일반적인 문제 컴퓨터 과학에 대한 튜링의 주요 공헌은 무엇입니까?

컴퓨터 과학에 대한 튜링의 주요 공헌은 무엇입니까?

Aug 14, 2020 am 11:14 AM
튜링 컴퓨터 기여하다

Turing의 컴퓨터 과학에 대한 주요 기여: 1. [Turing 테스트] 개념 제안, 2. Turing 기계 발명, 3. 인공 지능 개념의 기원, 4. 생물학 확립,

컴퓨터 과학에 대한 튜링의 주요 공헌은 무엇입니까?

Turing의 컴퓨터 과학에 대한 주요 공헌:

1 "Turing 테스트" 개념 제안

"Turing 테스트"는 테스터와 테스트 대상(1인 1인)을 의미합니다. 기계), 일부 장치(예: 키보드)를 통해 피험자에게 무작위로 질문합니다.

여러 테스트를 실시한 후 테스터 중 30% 이상이 테스트 대상자가 인간인지 기계인지 판단할 수 없는 경우 기계는 테스트를 통과하고 인간 지능을 갖춘 것으로 간주됩니다.

튜링 테스트라는 용어는 컴퓨터 과학 및 암호학의 선구자인 앨런 매티슨 튜링(Alan Mathison Turing)이 1950년에 쓴 논문 "Computing Machinery and Intelligence"에서 유래되었으며, 그 중 30%는 2000년 튜링의 테스트였습니다. 현재는 훨씬 뒤떨어져 있습니다.

튜링은 20세기 말에는 '튜링 테스트'를 통과하는 컴퓨터가 나올 것이라고 예측했습니다. 2014년 6월 7일, 왕립학회에서 열린 '2014 튜링 테스트' 컨퍼런스에서 주최측인 레딩대학교가 보도자료를 발표했습니다.

러시아의 Vladimir Veselov가 설립한 인공지능 소프트웨어 Eugene Goostman이 Turing 테스트를 통과했다고 주장합니다.

"유진" 소프트웨어는 "생각"할 수 있는 능력과는 거리가 멀지만, 인공지능은 물론 컴퓨터 역사에서도 획기적인 사건이기도 합니다.

2. 튜링 머신

튜링 머신은 1936년 튜링이 제안했습니다. 실제 컴퓨터의 모든 컴퓨팅 동작을 시뮬레이션할 수 있는 정확한 범용 컴퓨터 모델입니다.

튜링 기계는 무한히 긴 종이 테이프를 가지고 있는 추상 기계를 말합니다. 종이 테이프는 작은 사각형으로 나누어져 있으며 각 사각형은 서로 다른 색상을 가지고 있습니다. 종이 테이프 위에서 움직이는 머신 헤드가 있습니다.

머신 헤드에는 일련의 내부 상태와 일부 고정 프로그램이 있습니다. 매 순간 머신 헤드는 현재 종이 테이프에서 사각형의 정보를 읽은 다음 자체 내부 상태를 기반으로 프로그램 테이블을 검색하고 프로그램에 따라 정보를 종이 테이프 사각형에 출력하고 자체 내부 상태를 변환해야 합니다. 을 선택한 다음 이동합니다.

3. 인공 지능

1949년 Turing은 맨체스터 대학교 컴퓨팅 연구소의 부소장이 되어 맨체스터 Mark 1 저장 프로그램 컴퓨터를 실행하는 데 필요한 소프트웨어를 개발하는 일을 했습니다.

튜링의 1956년 논문은 “기계도 생각할 수 있는가?”라는 제목으로 재출판되었습니다. 이때 인공지능도 실용화 단계에 들어섰습니다. 기계 지능에 대한 튜링의 생각은 의심할 여지없이 인공 지능의 직접적인 기원 중 하나입니다.

그리고 인공 지능 분야에 대한 심층적인 연구를 통해 사람들은 튜링 아이디어의 심오함을 점점 더 인식하고 있습니다. 이는 오늘날에도 여전히 인공 지능의 주요 아이디어 중 하나입니다.

4. 생물학 확립

1952년부터 사망할 때까지 튜링은 수리생물학 연구를 계속했습니다. 그는 1952년에 "형태발생의 화학적 기초"라는 논문을 출판했습니다.

그의 주요 관심은 식물 구조에서 발견되는 피보나치 수열인 피보나치 잎 순서입니다. 그는 현재 패턴 형성 분야의 핵심이 되는 반응-확산 공식을 적용했습니다. 그의 후기 논문 중 어느 것도 출판되지 않았으며, 이 기사가 빛을 본 것은 1992년 "The Selected Works of Alan Turing"이 출판된 이후였습니다.

5. 결정 문제

1937년에 Turing은 자신의 방법을 사용하여 유명한 힐베르트 결정 문제, 즉 좁은 술어 미적분학(1차 논리라고도 함) 공식의 만족 여부를 결정하는 문제를 해결했습니다.

그는 1차 논리의 공식을 사용하여 튜링 기계를 인코딩한 다음 튜링 기계 정지 문제의 결정 불가능성으로부터 1차 논리의 결정 불가능성을 도출했습니다. 그가 여기에서 만든 "인코딩 방법"은 나중에 1차 논리에서 공식의 결정 불가능성을 증명하는 데 사용되는 주요 방법 중 하나가 되었습니다.

결정 문제와 관련해 튜링의 또 다른 성과는 1939년에 제안된 외부 정보 소스를 갖춘 튜링 기계 개념으로, 여기서 "튜링 환원성"과 상대 재귀 개념이 파생되었습니다.

환원과 상대재귀의 개념을 이용하여 결정불가능성과 비재귀의 정도를 비교할 수 있습니다. 이를 토대로 E. 포스트는 해결불가능성이라는 중요한 개념을 제안했고, 이 분야의 연구는 이후 상당한 진전을 이루었습니다.

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