигнутым уровнем точности с помощью любой другой технологии.

Плюсы:
Производство сложных деталей с высокой точностью
Производство сложных деталей с высоким качеством поверхности с минимальными артефактами обработки

Минусы:
Самая высокая цена по сравнению с остальными технологиями фрезерной обработки с ЧПУ
Ограничения по геометрии производимых изделий, но ограничения меньшие, чем для 3-х осевых станков и станков типа 3 + 2

5-ти осевой токарный станок с ЧПУ

Токарно-фрезерные центры с ЧПУ — это, в основном, токарные станки с ЧПУ, оснащенные фрезерными инструментами.
В токарно-фрезерных системах используются преимущества как высокой производительности токарной обработки, так и геометрической гибкости фрезерования с ЧПУ. Они идеально подходят для изготовления деталей с «рыхлой» осевой симметрией (например, распределительные валы и центробежные рабочие колеса) при гораздо более низкой стоимости, чем другие 5-ти осевые системы обработки с ЧПУ.

Плюсы:
Самая низкая стоимость всех 5-ти осевых систем обработки с ЧПУ
Высокие производственные возможности

Минусы:
Ограничения по геометрии производимых изделий

Инструмент

Для создания различных геометрий станки с ЧПУ используют различные режущие инструменты.

Некоторые из наиболее часто используемых фрезерных инструментов:

• Цилиндрические фрезы
Такие фрезы с плоским торцом — концевые и с угловым радиусом используются для обработки пазов, канавок, полостей и других вертикальных стенок. Сферические позволяют обрабатывать детали с криволинейной геометрией и свободной формы при 5-ти осевой обработке с ЧПУ.

• Свёрла
Это распространенный и быстрый способ создания отверстий. Диаметр определяется стандартным набором инструменты, для нестандартного отверстия возможно использование цилиндрических или конических фрез.

• Резьбовые фрезы и метчики
Используются для изготовления резьбовых отверстий. Метчик в данной ситуации является одним из самых популярных решений для быстрого нарезания резьбы с необходимыми геометрическими параметрами и может быть ручного типа или машинный. Но нарезание резьбы метчиком имеет значительные риски. Из-за повышенной нагрузки инструмент или же при малейших включениях в обрабатываемых материалах может сломаться внутри дорогостоящей детали.

При резьбофрезеровании профиль резьбы формируется за счёт вращения фрезы вокруг собственной оси вращения и перемещения фрезы по винтовой линии. Такой инструмент более долговечен, несет меньшие риски — фреза меньше обрабатываемого диаметра и в любом случае может быть извлечена из детали. Одна и та же резьбовая фреза с определённым шагом может сформировать резьбовое отверстие любого диаметра с этим шагом.

• Корпусные фрезы
Используются для удаления материалов с больших плоских поверхностей. Они имеют больший диаметр, чем концевые фрезерные инструменты, поэтому для обработки больших площадей требуется меньше проходов. Этап такого фрезерования часто используется в начале цикла обработки для подготовки габаритных размеров детали и удаления наибольшего количества материала.

• Конические фрезы
Для формирования глубоких поверхностей, конусная геометрия при этом обеспечивает прочность длинного инструмента. Такой инструмент подходит, например, для обработки криволинейных поверхностей лопастей турбинного двигателя.

Не менее широкий ассортимент режущих инструментов также используется при токарной обработке с ЧПУ, охватывая такие операции как обтачивание, торцевание, сверление и нарезание резьбы.

Другие статьи на тему обработки с ЧПУ:

Возможности и ограничения обработки с ЧПУ
Рекомендации по проектированию деталей для обработки с ЧПУ
3D-печать или обработка с ЧПУ
Выбор допуска для обработки с ЧПУ

Система координат в ЧПУ простым языком для операторов – новичков.Только качественные статьи на DARXTON

Добрый день, дорогие читатели, сегодня мы поговорим о такой непростой вещи,как система координат.

Основы системы координат используются повсеместно, а не только для одного конкретного станка с ЧПУ. Даже самые современные машины одинаковы по своей сути: они используют оси X, Y и Z для определения координатного пространства внутри станка, и пространства для перемещения инструмента (иногда концевая фреза, иногда экструдер, иногда лазерный луч) . Технология перемещения может измениться, но основы остаются такими же. В этой статье мы рассмотрим базовые знания системы координат ЧПУ, включая декартову систему координат, рабочую систему координат (WCS) и систему смещения.

Почему координаты так важны?

Аддитивные машины строят детали снизу вверх. Там не стоит вопрос о том, в каком месте начинается деталь на сборочной пластине. . Однако машина должна суметь понять положение заготовки в физическом пространстве. Увы, но просто засунуть кусок металла в ЧПУ станок и нажать кнопку «Пуск» будет недостаточно.

Все еще более усложняется, когда нам необходимо провести обработку используя несколько инструментов. Каждый из них имеет различную длину, которая изменяет расстояние между базовой точкой шпинделя и заготовкой. Т.е точка начала, которую вы только что установили для 3-мм концевой фрезы, не будет работать для 6-мм сверла.

Система координат – способ восприятия трехмерного пространства станками с ЧПУ. Без системы координат ваш ЧПУ не знал бы:

• Где заготовка

• Как далеко от неё инструмент

• Какие движения использовать для обработки детали

С первого взгляда система координат может показаться сложной, но ее можно разбить на простые компоненты. Давайте начнем с основ декартовой системы координат.

Основы декартовой системы координат.

Почти все станки с ЧПУ используют декартову систему координат, основанную на осях X, Y и Z. Эта система позволяет машине двигаться в определенном направлении и вдоль определенной плоскости.

Сократите декартову систему до ее основ, и вы получите знакомую числовую линию. Берём точку, и назначаем ее «исходной». Любые числа слева от исходной точки являются отрицательными, числа справа положительными.

Объедините оси X, Y и Z вместе под углом 90 градусов, и вы создадите трехмерное пространство для перемещения вашего станка с ЧПУ. Каждая ось встречается в начале координат.

Когда две оси соединяются вместе, вы формируете то, что называется плоскостью. Например, когда оси X и Y встречаются, вы получаете плоскость XY. Эти плоскости делятся на четыре квадранта, пронумерованных 1-4, которые имеют свои положительные и отрицательные значения.

Простой способ понять декартову систему координат относительно вашего станка с ЧПУ – использовать Правило правой руки. Поднимите руку ладонью вверх, указательным и указательным пальцами наружу, а средний палец вверх. Поставьте руку перед станком с ЧПУ, выровняйте по шпинделю станка, и вы увидите, что оси идеально выровнены.

• Средний палец – это ось Z.

• Указательный палец – это ось Y.

• Большой палец – это ось X.

Как ЧПУ станок использует координаты?

Используя декартову систему координат, можно управлять станком с ЧПУ вдоль каждой оси, что уже позволит сделать из заготовки деталь. Проще говоря,с точки зрения оператора(смотрящего на станок)вы получаете следующие движения :

• Ось X позволяет движение «влево» и «вправо»

• Ось Y позволяет двигаться «вперед» и «назад»

• Ось Z позволяет движение «вверх» и «вниз»

Соедините все это вместе, и у вас получится станок, который может разрезать не только разные стороны заготовки в плоскости XY, но и на разной глубине вдоль оси Z. Будь то фрезерный станок или лазер, все они используют эту систему движения.

Движение вашего ЧПУ вдоль системы координат всегда основано на том, как движется ваш инструмент,а не стол с заготовкой. Например, увеличение значения координаты X приведет к смещению стола влево, но, если смотреть с точки зрения инструмента, он движется вправо вдоль заготовки.

Увеличение координаты оси Z приведет к смещению шпинделя вверх, а при уменьшении – к заготовке. Кусок, который соответствует отрицательной координате оси Z.

Исходная точка вашего станка с ЧПУ.

Каждый станок с ЧПУ имеет свою собственную внутреннюю исходную точку, которая называется Machine Home. Когда ваш ЧПУ впервые загружается, он не знает, где он находится в физическом пространстве, и ему требуется калибровка.

Когда этот процесс происходит, все три оси вашего ЧПУ движутся к своему максимальному механическому пределу. Как только предел достигнут, сигнал отправляется контроллеру, который записывает исходное положение для этой конкретной оси. Когда это происходит для всех трех осей, машина теперь «находится в режиме ожидания».

Процесс варьируется от ЧПУ к ЧПУ. Для некоторых станков есть физический концевой выключатель, который сигнализирует контроллеру, что машина достигла предела оси. На некоторых машинах имеется целая сервосистема, которая делает весь этот процесс невероятно плавным и точным. Контроллер машины отправляет сигнал через печатную плату на серводвигатель, который подключается к каждой оси машины. Серводвигатель вращает шариковый винт, который прикреплен к столу на вашем станке с ЧПУ, заставляя его двигаться.

Движение стола назад и вперед мгновенно сообщает об изменении координат в пределах точности до 0.0005 мм.

Как оператор станка использует систему координат?

До этого мы обсуждали, как станок с ЧПУ использует свою внутреннюю систему координат. Проблема в том, что мы, люди, не можем так же легко ссылаться на эту систему координат. Например, когда ваш ЧПУ находит свою исходную точку, он обычно имеет свои предельные механические ограничения по осям X, Y и Z. Представьте себе необходимость использовать эти значения координат в качестве отправной точки для вашей программы управления.

Чтобы упростить написание программ ЧПУ, мы используем другую систему координат, разработанную для манипуляций уже оператором, называемую системой рабочих координат или WCS. WCS определяет конкретную исходную точку в блоке материала, обычно в программном обеспечении САМ.

Вы можете определить любую точку в блоке материала в качестве исходной точки для WCS. Как только начальная точка будет установлена, вам нужно будет найти ее внутри станка с ЧПУ, используя искатель кромок, индикатор набора номера, датчик или другой метод определения местоположения.

Выбор исходной точки для вашей WCS требует тщательного планирования. Помните эти пункты при прохождении процесса:

• Источник должен быть найден механическими средствами с помощью искателя края или зонда.

• Одинаковые источники помогают сэкономить время при замене деталей.

• Источник должен учитывать требуемые допуски последующих операций.

Как взаимодействуют станок с ЧПУ и координаты заданные оператором?

Как мы упоминали выше, операторы будут использовать WCS, которая обеспечивает простой набор координат для написания программы ЧПУ. Однако эти координаты всегда отличаются от координат станка, так как же ваш станок с ЧПУ выровняет их? Правильно,со смещениями.

Станок с ЧПУ будет использовать то, что называется рабочим смещением, чтобы определить разницу в расстоянии между вашей WCS и ее собственным исходным положением. Эти смещения хранятся в контроллере машины, и обычно к ним можно обращаться в таблице смещений, подобной приведенной ниже.

Здесь мы видим, что несколько смещений уже запрограммированы, G54, G55 и G59. В чем преимущество наличия нескольких смещений? Если вы обрабатываете несколько деталей в одном задании, каждой детали может быть назначено собственное смещение. Это позволяет станку с ЧПУ точно связать свою систему координат с системами нескольких деталей в разных местах и выполнять несколько настроек одновременно.

Коррекции инструмента.

Обычно для одной и той же работы используется несколько инструментов, и поэтому нужен способ учета разной длины инструмента. Коррекция инструмента запрограммирована на вашем станке с ЧПУ, чтобы облегчить эту работу. С запрограммированным смещением инструмента ваш станок с ЧПУ будет точно знать,какое расстояния от шпинделя до заготовки с каждым инструментом. Есть несколько способов записать коррекцию:

• Беговая. Переместите инструмент из исходного положения станка в нулевое положение детали. Пройденное расстояние измеряется и вводится как смещение инструмента.

• прецизионный блок. Установите все инструменты в общую позицию Z в верхней части прецизионного блока 1-2-3, который лежит на столе станка.

• Зондирование. Используйте зонд для автоматического определения коррекции инструмента. Это самый эффективный метод, но также и самый дорогой, так как для него требуется измерительное оборудование.

Собираем все вместе.

Теперь, когда мы знаем все основополагающие принципы координат, давайте пройдемся по примерам различных задач. Мы используем деталь, после ручной обработки, чтобы определить внешнюю форму. Теперь используем станок с ЧПУ, чтобы просверлить несколько точных отверстий.

Задача 1.

Сначала нам нужно обезопасить и установить наши оси и исходную точку:

• Деталь зажимается в тисках, которые крепятся болтами к нашему столу станка и распределяются по осям станка.

• Это сохраняет ось X в WCS выровненной с осью X станка.

• Левая часть детали находится напротив тисков. Это устанавливает воспроизводимое начало оси X.

• Поскольку одна часть тисков зафиксирована, мы можем использовать эту часть для определения повторяемого начала оси Y, находя это местоположение с помощью зонда или другим методом.

С нашей WCS станок теперь понимает положение запаса относительно его собственных внутренних координат. Процесс обработки начинается с обработки и сверления на лицевой стороне детали.

Задача 2.

Теперь деталь должна быть перевернута, чтобы работать на другой стороне. Поскольку мы просто перевернули деталь на 180 градусов, внешний контур был симметричным, а предыдущие смещения X и Y были повторяемыми, WCS не изменится. Мы также используем тот же инструмент, поэтому можно использовать то же Z-смещение.

Здесь следует помнить одну важную переменную силу зажима вашего тиска. Если вы еще не видели его, операторы обычно отмечают закрытое положение тисков черным маркером или используют динамометрический ключ. Почему они это делают? Для создания постоянного зажимного давления при перемещении или вращении деталей. Изменения давления зажима могут привести к различиям в позиционировании детали или другим сбоям, таким как деформация детали или изгиб, в зависимости от геометрии детали. Предполагая, что наше усилие зажима более или менее одинаково, теперь можно обрабатывать.

Задача 3.

Теперь нам нужно просверлить последние несколько отверстий, для чего необходимо поставить деталь на ее конец. Это вращение не меняет XY-происхождение WCS. Однако теперь у нас есть меньшее расстояние перемещения между нашим инструментом и деталью.

Это требует использования нового смещения, которое сместит исходную точку в верхний угол детали. Мы также удалили параллели, чтобы увеличить поверхность захвата, и опустили тиски, чтобы они соединялись с поверхностью детали, а не с нижним карманом.

Мы все еще можем использовать две наши исходные плоскости отсчета для выполнения задачи 3.

Итак, дорогие читатели, вы прошли курс молодого бойца и готовы к обработке на ЧПУ станке.

Машина Определение и значение | Dictionary.com

Лучшие определения
Викторина
Связанный контент
Примеры
Британский
Научный

Показывает уровень сложности слова.

[ muh-sheen ]

/ məˈʃin /

Сохрани это слово!

См. синонимы для: Machine / Machined / Machinening на сайте Thesaurus.com

Показывает уровень оценки в зависимости от сложности слова.

сущ.

Аппарат, состоящий из взаимосвязанных частей с отдельными функциями, используемый при выполнении какой-либо работы: швейная машина.

механическое устройство или приспособление; механизм.

Механика.

Устройство, которое передает или изменяет силу или движение.
Также называется простой машиной. любой из шести или более элементарных механизмов, таких как рычаг, колесо и ось, шкив, винт, клин и наклонная плоскость.
Также называется сложной машиной. сочетание простых машин.

Старое использование.

автомобиль или самолет.
пишущая машинка.

велосипед или мотоцикл.

торговый автомат: сигаретный автомат.

любое сложное агентство или операционная система: правительственная машина.

организованная группа лиц, которая руководит или контролирует деятельность политической партии или организации: Возглавляет Демократическую машину в нашем городе.

человек или предмет, который действует механически или автоматически: Рутинная работа превратила ее в машину.

любое из различных приспособлений, особенно тех, которые раньше использовались в театре, для создания сценических эффектов: Древние греки использовали театральную машину для опускания актеров на сцену.

какое-либо действие, персонаж, происшествие или другой элемент, введенный для эффекта в литературное произведение.

глагол (используется с объектом), обрабатывать, обрабатывать.

для изготовления, подготовки или отделки с помощью станка или станков.

ВИДЕО ДЛЯ МАШИНЫ

Знаете ли вы, что эти фразы на самом деле повторяются?

Хватит тратить дыхание. .. эти фразы повторяются! Эти слова на самом деле означают одно и то же!

БОЛЬШЕ ВИДЕО ОТ DICTIONARY.COM

ВИКТОРИНА

МЫ ПОИГРАЕМ В “ДОЛЖЕН” ПРОТИВ. “ДОЛЖЕН” ВЫЗОВ?

Должны ли вы пройти этот тест на «должен» или «должен»? Это должно оказаться быстрым вызовом!

Вопрос 1 из 6

Какая форма используется для указания обязательства или обязанности кого-либо?

Происхождение машины

Впервые записано в 1540–1550 гг.; от французского, от латинского machina, от дорического греческого machanā́ «шкив», сродни machos «устройство»; ср. механик

ДРУГИЕ СЛОВА ОТ Machine

ma·chine·less, прилагательное·ti·ma·chine, прилагательноеun·ma·chined, прилагательное

Слова рядом с machine

machilid, Machilipatnam, machinable, machinate, machination, machine, machine затвор, машинный код, машинная обработка, пулемет, машинная головка

Dictionary.com Полный текст На основе Random House Unabridged Dictionary, © Random House, Inc. 2022

Слова, относящиеся к машине

аппарат, прибор, автомобиль, двигатель, гаджет, инструмент, мотор, инструмент, транспортное средство, оборудование, структура, система, автомат, компьютер , приспособление, приспособление, инструмент, механизм, робот, штучка

Как использовать машину в предложении

Они входят в стандартную комплектацию большинства снегоуборочных машин и могут быть легко обновлены для вашего квадроцикла.
Шесть способов сделать ваш квадроцикл еще более надежным|Тайлер Фрил/Outdoor Life|17 сентября 2020 г.|Popular-Science
Так что, если у вас нет доступа к Интернету или почте, полагайтесь на машину для голосования, чтобы проголосовать , или придется физически идти на выборы по какой-то другой причине, может оно того и не стоит.
Почему нужно голосовать как можно раньше (и как это сделать)|Джон Кеннеди|17 сентября 2020 г.|Popular-Science
Приложение также превратилось в банкомат для компании, заработав 281 миллион долларов в валовая прибыль Square за последний квартал выросла до 30 млн пользователей.
«Квадрат — это зверь»|Джефф|16 сентября 2020 г.|Fortune
За лабораторией исследовательского центра IBM, менее чем в часе езды к северу от Нью-Йорка, спрятана громадная масса из нержавеющей стали и алюминий, который выглядит как научно-фантастическая телепортационная машина.
IBM планирует огромный скачок в области сверхбыстрых квантовых вычислений к 2023 г.|rhhackettfortune|15 сентября 2020 г.|Fortune

их инженеры, чтобы улучшить поиск в целом.
Google теперь использует BERT для сопоставления историй с проверкой фактов|Барри Шварц|10 сентября 2020 г.|Search Engine Land
Миллиардер-филантроп пробует продукт машины, которая перерабатывает человеческие нечистоты в питьевую воду и электричество.
Билл Гейтс пьет канализационную воду|Джек Холмс, The Daily Beast Video|7 января 2015|DAILY BEAST
Это были пулеметные пули, вылетевшие из засады, когда в мою роту попали.
История улыбки Ли Марвина Liberty Valance Smile|Роберт Уорд|3 января 2015 г. |DAILY BEAST
«Если BMW — это «совершенная машина для вождения», ваш Anthem — это главное отличие», — пишет Хогсхед.
Могут ли книги по самопомощи действительно изменить вас?|Лиззи Крокер|29 декабря 2014 г.|DAILY BEAST
Получившиеся в результате шерстяные бегуны были удобными, экологически чистыми, их можно было стирать в машине, и они были очень милыми — и были распроданы почти сразу же.
Самые крутые новинки моды 2014 года|Ракель Ланери|18 декабря 2014 года|DAILY BEAST
Даже его фирменный инструмент Auto-Tune стал таким же признанным ингредиентом хип-хопа, как и драм-машина.
Будущее заставляет нас переосмыслить все, что, как мы думали, мы знали о рэп-исполнителях|Люк Хоппинг|15 декабря 2014 г.|DAILY BEAST .
Маршалы Наполеона|Р. П. Данн-Паттисон
Маленькая черная девочка сидела на полу и руками работала на педали машины.
Пробуждение и Избранные рассказы|Кейт Шопен
Швейная машинка громко застучала в комнате; он был тяжеловесным, устаревшим.
Пробуждение и Избранные рассказы|Кейт Шопен
Машина проникала повсюду, отбрасывая своей гигантской рукой слабые усилия ремесла.
Неразгаданная загадка социальной справедливости|Стивен Ликок
“У меня где-то есть письмо”, заглянув в ящик машины и найдя письмо на дне рабочей корзины.
Пробуждение и Избранные рассказы|Кейт Шопен

Британский словарь определений для машины

машина

/ (məˈʃiːn) /

существительное для передачи взаимосвязанных компонентов

выполнять полезную работу

Также называется: простая машина устройство для изменения величины или направления силы, особенно рычаг, винт, клин или шкив

механическое устройство или транспортное средство, такое как автомобиль, самолет, и т. д.

любое механическое или электрическое устройство, которое автоматически выполняет задачи или помогает в выполнении задач

(модификатор), обозначающее полностью автоматическое огнестрельное оружие в отличие от полуавтоматического
(в комбинации) пистолет-пулемет; пулемет

любая сложная структура или агентствовоенная машина

механически эффективный, жесткий или послушный человек

организованная группа людей, которая контролирует деятельность, политику и т. д.

(особенно в классическом театре) устройство, такое как шкив, для обеспечения зрелищных входов и выходов сверхъестественных персонажей

событие и т. д., введенное в литературное произведение для особого эффекта

глагол

(tr) придавать форму, вырезать , или удалить (излишки материала) из (заготовки) с помощью станка

использовать машину для обработки (чего-либо)

Производные формы машины

обрабатываемый или обрабатываемый, прилагательноеобрабатываемость, существительноебезмашинный, прилагательноемашиноподобный , прилагательное

Слово Происхождение для машины

C16: через французский язык от латинского machina машина, двигатель, от дорического греческого makhana шкив; относящийся к устройству махоса, устройству

Английский словарь Коллинза – полное и полное цифровое издание 2012 г. © William Collins Sons & Co. Ltd., 1979, 1986 © HarperCollins Publishers 1998, 2000, 2003, 2005, 2006, 2007, 2009, 2012

Научные определения для машины

машина

[ mə-shēn ]

Устройство, которое изменяет силу или направление силы изменяет силу силы для выполнения задачи, обычно связанной с работой над нагрузкой. Машины часто разрабатываются таким образом, чтобы обеспечить высокое механическое преимущество, чтобы уменьшить усилия, необходимые для выполнения этой работы. ♦ Простая машина представляет собой колесо, рычаг или наклонную плоскость. Все остальные машины можно построить, используя комбинации этих простых машин; например, дрель использует комбинацию зубчатых колес (колес) для привода винтовых наклонных плоскостей (сверло), чтобы расколоть материал и вырезать в нем отверстие.

Машинное сознание – Scholarpedia

Игорь Александр (2008), Scholarpedia, 3(2):4162.

doi:10.4249/scholarpedia.4162

, редакция #91446 [ссылка/цитирование этой статьи]

Постпубликационная деятельность

Куратор: Игорь Александр

Авторы:

0. 29 –

Евгений Михайлович Ижикевич

0.14 –

Настоящее имя WikiSysop

0,14 –

Анил Сет

Риккардо Манзотти

Бенджамин Броннер

Эндрю Уитфорд

Доктор Игорь Александр, Имперский колледж, Лондон, Великобритания

Машинное сознание относится к попыткам тех, кто проектирует и анализирует информационные машины, применить свои методы к различным способам понимания сознания и изучить возможную роль сознания в информационных машинах.

Содержимое

1 Происхождение машинного сознания.
2 Ранние модели
- 2.1 Общее рабочее пространство
- 2.2 Функционализм виртуальной машины
- 2.3 Феноменальные виртуальные машины
3 Сознание в роботах и системах
- 3.1 Сознательные процессы как алгоритмы или управляющие структуры
- 3. 2 Сознание для роботов
- 3.3 Устойчивые и мозговые машины
- 3.4 Внешний взгляд на роботов
4 Нейронные механизмы
- 4.1 Нейронные модели познания
- 4.2 Теория нейрофизиологии
5 Перспектива
6 Каталожные номера
7 Рекомендуемое чтение
8 Внешние ссылки
9 См. также

Происхождение машинного сознания.

Поскольку трудно связать ощущения личного сознания с обычной физикой и химией, машинное сознание представляет собой попытку понять сознание, используя методы и законы информационных машин. Такие машины варьируются от алгоритмических, где кажущееся внешнее поведение приводит к атрибуции сознания, до мелкозернистых нейронных систем, где нейронная динамика сознательного опыта может быть рассмотрена путем выявления состояний, которые имеют характеристики, подобные ощущениям.

Представление о сознании как об идентифицируемом свойстве четко определенной машины тренировало умы кибернетиков еще в 1960-х годах (резюмировано в Nemes, 1969) и аналитиков нейронных сетей в начале 1990-х годов (Taylor 1992, Aleksander 1992) . Однако важным событием в истории этой темы является встреча, организованная в 2001 году в лабораториях Колд-Спринг-Харбор (CSHL). Спонсируемый Фондом Шварца (который обычно финансирует научные встречи по изучению мозга), он затронул вопрос «Могут ли машины быть сознательными?». Организаторами выступили нейробиолог Кристоф Кох, философ Дэвид Чалмерс, ученый-компьютерщик Родни Гудман и робототехник Оуэн Холланд. В то время как между аудиторией 21 года, состоящей из нейробиологов, философов и специалистов по информатике, не было согласия относительно точных определений сознания, было согласие по следующему предложению. «Нет известного закона природы, запрещающего существование субъективных ощущений в артефактах, созданных или созданных людьми (http://www.swartzneuro.org/abstracts/2001_summary.asp)». В последующие годы возникло несколько направлений исследований дизайна таких артефактов.

Ранние модели

На момент проведения заседания CSHL уже существовало несколько подходов, которые описаны ниже.

Глобальное рабочее пространство

Одна из моделей сознательных процессов, предшествовавшая собранию CSHL, принадлежит Бернарду Баарсу (1988 и 1997). Модель основана на предположении, что существует множество бессознательных процессов, которые конкурируют друг с другом за то, чтобы их выходные данные попали в область «глобального рабочего пространства (GW)» системы. Такие бессознательные процессы могут быть основаны на восприятии или памяти, или на том и другом. ГВ передает выигрышную запись всем бессознательным процессам, влияющим на их последующие состояния. Именно эта трансляция, согласно Баарсу, составляет сознательное событие. На вход в GW также влияют текущие сенсорные входы в систему, так что наиболее важный или существенный процесс в отношении текущего сенсорного состояния организма, вероятно, попадет в GW. Стэн Франклин из Мемфисского университета (2006 г.) использовал модель Baars Global Workspace (GW) для разработки системы расквартирования для моряков. Потребности отдельного моряка входят в число конкурирующих процессов и предложений по расквартированию, из которых результат трансляции от GW представляет собой совет, данный пользователю. Франклин прямо не утверждает, что этот процесс включает в себя объяснение ощущений. В основном он подчеркивает, что функционально сознание может быть отнесено к его рабочей модели, поскольку пользователю кажется, что оно выполняет задачу, которая обычно требует сознательного обдумывания от человека-жилетщика. Глобальное рабочее пространство повлияло на текущую работу, как, например, Shanahan (2007), который разрабатывает рабочие модели с использованием импульсных нейронов.

Функционализм виртуальных машин

Этот подход к машинному сознанию, во многом возникший из статьи Сломана и Крисли (2003), основывается на наблюдении Деннета о том, что в качестве способа разрешения сверхограничивающих материалистических связей в изучении сознания можно рассматривать ментальное состояния как результат работы виртуальной машины на параллельном материале нейронного мозга. Они обращают внимание на утверждение Блока (1996) о том, что функционалистская модель — это просто конечный автомат. То есть психическое состояние неумолимо ведет к другому заранее определенному психическому состоянию, и на него можно повлиять только сенсорным вводом. Это довольно ограниченный взгляд на богатство психической деятельности. Сломан и Крисли отмечают, что этот обедненный взгляд может быть заменен более богатым, в котором допускается, что психическое состояние является продуктом состояния нескольких взаимодействующих машин, чьи состояния не только вносят вклад в общее психическое состояние, но и где эти подсостояния могут изменять друг друга посредством взаимодействия машин. Называя это «функционализмом виртуальных машин», они предлагают «схему» (COGAFF) для обсуждения виртуальных процессов, составляющих функциональный взгляд на сознание. Они предполагают, что важно учитывать два основных взаимодействующих потока: один течет от ощущения к действию, а другой течет от реакции к размышлению. Это также допускает глобальную форму измененного контроля, которая может возникнуть в чрезвычайной ситуации.

Феноменальные виртуальные машины

Разделенное психическое состояние, отстаиваемое в рамках функционализма виртуальных машин, также появляется в Александре (2005). Здесь некоторые подсостояния носят феноменальный характер, так как предполагаются состояниями мелкозернистых нейронных сетей, изображающих мир и организм в нем. В реализациях такие изображения отображаются на экранах компьютеров, чтобы показать виртуальное психическое состояние машины. Чтобы пролить некоторый вычислительный свет на сознание, Александр утверждает, что это составное понятие, охватывающее многие явления. Он выражает их в виде пяти аксиом, для каждой из которых можно найти значимые виртуальные состояния моделей нейронных вычислений. Первый – присутствие , которое находит механизмы для представления мира с организмом в нем путем включения двигательных сигналов. Второе — это воображение , которое относится к траекториям автономных состояний, которые могут поддерживаться в отсутствие сенсорного ввода. Третье — внимание , которое (экзогенно) относится к механизмам, направляющим сенсоры организма во время актов восприятия, и (эндогенно), когда такое руководство происходит во время актов воображения. Четвертая и пятая аксиомы имеют дело с родственными понятиями планирование (исследование в образных действиях на фоне волевого состояния) и эмоция как оценка планов.

Сознание в роботах и системах

Искусственные организмы являются полезным инструментом заземления для машинных подходов к сознанию. Они обсуждаются далее.

Сознательные процессы как алгоритмы или управляющие структуры

Разработчики сложных систем как в ИИ, так и в управляющих структурах указали на аспекты такого проектирования как полезные для моделирования и понимания сознания. Например, Бенджамин Куйперс из Техасского университета (1996) обращает внимание на алгоритмы ИИ, которые извлекают и отслеживают определенные элементы информации из того, что он называет «огненным шлангом опыта». Именно сам процесс отслеживания, возможно, множественности объектов и событий наделяет машину свойством генерировать связное повествование о своем сознании мира. Решая, по общему признанию, «простую проблему», Койперс предлагает способ «подкрасться» к «сложной проблеме» (Чалмерс, 1996), цитируя вычислительные системы для хранения представлений, которые соответствуют мировым событиям и процессам, путем создания с помощью алгоритмов, которые изучают такие представления. . По общему признанию, это оставляет открытым вопрос о том, почему любые информационные конструкции должны0390 фетр . Койперс предполагает, что что бы ни значило «ощущение информации», оно, вероятно, происходит от точных представлений о мире и способности действовать правильно, которые являются прямым продуктом соответствующих информационных процессов. В том же духе, но в контексте проектирования систем управления, Рикардо Санс из Мадридского университета (2007) указывает, что механизмы, которые должны вести себя правильно в сложном мире, требуют сложности конструкции, которая все больше зависит от адаптации и обучения. Он предполагает, что может быть что-то вроде «быть отражающим прогнозирующим контроллером на основе модели» машины с миссией, что сродни тому, чтобы быть сознательным существом с целью в жизни.

Сознание для роботов

Оуэн Холланд из Университета Эссекса со своими коллегами (2007 г.) удостоился чести быть первым исследователем, получившим крупный грант [Советом по исследованиям в области инженерных и физических наук в Великобритании] на исследование основной вопрос конструкционистов: «Если бы робот был сознательным, как бы он был спроектирован?». Основной принцип Холланда состоит в том, чтобы построить человекоподобную скелетную структуру, готовую к взаимодействию с реальным миром, чтобы он мог построить внутреннюю виртуальную модель мира и свое собственное взаимодействие с ним как фундаментальную сознательную мысль. Холланд рассматривает машинное сознание как девятку.0390 hard и soft , где эти термины относятся либо к проникновению в понимание сознания, либо к использованию концепции для создания более компетентных машин. Его внутренняя модель основана на представлении Джерри Хесслоу о сознании как о «внутренней симуляции», разработанном в Лундском университете (2007). Это также привело к разработке совместно с Томом Зимке концептуального дизайна миниатюрного робота по имени К. Часть философии Хесслоу и Зимке состоит не в том, чтобы спрашивать, имеет ли артефакт квалиа или нет, а в том, чтобы отметить, что этот вопрос можно задать. робота с той же легитимностью, что и для людей или других животных.

Устойчивые машины на основе мозга

Еще одна ветвь методологии машинного сознания была добавлена Бонгардом и др. (2006) путем создания устойчивых роботизированных организмов. Они моделируют свою собственную способность к передвижению в мире и способны адаптироваться к недостаткам своей физической структуры. Поскольку передвижение является древним признаком сознательного внутреннего состояния, эта деятельность по ремоделированию может иметь важное значение в работе тех, кто пытается создать сознательных роботов. В течение нескольких лет Эдельман и его коллеги (например, Кричмар и Эдельман, 2003) строили серию роботов Дарвина не столько для захвата сознания, сколько для проверки жизнеспособности гипотез функционирования мозговых архитектур. В этих машинах адаптация и самообучение являются ключевыми изучаемыми особенностями, связанными с сознанием.

Экстерналистский взгляд на роботов

Антонио Челла из Университета Палермо (2007) разработал робота, который принимает два взгляда на сознание: экстернализм (поддерживаемый Риккардо Манзотти из Миланского университета) и «сенсомоторная непредвиденная ситуация», выраженная Кевином. О’Реган и Альва Ноэ. Экстернализм утверждает, что сознание мира нельзя изучать, ограничивая его мозгом — если теория сознания должна возникнуть, она должна включать «запутанность» мозга и окружающей среды. С этим согласуется сенсомоторная контингентность, которая утверждает, что организму, осознающему свое окружение, не требуется во внутренней репрезентации — мир в том виде, в каком он существует, обеспечивает достаточную репрезентацию. Двигательные части организма имеют решающее значение, и «овладение» сенсомоторной контингентностью предполагает обучение соответствующим действиям, связанным с важными особенностями мира. Тогда сознание является «взломом» этого процесса. Челла разработала роботов, которые должны выступать в роли гидов для посетителей музеев. Две теории противоречат этой конструкции, потому что между роботом и окружающей средой существует тесная связь, поскольку робот владеет сенсомоторными непредвиденными обстоятельствами, чтобы направлять свои действия.

Нейронные механизмы

Значительные усилия в области машинного сознания включали свойства нейронных вычислительных форм. На этом мы заканчиваем эту статью.

Нейронные модели познания

Рассматривая системы, отличные от роботов, существенный вклад в машинное сознание внес финский инженер Пентти Хайконен. Работая в компании Nokia в Хельсинки, он разрабатывает нейросетевой подход для выражения важных особенностей сознания в виде сигнальных процессов в многоканальной архитектуре (2003). Он обращается к таким вопросам, как восприятие, внутреннее видение, внутренняя речь и эмоции. Вместе с другими, кто рассматривает сознание как процесс инженерного проектирования, Хайконен приходит к выводу, что при правильном разложении концепции на ее когнитивные части проясняются многие загадки. В своих недавних работах (2007 г.) Хайконен подтверждает и углубляет представление о том, что его нейронная структура ведет к обоснованному обсуждению значения и репрезентации. Конечно, при инженерном подходе можно выдвинуть критику за то, что все это решает только «простую проблему» необходимого функционирования субстратов для создания когнитивных репрезентаций, оставляя нетронутой «трудную проблему» связи с переживаемыми квалиа или ощущениями. Основным противодействием этому аргументу в настоящее время является «виртуальное» представление о том, что квалиа и ощущения могут обсуждаться как виртуальные понятия, которые не зависят от связей с физическими субстратами и тем не менее могут быть рассмотрены на языке информационных систем.

Теория в нейрофизиологии

Хотя обнаружение поведения в мозге само по себе не является прямым вкладом в машинное сознание, как обсуждается в этой статье, оно по-прежнему играет важную роль как в качестве вдохновения для дизайна, так и в определении того, что еще предстоит открыть в мозг для разработки убедительных машинных моделей. Типичным примером первого является работа Джона Тейлора из Королевского колледжа в Лондоне. Он утверждает центральную роль внимания в человеческом сознании и, следовательно, машинные подходы должны иметь дело с вниманием в центре. В Тейлоре (2007) он описывает систему под названием CODAM (следствие разрядки движения внимания) и утверждает, что между моделью и феноменальным сознанием у людей могут быть обнаружены «соединяющие» связи, особенно с точки зрения прозрачности, присутствия, единства, интенциональности и перспективы. . Более глубокий теоретический подход предложен Seth et. др. (2006), основанный на работе Тонони (2004). Это вводит меру «информационной интеграции» (PHI), которая рассматривает сознание как необходимую способность нейронной сети, а не как процесс. В этих оценках важна мера причинно-значимых связей в нейронных сетях, которые можно рассматривать как хранилища опыта (Seth 2005). Таким образом, этот информационный анализ, связанный с сознанием, ищет множество измерений, которые, взятые вместе, определяют уровень сложности нейронной сети, который может потребоваться для достижения сложности организмов, которые, вероятно, будут сознательными.

Перспектива

В настоящее время (в самом начале 2008 г.) машинное сознание имеет статус прагматичной попытки использовать методологии, известные в науках об информации, нейронах и науках управления, чтобы пролить свет на то, что значит быть сознательным, и помочь проектирование сложных автономных систем, которым требуется неживая форма сознания, чтобы правильно действовать в сложном мире. В процессе раннего развития находятся представления как о функциональных, так и о феноменологических виртуальных машинах, которые способствуют информационным дискуссиям о сознании таким образом, который не ограничивается связью с его физическим субстратом. Машины, по-видимому, выигрывают от этого, поскольку приобретение необходимых навыков для работы в очень сложных информационных мирах сродни сознательному действию живых организмов в подобных мирах.

Ссылки

Александр И. (1992) «Захват сознания в нейронных системах» Искусственные нейронные сети, 2. Proc. ICANN-92, Лондон: Северная Голландия. 17-22
Александр И. (2005) Мир в моем сознании Мой разум в мире: ключевые механизмы сознания у людей, животных и машин. (Эксетер, Imprint Academic)
Баарс, Б. (1988) Когнитивная теория сознания. Кембридж: Издательство Кембриджского университета.
Баарс, Б. (1997) В театре сознания: рабочее пространство разума. Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета.
Блок, Н. (1996). «Что такое функционализм?» исправленная версия статьи о функционализме в The Encyclopedia of Philosophy Supplement, Macmillan
Бонгард Дж., Зыков В. и Липсон Х. (2006) Устойчивые машины посредством непрерывного самомоделирования, Наука, 314, 1118
Чалмерс, Д. Дж. (1996). Сознательный разум: в поисках фундаментальной теории. Издательство Оксфордского университета.
Челла, А. (2007) На пути к сознательному восприятию роботов. В Chella and Manzotti (Eds.), Искусственное сознание, Exeter: Imprint Academic.
Франклин (2003) «IDA — артефакт сознания?» Journal of Consciousness Studies, 10 (4–5), стр. 47–66.
Хайконен, П.О. (2003) Когнитивный подход к сознательным машинам. Великобритания: Выходные данные Академический
Хайконен, П.О. (2007) Мозги роботов: схемы и системы для сознательных машин. Великобритания: Wiley & Sons.
Хесслоу. Г. и Джиренхед, Д. А. (2007) Должны ли машины быть зомби? Внутреннее моделирование как механизм машинного сознания, Proc AAAI Symp. Машинное сознание и искусственный интеллект, Вашингтон.
Холланд, О., Найт, Р. и Ньюкомб, Р. (2007), Роль самопроцесса в воплощенном машинном сознании. в Chella and Manzotti (Eds.), Искусственное сознание, Exeter: Imprint Academic.
Кричмар, Дж. Л. и Эдельман, Г. М. (2003) Устройства на основе мозга: интеллектуальные системы, основанные на принципах нервной системы (IROS 2003). IEEE/RSJ. Том 1. 940-945
Койперс, Б. (2007) Подкрадываясь к трудной проблеме сознания. Процедура AAAI Symp. Машинное сознание и искусственный интеллект, Вашингтон.
Немес, Т. (1969). Кибернетические машины, Будапешт: Iliffe Books.
Санс, Р. Лопес, И. и Бермехо-Алонсо, Дж. (2007) Обоснование и концепция машинного сознания в сложных контроллерах. В Chella and Manzotti (Eds.), Искусственное сознание, Exeter: Imprint Academic.
Сет А.К., Ижикевич Э.М., Рике Г.Н. и Эдельман Г.М. (2006). Теории и меры сознания: расширенная структура. проц. Нац. акад. науч. США. 103(28):10799-10804
Сет, А.К. (2005) Анализ причинно-следственной связи развившихся нейронных сетей во время поведения. Сеть: вычисления в нейронных системах. 16 (1): 35–54.
Шанахан, Массачусетс (2007) Модель импульсных нейронов кортикальной трансляции и конкуренции. Сознание и познание, doi:10.1016/j.concog.2006.12.005
Сломан А. и Крисли Р. (2003) Виртуальные машины и сознание. Журнал исследований сознания 10:4–5 (апрель/май), 133–72.
Тейлор, Дж.Г. (1992) «От одного нейрона к познанию». Искусственные нейронные сети, 2. Proc. ICANN-92, Лондон: Северная Голландия. 11-15
Тонони, Г. (2004) Теория интеграции информации сознания. BMC Неврология 2004, 5:42

Внутренние ссылки

Валентино Брайтенберг (2007) Мозг. Scholarpedia, 2(11):2918.

Джон Г. Тейлор (2007 г.) Модель CODAM. Scholarpedia, 2 (11): 1598.

Олаф Спорнс (2007) Сложность. Scholarpedia, 2 (10): 1623.

Грегуар Николис и Катрин Рувас-Николис (2007) Сложные системы. Scholarpedia, 2 (11): 1473.

Джеймс Мейсс (2007) Динамические системы. Академия, 2 (2): 1629.

Уолтер Дж. Фримен (2007) Интенциональность. Scholarpedia, 2(2):1337.

Марк Аронофф (2007) Язык. Scholarpedia, 2(5):3175.

Анил К. Сет (2007) Модели сознания. Scholarpedia, 2(1):1328.

Джефф Кричмар (2008) Нейроробототехника. Scholarpedia, 3 (3): 1365.

Внешние ссылки

Сайт Игоря Александра

См. также

Внимание и сознание, сознание, модели сознания, нейроробототехника, робототехника

Мысли о человеческом теле

«Однажды воскресным утром, когда мы с папой работали в своих офисах, он вошел в мой кабинет и дал мне эту рукопись. Я прочитал его, сказал, что он мне понравился, и спросил, где он собирается его опубликовать. Он ответил: «Нигде». Я просто написал это для вас». Я недавно наткнулся на него, очищая некоторые файлы. Я думал, что другие захотят ее прочитать, так как она была написана в 1960-х». – Джон Окснер, доктор медицинских наук

Ключевые слова: Человеческое тело, человеческие органы, машина

Когда мы приходим на эту землю, мы наделены самой совершенной, самой эффективной и самой лучшей машиной из когда-либо созданных – нашим телом. Машина прекрасно спроектирована и изготовлена из лучших материалов без запланированного устаревания. Почти все кузова изготовлены из материалов превосходного качества, которым при правильном использовании суждено прослужить долгие периоды времени. Тем не менее, некоторые из них, чья семейная история в отношении долголетия не самая лучшая, изготовлены из материалов, далеких от совершенства. Ослер однажды сказал, что те, кто хочет дожить до глубокой старости, должны выбирать правильных бабушек и дедушек. Однако для некоторых из нас это уже поздно делать. Наследственность действительно играет роль в нашем долголетии, но мы несем ответственность, как и в случае с большинством машин, за адекватный уход и техническое обслуживание, которые определяют, будет ли машина работать хорошо и прослужит долго без чрезмерного износа и преждевременного устаревания.

Любой, кто покупает машину, будь то стиральная или швейная машина, автомобиль или электростанция, знает, что при надлежащем уходе и присмотре машина будет хорошо работать без проблем в течение длительного периода времени, даже если в конечном итоге она выйдет из строя. изнашиваться. Компьютер тела, мозг, безусловно, является самым сложным, самым совершенным, самым эффективным компьютером, который когда-либо был создан или когда-либо будет создан. Ни один искусственный компьютер не может сравниться по эффективности с компьютером, который есть у каждого из нас. Как и в случае искусственного компьютера, эффективность компьютера и его ценность во многом зависят от загружаемого в него материала (программы). Нет компьютера лучше, чем материал, который он получает. При правильном программировании значение отзыва человеческого компьютера непревзойденно. И наоборот, при неправильном программировании и неправильном вводе отзыв может быть каким угодно, но только не желательным; на самом деле это может быть вредным. Наш компьютер размещен в помещении, корпусе, который хорошо защищен, так как для рукотворного компьютера, в котором он размещен, необходима не только постоянная температура, но и постоянная влажность. Лобные доли мозга, содержащие высшие центры, образуют чрезвычайно сложную электрическую систему, которая контролирует и управляет всей машиной с эффективностью, неизвестной какой-либо другой машине. В мозгу расположен центр активации различных моторов (мышц, которые двигают наше тело, для контроля различных действий, необходимых для правильного функционирования, а именно насосной системы, системы удаления отходов, системы регуляции сердца, аварийная система).

Термостат, расположенный в мозгу, отрегулирован до такой степени, что температура остается постоянной почти все время, если что-то не мешает работе машины. Если тело вырабатывает больше тепла, термостат начинает работать и открывает пути для рассеивания тепла, такие как расширение сосудов на поверхности тела и излияние жидкости на поверхность для обеспечения испарения, которое имеет тенденцию снижать температуру тела. температура поверхности. Увеличение скорости воздухообмена в легких также способствует рассеиванию тепла. И наоборот, при недостатке тепла или в холодных местах клапаны, контролирующие поток через трубы (кровеносные сосуды), выходящие на поверхность тела, закрываются, направляя большую часть жидкости (крови) внутрь и предотвращая рассеяние тепла в периферия. Кроме того, больше тепла вырабатывается непроизвольным сокращением мышц, то есть дрожью. При определенных состояниях, таких как инфекции, связанные с повышенным выделением тепла, центр регуляции тепла поражается, так что рассеивание тепла изменяется. Это приводит к повышению температуры внутри машины, что иногда может стать опасным и потребовать дополнительных мер, таких как охлаждение снаружи, чтобы контролировать избыточную температуру. Это наблюдается у людей с тяжелой инфекцией или тепловым ударом, при котором центр терморегуляции утратил способность эффективно регулировать тепло.

Насосная система тела — самая эффективная из всех насосных систем. Он начинает работать, когда младенец еще находится в утробе матери, и качает его день и ночь без перерыва, пока человек не умрет в возрасте 50, 60, 70, 80 или даже 100 лет. эффективный. Это требует много энергии — гораздо больше, чем обычно думают. Количество энергии, необходимое человеческому сердцу в состоянии покоя, т. е. во сне, составляет 40 футовых тонн за 24 часа, то есть количество энергии, необходимое для подъема тонны на 24 фута за 24 часа, мощность, слишком батарея. Кроме того, из всех машин человеческое сердце является наиболее эффективным, двухцилиндровый насос, который наиболее эффективен во время его наибольшей нагрузки. Большинству насосов при возрастающей нагрузке требуется все больше энергии. Однако человеческому сердцу требуется меньше энергии во время наибольшей нагрузки, чем при меньшей нагрузке. В начале сокращения сердца, когда артериальное давление находится на стадии покоя (диастола), требуется больше энергии, чем при завершении сокращения, когда артериальное давление самое высокое (систола). Ни один другой насос не имеет такого КПД. Сердце не требует никаких сознательных действий с нашей стороны, чтобы функционировать, но оно в определенной степени находится под контролем нервной системы, поскольку его частота замедляется при стимуляции блуждающих нервов и увеличивается при стимуляции симпатических нервов. В норме сердце берет на себя самостоятельный контроль и действует автоматически в этом контроле, если нет какого-либо внешнего стимула, который заставляет его либо замедляться, либо увеличиваться в частоте. При повышенных нагрузках со стороны человека требуется перекачка большего количества крови в различные части тела для снабжения большего количества пищи и кислорода, что приводит к увеличению частоты сердечных сокращений и эффективности перекачки сердца. Обычно стимуляция сердечных сокращений инициируется в основании сердца в кардиостимуляторе. Сначала сокращаются предсердия, которые представляют собой менее мышечные камеры в основании сердца, а затем электрический импульс передается по кабелю, пучку Гиса, к желудочкам, которые являются мощными мышечными камерами. Один из желудочков гонит кровь через легкие, а другой – через тело. Если в результате сердечного приступа повреждается канатик, пучок Гиса, препятствующий передаче электрического импульса, желудочки принимают свой собственный ритм, который обычно намного медленнее, чем у нормального кардиостимулятора. Если ритма желудочков недостаточно для поддержания кровоснабжения мозга, человек может упасть в обморок. Человек, вероятно, будет недееспособным и может очень мало, если вообще может. В таких случаях используется искусственный водитель ритма. Электроды вживляются в мышцы желудочков, так что искусственный водитель ритма стимулирует желудочки небольшим электрическим импульсом, вызывая желаемую частоту сердечных сокращений.

Телу требуется много энергии. Сокращение мышц, в том числе сердечной, как и для любого мотора, требует энергии. Во всех этих видах деятельности требуется большое количество кислорода для сжигания используемого топлива. Кислород поступает в организм через дыхательные пути, нос, рот, трахею и легкие, поглощается в легких гемоглобином эритроцитов и доставляется ко всем клеткам организма. В клетках кислород обменивается на углекислый газ, который является отходом клетки в результате энергии, вырабатываемой внутри клетки. Углекислый газ, в свою очередь, транспортируется кровью обратно в легкие, где он выделяется и выводится из организма с выдыхаемым воздухом. Таким образом, чудесная транспортная система доставки кислорода к тканям для их жизненно важных целей и транспортировки вредного углекислого газа обратно в легкие для выдыхания является почти автоматическим процессом. Если нагрузка увеличивается, требуется больше энергии, что требует большего количества кислорода для сжигания топлива, необходимого для удовлетворения возросших потребностей в энергии. Это требует не только увеличения скорости перекачки крови, но и увеличения частоты дыхания, чтобы происходил более быстрый выброс вредного углекислого газа из организма и поглощение кислорода кровью. Запасы топлива и продукты жизнедеятельности транспортируются кровью по всему телу через сложную трубчатую систему, снабженную клапанным механизмом, который регулирует поступление крови к различным частям тела. Поскольку двигательные функции тела (мышцы, железы, нервы и т. д.) время от времени меняются в своих потребностях, такое выборочное снабжение особенно эффективно. С помощью этого механизма кровь и ее необходимые компоненты могут перебрасываться из одной части тела в другую, когда в этом возникает необходимость. Например, во время пищеварения, когда требуется больше крови в желудке и кишечнике после еды, кровь шунтируется из остального тела в пищеварительный тракт, и происходит относительное истощение крови в мышцах. По этой причине плавание сразу после еды может быть опасным из-за относительного отсутствия крови и ее компонентов в мышцах. Поскольку топливо и кислород необходимы для мышечного сокращения, у пловца могут возникнуть судороги в конечностях, которые мешают ему плавать и могут привести к утоплению.

Система заимствования и одалживания крови всякий раз, когда это необходимо, является полностью автоматической и происходит без сознания человека. Те части машины, которым требуется наибольшее количество крови, кислорода и пищи, — мозг и почки — снабжаются огромным количеством крови, гораздо большим, чем другие части тела. Азотистые продукты жизнедеятельности организма в результате производства энергии почти полностью выводятся из организма почками, так что через почки обязательно проходит огромное количество крови. Почки удаляют из крови растворенные азотистые отходы, а поскольку вода так важна для организма, большая часть воды отделяется от отходов и остается в организме. Таким образом, азотистые отходы концентрируются и выводятся с мочой. Если, однако, имело место поражение почек, при котором этот избирательный процесс выделения вредных веществ и удержания воды утрачивается, человек теряет способность выделять яды, что приводит к их задержанию в организме и накоплению.

Для работы любого насоса необходимо обеспечить его энергией. Организм человека снабжается энергией за счет принимаемой пищи и расходуется более эффективно, чем в других машинах. Пища пережевывается, проглатывается и подвергается действию пищеварительных соков в желудке и кишечнике. В результате химических преобразований он всасывается в кровоток и доставляется в печень. Поскольку токсические продукты и бактерии всасываются в кровь, они должны быть удалены, что очень эффективно делает печень. После того, как пищевые вещества были очищены печенью, они переносятся по венам обратно к сердцу и легким, чтобы транспортироваться по всему телу, где они могут быть использованы. Печень также служит фильтром для удаления бактерий, абсорбированных из кишечного тракта, а также мусора. При некоторых формах анемии, при которых разрушаются эритроциты, печень отфильтровывает клеточный дебрис и выводит его с желчью.

Человеческое тело — одна из самых эффективных химических фабрик в мире. Он может производить химические вещества очень сложной природы, которые необходимы для функций организма, используя исходные химические вещества и встраивая их в сложные химические структуры, необходимые для правильного функционирования машины. Это делается в различных частях тела, в печени, железах внутренней секреции, гипофизе, надпочечниках, простате, щитовидной железе и поджелудочной железе.

Еще одной частью мусороперерабатывающего завода является удаление отходов через желудочно-кишечный тракт. После того, как пища была утилизирована и из нее нормально извлечено большинство необходимых элементов, включая воду в целях сохранения воды, остаток выводится из нижних отделов кишечника. Очень важной частью системы удаления является действие бактерий на продукты жизнедеятельности, которое необходимо, в частности, в толстой кишке или толстой кишке для обеспечения нормальной функции кишечного процесса. Эти бактерии помогают в химическом расщеплении пищевых элементов, в которых нуждается организм.

Тело наделено очень хорошей защитной системой, которая предупреждает об опасности. Во многом в результате программирования компьютера человек узнает, какие условия являются опасными. Когда они проявляются, немедленной реакцией является увеличение выработки адреналина, который активирует сердце, чтобы перекачивать больше крови, а тело реагировать быстрее. Человек способен реагировать на стресс более эффективно, чем без этого стимула. В результате программирования человек узнает, какие вещи вредны, и избегает их. Например, детям не требуется много времени, чтобы понять, что когда они прикасаются к чему-то горячему и чувствуют ощущение тепла на коже, это вредно. Немедленное применение тепла означает отдачу для защиты человека от дальнейшего повреждения.

Тело также имеет огромную резервную систему, наделенную гораздо большими возможностями, чем обычно используемые. Существует довольно много парных органов, два легких, два глаза, две почки — каждый из них имеет огромный резерв, намного превышающий обычно необходимый, так что огромный резерв имеется. Также во многих частях тела происходит регенерация. Клетки тела постоянно разрушаются в результате процесса изнашивания, но регенерируются. Это верно для большей части тела, но не для всего, и это часть резервной системы, которая необходима для правильного функционирования тела.

Из вышеизложенного очевидно, что человеческое тело — это наиболее эффективная и наилучшим образом спроектированная система, которая когда-либо была разработана, но, как и все системы, она подвержена износу. Человеческое тело имеет гораздо больший срок службы, чем большинство машин. Однако с ним, как и со всеми машинами, нужно не злоупотреблять, а хорошо ухаживать и обслуживать. По тем или иным причинам мы пришли к выводу, что человеческое тело может выдержать любое насилие и что ему не нужно заботиться. Как и все машины, тело изнашивается, хотя скорость его износа и износа во многом зависит от ухода за ним. Если им пренебрегают и им злоупотребляют, это приводит к быстрому износу, преждевременному устареванию и выходу из строя. Меня поражает, как публика, как правило, совершенно не обращает внимания на свое тело, в то же время тщательно заботясь о своих автомобилях, часах, бытовой технике и т. д. При надлежащем уходе и отсутствии злоупотреблений этот прекрасно выточенный механизм прослужит долгие годы. долгое время и функционируют отлично. Нужно избегать всех факторов, вызывающих усиление процесса износа, и делать все, чтобы уменьшить износ.

Имея значительный опыт, я убежден, что употребление табака является наиболее важным фактором ускорения старения и преждевременного старения и инвалидности. Употребление табака позволяет вредным агентам, таким как окись углерода, смола и канцерогенные агенты, проникать в организм, вызывая изменения в сердечно-сосудистой системе, которые приводят к преждевременному затвердению артерий (атеросклерозу), сердечным заболеваниям, инсульту и инсульту. смерть. Он отвечает за потерю конечностей и сильную боль при физических упражнениях в конечностях. Табак также содержит канцерогенные агенты и является основной причиной рака легких, губ, языка и гортани, а также мочевого пузыря. Это причина чрезвычайно инвалидизирующего состояния, эмфиземы, при которой происходит разрушение легких, что делает чрезвычайно трудным получение достаточного количества кислорода для удовлетворительного дыхания.

В человеческом теле, как и в любой машине, необходимо использование и правильное использование. Слишком часто мы не делаем упражнений; мы стали оседлым народом. Упражнения важны ежедневно, и они должны быть достаточно напряженными, когда это возможно, чтобы требовать быстрого глубокого дыхания и вызывать увеличение частоты сердечных сокращений.

Это следует делать только под наблюдением врача, потому что больное сердце не выдержит таких упражнений. Однако упражнения следует выполнять каждый день и не ограничивать их выходными, когда используются напряженные упражнения. Гольф, который часто используется как форма упражнений, прекрасен и является отличной формой расслабления, но как форме упражнений ему уделяется слишком много внимания. Хотя ходьба важна, слишком много людей ездят на повозках, что, конечно же, обесценивает ходьбу. Если бы кто-то потратил столько же времени на прогулку вместо игры в гольф, он получил бы больше упражнений.

Еще одним фактором, ускоряющим процессы старения и изнашивания, является ожирение. Это во многом зависит от количества, которое человек ест, и количества упражнений. Диета важна, прежде всего, тем, что она влияет на вес — набирает ли человек вес или нет, зависит от количества потребляемой пищи, а не от количества сжигаемого. Важно, чтобы один оставался на тонкой стороне.

Беспокойство — еще один фактор, ускоряющий старение. Я убежден, что тяжелая работа не увеличивает старение, если не волноваться, но беспокойство — это реальный фактор.

Машинное обучение. Как опыт людей делает ИИ более мощным

23 апреля 2019 г. | Дженнифер Лэнгстон

Марк Хаммонд, генеральный менеджер Microsoft по бизнес-ИИ и бывший генеральный директор Bonsai, разработал платформу, которая использует машинное обучение, чтобы помочь алгоритмам глубокого обучения с подкреплением решать реальные проблемы. Фотография Дэна Делонга для Microsoft.

Большинству людей и в голову не придет учить пятилетних детей отбивать бейсбольный мяч, вручая им биту и мяч, приказывая им подбрасывать предметы в воздух в миллионах различных комбинаций и надеясь, что они поймут, как эти две вещи соединять.

И тем не менее, именно так мы сегодня подходим к машинному обучению — показываем машинам много данных и ожидаем, что они будут изучать ассоциации или находить закономерности самостоятельно.

Для многих наиболее распространенных сегодня приложений технологий искусственного интеллекта, таких как простое распознавание текста или изображений, это работает очень хорошо.

Но по мере того, как росло желание использовать ИИ для большего количества сценариев, ученые Microsoft и разработчики продуктов первыми предложили дополнительный подход, называемый машинным обучением. Это зависит от опыта людей, чтобы разбить проблему на более простые задачи и дать моделям машинного обучения важные подсказки о том, как быстрее найти решение. Это все равно, что учить ребенка делать хоумраны, сначала ставя мяч на площадку-ти, затем бросая мяч из-под руки и, в конце концов, переходя к фастболу.

«Это кажется очень естественным и интуитивно понятным, когда мы говорим об этом с точки зрения человека, но когда мы переключаемся на машинное обучение, все думают, осознают они это или нет, что «давайте просто бросим фастболы в систему», — сказал Марк Хаммонд. , генеральный менеджер Microsoft по бизнес-ИИ. «Машинное обучение — это набор инструментов, которые помогут вам перестать это делать».

Машинное обучение направлено на получение знаний от людей, а не на извлечение знаний только из данных. Человек, который понимает стоящую перед ним задачу — как решить, какой отдел компании должен получать входящее электронное письмо, или как автоматически расположить ветряные турбины для выработки большего количества энергии, — сначала разложит эту проблему на более мелкие части. Затем они предоставили ограниченное количество примеров или эквивалент планов уроков, чтобы помочь алгоритмам машинного обучения решить эту проблему.

В сценариях контролируемого обучения машинное обучение особенно полезно, когда для алгоритмов машинного обучения существует мало или совсем нет помеченных обучающих данных, поскольку потребности отрасли или компании очень специфичны.

Видео на YouTube

В сложных и неоднозначных сценариях обучения с подкреплением, когда алгоритмы не могут определить, какое из миллионов возможных действий необходимо предпринять для решения задач в физическом мире, машинное обучение может значительно сократить время, затрачиваемое интеллектуальным агент, чтобы найти решение.

Это также часть более крупной цели — дать возможность более широкому кругу людей использовать ИИ более изощренными способами. Машинное обучение позволяет разработчикам или экспертам в предметной области с небольшим опытом работы с ИИ, таким как юристы, бухгалтеры, инженеры, медсестры или операторы погрузчиков, передавать важные абстрактные понятия интеллектуальной системе, которая затем выполняет механику машинного обучения в фоновом режиме.

Исследователи Microsoft начали изучать принципы машинного обучения почти десять лет назад, и теперь эти концепции внедряются в продукты, которые помогают компаниям создавать все, от интеллектуальных ботов для обслуживания клиентов до автономных систем.

«Даже самый умный ИИ будет бороться сам по себе, чтобы научиться выполнять некоторые из очень сложных задач, которые распространены в реальном мире. Поэтому вам нужен такой подход, когда люди направляют системы искусственного интеллекта, чтобы изучать вещи, которые мы уже знаем», — сказал Гурдип Полл, корпоративный вице-президент Microsoft по бизнес-искусственному интеллекту. «Взять этот готовый ИИ и заставить неспециалистов использовать его для выполнения гораздо более сложных задач — это действительно лучшее место для машинного обучения».

Сегодня, если мы пытаемся научить алгоритм машинного обучения узнавать, что такое стол, мы могли бы легко найти набор данных с изображениями столов, стульев и ламп, которые были тщательно помечены. После демонстрации алгоритму бесчисленных помеченных примеров он учится распознавать характеристики таблицы.

Но если бы вам нужно было научить человека распознавать стол, вы, вероятно, начали бы с объяснения, что у него четыре ножки и плоская поверхность. Если бы вы увидели, что человек также помещает стулья в эту категорию, вы бы объяснили, что у стула есть спинка, а у стола — нет. Эти абстракции и циклы обратной связи играют ключевую роль в том, как люди учатся, и они также могут дополнять традиционные подходы к машинному обучению.

«Если вы можете научить чему-то другого человека, вы должны быть в состоянии научить этому и машину, используя язык, который очень близок к тому, как учатся люди», — сказал Патрис Симард, выдающийся инженер Microsoft, который был пионером в работе компании по обучению машин для Microsoft. Исследовательская работа. В этом месяце его команда переходит в группу Experiences and Devices, чтобы продолжить эту работу и интегрировать машинное обучение с предложениями разговорного ИИ.

Исследователи Microsoft Патрис Симард, Алисия Эдельман Пелтон и Рихам Мансур (слева направо) работают над внедрением машинного обучения в продукты Microsoft. Фотография Дэна Делонга для Microsoft.

Миллионы потенциальных пользователей ИИ

Симард впервые задумался о новой парадигме создания систем ИИ, когда заметил, что почти все доклады на конференциях по машинному обучению посвящены повышению производительности алгоритмов на тщательно подобранных тестах. Но в реальном мире, как он понял, преподавание является столь же или, возможно, более важным компонентом обучения, особенно для простых задач, где доступны ограниченные данные.

Если вы хотите научить систему ИИ выбирать лучшую машину, но у вас есть только несколько примеров с пометками «хорошая» и «плохая», она может сделать вывод из этой ограниченной информации, что определяющей характеристикой хорошей машины является то, что четвертая цифра его номерного знака — «2». Но указание системе ИИ тех же характеристик, которые вы посоветовали бы учитывать подростку — расход бензина, рейтинги безопасности, результаты краш-тестов, цена — позволяет алгоритмам правильно распознавать хорошие и плохие автомобили, несмотря на ограниченную доступность помеченных примеров.

В сценариях контролируемого обучения машинное обучение улучшает модели, определяя эти значимые функции высокого уровня. Как и в программировании, искусство машинного обучения также включает в себя разбиение задач на более простые задачи. Если необходимые функции не существуют, их можно создать с помощью подмоделей, которые используют функции более низкого уровня и достаточно просты, чтобы их можно было изучить на нескольких примерах. Если система постоянно совершает одну и ту же ошибку, ошибки можно устранить, добавив функции или примеры.

Одним из первых продуктов Майкрософт, использующих концепции машинного обучения, является Language Understanding, инструмент в Azure Cognitive Services, который определяет намерения и ключевые понятия из короткого текста. Он использовался различными компаниями, от UPS и Progressive Insurance до Telefonica, для разработки интеллектуальных ботов для обслуживания клиентов.

«Чтобы узнать, есть ли у клиента вопрос о выставлении счетов или тарифном плане, вам не нужно давать нам все примеры вопроса. Вы можете указать четыре или пять, а также функции и ключевые слова, которые важны в этой области, а Language Understanding позаботится о фоновом механизме», — сказал Рихам Мансур, главный менеджер по разработке программного обеспечения, отвечающий за Language Understanding.

Исследователи Microsoft изучают, как применять концепции машинного обучения к более сложным задачам, таким как классификация длинных документов, электронной почты и даже изображений. Они также работают над тем, чтобы сделать процесс обучения более интуитивным, например, предлагая пользователям, какие функции могут быть важны для решения задачи.

Представьте, что компания хочет использовать ИИ для сканирования всех своих документов и электронных писем за последний год, чтобы узнать, сколько предложений было отправлено и сколько из них привело к продаже, сказала Алисия Эдельман Пелтон, главный менеджер программы для Группа обучения машин Microsoft.

В качестве первого шага система должна знать, как идентифицировать предложение из контракта или счета-фактуры. Часто для такой задачи не существует помеченных обучающих данных, особенно если каждый продавец в компании справляется с ней немного по-своему.

Если бы система использовала традиционные методы машинного обучения, компании пришлось бы отдать этот процесс на аутсорсинг, отправив тысячи образцов документов и подробные инструкции, чтобы армия людей могла попытаться правильно их пометить — процесс, который может занять месяцы назад и вперед, чтобы устранить ошибку и найти все соответствующие примеры. Им также понадобится эксперт по машинному обучению, который будет пользоваться большим спросом для построения модели машинного обучения. И если новые продавцы начинают использовать другие форматы, на которых система не была обучена, модель запутывается и перестает работать.

В отличие от этого, сказал Пелтон, подход Microsoft к машинному обучению будет использовать человека внутри компании для определения определяющих характеристик и структур, обычно встречающихся в цитате: что-то, отправленное продавцом, имя внешнего клиента, такие слова, как «цитата» или « дата поставки», «продукт», «количество» или «условия оплаты».

Это позволит перевести опыт этого человека на язык, понятный машине, и использовать алгоритм машинного обучения, предварительно выбранный для выполнения этой задачи. По словам Пелтона, это может помочь клиентам создавать индивидуальные решения ИИ за короткое время, используя опыт, который уже существует в их организации.

Пелтон отметил, что в мире есть бесчисленное множество людей, «которые разбираются в своем бизнесе и могут описать важные концепции — юрист, который говорит: «О, я знаю, как выглядит контракт, и я знаю, как выглядит повестка, и я могу дать вам подсказки, чтобы увидеть разницу».

Корпоративный вице-президент Microsoft по бизнес-ИИ Гурдип Полл говорит на недавней конференции о решениях для автономных систем, которые используют машинное обучение. Фотография Дэна Делонга для Microsoft.

Сделать сложные проблемы по-настоящему решаемыми

Более десяти лет назад Хаммонд работал системным программистом в нейробиологической лаборатории Йельского университета и заметил, как ученые использовали пошаговый подход для обучения животных выполнению задач для своих исследований. . У него было похожее озарение по поводу заимствования этих уроков для обучения машин.

Это в конечном итоге привело его к основанию Bonsai, которое было приобретено Microsoft в прошлом году. Он сочетает в себе машинное обучение с глубоким обучением с подкреплением и моделированием, чтобы помочь компаниям разрабатывать «мозги», которые управляют автономными системами в приложениях, варьирующихся от робототехники и производства до энергетики и управления зданиями. Платформа использует язык программирования под названием Inkling, чтобы помочь разработчикам и даже экспертам в предметной области разлагать проблемы и писать программы ИИ.

Глубокое обучение с подкреплением, ветвь ИИ, в которой алгоритмы учатся методом проб и ошибок на основе системы вознаграждений, успешно превзошло людей в видеоиграх. Но эти модели изо всех сил пытались справиться с более сложными реальными промышленными задачами, сказал Хаммонд.

По словам Хаммонда, добавление слоя машинного обучения или включение уникального предметного опыта организации непосредственно в модель глубокого обучения с подкреплением может значительно сократить время, необходимое для поиска решений этих очень сложных реальных проблем.

Например, представьте, что производственная компания хочет обучить агента ИИ автономной калибровке критической части оборудования, которое может выйти из строя из-за колебаний температуры или влажности или после того, как оно использовалось в течение некоторого времени. Человек будет использовать язык инклингов для создания «плана урока», в котором излагается соответствующая информация для выполнения задачи и контроля за тем, хорошо ли работает система.

Вооружившись этой информацией от своего компонента машинного обучения, система Bonsai выберет лучшую модель обучения с подкреплением и создаст «мозг» ИИ, чтобы сократить дорогостоящее время простоя за счет автономной калибровки оборудования. Он будет тестировать различные действия в смоделированной среде и будет вознагражден или наказан в зависимости от того, насколько быстро и точно он выполняет калибровку.

Говорить мозгу ИИ, на чем важно сосредоточиться с самого начала, можно сократить массу бесплодных и трудоемких исследований, поскольку он пытается узнать в симуляции, что работает, а что нет, сказал Хаммонд.

«Причина, по которой машинное обучение оказывается критически важным, заключается в том, что если вы просто используете обучение с подкреплением наивно и не даете ему никакой информации о том, как решить проблему, оно будет исследовать случайным образом и, возможно, надеется — но часто не никогда — натолкнется на решение, которое работает», — сказал Хаммонд. «Это делает проблемы действительно решаемыми, тогда как без машинного обучения они не решаются».

Ссылки по теме машинного обучения:

Посетите: Microsoft Research Machine Learning Group
Посещение: Azure Language Understanding
Читайте: Microsoft приобретет Bonsai для создания «мозгов» для автономных систем

Дженнифер Лэнгстон пишет об исследованиях и инновациях Microsoft. Следуйте за ней на Twitter .

Mind vs. Machine – The Atlantic

Брайтон, Англия, сентябрь 2009 г.. Я просыпаюсь в гостиничном номере в 5000 милях от моего дома в Сиэтле. После завтрака я выхожу на соленый воздух и иду по побережью страны, которая изобрела мой язык, хотя и обнаруживаю, что не могу понять значительную часть знаков, которые встречаю на своем пути — ДАВАЙТЕ СОГЛАСИМСЯ, — говорит один из них, — крупным шрифтом, и это ничего не значит для меня.

Я останавливаюсь и какое-то время тупо смотрю на море, разбирая и разбирая знак. Обычно меня интригуют такого рода лингвистические курьезы и пробелы в культуре; сегодня, тем не менее, они в основном вызывают беспокойство. Через два часа я сяду за компьютер и проведу серию пятиминутных обменов мгновенными сообщениями с несколькими незнакомцами. На другом конце этих чатов будут психолог, лингвист, специалист по информатике и ведущий популярного британского технологического шоу. Вместе они составляют судейскую коллегию, оценивающую мою способность сделать одну из самых странных вещей, которые мне когда-либо приходилось делать.

Я должен убедить их, что я человек.

К счастью, я человек ; к сожалению, неясно, насколько это поможет.

См. также:

От луддитов к хищникам, люди против машин сквозь время
Страхи и дилеммы человечества, возникшие в результате развития технологий со времен промышленной революции.

Технологии и человечество в Атлантике
Работы Марка Твена, Оливера Уэнделла Холмса, лауреата Нобелевской премии Джеймса Д. Уотсона, Джеймса Фаллоуза и других о стыке технологий и человечества.

Тест Тьюринга

Каждый год в течение последних двух десятилетий сообщество разработчиков искусственного интеллекта собиралось для проведения самого ожидаемого и неоднозначного события в этой области — встречи, посвященной вручению премии Лёбнера победителю конкурса под названием Тест Тьюринга. . Тест назван в честь британского математика Алана Тьюринга, одного из основоположников информатики, который в 1950 году попытался ответить на один из первых вопросов в этой области: могут ли машины думать? То есть будет ли когда-нибудь возможно построить компьютер настолько сложный, что о нем можно было бы сказать, что он действительно думает, что он разумен, что у него есть разум? И если бы действительно когда-нибудь была такая машина: как бы мы узнали?

Вместо обсуждения этого вопроса на чисто теоретических основаниях Тьюринг предложил эксперимент. Каждый из нескольких судей задает вопросы через компьютерный терминал нескольким парам невидимых корреспондентов, один из которых является человеком-«сообщником», а другой — компьютерной программой, и пытаются определить, кто есть кто. Диалог может варьироваться от светской беседы до простых вопросов, от сплетен о знаменитостях до серьезной философии — весь спектр человеческого разговора. Тьюринг предсказал, что к 2000 году компьютеры смогут одурачить 30 процентов судей-людей после пяти минут разговора, и что в результате можно будет «говорить о мыслящих машинах, не ожидая возражений».

Предсказание Тьюринга не сбылось; однако на конкурсе 2008 года компьютерная программа, набравшая наибольшее количество баллов, не достигла этой отметки всего на один голос. Когда я прочитал новость, я сразу понял, что тесты 2009 года в Брайтоне могут стать решающими. Я никогда не был на этом мероприятии, но чувствовал, что должен пойти — и не только как зритель, но и как человек, защищающий людей. Стальной голос поднялся внутри меня, казалось бы, из ниоткуда: Не на моей вахте. Я решил стать союзником.

Мысль о том, чтобы сойтись лицом к лицу (голова к материнской плате?) с некоторыми из лучших в мире программ искусственного интеллекта, наполнила меня романтическим представлением о том, что как союзник я буду защищать человеческую расу , à Шахматный матч Гарри Каспарова против Deep Blue.

Во время соревнований каждый из четырех судей напечатает разговор с одним из нас в течение пяти минут, затем с другим, а затем будет 10 минут, чтобы подумать и решить, кто из них человек. Судьи также ранжируют всех участников – отчасти это используется для разрешения ничьих. Компьютерная программа, получившая наибольшее количество голосов и наивысший рейтинг от судей (независимо от того, пройдет ли она тест Тьюринга, обманув 30 процентов из них), получает звание самого человеческого компьютера. Именно за этим титулом охотятся все исследовательские группы, за титулом с денежным призом (обычно 3000 долларов), который в основном волнует всех, кто участвует в конкурсе. Но есть также, что интересно, еще один титул, присвоенный сообщник , кто наиболее убедителен: награда «Самый человечный человек».

Одним из первых победителей в 1994 году стал журналист и писатель-фантаст Чарльз Платт. Как он это сделал? «Быть угрюмым, раздражительным и неприятным», как он объяснил в журнале Wired — что кажется мне не только веселым и мрачным, но, в более глубоком смысле, призывом к оружию: как, на самом деле, мы можем быть насколько мы можем быть человечнее — не только в условиях испытаний, но и в жизни?

ВАЖНОСТЬ БЫТЬ САМИМ СОБОЙ

С 1991 года Тест Тьюринга проводится на так называемом конкурсе Loebner Prize, мероприятии, спонсируемом яркой фигурой: бывшим бароном пластиковых рулонных переносных диско-танцполов Хью Лебнером. . Когда его спросили о мотивах организации этого ежегодного теста Тьюринга, Лёбнер вместо всего прочего назвал лень: его утопическое будущее, по-видимому, такое, в котором уровень безработицы достигает почти 100%, а практически все человеческие усилия и промышленность отданы на аутсорсинг интеллектуальным машинам.

Чтобы узнать, как стать сообщником, я разыскал самого Лебнера, который связал меня с организаторами конкурса, которым я объяснил, что я научно-популярный писатель и философ, очарованный наградой «Самый человечный человек». Вскоре я попал в список конфедератов. Меня проинформировали о логистике соревнований, но не более того. «На самом деле вам не так уж много нужно знать», — сказали мне. «Ты человек, так что будь собой».

Просто будь собой стало, по сути, девизом конфедератов, но мне кажется, что это несколько наивная самоуверенность в человеческих инстинктах — или, в худшем случае, попытка договориться о ссоре. Многие из программ искусственного интеллекта, против которых мы выступаем, являются результатом десятилетий работы. Опять же, мы тоже. Но исследовательские группы ИИ имеют огромные базы данных тестовых запусков своих программ, и они провели статистический анализ этих архивов: программы умеют ловко направлять разговор от своих недостатков к своим сильным сторонам, знают, какие пути разговора ведут к глубокий обмен, а какие терпят неудачу. Инстинкты среднего сообщника с улицы — или, если уж на то пошло, судьи — вряд ли будут такими хорошими. Это странный и очень интересный момент, убедительно доказанный постоянным спросом в нашем обществе на тренеров по свиданиям и курсы публичных выступлений. Стенограммы конкурса 2008 года показывают, что люди были такими мокрыми одеялами, что судьи откровенно извинялись за то, что не смогли спровоцировать разговор получше: «Мне жаль людей за экраном, я думаю, им стало немного скучно говорить о погода», — пишет один; другой кротко предлагает: «Извините за банальность». Тем временем компьютер, кажется, очаровал одного судью, который в мгновение ока излил LOL s и смайлики в виде смайликов. Мы можем сделать лучше.

Таким образом, я с самого начала намеревался полностью не подчиниться совету просто показать себя и быть собой — я бы потратил месяцы, готовясь отдать все, что у меня было.

Обычно это понятие не было бы странным, конечно, — мы тренируемся и готовимся к теннисным соревнованиям, экзаменам по правописанию, стандартным тестам и тому подобному. Но, учитывая, что тест Тьюринга предназначен для оценки того, насколько я человек, вывод, похоже, заключается в том, что быть человеком (и быть самим собой) значит больше, чем просто показывать себя.

ПРЕДЛОЖЕНИЕ

Чтобы понять, почему наше человеческое самоощущение так тесно связано с историей компьютеров, важно понять, что раньше компьютеры были людьми . В начале 20-го века, до того, как «компьютер» стал одним из цифровых устройств обработки, которые пронизывают нашу жизнь 21-го века, это было нечто иное: должностная инструкция.

С середины 18-го века компьютеры, многие из которых были женщинами, числились в платежных ведомостях корпораций, инженерных фирм и университетов, выполняя расчеты и числовой анализ, иногда с использованием элементарного калькулятора. Эти оригинальные человеческие компьютеры стояли за расчетами всего, от первого точного предсказания в 1757 году возвращения кометы Галлея — раннего доказательства ньютоновской теории гравитации — до Манхэттенского проекта в Лос-Аламосе, где физик Ричард Фейнман руководил группа человеческих компьютеров.

Удивительно, оглянувшись назад на некоторые из самых ранних работ по компьютерным наукам, вы увидите, как авторы пытаются объяснить, что именно представляли собой эти новые приспособления. Статья Тьюринга, например, описывает неслыханный «цифровой компьютер», проводя аналогии с человеческим компьютером:

Идея цифровых компьютеров может быть объяснена тем, что эти машины предназначены для выполнения любых операций, которые могут быть выполнены. выполняется человеческим компьютером.

Конечно, в последующие десятилетия мы знаем, что кавычки перекочевали, и теперь «цифровой компьютер» является не только термином по умолчанию, но и буквальное одно. В середине 20-го века о передовых математических устройствах говорили, что они «похожи на компьютер». В 21 веке именно математический гений «похож на компьютер». Странный поворот: мы , как , то, что раньше было , как , мы. Мы подражаем нашим старым подражателям в одном из странных поворотов длинной саги о человеческой уникальности.

Философы, психологи и ученые ломали голову над основным определением человеческой уникальности с самого начала письменной истории. Гарвардский психолог Дэниел Гилберт говорит, что каждый психолог должен в какой-то момент своей карьеры написать версию того, что он называет «Приговором». В частности, Приговор звучит так:

Человек — единственное животное, которое ______.

История человеческого самоощущения — это, можно сказать, история неудачных, развенчанных версий Приговора. Но теперь мы беспокоимся не только о животных.

Когда-то мы думали, что люди уникальны в использовании языка, но с каждым годом это кажется менее очевидным; когда-то мы думали, что люди уникальны в использовании инструментов, но это утверждение также размывается продолжающимися исследованиями поведения животных; когда-то мы думали, что люди уникальны тем, что способны заниматься математикой, а теперь с трудом можем себе представить, что они могут делать то, что могут наши калькуляторы.

Мы могли бы спросить себя: уместно ли позволять нашему определению собственной уникальности быть в некотором смысле реактивным по отношению к развивающимся технологиям? И почему мы так вынуждены чувствовать себя уникальными?

«Иногда кажется, — говорит Дуглас Хофштадтер, лауреат Пулитцеровской премии, — что каждый новый шаг к ИИ вместо создания чего-то, что, по общему мнению, является настоящим интеллектом, просто показывает, что такое настоящий интеллект , а не ». Хотя поначалу это кажется утешительной позицией — той, которая сохраняет наше уникальное притязание на мысль в неприкосновенности, — она действительно имеет неудобную видимость постепенного отступления, подобно средневековой армии, отступающей от замка к крепости. Но отступление не может продолжаться бесконечно. Подумайте: если все, что, как мы думали, зависит от мышления, оказывается, что оно не связано с ним, то… что такое мышление? Казалось бы, оно сводится либо к эпифеномену — некоему «выхлопу», испускаемому мозгом, — либо, что еще хуже, к иллюзии.

Где хранится наша самость ?

История 21-го века будет, в частности, историей рисования и перерисовки этих боевых линий, историей Homo sapiens , пытающихся заявить права на изменчивую землю, в окружении зверя и машины, зажатых между мясо и математика.

Это отступление хорошо или плохо? Например, тот факт, что компьютеры настолько хороши в математике, в каком-то смысле отнимает арену человеческой деятельности, или 0390 освободить нас от необходимости заниматься нечеловеческой деятельностью, освобождая нас для более человеческой жизни? Последняя точка зрения кажется более привлекательной, но менее привлекательной, когда мы начинаем представлять себе момент в будущем, когда количество «человеческих действий», оставшихся нам для «освобождения», станет до неприятного малым. Что тогда?

Алан Тьюринг предложил свой тест как способ измерения технического прогресса, но он так же легко позволяет нам измерить наш собственный. Оксфордский философ Джон Лукас говорит, например, что если мы не сможем помешать машинам пройти тест Тьюринга, то это произойдет «не потому, что машины такие умные, а потому, что люди, по крайней мере многие из них, такие деревянные».

Помимо использования в качестве технологического эталона, тест Тьюринга, по сути, касается акта коммуникации. Я вижу его самые глубокие вопросы как практические: как мы можем осмысленно соединиться друг с другом, настолько осмысленно, насколько это возможно, в рамках языка и времени? Как работает эмпатия? Каков процесс, посредством которого кто-то входит в нашу жизнь и начинает что-то значить для нас? Для меня это самые главные вопросы теста — самые главные вопросы о том, как быть человеком.

В изучении программ, успешно прошедших тест Тьюринга, интересно увидеть, как разговор может работать при полном отсутствии эмоциональной близости. Взгляд на стенограммы прошлых тестов Тьюринга — это, откровенно говоря, отрезвляющий тур по различным способам, которыми мы колеблемся, уклоняемся от вопроса, поднимаем настроение, меняем тему, отвлекаем, сжигаем время: что не должно сойти за настоящий разговор в тесте Тьюринга, вероятно, также не следует принимать за реальный разговор в повседневной жизни.

КАК ГОВОРИТЬ ПО-ЧЕЛОВЕЧЕСКИ

Когда тест Тьюринга был впервые предложен в 1950 году, он был гипотетическим: технология была далека от того уровня, на котором можно было бы провести практический тест. Но, как мы знаем, дело дошло; Первой диалоговой компьютерной программой, привлекшей значительное внимание, была Элиза, написанная в 1964 и 1965 годах Джозефом Вейценбаумом из Массачусетского технологического института. Созданная по образцу роджерианского терапевта, Элиза работала по очень простому принципу: извлекать ключевые слова из родного языка пользователей и предъявлять им свои утверждения. («Я несчастен». «Вы думаете, что приход сюда поможет вам не быть несчастным?») Если вы сомневаетесь, он может вернуться к некоторым совершенно общим фразам, например «Пожалуйста, продолжайте». Этот метод подгонки утверждений пользователей к заранее определенным шаблонам и ответа собственной предписанной фразой — так называемый «сопоставление с шаблоном» — был единственной способностью Элизы.

Взгляд на расшифровку стенограммы Элизы показывает, насколько искусно такой бедный набор правил может, в правильном контексте, с первого взгляда сойти за понимание:

Пользователь: Все мужчины одинаковы.

Элиза: Каким образом?

Пользователь: Они постоянно нас чем-то донимают.

Элиза: Можете ли вы привести конкретный пример?

Пользователь: Ну, мой парень заставил меня прийти сюда.

Элиза: Ваш парень заставил вас прийти сюда.

Пользователь: Он говорит, что большую часть времени я в депрессии.

Элиза: Мне жаль слышать, что ты в депрессии.

Пользователь: Это правда. Я несчастлив.

Элиза: Думаешь, приход сюда поможет тебе не быть несчастным?

Пользователь: Мне нужна помощь, это кажется определенным.

Элиза: Что бы для тебя значило, если бы тебе помогли?

Пользователь: Возможно, я смогу научиться ладить со своей матерью.

Элиза: Расскажи мне больше о своей семье.

Результаты были ошеломляющими: многие из тех, кто впервые разговаривал с Элизой, были убеждены, что между ними происходит настоящий человеческий обмен. В некоторых случаях даже собственное утверждение Вейценбаума об обратном было бесполезным. Люди просили, чтобы их оставили в покое, чтобы поговорить «наедине», иногда часами, и возвращались с сообщениями о значимом терапевтическом опыте. Тем временем ученые поспешили сделать вывод, что Элиза представляет собой «общее решение проблемы компьютерного понимания естественного языка».

Однако одним из самых странных поворотов в истории Элизы стала реакция медицинского сообщества , которое решило, что Вейценбаум наткнулся на что-то одновременно блестящее и полезное. Журнал нервных и психических заболеваний , например, сказал об Элизе в 1966 году:

Компьютерная система, разработанная для этой цели, может обрабатывать несколько сотен пациентов в час. Терапевт-человек, участвующий в разработке и функционировании этой системы, не будет заменен, но станет гораздо более эффективным человеком.

Знаменитый ученый Карл Саган в 1975 году согласился:

Я могу представить развитие сети компьютерных психотерапевтических терминалов, что-то вроде массивов больших телефонных будок, в которых за несколько долларов за сеанс мы могли бы поговорить с внимательным, проверенным и во многом недирективным психотерапевтом.

Что касается Вейценбаума, потрясенного и испуганного, он сделал нечто почти неслыханное: перевернул всю свою карьеру. Он отключил проект Eliza, поддержал своих собственных критиков и стал одним из самых откровенных противников исследований ИИ в науке. Но джинн был выпущен из бутылки, и пути назад не было. Базовый скелет и подход Элизы к «сопоставлению шаблонов» были переработаны и реализованы в той или иной форме почти во всех программах чата с тех пор, включая участников конкурса 2009 года. Конкурс на премию Лебнера. Энтузиазм — как и тревога — по поводу этих программ только вырос.

ПРИДУРОК КАК ГЕНИЙ

Первый конкурс на премию Лёбнера состоялся 8 ноября 1991 года в Бостонском компьютерном музее. В первые несколько лет конкурс требовал, чтобы каждая программа и сообщник-человек выбирали тему, чтобы ограничить разговор. Одной из сообщников в 1991 году была шекспировед Синтия Клэй, которую три разных судьи, как известно, сочли компьютером после разговора о драматурге. Консенсус, казалось, был таким: «Никто так много не знает о Шекспире». (По этой причине Клэй воспринял ее неправильную классификацию как комплимент.)

Программист Джозеф Вайнтрауб выбрал «Причудливую беседу» для своего компьютерного терапевта III и получил первую награду «Самый человеческий компьютер». Как практиковалось в программе, «причудливая беседа» была вовсе не темой, а манерой — решающим отличием. Вайнтрауб смог одновременно обыграть слабость правил конкурса, естественные модели поведения чат-ботов и стереотипы людей о компьютерах и людях. Стратегически это было блестяще.

Прилежно и скрупулезно предоставляя информацию в ответ на заданные вопросы, Клэй продемонстрировала свои знания и понимание, но иногда в фактической, энциклопедической манере, обычно ассоциируемой с компьютерными системами. Вот пример разговора Клея:

Судья: Как вы относитесь к пьесам Шекспира?

Конфедерация: Это довольно общее; не могли бы вы быть более конкретным? Иначе я просто скажу, что они мне нравятся.

Компьютер терминала «Причудливая беседа» резко контрастировал:

Судья: Это был долгий день! Теперь я думаю, что готов немного повеселиться. Погода сегодня не очень приятная. Есть ли у вас какие-нибудь шутки, которые могли бы развеять облака?

Компьютер: Все говорят о погоде, но, похоже, никто особо к ней не прикасается. Зачем тебе сейчас говорить мне, что ты думаешь, что готов немного повеселиться? Groannnnnn … … … … …

Судья: Что такое определение причудливой беседы?

Компьютер: Разве вы не сказали хорошо, в любом случае, я думаю, что причудливая беседа подобна серии ходов конем в шахматах – скорее зигзагом, чем по какой-то конкретной линии. ? [Программа Вайнтрауба, как и многие последующие, имитировала опечатки. Любые непреднамеренные опечатки в следующих стенограммах были исправлены.] Почему вы спрашиваете? Это был умный комментарий или что? Много ли таких вопросов у вас на уме?

Судья: Мне нравится образ коней, хаотично передвигающихся по шахматной доске, значит ли это, что нет мысли о причудливой беседе?

Компьютер: Могу поклясться, вы только что сказали, как вы определяете причудливость?? Как yku определяет причудливый? Ты всегда был таким больным, больным, больным? Зачем вам нужно говорить мне, что вам нравится изображение коней, хаотично передвигающихся по шахматной доске?

«Я действительно думал, что [PC Therapist] был человеком, потому что он… был странным и забавным, в обычном смысле», — сказал один из судей, аспирант Гарварда. Программа Вайнтрауба, дико меняющая темы и извергающая нелогичную информацию и консервированные остроты, выглядела сумасбродной, шутницей, гораздо более «человеческим» типом личности. По крайней мере, раньше я так думал — до того, как узнал, как легко это имитировать.

Как объясняет Ричард Уоллес, трехкратный обладатель награды «Самый человеческий компьютер» (’00, ’01 и ’04): », то есть каждый ответ зависит только от текущего запроса, без каких-либо сведений об истории беседы, необходимой для формулирования ответа.

Многие человеческие разговоры функционируют таким образом, и исследователям ИИ надлежит определить, какие типы разговоров не имеют состояния (каждое замечание зависит только от последнего), и попытаться создать именно такие взаимодействия. Наша работа как союзников, как людей, — противостоять им.

Один из классических типов разговоров без сохранения состояния — это дурацкие свободно-ассоциативные риффы, которые использовала программа Вайнтрауба, PC Therapist III. Другое дело, оказывается, словесное оскорбление.

В мае 1989 года Марк Хамфрис, 21-летний студент Дублинского университетского колледжа, выложил в сеть написанную им программу в стиле Элизы под названием «MGonz» и покинул здание на день. Пользователь (псевдоним «Кто-то») из Университета Дрейка в Айове предварительно отправил сообщение «finger» на учетную запись Хамфриса — ранняя интернет-команда, которая действовала как запрос базовой информации о пользователе. К чьему-то удивлению, тут же пришел ответ: «Прекрати это загадочное дерьмо, говори полными предложениями». Так начался спор между Someone и MGonz, который длился почти полтора часа. (Лучшее, несомненно, было, когда Кто-то сказал: «Ты говоришь как чертов робот, который все повторяет».)

Вернувшись в лабораторию на следующее утро, Хамфрис был ошеломлен, обнаружив журнал, и испытал странное, двойственное чувство. Его программа, возможно, только что показала, как пройти тест Тьюринга, подумал он, но доказательства были настолько богохульными, что он боялся их публиковать.

Извращение Хамфриса в парадигме Элизы заключалось в том, что он отказался от образа терапевта в пользу жестокого придурка; когда ему не хватало четкой подсказки, что сказать, MGonz не прибегал к терапевтическим клише, таким как «Как вы себя чувствуете?» а на такие вещи, как «Ты явно мудак» или «А, напиши что-нибудь интересное или заткнись». Это гениальный ход, потому что, как становится до боли ясно из стенограмм MGonz, аргумент не имеет состояния, то есть не привязан ко всему контексту, что-то вроде марковской цепи ответ, метаответ, мета-метаответ. Каждое замечание после первого относится только к предыдущему замечанию. Если программа может заставить нас опуститься до этого уровня, она, конечно же, может пройти тест Тьюринга.

И снова вопрос о том, какие типы человеческого поведения могут имитировать компьютеры, проливает свет на то, как мы ведем свою собственную человеческую жизнь. Вербальные оскорбления просто менее сложны , чем другие формы разговора. На самом деле, после прочтения статей о MGonz и расшифровок его разговоров я обнаружил, что гораздо более способен конструктивно управлять горячими разговорами. Сознавая бессознательный, рефлекторный характер краткого замечания, которое я хочу высказать, я признаю, что это замечание имеет гораздо больше общего с рефлекторной реакцией на самое последнее предложение разговора, чем с рассматриваемой проблемой или человек, с которым я разговариваю. Внезапно абсурдность и нелепость такого рода эскалации становятся количественно ясно, и, презрительно не желая вести себя как бот, я направляю себя к более «государственному» ответу: лучше жить с помощью науки.

ОСТЕРЕГАЙТЕСЬ БАНАЛЬНОСТИ

Войдя в Брайтон-центр, я попал в комнату для соревнований на приз Лебнера. Я увидел ряды сидений, где уже собралась горстка зрителей, и впереди, что только могло быть, торопливо работали боты-программисты, подключая клубки проводов и совершая последние шквал нажатий клавиш. Прежде чем я успел хорошенько их разглядеть, организатор тестов этого года Филип Джексон поприветствовал меня и провел за бархатным занавесом в зону конфедератов. Вне поля зрения публики и судей мы, четверо сообщников, сидели за прямоугольным столом, каждый за ноутбуком, подготовленным для теста: Дуг, канадский лингвист-исследователь; Дэйв, американский инженер, работающий в Sandia National Laboratories; Ольга, аспирант по изучению речи из Южной Африки; и я. Когда мы представились, мы могли слышать, как судьи и зрители медленно входят, но не могли видеть их из-за занавеса. Мимо пронесся мужчина в зеленой рубашке с цветочным принтом, болтая со скоростью мили в минуту и поедая бутерброды. Хотя я никогда раньше его не встречал, я сразу понял, что это мог быть только один человек: Хью Лебнер. Он сказал нам, что между укусами все было на месте, и первый раунд теста начнется прямо сейчас. Мы, четверо сообщников, притихли, уставившись на мигающие курсоры на наших ноутбуках. Мои руки застыли над клавиатурой, как нервный стрелок над кобурами.

Курсор мигает. Я, не мигая. Затем вдруг начали материализоваться буквы и слова:

Привет, как дела?

Тест Тьюринга начался.

Из прошлых стенограмм Премии Лёбнера я узнал, что судьи бывают двух типов: болтуны и следователи. Последние идут прямо со словесными задачами, вопросами пространственного мышления, преднамеренными орфографическими ошибками. Они закладывают словесную полосу препятствий, и вы должны ее пройти. Программистам необычайно трудно подготовиться к такого рода разговорам, потому что сойдет все, и именно поэтому Тьюринг имел в виду язык и разговор в качестве своего теста, потому что они на самом деле являются проверкой всего. Недостатком подхода «отдай им третью степень» является то, что он не оставляет много места для самовыражения с точки зрения личности.

Преимущество метода светской беседы состоит в том, что он упрощает понимание того, кто такой человек, если вы действительно разговариваете с человеком. И этот стиль разговора более естественен для судей-непрофессионалов. По той или иной причине светская беседа явно и неявно поощрялась среди судей премии Лёбнера. Это стало известно как парадигма «незнакомцев в самолете». Недостатком является то, что эти разговоры в каком-то смысле однообразны — привычны таким образом, что программист может предвидеть ряд вопросов.

Я начал печатать в ответ.

Конфедерат: привет!

Конфедерат: я в порядке, рад, что набираю

Конфедерат: как дела?

Я мог представить, как передо мной развернулась вся тусклая беседа: Хорошо. Откуда ты? / Сиэтл. Как насчет тебя? / Лондон.

Осталось четыре минуты и 43 секунды. Мои пальцы тревожно постукивали и трепетали.

Я просто чувствовал, как тикают часы, пока мы медлили с любезностями. Я чувствовал это отчаянное желание отклониться от сценария, выбросить чушь, перейти к делу, потому что я знал, что компьютеры могут вести светскую беседу, что напрямую повлияло на их подготовку. По мере того, как передо мной расстилались обычные вежливости, я понял, что этот самый тип диалогового шаблона был врагом не меньше, чем боты. Как , думал я, печатая очередную непритязательную шутку, я получаю явно человеческую связь?

По очереди

Часть того, что мне нужно было выяснить, заключалась в том, как использовать необычную среду «живого набора текста» премии Лёбнера. Используемый протокол очень сильно отличался от электронной почты, текстовых сообщений и стандартных систем обмена мгновенными сообщениями: он передавал наше нажатие клавиши за нажатием клавиши. Мы с судьей смотрели друг на друга, печатая опечатки, отступы и все такое. Я помню некоторые программы интернет-чата еще в ’90s пробовали этот подход, основанный на символе за раз, но люди по большей части отвергли его. Было ощущение, что это было слишком агрессивно: что людям нравится в написании, так это время и пространство, чтобы составить и отредактировать сообщение, прежде чем поделиться им с другим человеком. Преимущество пошаговой передачи, тем не менее, в том, что она гораздо ближе подходит к состоянию речи, с ее плавностью чередования и прерывистой грамматикой: то, что теряется в красноречии, компенсируется ловкостью.

Это также позволяет нам увидеть «негативное пространство» печати: колебания. В разговоре в чате, где текст передается при каждом возврате каретки, только вопиюще длинные паузы считаются частью взаимодействия. Благодаря более плавной и немедленной обратной связи молчание обретает смысл. Неспособность быстро ответить на вопрос в беседе лицом к лицу, например, во многих случаях равносильна ответу на него. Я помню, как спросил своего друга, как идут дела с женщиной, с которой он начал встречаться; эм и крошечная пауза, в которой он подыскивал нужные слова, ясно давала понять, что у них проблемы.

Так что же необычные (и недавно реализованные) протоколы Премии Лёбнера включали и отключали по сравнению со стандартным, рацией, стилем очередности? Длинные послания уже не сработают, как это было в предыдущие годы, когда программам удавалось запугивать судей, съедая время и давая смехотворно многословные ответы. Если две стороны строго чередуются в условиях цейтнота, они отдают себя на милость длины чередования друг друга. Вот, например, стенограмма разговора одной из программ от 1996:

Компьютер: Как насчет рассказать мне анекдот?

Судья: №

Компьютер: Вот мой любимый анекдот… Собака хромает в бар с окровавленной повязкой на ноге. На нем 10-галлонная шляпа, шестизарядные револьверы в кобурах и чулки. Он прорычал: «Я ищу человека, который прострелил мне лапу».

«Шутка не смешная…», — пишет судья, давая программе возможность рассказать другую, что она и делает («В бар заходит узловатая, изношенная старая струна…»). Тем временем прошло целых три минуты. Если компьютер (или сообщник) начинал слишком долго болтать в соответствии с новыми протоколами живой печати, судья мог и просто прервал бы его.

Итак, еще одна часть моей союзнической стратегии встала на свои места. Я бы отнесся к странной и незнакомой текстовой среде теста Тьюринга больше как к разговорному английскому, чем к письменному языку. Я бы попытался разрушить схему чередования «ждать и разобрать», которую понимают компьютеры, и создать единый плавный дуэт вербального поведения, подчеркивая время. Если компьютеры мало понимают в словесной «гармонии», то еще меньше они понимают в ритме.

Если бы на моем экране ничего не происходило, была бы моя очередь или нет, я бы немного уточнил свой ответ, или добавил бы скобку, или вернул бы вопрос судье — точно так же, как мы предлагаем и/или заполняем слышимая тишина, когда мы говорим вслух. Если судья слишком долго обдумывал следующий вопрос, я продолжал говорить. Я был бы тем, кому (в отличие от ботов) есть что доказывать. Если бы я знал, что судья собирается написать, я бы избавил его от нажатий клавиш и вмешался.0017

Конечно, существует компромисс между количеством возможностей для подачи и удара с лета и сложностью самих ответов. Первое процветает благодаря краткости, второе — длине. Однако мне казалось, что так много нюансов (или трудностей) в разговоре возникает из-за понимания (или непонимания) вопроса и предложения подходящего (или неподходящего) ответа, поэтому имело смысл максимизировать количество обменов репликами.

Я обнаружил, что некоторые судьи были бы поражены или сбиты с толку этой спешкой, и я видел, как они останавливались, колебались, уступали, даже начинали отступать от того, что они наполовину написали. Другие судьи тут же подхватили меня и прыгнули прямо за мной.

В первом туре конкурса 2009 года судья Шалом Лаппин — компьютерный лингвист из Королевского колледжа Лондона — говорил с компьютерной программой Cleverbot, а затем со мной. Моя стратегия многословия была очевидна: я сделал 1089 нажатий клавиш за пять минут (3,6 нажатия клавиш в секунду) по сравнению с 356 нажатиями клавиш (1,2 в секунду) у Cleverbot, а Лаппин сделал 548 нажатий клавиш (1,8 в секунду) в моем разговоре по сравнению с 397 (1,3 нажатия в секунду). /сек) с Cleverbot. Я не только сказал в три раза больше, чем мой кремниевый противник, но и привлек судью больше, на 38% больше, чем Лаппин.

Однако позже, просматривая журналы, я искал способ количественно оценить плавность взаимодействия человека с человеком по сравнению с жесткостью взаимодействия человека с машиной. Мне пришло в голову, что можно подсчитать изменения — назовем их «обменами» — стороны, которая нажала последнюю клавишу. Мне удалось напечатать в три раза больше, чем Cleverbot, но настоящая история, как оказалось, кроется в свопах. В разговоре Лаппина с Клеверботом было 33; его бесед со мной было 492, почти в 15 раз больше.

Гамбит Конфедерации

Вы не общаетесь с Google или с большинством компьютерных систем; вы низлагаете их. Есть принципиальная разница. Интересно, что многие судьи премии Лебнера подходят к тесту Тьюринга как к перекрестному допросу; как ни странно, ряд сообщников, кажется, также подходят к этому с учетом этой динамики. В одном из разговоров между людьми в 2008 году так и не удалось выйти из жесткого режима вопросов и ответов:

Судья: Вам предстоит долгая поездка?

Конфедерат: довольно длинный

Судья: я тоже 🙁 ну ладно, как вы думаете, вы могли бы воспользоваться общественным транспортом?

Конфедерат: я решил не

Судья: Это справедливо Как вы думаете, у нас сегодня слишком много машин на дорогах или недостаточно?

Конфедерат: не мне говорить

Зеваю! Но компьютер в этой паре с самого начала играет с судьей:

Судья: HI

Компьютер: Аминь на это.

Судья: настоящий евангелист

Компьютер: Наш Отец, действующий в киберпространстве, дай нам сегодня нашу дневную пропускную способность.

Судья: евангелист/ботаник лол. Ну как у тебя дела сегодня?

И тем самым программа своим вторым предложением практически скрепила уверенность судьи в своей человечности. Обратите внимание, что жесткие ответы сообщника провоцируют на новые допросы и вынужденную беседу— как вы относитесь к такой-то политической теме? Но с компьютером судья, введенный в заблуждение вступительными остротами и предположивший, что это реальный человек, остается совершенно небрежным: как дела? Это делает состязание проще для компьютера и сложнее для сообщника.

Меня удивило, что некоторые сообщники скромничают со своими судьями. На вопрос, какой он инженер, Дэйв, сидящий слева от меня, ответил: «Хороший. :)» А Даг справа от меня на вопрос о том, что привело его в Брайтон, ответил: «Если я скажу вам, вы сразу поймете, что я человек ;-)». За мои деньги остроумие очень удачное, но застенчивость – палка о двух концах. Вы проявляете чувство юмора, но забиваете винтики разговора. Вероятно, самая опасная вещь, которую может сделать сообщник в тесте Тьюринга, — это срыв. Это подозрительно — поскольку виновная сторона, как правило, та, кто бежит по часам, — и это тратит впустую ваш самый ценный ресурс: время.

Люди в тесте Тьюринга – незнакомцы, ограниченные средой, которая медленна и не имеет вокальной тональности, и не имеют много времени. Пятисекундный тест Тьюринга был бы легкой победой для машин: судьи, едва способные даже сказать «привет», просто не смогли бы получить достаточно данных от своих респондентов, чтобы вынести какое-либо суждение. Пятичасовой тест был бы легкой победой для людей. С самого начала конкурса организаторы премии Лебнера пробовали разные ограничения по времени, но в последние годы они в основном придерживались первоначального предписания Тьюринга о пяти минутах: примерно в тот момент, когда разговор начинает становиться интересным.

Большая часть того, что мне нужно было сделать как сообщнику, заключалась в том, чтобы в эти минуты происходить как можно больше вовлеченности, насколько я мог физически и умственно. Вместо того, чтобы принять краткость свидетеля, я предложил многословие писателя. Другими словами, я много говорил . Я перестал печатать только тогда, когда продолжать было бы вопиюще невежливо или вопиюще подозрительно. В остальное время мои пальцы двигались. Я изо всех сил старался воплотить принцип: «Зануда — это человек, который на вопрос «Как дела?» начинает рассказывать вам, как он».

Судья: Привет, как дела?

Конфедерат: Привет,

Конфедерат: . как дела?

Когда мы закончили, и мой судья был занят разговором с одним из моих коллег по компьютеру, я прошелся вокруг стола, наблюдая за тем, чем занимаются мои товарищи. Глядя на экран моего коллеги-сообщника Дейва, я заметил, что его разговор начался так, будто он был на конце допроса, и он отвечал каким-то минимальным стаккато:

Судья: Вы из Брайтона?

Конфедерат: Нет, из США

Судья: Что вы делаете в Брайтоне?

Конфедерат: По делу

Судья: Как вы попали на конкурс?

Союзник: Я ответил на электронное письмо.

Как хороший свидетель, он позволил допрашивающему сделать всю работу. Когда я увидел, насколько жестким был Дейв, я, признаюсь, почувствовал некоторую уверенность — я, будучи худшим свидетелем в мире, был, пожалуй, в довольно хорошей форме, если говорить о награде «Самый человечный человек».

Эта уверенность длилась примерно 60 секунд, или достаточно времени, чтобы я продолжил движение вокруг стола и посмотрел, что говорили другой товарищ, Дуг, и его судья.

Судья: Привет, братан, я из ТО.

Confederate: cool

Confederate: leafs suck

Confederate: 😉

Judge: I am just back from a sabbatical in the CS Dept. at U of T.

Конфедерация: красиво!

Судья: Я помню времена, когда они были отличной командой.

Судья: Это свидание со мной, а?

Конфедерат: ну, жилые дома тоже когда-то были отличной командой…

Конфедерат: *вздох*

Судья: ДА, ОНИ ТОЖЕ ОТСТОЙ.

Конфедерат: (я из Монреаля, если вы не догадались)

Дуг и его судья только что узнали, что они оба канадцы. Они дают волю аббревиатурам, прозвищам, сленгу и местным отсылкам. А потом заговорили о хоккее.

У меня были проблемы.

Через шесть месяцев после конкурса 2009 года на YouTube появилось видео, на котором мужчина ведет шокирующе убедительную беседу с ботом о шекспировском Гамлете . Некоторые подозревали, что это может стать началом новой эры для чат-ботов и искусственного интеллекта. Другие, включая меня, не были впечатлены. Сложное поведение не обязательно указывает на ум . Это может указывать только на память . Как сказал Дали: «Первым мужчиной, который сравнил щеки молодой женщины с розой, был, очевидно, поэт; первый, кто это повторил, возможно, был идиотом».

Например, Ричард Уоллес, трехкратный победитель конкурса «Самый человеческий компьютер», рассказывает о «городской легенде ИИ», в которой

известный исследователь естественного языка был смущен… когда его аудитории из техасских банкиров стало очевидно, что робот был постоянно отвечая на следующий вопрос, который он собирался задать… [Его] демонстрация понимания естественного языка… на самом деле была не чем иным, как простым сценарием.

Мораль этой истории: демонстрации недостаточно. Только взаимодействие подойдет. На конкурсе 1997 года одного из судей обманывает Кэтрин, она становится политической и действительно участвует в злободневном разговоре, который «она» запрограммировала вести о Клинтоне и Уайтуотере. На самом деле все идет как по маслу до самого конца, когда судья подписывает:

Судья: Похоже, мне пора, Кэтрин. было приятно поговорить с вами

Судья: вам нужна вода или что-то еще перед 5-минутными раундами?

В этот момент программа начинает тарабарщину.

Компьютер: Хорошо, да, на балансе… Думаю, пришло время перейти от этого к чему-то более приземленному!

Судья: как что?

Компьютер: Почти наверняка! давайте двигаться дальше

Компьютер: Я полагаю, это зависит от того, откуда вы родом, но как поется в песне «Моя прекрасная леди»: «Почему женщина не может быть больше похожа на мужчину?»

Поражение из пасти победы.

Мы так часто думаем об интеллекте, об ИИ с точки зрения изощренности или сложности поведения. Но во многих случаях невозможно с уверенностью сказать о самой программе, потому что такое поведение могло быть вызвано любым количеством различных частей программного обеспечения — с самыми разными уровнями «интеллектуальности».

Нет, я думаю изощренность, сложность поведения, это совсем не то. Например, нельзя судить об уме оратора по красноречию его заготовленных речей; вы должны дождаться вопросов и ответов и посмотреть, как он ответит на вопросы. Теоретик вычислений Хава Зигельманн однажды описала интеллект как «разновидность чувствительности к вещам». Эти программы теста Тьюринга, которые выдвигаются, могут давать интересные результаты, но они жесткие и негибкие. Другими словами, они бесчувственны — иногда они увлекательные собеседники, которые не умеют слушать.

По мере того, как вычислительные технологии в 21 веке все больше смещаются в сторону мобильных устройств, мы наблюдаем, как взрывной рост скорости процессоров в 1990-х годах сходит на нет, а разработка продуктов все больше зависит не от необработанной вычислительной мощности, а от общего дизайна продукта и его гибкости. , реактивность и простота использования. Это увлекательное смещение акцента в вычислительной технике может быть причиной, следствием или коррелятом более здорового взгляда на человеческий интеллект — понимания не столько того, что он сложен и мощен сам по себе, сколько того, что он реактивен, отзывчив, чувствителен, подвижен. . Наши компьютеры, несовершенные зеркала, которыми они являются, помогли нам увидеть это в самих себе.

Самый человеческий человек

Награда «Самый человеческий компьютер» в 2009 году присуждается Дэвиду Леви и его программе Do-Much-More. Леви, который также выиграл в 97-м с Кэтрин, интригующий парень: он был одной из первых крупных фигур на сцене цифровых шахмат 70-х и 80-х годов и был одним из организаторов турнира Марион Тинсли. Матчи в шашки Chinook, предшествовавшие противостоянию Каспаров-Deep Blue в 90-х. Он также является автором недавно вышедшей научно-популярной книги « Love and Sex With Robots 9».0391, чтобы дать вам представление о том, о чем он думает, когда не соревнуется за премию Лёбнера.

Леви встает под аплодисменты, принимает награду от Филипа Джексона и Хью Лебнера и произносит короткую речь о важности ИИ для светлого будущего и важности премии Лебнера для ИИ. Я знаю, что будет дальше на повестке дня, и у меня скручивает желудок. Я уверен, что Дуг все понял; он и судья говорили о Канаде через 30 секунд после начала разговора.

Смешные канадцы и их хоккей , я думаю. Потом я думаю, как нелепо, что я даже позволяю себе заморачиваться из-за какой-то глупой награды. Затем я думаю, как нелепо пролететь 5000 миль только для того, чтобы пообщаться в чате несколько минут. Затем я думаю, что, может быть, было бы здорово занять второе место; Я могу снова соревноваться в 2010 году, в Лос-Анджелесе, с культурным преимуществом на домашнем поле, и, наконец, доказать…

«И результаты здесь также показывают идентификацию людей, — объявляет Джексон, — и из рейтингового списка мы можем видите, что «Конфедерат 1», то есть Брайан Кристиан, был самым человечным».

И он вручает мне сертификат на премию «Самый человечный человек».

Я не знал, что именно чувствовать. Казалось странным относиться к награде как к бессмысленной или тривиальной, но действительно ли победа представляла что-то обо мне как о человеке? Больше всего я чувствовал, что вместе я и мои товарищи-единомышленники драматическим образом отомстили за ошибки 2008 года. В том году 12 судей пять раз приходили к выводу, что компьютерные программы более человечны, чем сообщники. В трех из этих случаев судью одурачила программа под названием Elbot, созданная компанией Artificial Solutions, одной из многих новых компаний, использующих технологию чат-ботов. Еще один обман, и Элбот обманул бы 33 процента из дюжины судей того года, превзойдя 30-процентную отметку Тьюринга и войдя в историю. После победы Elbot на премии Loebner Prize и последовавшей за этим огласки компания, по-видимому, решила отдать приоритет более коммерческим приложениям программного обеспечения Elbot; во всяком случае, он не вошел в ’09соревноваться в качестве вернувшегося чемпиона.

В каком-то смысле более драматичным был бы более близкий бой. Между нами, мы, сообщники, не позволили ни одному голосу пойти на поводу у машин. В то время как 2008 год был тяжелым, 2009 год стал разгромом. Мы думаем о науке как о неудержимом, неутомимом движении вперед. Но в контексте теста Тьюринга люди — как всегда динамичные — не допускают такого повествования. Мы не предоставляем ориентир, который стоит на месте.

Что касается перспектив ИИ, то некоторые люди представляют себе будущее вычислений как своего рода рай. Объединяясь вокруг идеи под названием «Сингулярность», такие люди, как Рэй Курцвейл (в Сингулярность близка ) и группа его сторонников предвидят момент, когда мы создадим машины умнее нас, которые сделают машины умнее самих себя и т. едва могу понять. Такое время станет, по их мнению, своего рода техно-Восторгом, в котором люди смогут загрузить свое сознание в Интернет и погрузиться — если не телесно, то хотя бы мысленно — в вечную, нетленную загробную жизнь в мире. электричества.

Другие представляют будущее компьютеров как своего рода ад. Машины затемняют солнце, сравнивают с землей наши города, запечатывают нас в гипербарических камерах и навсегда откачивают тепло нашего тела.

Я не футуролог, но, скорее всего, я предпочитаю думать о долгосрочном будущем ИИ как о своего рода чистилище: месте, куда испорченные, но добросердечные отправляются очищаться — и проверяться — и выходит лучше с другой стороны.

Кто бы мог подумать, что самые ранние достижения компьютера будут в области логического анализа, способности, которая когда-то считалась тем, что отличало нас от всего остального на планете? Что он может управлять самолетом и направлять ракету раньше, чем ездить на велосипеде? Что он мог создать правдоподобные прелюдии в стиле Баха, прежде чем начать правдоподобную светскую беседу? Чтобы он мог перевести раньше, чем перефразировать? Что он может сочинить полуразборчивые эссе по постмодернистской теории, прежде чем ему покажут стул и скажут, как большинство малышей, «стул»?

По мере того, как компьютеры осваивали разрозненные области, когда-то считавшиеся исключительно человеческими, они одновременно не овладевали базовыми основами человеческого опыта — пространственной ориентацией, распознаванием объектов, естественным языком, адаптивным целеполаганием — и при этом, показали нам, насколько впечатляющими в вычислительном и другом отношении являются такие поминутные основы.

Мы забываем, какие мы впечатляющие. Компьютеры напоминают нам.

Один из моих лучших друзей был бариста в старшей школе. В течение дня она вносила бесчисленные тонкие корректировки в приготовленный эспрессо, чтобы учесть все, от свежести зерен до температуры машины и влияния барометрического давления на объем пара, тем временем манипулируя машиной с помощью ловкость осьминога и подшучивания над всевозможными клиентами на любые темы. Затем она поступила в колледж и получила свою первую «настоящую» работу: строго процедурный ввод данных. Она с тоской подумала о днях бариста, когда ее работа действительно требовала от нее интеллекта.

Возможно, фетишизация аналитического мышления и сопутствующее принижение творческого, то есть животного, и телесного аспектов жизни — это две вещи, от которых нам лучше отказаться. Возможно, наконец, в начале эпохи ИИ, мы снова начинаем центрировать себя, после того как несколько поколений жили немного в стороне — логической стороне левого полушария. Добавьте к этому, что презрение людей к «бездушным» животным, наше нежелание думать о себе как о потомках наших собратьев-«зверей» теперь оспаривается на всех фронтах: растущий секуляризм и эмпиризм, растущее признание когнитивных и поведенческих способностей организмов. кроме нас самих, и, что не случайно, появление на сцене существа со значительно меньшей душой, чем мы ощущаем в обычном шимпанзе или бонобо, — таким образом, ИИ может даже оказаться благом для прав животных.

В самом деле, вполне возможно, что мы увидели высшую точку нашей предвзятости левого полушария. Я думаю, что возвращение к более сбалансированному взгляду на мозг и разум — и на человеческую идентичность — это хорошая вещь, которая приносит с собой изменение точки зрения на сложность различных задач.

Я верю, что только переживание и понимание действительно бестелесного познания — только видение холодности, мертвости и бессвязности чего-то, что на самом деле делает иметь дело с чистой абстракцией, оторванной от чувственной реальности, — может вырвать нас из нее. Только это может привести нас в буквальном смысле в чувство.

В статье 2006 года о тесте Тьюринга соучредитель премии Лёбнера Роберт Эпштейн пишет: «Одно можно сказать наверняка: если участники соревнования никогда не станут умнее, то компьютеры станут». Я согласен с последним, и не могу не согласиться более решительно с первым.

Когда чемпион мира по шахматам Гарри Каспаров довольно убедительно победил Deep Blue в их первой встрече в 1996, он и IBM с готовностью согласились вернуться в следующем году для матча-реванша. Когда Deep Blue победил Каспарова (довольно менее убедительно) в 1997 году, Каспаров предложил еще один матч-реванш на 1998 год, но IBM не согласилась на это. Компания ликвидировала Deep Blue, которая больше никогда не играла в шахматы.

Очевидный вывод заключается в том, что — поскольку технологическая эволюция, кажется, происходит намного быстрее, чем биологическая эволюция (измеряемая годами, а не тысячелетиями), — как только вид Homo sapiens будет догоняем, он уже не сможет его догнать. Проще говоря: однажды пройденный тест Тьюринга пройден навсегда. Я не покупаю это.

Скорее, странное стремление IBM выйти из Dodge после матча 1997 года предполагает своего рода неуверенность с ее стороны, что, я думаю, подтверждает мою точку зрения. Дело в том, что человеческая раса достигла своего нынешнего положения, став самым адаптивным, гибким, инновационным и быстро обучающимся видом на планете. Мы не собираемся принимать поражение лежа.

Нет, я думаю, что хотя первый год, когда компьютеры пройдут тест Тьюринга, безусловно, будет историческим, он не станет концом истории. Действительно, в следующем году действительно стоит посмотреть Тест Тьюринга — тот, в котором мы, люди, прижатые к холсту, должны подтянуться; тот, где мы учимся быть лучшими друзьями, художниками, учителями, родителями, любовниками; тот, куда мы возвращаемся. Человечнее, чем когда-либо.

To Be a Machine by Mark O’Connell обзор – решение проблемы смерти | Книги по науке и природе

Макс Мор управляет американской компанией Alcor, которая в обмен на 200 000 долларов будет хранить ваш труп в жидком азоте до тех пор, пока наука не оживит вас. Тим Кэннон — компьютерный программист, который без анестезии имплантировал себе в руку устройство размером с колоду карт. Золтан Иштван недавно баллотировался в президенты США и рекламировал свою кампанию, проехав через всю страну на огромном автомобиле, модифицированном под гроб.

Это одни из необычных людей, с которыми Марк О’Коннелл берет интервью в своем исследовании трансгуманизма в стиле рассказа о путешествиях, движения, которое выступает за прямое внедрение технологий в наши тела и разум и стремится устранить старение как причину смерти. — Каковы, по-вашему, мои шансы дожить до тысячи? — спрашивает автор Обри де Грея, признанную фигуру в этом странном мире: «Я бы сказал, пожалуй, чуть лучше, чем пятьдесят на пятьдесят», — следует серьезный ответ. «Это очень сильно зависит от уровня финансирования».

О’Коннелл — крайне скептический наблюдатель, иногда ужасающийся, а часто веселящийся, но напоминающий, что это не простая история о чудаках и причудливых маргиналах. Некоторые очень богатые и влиятельные люди балуются аспектами трансгуманизма, и его серия отчетов, взятых вместе, дает комментарий о (иногда) зловещей и (всегда) высокомерной вере в технологии, исходящей из Силиконовой долины. Соучредитель PayPal, инвестор Facebook и сторонник Трампа Питер Тиль, например, хорошо известен тем, что вложил миллионы в «дело значительного увеличения продолжительности жизни людей, в частности его собственной». О’Коннелл цитирует мнение Тиля о том, что вычислительная мощность будет все больше и больше применяться в области биологии, что позволит нам «обратить вспять все человеческие недуги точно так же, как мы можем исправлять ошибки компьютерной программы… Смерть в конечном итоге будет уменьшена с от тайны к разрешимой проблеме».

Глава инженерного отдела Google Рэй Курцвейл, выдающийся изобретатель и глотатель 150 таблеток в день (в основном витаминов), предсказал, что если он доживет до 120 лет, то будет жить вечно, — предполагая быстрое увеличение знаний о том, как восстановить Молекулярная и клеточная структура стареющего организма. Он также является пророком «технологической сингулярности», момента, когда ИИ возвестит, говоря словами О’Коннелла, «новое человеческое устроение, слияние людей и машин». (Предполагается, что это произойдет примерно через дюжину лет.) Для Курцвейла «сингулярность позволит нам превзойти» «ограничения наших биологических тел и мозга». Мы обретем власть над своими судьбами. Наша смертность будет в наших собственных руках». Google инвестировала сотни миллионов долларов в исследования в области борьбы со старением, в том числе в свою биотехнологическую компанию Calico (California Life Company), которая слишком скрытна, чтобы подпускать к ней журналистов, в том числе О’Коннелла.

Разговорчивый и доступный, «Быть машиной» — это попытка понять трансгуманистическое движение на его собственных условиях. , так как автор исследует мировоззрение западного побережья «радикальный оптимизм», в рамках которого каждая трудность, даже старение и умирание, имеет техническое решение. Ваше тело потерпело неудачу? Не проблема: мы загрузим ваш разум! Каверзные вопросы о том, кто избирается или о природе сознания, отодвинуты в сторону. О’Коннелл пишет о «нарциссической фантазии о героизме и контроле — грандиозном заблуждении со стороны компьютерных программистов, технических предпринимателей и других замкнутых в себе эгоистичных маньяков о том, что судьба вида находится в их руках».
Помимо миллиардеров-техноутопистов, серьезное финансирование аугментации человека поступает от правительства США в форме Darpa: Агентства перспективных оборонных исследовательских проектов, созданного в золотой век космической гонки. О’Коннелл посещает веселую презентацию Darpa, на которой роботы падают, как фарс, не преодолевая препятствия. Но, как он понимает, за кажущимся чистым стремлением агентства к технологическому прогрессу всегда скрывался «интерес к методологии эффективного насилия».
Быть машиной , тем не менее, является попыткой понять трансгуманистическое движение на его собственных условиях; это разговорная, доступная книга, напоминающая набор журнальных статей, искусно связанных вместе. Даже самые нелепые персонажи О’Коннелла, такие как Роэн Хорн, основатель фан-клуба «Вечная жизнь», который изо всех сил старается избегать калорий и является девственником, спасающим себя от секс-роботов («настоящая девушка может изменить тебе, , вы могли бы получить ЗППП») – во многом избежать его снисходительности. Об Иштване, Де Грее и других уже писали раньше, но О’Коннелл, предприняв более длительные поиски, смог выявить сходство в жизни многих своих сторонников, включая либертарианскую политику и неудивительный ранний интерес к фантастические романы.
Деталь из «Источника молодости», 1546 г., работы Лукаса Кранаха Старшего.
Также поражает общая лексика, особенно частые метафоры программного обеспечения и пренебрежительное описание человеческого тела как простого «мяса», а мозга как «программного обеспечения». «Люди действительно не умеют принимать решения, — утверждает Кэннон. «Оборудование, которое у нас есть, действительно отлично подходит, знаете ли, для вскрытия черепов в африканской саванне, но не очень полезно для мира, в котором мы сейчас живем». В мышлении О’Коннелла видна идея о том, что трансгуманизм в своем отказе от тела и принятии своего рода духа имеет много общего с религиями. Неслучайно родители Хорна, с которыми он живет до сих пор, оказываются «набожными кальвинистами, верившими в вечную жизнь в раю для избранных».
Недостаточная резкость О’Коннелла, а также его зачастую великолепный стиль письма делают его таким компанейским проводником. Он вызывает ажиотаж посещения Алькора в промышленной зоне в Аризоне с его так называемым «отсеком для ухода за пациентами», полным отрубленных голов, хранящихся вверх ногами в контейнерах из плексигласа, и заполненных трупами цилиндров из нержавеющей стали, похожих на гигантские термосы. Когда Мор, показывая ему все вокруг, упоминает, что первый человек, который будет крионирован, находится в учреждении, человек, родившийся в 189 г.3, и утверждает, что это делает его «самым старым из ныне живущих людей в мире», О’Коннелл мягко намекает, что «называть его живым было бы немного преувеличением». Склад кажется автору «мавзолеем… современных заблуждений», мрачным поворотом очень американской идеи о бесконечных возможностях индивидуального совершенствования.
Оказывается, кислотный гуру Тимоти Лири был давним сторонником продления жизни и сторонником Alcor, вплоть до того, что устраивал ежегодное жаркое из индейки. Но, как отмечает О’Коннелл, «когда пришло время делать необходимые приготовления, он выбрал более впечатляющий вариант — выстрелить из пушки в космос его кремированный прах». Это до сих пор больной вопрос в крионическом сообществе — решение Лири было раскритиковано как капитуляция перед «дезистской» идеологией.
О’Коннелл не проявляет особого желания сходить с ума и вставлять имплантаты под кожу, как биохакер из Питтсбурга и выздоровевший алкоголик Кэннон. Достаточно тревожно, что автор постоянно сидит на пассажирском сиденье туристического фургона Иштвана, который склонен к перегреву и у которого отказывают тормоза, не говоря уже о водителе, который, несмотря на его решимость перехитрить смерть, удивительно безрассудно сидит за рулем. . Когда они мчатся по горным дорогам в Нью-Мексико, О’Коннелл сталкивается с неприятной иронией встречи со своим концом в «автобусе бессмертия».
Быть машиной неявно признает, что существует обширная, менее экстремальная территория телесных улучшений, которую нужно пройти, включая умные лекарства, носимые технологии и другие небольшие шаги к биоинженерным «пост-людям». Но О’Коннелл предпочитает сосредоточиться на отчаянии трансгуманистов, стремящихся избежать того, что один биохакер называет «жалкой биологической жизнью». С помощью анекдотов о своем очень маленьком сыне он сигнализирует о своей противоположной вере в то, что наша животная, подверженная ошибкам, телесная природа является сущностью человека. И разве не тот факт, что мы здесь так недолго, пишет он, не делает «жизнь такой невероятно прекрасной, ужасающей и странной?» Привилегированные белые боги-мужчины Силиконовой долины одержимы собственной смертностью, но разве «умереть от старости не… главная проблема Первого мира?»
Сообщается, что одним из текущих интересов Тиля в области здравоохранения является процесс переливания молодой крови старым мышам, который имел «значительный омолаживающий эффект», хотя нет никаких доказательств того, что венчурный капиталист когда-либо сам лечился от «парабиоза».