Определить лексическое значение слова эврика поможет толковый словарь русского языка. У нас вы найдете сразу несколько определений слова, а также примеры предложений где употребляется это слово. Уже с 16 февраля в научно-познавательном центре «Эврика» преподаватели «политеха» начнут читать лекции и проводить мастер-классы, касающиеся естественных наук, для всех желающих. Что такое закон силы Архимеда? Суть, определение силы Архимеда, как изменяется, как работает сила Архимеда в жидкости (воде) и газах. Такое преимущество управляющих машин остается за ними, пока их привлекают к роли диспетчера или другой подобной работе, выполняемой по твердому, заранее разработанному графику. Эврика — Эврика! (греч.) – Я нашел! Восклицание, приписываемое величайшему из математиков древности Архимеду Сиракузскому (ок.
Россия решила выйти из европейской научно-технической программы «Эврика»
Обыграть его не представляло большой трудности. Пока он там прикидывал и обдумывал все варианты, можно было успеть составить превосходную тактику игры и тогда уже не бояться, что машина вас обгонит. Слишком расчетливым и слишком педантичным был автомат. Он не мог отважиться на риск сделать неожиданный ход — знай себе взвешивает все «за» и «против» прежде, чем сделать самое обычное передвижение фигур. Давно пора было инженерам понять, что шахматы — игра творческая, машинам недоступная. А они вот опять приглашают на очередную партию. И на что надеются? Тем не менее в назначенный день и час приглашенные прибыли в вычислительный центр. Отказаться не позволял престиж. Игра началась как обычно.
Но уже после третьего-четвертого хода шахматисты почувствовали, что противник на этот раз гораздо сильнее. Не успели они освоиться в новой обстановке, как игра закончилась — победила машина. Один за другим подходили к шахматному столу чемпионы разных штатов и… терпели поражение. Электронный шахматист оказался на сей раз на высоте. Но почему? Что с ним произошло? А произошло вот что. Инженеры решили создать машину, способную играть в шахматы так же творчески, как человек. Ясно, что мы пользуемся тут какими-то приемами, позволяющими сократить варианты ходов.
Какими же? Эти правила во всяком случае, часть из них легко можно найти в любом руководстве для начинающих. Ну, например, там даются такие советы: «Держите под контролем четыре центральных поля», «Прежде чем атаковать, обеспечьте безопасность своего короля», «Не атакуйте противника, пока не укрепили свои позиции». Каждый такой совет и есть, по существу, один из эвристических алгоритмов, которыми человек овладел на опыте за многие десятилетия, что играет в шахматы. Проанализировав правила шахматной игры, трое американских психологов, Ньюэл, Шоу и Сайгон, разбили их на шесть независимых целей: безопасность короля, материальное равновесие, контроль над центральными полями, развитие фигур, осада короля и продвижение пешек. Этот порядок намеченных целей определяет последовательность действий, которые производит машина. Сначала она постарается всеми доступными ей средствами обеспечить безопасность короля. Если это не удастся, она будет защищать его по мере возможностей. И только если король в безопасности, машина перейдет к следующей цели — учету возможных обменов фигурами, чтобы обеспечить достаточную защиту своих фигур.
Затем электронный шахматист примется бороться за центральные поля и т. С каждой из этих целей связан набор правил, по которым вырабатываются нужные ходы. Скажем, машина стремится завоевать центральные поля. Тогда она сначала предложит продвинуть ферзевую пешку, затем королевскую. Потом она постарается помешать противнику сделать то же самое и уже затем начнет делать ходы, подготавливающие достижение следующей по ранжиру цели, например, укрепит защиту ферзя или короля. Предлагаемый ход машина «прикидывает» с точки зрения всех шести целей, чтобы косвенно не навредить самой себе. Мало того. У машины может быть не один вариант каждого хода, а несколько. И тогда она должна выбрать лучший.
Время для выбора ограничено, и, когда оно истекает, машина останавливается на самом приемлемом из всех обдуманных ею к этому моменту. Работая по такой программе, машина оказалась способной разыгрывать довольно сложные партии и выходить победительницей, даже когда ее партнерами были мастера шахмат. А все потому, что не перебирала все возможные варианты, как первые электронные шахматисты, а действовала по определенному плану, проявляя при этом изобретательность и смекалку. Шахматы вообще — идеальная модель эвристического мышления. Вот почему эта древняя игра стала сейчас чем-то вроде пробного камня для проверки новых идей эвристического программирования. А сокращать перебор вариантов можно по-разному. Свидетельство тому шахматный матч, начавшийся осенью 1966 года между советской и американской электронными машинами. Это не спортивное соревнование, а сравнение эвристических программ, составленных советскими и американскими учеными. Помимо чисто научного интереса, машина, успешно играющая в шахматы, сможет выполнять любую сложную деятельность, например плановика, диспетчера и т.
Электронный шахматист не был первым механизмом, работающим по эвристической, творческой программе. Просто тут нагляднее видны преимущества человеческого способа решать сложные проблемы. Да и создать машину, по-настоящему играющую в шахматы, было очень трудно. Вот почему, когда это, наконец, удалось, об успехе инженеров сразу стало широко известно, хотя еще раньше те же трое ученых разработали другую эвристическую программу, более деловую. Благодаря ей кибернетическая машина приобрела способность доказывать математические теоремы. Не просто логически вывести из некоего данного то, что отсюда следует, как делают школьники, а предложить новое научное доказательство, а это удается уже далеко не каждому математику и само по себе всегда большое событие в науке. За что ее и назвали «Логик-теоретик». Как же действовал «Логик-теоретик»? Ученые вложили в его память аксиомы, взятые из известной книги англичанина Рассела «Основы математики».
Затем машине сообщили несколько теорем из первой части учебника. Это было, так сказать, «сырье». После чего будущему теоретику на примере одной из теорем продемонстрировали технику доказательства. Обучение закончилось. Теперь машине стали давать описание исходных данных совершенно новых для нее теорем их брали из второй части той же книги «Основы математики» , и она успешно доказала тридцать восемь из пятидесяти двух теорем. Конечно, никакого открытия в математике машина не сделала и вряд ли удостоится больших почестей за найденные доказательства. Да это и понятно. Ведь она фактически выполнила уже проделанную раньше человеком работу. Правда, машина сумела предложить несколько оригинальных доказательств.
А одно из них было короче и стройнее, чем у автора «Основ математики». Его даже собирались опубликовать в научном журнале как самостоятельное открытие, но редактор стал оспаривать приоритет машины. Собственно, его возражения сводились к тому, что эту же самую теорему теперь можно доказать более простым способом, используя такие теоретические построения, которые не были в свое время известны ни Расселу, ни вычислительной машине. Так подвиг машины и остался безвестным. Но что из того, что «Логик-теоретик» заново переоткрыл уже известные теоремы? Для него-то они были новы и неизвестны. А изобретателям тоже случается по незнанию открывать уже открытое. Важно, что машина способна к таким же творческим деяниям, как и человек, ученый. Когда появились первые сообщения о машине, выполняющей сложную теоретическую работу, многие стали возражать, будто деятельность ее нельзя назвать подлинно творческой.
Ведь «Логик-теоретик» только решает задачи, поставленные перед ним человеком, то есть лишь ищет ответ. Самостоятельно же выбрать проблему, которую нужно решить, машина не может. Но это неверно. Причем он думает «с конца»: не составляет план поиска от первого до последнего пункта, а ищет решение, отталкиваясь от конечной цели — доказательства теоремы. И, идя от конца к началу, машина выдвигает новые частные теоремы и ставит себе подцели доказать их. И делает это уже по собственному усмотрению. Метод «мышления», который применяла машина, довольно часто пускаем в ход и мы с вами. Мысленно идти в обратном порядке — один из многих эвристических приемов, используемых человеком при решении самых разных проблем. Он хорошо известен, например, всем, кто любит решать головоломки.
Особенно наглядно его преимущества видны, если вспомнить, как легко найти выход из Т-образного лабиринта, проследив путь от места, где размещена цель, к началу, и как трудно это сделать, если идти в прямом направлении. Стоит, может быть, упомянуть, что авторы детективных историй с «неожиданной» развязкой в самом конце нередко начинают обдумывать сюжет именно с развязки, а потом уже приходят к началу повествования. Так легче строить остросюжетный рассказ или роман. Читателям же предоставляется блуждать в нарочно запутанных сюжетных ходах с начала к концу, то есть он должен идти по лабиринту наиболее трудным путем. Долгое время вообще считалось, что лабиринт не Т-образный, а более сложный, напоминающий ветвистое дерево превосходно иллюстрирует схему поисков любого сложного решения. В центре такой паутины ходов находится цель — искомый ответ. Решая задачу, человек словно бродит по запутанным коридорам лабиринта: то заходит в тупики, то кружит на одном месте, то возвращается назад, чтобы снова двинуться вперед. И так, пока, наконец, не достигнет заветной цели — центральной площадки. Теория лабиринта, которая пришла в свое время на смену пресловутым пробам и ошибкам, на первых порах казалась весьма удачной.
Опыты с живыми, а потом с механическими мышами, учившимися искать путь в лабиринте, стали классической моделью обучения. Поведение электронного Тезея Шеннона как шутливо назвал он свою мышь стало основой для решения многих сложных задач, скажем, игры в пять фишек пятнадцать. Да и шахматные задачи — по существу лабиринт, только уж очень запутанный. Но лабиринт, может быть, и помогает понять что-то в механизме мышления, однако характеризует его чисто внешне, не раскрывая внутренних пружин. Конечно, если искать выход из лабиринта, применяя небезызвестный алгоритм «Британского музея» — простой перебор всех вариантов, это может продолжаться очень долго. Количество маршрутов в этом случае будет достигать астрономической цифры, так что и математик не сможет их пересчитать и выбрать правильный. Вместо лабиринта ходов возникают лабиринты формул, из которых выбраться нисколько не легче. Нужны какие-то более экономичные приемы. Несомненно, нашему мозгу они известны, и он их успешно применяет.
А вот как до них добраться исследователям? Те же американские психологи — Ньюэл, Шоу, Саймон — попытались отгадать эвристические приемы, которые человек использует для решения самых разных задач: и при поиске математических доказательств, и при решении конструкторских задач, и при анализе физических проблем, и при создании музыки, и при постановке правильного диагноза, и при подборке необходимых красок или единственно нужных слов. Короче говоря, они попытались объять необъятное: создать машину, способную решать самые разные творческие задачи — и научные и стоящие перед людьми искусства. И такая удивительная машина была создана, вернее — разработана программа ее работы. Назвали ее не очень поэтично — «Универсальный решатель проблем», или сокращенно, по первым буквам английских слов: ДПС. Взявшись за столь сложную задачу, ученые оказались перед запутаннейшим мыслительным лабиринтом. Как найти в нем кратчайшую дорогу к цели? Психологические эксперименты, проводившиеся раньше, не давали законченного ответа на этот вопрос. Они раскрывали какие-то отдельные детали поиска, не рисуя всей картины.
Пришлось засесть за новые опыты, составленные по специальной программе. Их участниками стали «вечные мученики науки» — студенты колледжа. Им написали несколько выражений, похожих на алгебраические. И попросили преобразовать его в другое, которое выглядело бы так: QVP R. Для этого давался набор правил. Думать, разумеется, надо было вслух. Те, кто знаком с математической логикой, несомненно, узнают эти выражения. Студенты же рассматривали их как простой набор каких-то значков и букв. Это было сделано нарочно.
Ведь машине в будущем тоже предстояло иметь дело с абстрактными символами. Чтобы машину и человека по возможности уравнять в правах, условия эксперимента и приблизили к обстановке, в которой должна действовать машина. Кроме того, так можно было избавиться от всего лишнего: второстепенных деталей, ненужных эмоций, вольно или невольно сопровождающих психологический эксперимент, если он проводится в форме игры или заключается в решении разного рода головоломок или даже просто занимательных задач с «аквариумом», весами, свечкой и тому подобным. Здесь задача была предельно суха и абстрактна. Это была задача вообще. Больше двадцати студентов решали ее. И хотя они думали неодинаково, все же удалось обнаружить общие принципы, которыми руководствуется человек при решении разных проблем. Наиболее отчетливо выявились два эвристических приема. Один заключается в том, чтобы разложить сложную задачу на несколько частных, более простых и решать их по очереди, постепенно приближаясь к цели.
Практически это выглядит так. Человек анализирует задачу и видит, что у него нет средств превратить данные условия в искомое решение. Тогда он смотрит, нельзя ли уменьшить разрыв между условиями и требованиями. Найдя способ это сделать, снова сравнивает ситуацию, которая получилась в результате его действий, с конечной целью и ищет средства перевести новый вариант задачи в желаемое решение, и так много раз. Прием этот так и был назван — «Анализ средств и целей». Если же описывать его не сухо, строго по-научному, то вернее всего было бы сказать, что он напоминает детскую игру в «горячо-холодно». Ведь тогда мы тоже ищем цель постепенно, проверяя, ближе мы стали к ней, то есть «теплее» нам, или отдалились — и теперь нам «холоднее». Но пытаться достичь основной цели, последовательно подменяя ее более близкими подцелями, можно не во всех случаях. Тогда человек поступает иначе.
Словарные статьи издания освещают как термины из области общей экономики, так и термины из области финансов, валюты, налогов, бухучета, аудита, управления, страхования, менеджмента, статистического учета, маркетинга и других. Словарь будет полезен специалистам и студентам экономических вузов, а также всем, интересующимся современной экономикой России и мира. Словарь-справочник эврика греч.
О словаре Словарь-справочник по культурологии представляет собой справочное издание, посвященное культурологии как науке, изучающей культуру. Словарные статьи содержат термины и определения, применяемые в изучении современной культурологии России и мира, отражающие суть концепций мировой и российской культуры. В справочнике представлены также статьи о развитии культуры и различных культурных феноменах, как исторических, так и современных.
На этом этапе должна полностью отсутствовать критика, то есть фиксируются абсолютно все идеи, даже самые невероятные. На третьем этапе происходит анализ выдвинутых идей. Здесь наоборот — приветствуется конструктивная критика от участников. На этом этапе важно соблюдать здоровую атмосферу в коллективе, чтобы критика идей не перешла на критику личности. Синектика или Метод аналогий. Применяется, чтобы найти решение текущей задачи по аналогии с уже существующей. В данном случае ищутся похожие свойства двух объектов — предполагается, что если основные признаки у них одинаковые, то, скорее всего, вторичные тоже будут похожи. Алгоритм решения задачи подобным методом следующий: Сначала происходит анализ проблемы и постановка задачи.
Необходимо понимание, что мы делаем, для чего. Нужно задать вопрос, вызывающий аналогии — например, как привлечь внимание к штендеру возле магазина? Вторая стадия — это поиск аналогий. Ищем аналогию к заданному вопросу — например, как глубоководная рыба привлекает к себе пищу? Рыба светится, движется. Можно использовать любые вопросы, главное — найти аналогии со схожими существенными признаками. Далее мы ищем, что можно перенести на нашу задачу. Проводится анализ выдвинутых аналогий.
Потом проводится анализ полученных идей и выбор решения нашей задачи.
Он был на службе короля Иеро II из Сиракуз. В то время он разработал много изобретений. Архимеда изготовил систему шкива, предназначенную, чтобы помочь морякам перемещать объекты вверх и вниз, которые являются весомыми. Кто изобрел ноль? Первый современный эквивалент Numeral Zero происходит от индуистского астронома и математики Брахмагупты в 628. Его символ, чтобы изобразить цифру, была точкой под числом. Что означает Эврика в греческом?
История и этимология для eureka.
Эврика - определение термина
это междометие греческого происхождения «heúreka», что означает «открывать». Смотреть что такое «Эврика» в других словарях. Скачать презентацию на тему ЭВРИКА можно ниже. нашел) (книж.). Восклицание, выражающее радость, удовлетворение по поводу пришедшей в голову удачной мысли, какого-нибудь открытия и т.п. «- Баа. А еще «Эврика» — это название нашей любимой школьной команды эрудитов.
Формула силы Архимеда
- Употребления слова в предложениях
- Каково происхождение и значение слова "эврика"?
- Хотите знать об инвестициях все?
- Содержание
- Значение слова «эврика»
- Что такое ЭВРИКА? Значение слова
Значение слова «эврика»
Сетевое издание «ЖиШи» зарегистрировано в Федеральной службе по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций 23 ноября 2018 г. Нажав на "Принять", Вы разрешаете использовать файлы cookies на нашем сайте.
Ефрона Эврика — I см. II см. Запросы, которые могут быть интересны:.
Правда, они изучали теперь не столько особенности нашего мышления, сколько правила игры в шахматы, надеясь хоть косвенно проникнуть в секреты мозга, думающего над шахматной ситуацией. Мы теперь знаем, что в какой-то мере им это удалось.
Благодаря им машина научилась играть в шахматы «по-человечески» и стала достойным соперником чемпионов. Но по сравнению с «Универсальным решателем проблем» это был скорее шаг назад. Как-никак та машина хоть и не умела играть в шахматы, зато воспроизводила особенности творческого процесса вообще, свойственного и ученым и поэтам. Иными словами, создавая ее, инженеры решили более общую проблему. А электронный шахматист, как ни был интересен сам по себе, помогал понять только одну сторону творчества. Перед учеными встал вопрос: какой путь предпочесть? Вслед за шахматистом появился электронный игрок в шашки.
Вначале он играл довольно средне — его обыгрывали даже неопытные игроки. Но новый игрок обладал способностью учиться. И вскоре так наловчился, что стал обыгрывать даже чемпионов. Создали еще одну машину — математика. Она творчески решала задачи по геометрии, с которыми с трудом справлялись студенты-второкурсники. Американские психологи получили заказ от промышленников — им необходимо было с научной точностью узнать, куда вложить и как лучше истратить деньги. Ученые пригласили к себе в лабораторию одного из самых опытных служащих банка и принялись изучать, как он думает.
Это оказалось не таким легким делом. Ведь банковский служащий, чтобы решить, куда поместить деньги для наибольшей прибыли, должен выработать что-то вроде экономической гипотезы. После долгих доделок, переработок электронного финансиста все же удалось создать, и банкиры им как будто довольны. Другие изучали совсем иную разновидность интеллектуальной деятельности — творчество композитора. И тоже небезуспешно. Мелодии, созданные его электронным собратом, гораздо больше напоминали настоящую музыку, нежели нотные упражнения первых композиторов от кибернетики. Цели, которые ставили перед собой инженеры и психологи, создавая эвристические программы для вычислительных машин, были нередко диаметрально противоположными.
Кто-то стремился научить машину составлять расписание движения поездов или просто уроков в школе. Не думайте, это довольно каверзная работа, требующая «хитрости» и смекалки. А кому-то хотелось иметь электронного ученого, например биохимика. И чтобы он не только разрабатывал планы опытов, оценивал их результаты, выдвигал на этой основе какие-то гипотезы, но и сам проводил опыты с помощью механических рук. Дело дошло до того, что в лабораторию Московского университета, где занимаются разработкой эвристических программ, стали обращаться с самыми неожиданными просьбами. Не можете ли сделать такого диспетчера, чтобы он работал творчески? Нужен начальник планового отдела «с живинкой к делу».
Пришлите электронного учителя, который мог бы быстро и толково устранять «дефекты» знаний. Что делать? Неужели действительно каждый раз изучать образ мыслей диспетчера, плановика, учителя? И заново составлять программу для очередного случая? Вряд ли это целесообразно. И московские психологи решили поступить иначе. Найти то общее, что есть в любой более или менее творческой работе.
Установив, из каких форм складывается мыслительная деятельность и врача, и инженера, и музыканта, создать что-то вроде «крупных блоков». Скажем, блок «решения проблем», блок «самообучения», блок «распознавания сходных ситуаций» и тому подобные. И из них по мере необходимости собирать программу или для электронного врача, или для диспетчера. Этот путь не только более экономичен, он, так сказать, ближе по структуре к творчеству человека. Недаром же психологи говорят, что в разных творческих процессах — будь то работа инженера или художника — больше сходства, чем различий. В главном, основном творчество актеров, поэтов и ученых едино. Вспомните хотя бы, что вы прочли в начале книги о трех китах творчества.
Стало быть, создание универсального решателя проблем — более верный путь. И теперь перед психологами стоит задача разгадать новые алгоритмы, новые эвристические приемы творческого мышления. Снова ученые обращаются к человеку, чтобы, во-первых, расшифровать многочисленные эвристические приемы, которыми он владеет, а во-вторых, попытаться воспроизвести их в думающей машине. Разумеется, дело не сводится лишь к отгадке готовых приемов и способов мышления, как уже об этом говорилось раньше. Важно не просто выявить результат решения, а раскрыть процесс мышления в его динамике. Психологи Московского университета пытаются, например, воплотить в, виде программы ту особенность мышления, которую можно назвать «чувством близости решения». Машина, даже очень умная, часто проходит буквально в двух шагах от нужного решения и продолжает поиски совершенно в других концах лабиринта.
А человек, нередко еще не зная, как справиться с задачей, чувствует, что решение где-то совсем близко, и усиливает поиск именно в этом направлении. Разумеется, благодаря этому он докапывается до смысла гораздо быстрее. Или вот, скажем, умение человеческого мозга оценивать перерабатываемую информацию с точки зрения ее значимости для решения задачи. При поиске решения человек сосредоточивает внимание исключительно на важной информации. Но как он определяет, какие именно сведения будут работать на пользу дела? Ясно, что здесь тоже не обходится без эвристических приемов, только каких? Наконец, бывает так.
У человека уже выработана программа действий для определенных обстоятельств, но несколько изменились сами обстоятельства. Как быть? Вырабатывать новую программу? Вряд ли целесообразно. Гораздо быстрее найти то звено, из-за которого оказалась неудачной вся система действий, и заменить его. Однако самое трудное как раз отыскать требующее переделки звено. А наш мозг успешно справляется и с этой трудностью.
И опять ему помогают специальные алгоритмы. Вот бы разгадать их. Вооруженные всеми этими дополнительными приемами, машины будут быстрее находить наилучшие решения самых разных сложных проблем. Но этого, по мнению ученых, еще недостаточно. Человек не только владеет тысячью секретов находить пути к быстрейшему решению самых разных проблем, он еще накапливает опыт. И при решении любой следующей задачи оказывается вооруженным опытом разгадывания всех предыдущих, что очень помогает ему и делает его все сильнее в процессе самой творческой деятельности. Недаром же мы говорим «зрелый мастер» или «квалифицированный исследователь» о писателе, художнике, ученом, достигшем большого совершенства в результате длительной и плодотворной работы в своей области.
Так вот, зрелые исследователи задались такой фантастической целью, как создание машины, которая тоже могла бы накапливать опыт и благодаря этому совершенствовать свои навыки и умения. Московские психологи уже сделали попытку создать самообучающуюся машину. В основу ее программы они положили факты, неоднократно наблюдавшиеся в опытах с людьми и, как это ни парадоксально звучит, с некоторыми животными. Оказалось, что алгоритмы, благодаря которым запоминает полезную информацию голубь, входят как составная часть в довольно сложную мыслительную работу человека, например, при изучении им высшей математики. Если вы хоть раз участвовали в каком-нибудь конкурсе, то хорошо помните, что его проводят всегда в несколько туров. Ни первый, ни второй туры еще не обеспечивают первенства победителям, они лишь отсеивают слабых участников. Наш мозг при обучении действует примерно так же.
Он не сразу и не всю информацию запоминает, а много раз отсеивает менее важную. И только после нескольких туров отборочного конкурса откладывает нужные сведения в памяти. Придирчивыми «экзаменаторами» служат промежуточные сигналы, промежуточные раздражители, возникающие в процессе анализа обстановки. Они сортируют информацию по значению. Предварительные сведения посылают в кратковременную память, на временное хранение. И только тщательно проверив, насколько они важны, решают: забыть их или направить в долговременную память, на постоянное местожительство. Часть таких алгоритмов удалось разгадать и даже воплотить их в программе для машины.
Но дело это довольно кропотливое, трудное и требует еще многих и многих исследований прежде всего того, как мы сами учимся. Вот почему одновременно с работой над программированным обучением появилась мысль обойтись без программы. А что, если действовать так, как учили раньше мастера своих подмастерьев? По принципу: «Я тебе объяснять не буду, ты смотри и учись». Нельзя ли так же поступить и с машиной? Это особенно важно в тех случаях, когда человек при всем желании не может объяснить, как именно он действует. Вот, скажем, мы отличаем буквы одну от другой или узнаем знакомых в толпе.
Рассказать, как мы это делаем, человек не может, потому что совершает все опознавательные действия интуитивно. И тем более мы не можем написать машине подробную инструкцию, как отличить букву «А» от «Б». Но учитель в школе тоже в этом случае ничего не объясняет первоклассникам. Он просто показывает им разные буквы и называет их. И они уже как-то сами учатся различать «А» от «Б». Одновременно в нескольких странах машины без всякой программы усвоили основы азбуки. Успешный опыт натолкнул на еще более дерзкую мысль: заставить машину учиться вовсе без учителя, поставив ее на место не школьника, а этакого Маугли, который сам, абсолютно без всякой помощи со стороны, научился бы, разглядывая буквы, понимать, что они чем-то отличаются друг от друга.
Он, может, и не сумел бы назвать буквы так, как называем их мы, но зато придумал бы им свои имена. Как, по каким признакам он классифицировал бы разные буквы? Наверное, что-нибудь вроде этого: «А» — уголок и горизонтальная палочка посредине, «Е» — три горизонтальные палочки и одна вертикальная, «О» — кружок, «Л» — уголок, обращенный острием вверх, и т. Когда в одном из наших технических институтов инженеры взялись за эту невероятную затею, психологи только посмеивались: пробовать пробуйте, а что у вас выйдет? Вышло же вот что. Вычислительная машина оказалась весьма способным «Маугли». Она довольно быстро определила, из каких «деталей» состоят разные буквы и что между ними общего.
Машина сама установила разницу между «уголками», «кружочками» и «вертикальными черточками». Но тогда, выходит, у нее выработались простейшие понятия? Именно так и расценивают результаты своих опытов инженеры из Института автоматики и телемеханики. Вот и встал опять «проклятый» вопрос о пределе возможности машин. Если машины не просто тупицы, быстро выполняющие вычисления, а им доступны мыслительные действия в таком широком диапазоне — от образования понятий до творчества, то, видимо, скоро настанет эра настоящих думающих автоматов? Инженеры всегда были в этом вопросе большими оптимистами. Как только появились вычислительные машины, они заявили, что в принципе возможно автоматизировать любую умственную деятельность, если будут известны правила, по которым она происходит.
Достаточно лишь разложить эти правила на элементарные машинные операции. Было бы только чем заполнять машинную память». Но когда они увидели, с какими бесконечными подробностями приходится объяснять машине самые простейшие правила мышления даже весьма еще несовершенные программы перевода с одного языка на другой состоят из 10—20 тысяч машинных инструкций , оптимизм их несколько поубавился. А ведь многие мыслительные действия вообще не удалось представить в виде системы правил. Взять хоть то же распознавание знакомого лица или знакомой ситуации. Правила, по которым совершается эта важнейшая мыслительная операция, запрятаны где-то в глубинах подсознания и до них не так-то просто докопаться. Но, видимо, они достаточно сложны.
Потому что все попытки составить аналогичную программу для машины привели пока только к тому, что машина смогла узнать лишь некоторые буквы, простейшие геометрические фигуры да цифры. Как же «приблизить» машину к различным видам умственной деятельности, чтобы максимально разгрузить человека, оставив ему самые высшие, самые интересные, самые новаторские взлеты творчества? Тогда-то и появилась мысль решить задачу моделирования умственных операций обходным путем. Снабдить машину не подробной программой действия, а лишь способностью учиться. Тогда в машину надо будет ввести небольшую исходную информацию. Все остальные сведения, необходимые для моделирования мыслительного процесса, она раздобудет сама в процессе учебы. Вместо подробного расписания работы машине дают основную рабочую программу, в которой описан только принцип действия.
И «обучающую» программу, которая по ходу дела вносит исправления в первую. Однако способные к обучению и самосовершенствованию машины не разрешили всех проблем, связанных с моделированием мышления. Центр тяжести просто переместился. Стало проще составлять программу, зато дольше и сложнее учить машину. Учить машину думать ничуть не проще, чем человека. А результаты пока довольно средние. Так что ни о каком преимуществе машины не может быть и речи.
Во всяком случае, пока исходные позиции электронного ньютона и школьника Петьки неравны информация, закладываемая в начинающую учиться машину, намного меньше той, которой располагает первоклассник , человек может не бояться ее соперничества.
В переводе с древнегреческого это слово означает: «Я нашёл! Придворный ювелир изготовил для сиракузского царя Гиерона золотую корону. Вскоре царю донесли, что мастер украл часть золота, а корону сделал из сплава золота и серебра. Корона весила столько же, сколько и выданный мастеру кусок золота, так что доказать вину ювелира было непросто.
Эврика! Почему гениальные идеи приходят, когда мы не стараемся
Дисконт-портал Эврика― это информационная интернет-площадка, а не интернет-магазин. Что такое СПЭВМ «МОНОЛИТ» — это серия специализированных ПЭВМ, предназначенных для эксплуатации в сложных условиях воздействия внешних факторов (вибрация, удары, повышенная и пониженная температура окружающей среды, повышенная влажность и т.п.). Смотреть что такое «Эврика» в других словарях.
Значение слова ЭВРИКА в Популярном толково-энциклопедическом словаре русского языка
Ударение: эврика межд. разг. Возглас, выражающий удовлетворение, радость при найденном решении, при возникновении удачной мысли и т.п. Смотрите еще толкования, синонимы, значения слова и что такое ЭВРИКА в русском языке в словарях, энциклопедиях и справочниках: ЭВРИКА в Словаре экономических терминов: европейское агентство по координации научных исследований, осуществляющее совместную. повышение качества эффективности изучения иностранных языков, начиная с младшего школьного возраста ЭВРИКА. Что такое дидактика и как она развивается. я нашел) - согласно преданию, восклицание Архимедапри открытии им основного закона гидростатики. Что такое теория Эврика?
Толковый словарь
- Переходите на Microsoft Exchange Server 2010
- Эврика — Википедия
- Что такое Эврика:
- Эврика! Великое открытие
Методом проб и ошибок: что такое эвристика и причем тут искажения?
В истории было немало моментов "Эврика!", включая Архимеда, Исаака Ньютона и Альберта Эйнштейна, которые испытали озарение в то время, когда думали совершенно об отвлеченных вещах. ЭВРИКА ориентирована на развитие промышленного сектора и поддержку инновационной активности малых и средних предприятий (МСП). АНО «Институт проблем образовательной политики «Эврика» провел серию детско-взрослых образовательных событий с целью распространения эффективных российских образовательных технологий в странах БРИКС при участии детей дошкольного и школьного возраста. толкование слова, обозначение слова, определение термина, его лексический смысл и описание.
Что такое «эврика»?
АНО «Институт проблем образовательной политики «Эврика» провел серию детско-взрослых образовательных событий с целью распространения эффективных российских образовательных технологий в странах БРИКС при участии детей дошкольного и школьного возраста, их родителей и педагогов 10 июля 2017 года в г. Рио-де-Жанейро и 12 июля 2017 года в г. Сан-Паулу Бразилия , 16 и 19 августа в г. Ченнай Индия , 31 июля и 2 сентября в г.
Шэньян КНР и 12 и 15 сентября в г.
Чехов, Шведская спичка. Практический толковый словарь крыл. Римский инженер и зодчий Витрувий I в. Доказать это он поручил Архимеду; над определением состава сплава Архимед трудился очень долго и безуспешно, пока наконец случайно, во время купанья, не открыл новый закон гидростатики. Всякое тело, погруженное в жидкость, теряет в своем весе столько, сколько весит вытесненная им жидкость. Архимед пришел от этого открытия в такой восторг, что голый с криком «Эврика!
Восклицание «эврика» употребляется как выражение радости при каком либо открытии, при внезапно появившейся, осеняющей мысли. Словарь крылатых слов "Эврика!
Историю этого выражения рассказал знаменитый римский… … Словарь крылатых слов и выражений Эврика! Цель этой программы налаживание кооперации,… … Юридическая энциклопедия ЭВРИКА — европейское агентство по координации научных исследований, осуществляющее совместно программу научных исследований и разработок, в которой участвует большинство западноевропейских стран. Восклицание, выражающее радость, удовлетворение по поводу пришедшей в голову удачной мысли, какого нибудь открытия и т. Драма Режиссер Синдзи Аояма один из заметных деятелей новой волны японского кино.
Эврика Архимед бежит голый по улицам Сиракуз крича «Эврика! Согласно легенде, сиракузский царь Гиерон, подозревая своего ювелира в обмане при выделке золотой короны, поручил своему родственнику Архимеду открыть обман и доказать, что в корону примешано серебра больше, чем следовало.
Значение эврика (что это такое, понятие и определение)
Скачать презентацию на тему ЭВРИКА можно ниже. Город Эврика, Калифорния, основанный в 1850 году, использует герб штата Калифорния в качестве официальной печати. ЭВРИКА. [гр. heureka я нашел] – согласно преданию, восклицание Архимеда при открытии им основного закона гидростатики. "я нашел"), согласно преданию, восклицание Архимеда при открытии им одного из основных законов гидростатики (смотри Архимеда закон). Что такое ? Это сайт презентаций, докладов, проектов, шаблонов в формате PowerPoint. Он пришел от этого открытия в такой восторг, что голый с криком «Эврика!» побежал из купальни домой, чтобы проверить догадку.
Кривое зеркало
- Значение эврика (что это такое, понятие и определение) - Expresiones 2024
- Россия решила выйти из Европейской научно-технической программы «Эврика» - | Новости
- Россия вышла из научно-технической программы «Эврика»
- Европейская научно-техническая программа «Эврика» (стр. 1 )