Цифровой автомат: Описание цифровых автоматов на VHDL / Хабр

Содержание

(PDF) Цифровые автоматы. Новая статья на хабрахабр.

При поступлении сигнала сброса reset цифровой автомат переходит в

начальное состояние init, из которого начинается работа всего авто-

мата. Передний фронт сигнала clk приводит к записи в триггеры ЦА

его нового текущего состояния, т.е. сигнал next_st переписывается в

сигнал present_st.

Фактически последовательностная часть представляет собой регистр

со сбросом:

Листинг 7. Последовательностная часть ЦА.

PROCESS (clk, reset)

BEGIN

IF reset = ’1’

THEN present_st <= Init;

ELSIF (rising_edge(clk))

THEN present_st <= next_st;

END IF;

END PROCESS;

Сигнал сброса может быть синхронным или асинхронным. Выше в ли-

стинге 7 описан вариант асинхронного сброса.

При использовании асинхронного сигнала сброса мы всегда знаем в ка-

ком состоянии будет находиться цифровой автомат при включении пи-

тания, т.е. до поступления тактового сигнала и начала нормальной рабо-

ты системы. В этом случае нет необходимости декодировать неисполь-

зуемые состояния цифрового автомата, что позволяет уменьшить схему

логики переходов.

Использование синхронного сигнала сброса не позволяет определить в

каком состоянии окажется автомат при включении питания. Возможно,

что он «залипнет» в одном из неописанных состояний. Т.о. при описании

цифрового автомата необходимо описать все 2

n

комбинаций состояний

триггеров вне зависимости от того являются они рабочими состояниями

цифрового автомата или нет. Здесь n — количество триггеров, применя-

емых для кодирования цифрового автомата. Это, в свою очередь приве-

дет, к увеличению схемы логики переходов.

Для того, чтобы избежать «залипания» ЦА в неописанных состояни-

ях необходимо явно прописывать действия в таких ситуациях с помо-

щью конструкции when … others. Например, возможно использо-

вание такого процесса (листинг 8) для описания синхронного сброса и

действий в неиспользуемых состояниях.

7

Цифровой автомат (Реферат) — TopRef.ru

  1. СТРУКТУРНАЯ СХЕМА ЦИФРОВОГО АВТОМАТА

ЦА представляет собой последовательностную схему и служит для обработки дискретной информации структурная схема ЦА представлена на рис 1.

В
операционном устройстве выполняются арифметические и логические операции, в качестве узлов в состав операционного устройства входят: регистры, счетчики, сумматоры, дешифраторы и др. Управляющие устройства координируют действия узлов операционного устройства, оно определенной временной последовательности вырабатывает управляющие сигналы под действием которых в узлах операционного устройства выполняются требуемые функции.

Процессорное устройство описывается множеством входных сигналов являющихся исходными данными. Множеством результатов Z1-Zm, управляющее устройство вырабатывает множество управляющих сигналов y1-yn, операционное устройство вырабатывает множество признаков X1-Xs, которые позволяют изменить последовательность выполненных микрокоманд. На последовательность выполнения микрокоманд так же влияют внешние признаки Xs+1-X

L.

  1. АЛГОРИТМ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ЦИФРОВОГО АВТОМАТА

В состав процессорного устройства входят регистры, счетчики и дешифратор. Пусть регистр Р1 хранит число А. В регистр Р2 поочередно заносятся элементы проверяемого массива, счетчик 1 служит для подсчета числа циклов. Счетчик 2 служит для подсчета числа элементов =А. Дешифратор используется для формирования признака х. Алгоритм функционирования автомата в микрооперациях представлен на рис.2

Y1: R1Х


Y2: R2b


Y3:R3 A

Sh3:X – A


0

1


X


Y5:Режим

SM2:x+b

Y4:Режим

SM2:x-b


Y6: R4SM2


Рис 2


Под действием управляющего сигнала y1 в регистр Р1 записывается проверяемое число х. Под действием управляющего сигнала y2 в регистр R2 записывается число B. Под действием управляющего сигнала y3 в регистре R3 записываются число А ив сумматоре 1 сравнивается числа Аи х. На выходе переноса сумматора вырабатывается признак х. Если х<А то признак х=1 и выполняется переход на формирование управляющего сигнала y5, если наоборот то х=0 и выполняется переход на формирование управляющего импульса у4. Под действием управляющего сигнала y5 в сумматоре 2 должен быть организован режим сложения и в нем вычисляется х+В. Под действием управляющего сигнала у4 в сумматоре должен быть организован режим вычитания и вычисляется х-В. Под действием управляющего сигнала у6 результат полученный в сумматоре 2 записывается в регистр R4.

  1. СТРУКТУРНАЯ СХЕМА ОПЕРАЦИОННОГО УСТРОЙСТВА.





Рис 3


Так как регистры используются для записи чисел массива, поэтому в них должен быть организован режим параллельной загрузки.

Т.к. сумматор 1 используется для сравнения чисел то в нем должен быть организован режим вычитании. Сумматор 2 используется для вычисления х-В и х+В и в нем организуется режим вычитания и сложения.

  1. СИНТЕЗ ЦИФРОВОГО АВТОМАТА.

    1. Алгоритм функционирования цифрового автомата в микрокомандах.

Алгоритм функционирования цифрового автомата в микрокомандах представлен на рис.4

A0


Y1: y1 y2 у3

a1


0

1


X


a3

Y3:y5

a2

Y2:y1

Y4:y6

A4


Рис 4


Микрокоманды Y можно объединить управляющие сигналы y, выполняемые в различных несвязанных между собой блоках или управляющие сигналы y, последовательность которых в процессе выполнения алгоритма не изменяется.

Микрокоманда Y1 включает управляющие сигналы y1 ,y2 и у3 ;микрокоманда Y2 включает управляющие сигнал y4; Y3 – y5; Y4 – y6.

а0 – начало/конец алгоритма;

а1–а4 – операторные блоки.

    1. Граф функционирования цифрового автомата.

Граф функционирование цифрового автомата представлен на рис.5. Он отражает возможные переходы цифрового автомата.

В узлах графа записываются состояния автомата, стрелками показаны возможные переходы. Над стрелками указаны условия перехода. Выделенные стрелки соответствуют безусловным переходам.

Y1



а0 а1



а4 а2

Низкая стоимость цифрового автомата для предприятий любого размера

О продукте и поставщиках:

Многие модели. цифрового автомата доступны на Alibaba.com для удовлетворения растущих потребностей в автоматизированных услугах и доставке продуктов в коммерческих и промышленных условиях. На Alibaba.com розничные торговцы, оптовики и покупатели могут выбирать из сотен доступных и инновационных товаров. цифрового автомата разработан для увеличения продаж и увеличения прибыли вашего вендингового бизнеса. Эти. цифрового автомата предлагает клиентам удобство и быстрое обслуживание при продаже еды, закусок и напитков.

Существует огромный ассортимент. цифрового автомата на Alibaba.com, которые можно установить в офисных зданиях, школах, торговых объектах, туристических достопримечательностях, центрах обслуживания, аэропортах, автобусных остановках и т. д. Эти. цифрового автомата бывают разных дизайнов и стилей и идеально подходят для различных приложений. Вы можете рассмотреть их, если собираетесь начать бизнес по продаже кофе, газированных напитков, конфет, сдачи, канцелярских товаров, медицинских принадлежностей или туалетных принадлежностей. Файл. цифрового автомата обеспечивают стабильную производительность, превосходную функциональность и довольно просты в обслуживании.

Большинство из. цифрового автомата используют современные цифровые и интеллектуальные технологии, которые гарантируют эффективность и точность. Умнее. цифрового автомата включает эффективный и удобный интерактивный пользовательский интерфейс, регулировку температуры, отслеживание запасов и функции целевого маркетинга. Самое впечатляющее в. цифрового автомата, доступные для продажи на нашем сайте, заключается в том, что они разработаны с учетом энергосбережения.

Делайте покупки на Alibaba.com, чтобы узнавать лучшее . цифрового автомата, который соответствует вашему бюджету, предлагая превосходную производительность и прочную конструкцию, выдерживающую ежедневное использование. Alibaba.com предлагает идеальные товары, подходящие как для оптовых, так и для розничных продавцов. Вы можете воспользоваться специальными предложениями, чтобы сэкономить на следующей покупке.

Цифровой автомат — Большая Энциклопедия Нефти и Газа, статья, страница 1

Цифровой автомат

Cтраница 1

Цифровые автоматы, в которых выходной сигнал y ( t) определяется парой ( x ( t), a ( t — 1)), мы будем называть автоматами первого рода, а автоматы, в которых сигнал y ( t) определяется парой ( x ( t), a ( t)) — автоматами второго рода.  [1]

Цифровые автоматы ( последовательностные схемы), элементарные примеры которых были рассмотрены в § 2.4, по способу воздействия на них входных информационных сигналов подразделяются на три основных класса: асинхронные потенциальные автоматы, синхронные автоматы и асинхронные импульсные автоматы. Каждый, из классов автоматов можно разделить на несколько типов по другим признакам.  [2]

Цифровой автомат обязательно содержит память, состоящую из запоминающих элементов ( триггеров, элементов задержки и др.), фиксирующих состояние, в котором он находится.  [3]

Цифровой автомат содержит память, состоящую из запоминающих элементов ( ЗЭ) — триггеров, элементов задержки и других элементов, фиксирующих состояние, в котором он находится. Комбинационная схема не содержит ЗЭ. Поэтому ее называют автоматом без памяти или примитивным автоматом.  [4]

Цифровой автомат обязательно содержит память, состоящую из запоминающих элементов.  [6]

Цифровой автомат является более сложным устройством, чем логическая схема, так как включает в себя несколько логических схем. Однако выходные слова того и другого устройства являются сложными логическими зависимостями, которые могут быть получены с помощью простейших логических операций над входными словами.  [7]

Цифровой автомат обязательно содержит память, состоящую из запоминающих элементов ( триггеров, элементов задержки и др.), фиксирующих состояние, в котором он находится.  [8]

Цифровые автоматы, у которых выходные сигналы у — ( /) определяются входными сигналами KI ( t) и состоянием автомата в предшествующий момент времени qf ( t — 1), называют цифровыми автоматами Мили.  [9]

Цифровые автоматы, закон функционирования которых определяется уравнениями (3.4), называются автоматами Мили. В отличие от них имеются автоматы, для которых выходные сигналы зависят только от состояния автомата и не зависят от значения входных сигналов.  [10]

Цифровой автомат обладает полной системой переходов, если для каждой пары его внутренних состояний wt и Wj найдется хотя бы один входной сигнал, который переводит автомат из состояния ш, в состояние Wj. Это условие должно выполняться как при i. Иначе говоря, для полноты системы переходов необходимо и достаточно, чтобы для любой пары состояний Wi и Wj уравнение Wj ty ( Wi u) разрешалось относительно и. При выполнении этого условия в каждом столбце таблицы переходов автомата обязательно должны фигурировать символы всех его состояний.  [12]

Структурный цифровой автомат в отличие от абстрактного является его дальнейшей детализацией, когда рассматривается как его внутренняя структура, так и структура входных и выходных сигналов.  [13]

Рассматриваемые произвольные абстрактные цифровые автоматы Мили или Мура, для которых число внутренних состояний более одного, называют автоматами с памятью.  [14]

Функционирование цифрового автомата однозначно определяется, если установлены связи во времени между тремя его алфавитами. Обычно значения этих алфавитов разделяют по временным интервалам, которые называются тактами. В течение такта состояние всех трех алфавитов автомата сохраняется неизменным.  [15]

Страницы:      1    2    3    4    5

%d1%86%d0%b8%d1%84%d1%80%d0%be%d0%b2%d0%be%d0%b9%20%d0%b0%d0%b2%d1%82%d0%be%d0%bc%d0%b0%d1%82 — с русского на все языки

Все языкиРусскийАнглийскийИспанский────────Айнский языкАканАлбанскийАлтайскийАрабскийАрагонскийАрмянскийАрумынскийАстурийскийАфрикаансБагобоБаскскийБашкирскийБелорусскийБолгарскийБурятскийВаллийскийВарайскийВенгерскийВепсскийВерхнелужицкийВьетнамскийГаитянскийГреческийГрузинскийГуараниГэльскийДатскийДолганскийДревнерусский языкИвритИдишИнгушскийИндонезийскийИнупиакИрландскийИсландскийИтальянскийЙорубаКазахскийКарачаевскийКаталанскийКвеньяКечуаКиргизскийКитайскийКлингонскийКомиКомиКорейскийКриКрымскотатарскийКумыкскийКурдскийКхмерскийЛатинскийЛатышскийЛингалаЛитовскийЛюксембургскийМайяМакедонскийМалайскийМаньчжурскийМаориМарийскийМикенскийМокшанскийМонгольскийНауатльНемецкийНидерландскийНогайскийНорвежскийОрокскийОсетинскийОсманскийПалиПапьяментоПенджабскийПерсидскийПольскийПортугальскийРумынский, МолдавскийСанскритСеверносаамскийСербскийСефардскийСилезскийСловацкийСловенскийСуахилиТагальскийТаджикскийТайскийТатарскийТвиТибетскийТофаларскийТувинскийТурецкийТуркменскийУдмуртскийУзбекскийУйгурскийУкраинскийУрдуУрумскийФарерскийФинскийФранцузскийХиндиХорватскийЦерковнославянский (Старославянский)ЧеркесскийЧерокиЧеченскийЧешскийЧувашскийШайенскогоШведскийШорскийШумерскийЭвенкийскийЭльзасскийЭрзянскийЭсперантоЭстонскийЮпийскийЯкутскийЯпонский

 

Все языкиРусскийАнглийскийИспанский────────АлтайскийАрабскийАрмянскийБаскскийБашкирскийБелорусскийВенгерскийВепсскийВодскийГреческийДатскийИвритИдишИжорскийИнгушскийИндонезийскийИсландскийИтальянскийКазахскийКарачаевскийКитайскийКорейскийКрымскотатарскийКумыкскийЛатинскийЛатышскийЛитовскийМарийскийМокшанскийМонгольскийНемецкийНидерландскийНорвежскийОсетинскийПерсидскийПольскийПортугальскийСловацкийСловенскийСуахилиТаджикскийТайскийТатарскийТурецкийТуркменскийУдмуртскийУзбекскийУйгурскийУкраинскийУрумскийФинскийФранцузскийЦерковнославянский (Старославянский)ЧеченскийЧешскийЧувашскийШведскийШорскийЭвенкийскийЭрзянскийЭсперантоЭстонскийЯкутскийЯпонский

Кофе автомат с цифровой экран

&Kcy;&ocy;&fcy;&iecy;&acy;&vcy;&tcy;&ocy;&mcy;&acy;&tcy;&scy;&tscy;&icy;&fcy;&rcy;&ocy;&vcy;&ocy;&jcy;&ecy;&kcy;&rcy;&acy;&ncy;

 
&Ncy;&acy;&zcy;&vcy;&acy;&ncy;&icy;&iecy;&pcy;&rcy;&ocy;&dcy;&ucy;&kcy;&tcy;&acy;&Scy;&vcy;&iecy;&zhcy;&iecy;&mcy;&ocy;&lcy;&ocy;&tcy;&ycy;&jcy;&kcy;&ocy;&fcy;&iecy;&acy;&vcy;&tcy;&ocy;&mcy;&acy;&tcy;
&Mcy;&ocy;&dcy;&iecy;&lcy;&softcy;&numero;LE308 &ocy;&bcy;&iecy;&scy;&pcy;&iecy;&chcy;&icy;&vcy;&acy;&iecy;&tcy;&vcy;&ocy;&zcy;&mcy;&ocy;&zhcy;&ncy;&ocy;&scy;&tcy;&softcy;B
&Rcy;&acy;&zcy;&mcy;&iecy;&rcy;1760x560x650&mcy;&mcy;
&Scy;&pcy;&iecy;&tscy;&icy;&fcy;&icy;&kcy;&acy;&tscy;&icy;&icy;&icy;&scy;&tcy;&ocy;&chcy;&ncy;&icy;&kcy;&acy;&pcy;&icy;&tcy;&acy;&ncy;&icy;&yacy;AC220V&sol;50&Gcy;&tscy;&icy;&lcy;&icy;AC110V&sol;60&Gcy;&tscy;
&numero;&kcy;&ocy;&rcy;&pcy;&ucy;&scy;&acy;1 &bcy;&ocy;&bcy;&ocy;&vcy;&ocy;&scy;&ucy;&shcy;&icy;&tcy;&iecy;&lcy;&softcy;&plus;4 &pcy;&ocy;&rcy;&ocy;&shcy;&ocy;&kcy;&scy;&ocy;&scy;&lcy;&iecy;&zcy;&ocy;&tcy;&ocy;&chcy;&icy;&vcy;&ycy;&mcy;&gcy;&acy;&zcy;&ocy;&mcy;
&Bcy;&ocy;&bcy;&ocy;&vcy;&pcy;&rcy;&ocy;&dcy;&ucy;&vcy;&kcy;&acy;&fcy;&icy;&lcy;&softcy;&tcy;&rcy;&acy;&pcy;&acy;&rcy;&ocy;&vcy;&tcy;&ocy;&pcy;&lcy;&icy;&vcy;&acy;8&period;6L
&Pcy;&ocy;&rcy;&ocy;&shcy;&ocy;&kcy;&pcy;&rcy;&ocy;&dcy;&ucy;&vcy;&kcy;&acy;&fcy;&icy;&lcy;&softcy;&tcy;&rcy;&acy;&pcy;&acy;&rcy;&ocy;&vcy;&tcy;&ocy;&pcy;&lcy;&icy;&vcy;&acy;3 &kcy;&gcy;&sol; &pcy;&rcy;&ocy;&dcy;&ucy;&vcy;&kcy;&icy;&acy;&dcy;&scy;&ocy;&rcy;&bcy;&iecy;&rcy;&acy;
&Tcy;&icy;&pcy;&dcy;&lcy;&yacy;&ncy;&acy;&pcy;&icy;&tcy;&kcy;&ocy;&vcy;16 &vcy;&icy;&dcy;&ocy;&vcy;&gcy;&ocy;&rcy;&yacy;&chcy;&icy;&khcy;&ncy;&acy;&pcy;&icy;&tcy;&kcy;&ocy;&vcy;
&rcy;&iecy;&gcy;&ucy;&lcy;&icy;&rcy;&ocy;&vcy;&kcy;&acy;&tcy;&iecy;&mcy;&pcy;&iecy;&rcy;&acy;&tcy;&ucy;&rcy;&ycy;&scy;&icy;&scy;&tcy;&iecy;&mcy;&ycy;&Gcy;&ocy;&rcy;&yacy;&chcy;&icy;&iecy;&ncy;&acy;&pcy;&icy;&tcy;&kcy;&icy;105 ºC max
&Pcy;&ocy;&scy;&tcy;&acy;&vcy;&kcy;&icy;&vcy;&ocy;&dcy;&ycy;&Ncy;&acy;&scy;&ocy;&scy;
&Scy;&ocy;&scy;&ucy;&dcy;&dcy;&lcy;&yacy;&khcy;&rcy;&acy;&ncy;&iecy;&ncy;&icy;&yacy;&icy; &rcy;&acy;&zcy;&mcy;&iecy;&rcy;&acy;&Ocy;&kcy;&ocy;&lcy;&ocy;350 &iecy;&dcy;&icy;&ncy;&icy;&tscy;7 &ucy;&ncy;&tscy;&icy;&yucy;&bcy;&ucy;&mcy;&acy;&gcy;&icy;&ncy;&acy;&rcy;&ucy;&zhcy;&ncy;&ycy;&iecy;&kcy;&ocy;&lcy;&softcy;&tscy;&acy;&pcy;&ocy;&dcy;&shcy;&icy;&pcy;&ncy;&icy;&kcy;&ocy;&vcy;&vcy;5 &bcy;&acy;&rcy;&rcy;&iecy;&lcy;&iecy;&jcy;
&Pcy;&lcy;&acy;&tcy;&iecy;&zhcy;&ncy;&acy;&yacy;&scy;&icy;&scy;&tcy;&iecy;&mcy;&acy;&Mcy;&ocy;&ncy;&iecy;&tcy;&ycy;&icy;&bcy;&ucy;&mcy;&acy;&zhcy;&ncy;&ycy;&iecy;&kcy;&ucy;&pcy;&yucy;&rcy;&ycy;&comma; &bcy;&iecy;&zcy;&ncy;&acy;&lcy;&icy;&chcy;&ncy;&ocy;&jcy;&ocy;&pcy;&lcy;&acy;&tcy;&ycy;&dcy;&ocy;&scy;&tcy;&ucy;&pcy;&ncy;&ycy;
&Ocy;&scy;&ncy;&ocy;&vcy;&ncy;&ocy;&jcy;&scy;&bcy;&ocy;&rcy;&kcy;&iecy;&dcy;&iecy;&tcy;&acy;&lcy;&iecy;&jcy; — &Ocy;&scy;&ncy;&ocy;&vcy;&ncy;&ocy;&jcy;&pcy;&lcy;&acy;&tcy;&ycy;&icy;&pcy;&lcy;&acy;&tcy;&ycy;&pcy;&icy;&tcy;&acy;&ncy;&icy;&yacy;&lpar;2 &vcy;1&rpar; &numero; 1 &pcy;&kcy; 

-21&period;5″&Icy;&Kcy;&pcy;&rcy;&ocy;&chcy;&ncy;&ycy;&iecy;&scy;&tcy;&iecy;&kcy;&lcy;&acy;&numero; 1pc                                 &ocy;&pcy;&iecy;&rcy;&acy;&tscy;&icy;&icy;&vcy;&ocy;&dcy;&ncy;&ocy;&jcy;&tcy;&ocy;&chcy;&kcy;&iecy;&icy;&vcy;&ocy;&scy;&pcy;&rcy;&ocy;&icy;&zcy;&vcy;&iecy;&dcy;&iecy;&ncy;&icy;&yacy;&rcy;&iecy;&kcy;&lcy;&acy;&mcy;&ncy;&ycy;&khcy;&mcy;&acy;&tcy;&iecy;&rcy;&icy;&acy;&lcy;&ocy;&vcy;&vcy;&vcy;&icy;&dcy;&iecy;&ocy;&semi;          &scy;&icy;&scy;&tcy;&iecy;&mcy;&ycy;Android&plus; &pcy;&ucy;&lcy;&softcy;&tcy;&Dcy;&Ucy;&acy;&vcy;&tcy;&ocy;&mcy;&acy;&tcy;&icy;&chcy;&iecy;&scy;&kcy;&icy;

— 1 &vcy;3 &comma; &ecy;&lcy;&iecy;&kcy;&tcy;&rcy;&ocy;&mcy;&acy;&gcy;&ncy;&icy;&tcy;&ncy;&ycy;&jcy;&kcy;&lcy;&acy;&pcy;&acy;&ncy;&numero; 1PC  
— &Pcy;&ocy;&rcy;&ocy;&shcy;&ocy;&kcy;&dcy;&vcy;&icy;&gcy;&acy;&tcy;&iecy;&lcy;&yacy;&numero; 3&Pcy;&Kcy;&comma; 130R&sol;m  
—  &Scy;&mcy;&iecy;&scy;&icy;&tcy;&iecy;&lcy;&softcy;&numero; 3&Pcy;&Kcy;&comma; 7800R&sol;m  
— &Kcy;&ocy;&mcy;&pcy;&lcy;&iecy;&kcy;&tcy;&shcy;&lcy;&icy;&fcy;&ocy;&vcy;&acy;&lcy;&softcy;&ncy;&ycy;&khcy;&mcy;&acy;&shcy;&icy;&ncy;&ocy;&kcy;1PC
— &Ncy;&acy;&bcy;&ocy;&rcy;&dcy;&lcy;&yacy;&pcy;&rcy;&icy;&gcy;&ocy;&tcy;&ocy;&vcy;&lcy;&iecy;&ncy;&icy;&yacy;&kcy;&ocy;&fcy;&iecy;1PC
— &Ucy;&scy;&tcy;&acy;&ncy;&ocy;&vcy;&icy;&tcy;&iecy;&fcy;&lcy;&acy;&zhcy;&ocy;&kcy;&dcy;&lcy;&yacy;&zcy;&iecy;&rcy;&iecy;&ncy;1 &pcy;&kcy;
— &Mcy;&gcy;&ncy;&ocy;&vcy;&iecy;&ncy;&ncy;&ycy;&jcy;&ocy;&scy;&ucy;&shcy;&icy;&tcy;&iecy;&lcy;&softcy;4&Pcy;&Kcy;
— &Scy;&tcy;&ocy;&chcy;&ncy;&ycy;&iecy;&vcy;&ocy;&dcy;&ycy;&vcy;&scy;&acy;&lcy;&ocy;&ncy;&iecy;&numero; 1PC  
— &Kcy;&ocy;&tcy;&iecy;&lcy;&sol;&scy;&vcy;&iecy;&chcy;&icy;&pcy;&rcy;&iecy;&dcy;&pcy;&ucy;&scy;&kcy;&ocy;&vcy;&ocy;&gcy;&ocy;&pcy;&ocy;&dcy;&ocy;&gcy;&rcy;&iecy;&vcy;&acy;&numero; 1 &Pcy;&Kcy;&comma;  
— &rcy;&iecy;&zcy;&iecy;&rcy;&vcy;&ucy;&acy;&rcy;&dcy;&lcy;&yacy;&vcy;&ocy;&dcy;&ycy;× 1 &Pcy;&Kcy;&comma; &vcy;&ncy;&ucy;&tcy;&rcy;&icy; 
— &Mcy;&ocy;&ncy;&iecy;&tcy;&ycy;&pcy;&rcy;&icy;&iecy;&mcy;&ncy;&icy;&kcy;&numero; 1PC&comma;                                                          — &Bcy;&icy;&lcy;&lcy;&rcy;&iecy;&scy;&icy;&vcy;&iecy;&rcy;X 1&comma;                                                                — &mcy;&ocy;&ncy;&iecy;&tcy;&ycy;X 1 &ucy;&scy;&tcy;&rcy;&ocy;&jcy;&scy;&tcy;&vcy;&acy;&scy;&mcy;&iecy;&ncy;&ycy;&icy;&ncy;&scy;&tcy;&rcy;&ucy;&mcy;&iecy;&ncy;&tcy;&acy;
— &Tcy;&rcy;&acy;&ncy;&scy;&fcy;&ocy;&rcy;&mcy;&acy;&tcy;&ocy;&rcy;&acy;&numero; 1PC  
— &Fcy;&icy;&lcy;&softcy;&tcy;&rcy;&dcy;&lcy;&yacy;&ncy;&acy;&rcy;&ucy;&zhcy;&ncy;&ocy;&gcy;&ocy;&kcy;&ocy;&lcy;&softcy;&tscy;&acy;&pcy;&ocy;&dcy;&shcy;&icy;&pcy;&ncy;&icy;&kcy;&acy;&numero; 1 &Pcy;&Kcy;&ncy;&acy;&zhcy;&mcy;&icy;&tcy;&iecy;&icy;&ucy;&dcy;&iecy;&rcy;&zhcy;&icy;&vcy;&acy;&jcy;&tcy;&iecy;&ocy;&kcy;&ocy;&lcy;&ocy;350 &Pcy;&Kcy;7o&period;Z &chcy;&acy;&shcy;&kcy;&icy;&bcy;&ucy;&mcy;&acy;&gcy;&icy; 
— &vcy;&ycy;&tcy;&yacy;&zhcy;&ncy;&ocy;&jcy;&vcy;&iecy;&ncy;&tcy;&icy;&lcy;&yacy;&tcy;&ocy;&rcy;&dcy;&vcy;&icy;&gcy;&acy;&tcy;&iecy;&lcy;&yacy;&numero; 1PC  

&Fcy;&ucy;&ncy;&kcy;&tscy;&icy;&icy;&colon;

1&period;&Dcy;&acy;&ncy;&ncy;&ycy;&iecy;&ocy;&pcy;&rcy;&ocy;&dcy;&acy;&zhcy;&acy;&khcy;&vcy;&Icy;&ncy;&tcy;&iecy;&rcy;&ncy;&iecy;&tcy;&iecy;&scy;&icy;&scy;&tcy;&iecy;&mcy;&ycy;&kcy;&ocy;&ncy;&tcy;&rcy;&ocy;&lcy;&yacy;&icy;&ucy;&pcy;&rcy;&acy;&vcy;&lcy;&iecy;&ncy;&icy;&yacy;
2&period;&tcy;&ocy;&rcy;&gcy;&ocy;&vcy;&ycy;&iecy;&acy;&vcy;&tcy;&ocy;&mcy;&acy;&tcy;&ycy;&scy;&tcy;&acy;&tcy;&icy;&scy;&tcy;&icy;&kcy;&acy;&pcy;&rcy;&ocy;&dcy;&acy;&zhcy;
3&period;&Kcy;&ocy;&fcy;&iecy;&mcy;&ocy;&lcy;&kcy;&acy;&rcy;&iecy;&zcy;&acy;&kcy;&kcy;&lcy;&acy;&scy;&scy;&ocy;&vcy;&rcy;&iecy;&gcy;&ucy;&lcy;&icy;&rcy;&ucy;&iecy;&tcy;&scy;&yacy;
4&period;&IEcy;&vcy;&rcy;&ocy;&pcy;&iecy;&jcy;&scy;&kcy;&icy;&jcy;&scy;&tcy;&acy;&ncy;&dcy;&acy;&rcy;&tcy;&ncy;&ycy;&iecy;&fcy;&rcy;&iecy;&zcy;&ycy;
5&period;&Pcy;&rcy;&ocy;&vcy;&iecy;&rcy;&kcy;&acy;&sol; &scy;&acy;&mcy;&ocy;&ocy;&chcy;&icy;&shchcy;&acy;&yucy;&shchcy;&icy;&jcy;&scy;&yacy;&sol; &ocy;&shcy;&icy;&bcy;&kcy;&acy;&scy;&ocy;&vcy;&iecy;&tcy;&ycy;
6&period;&scy;&kcy;&ocy;&rcy;&ocy;&scy;&tcy;&softcy;&pcy;&iecy;&rcy;&iecy;&dcy;&acy;&chcy;&icy;&dcy;&acy;&ncy;&ncy;&ycy;&khcy;&ncy;&acy;&dcy;&icy;&scy;&kcy;&iecy;USB&sol; &scy;&ocy;&khcy;&rcy;&acy;&ncy;&icy;&tcy;&softcy;&vcy;&icy;&dcy;&iecy;&ocy;&rcy;&iecy;&kcy;&lcy;&acy;&mcy;&acy;

&Ucy;&scy;&lcy;&ucy;&gcy;&icy;&colon;

&Gcy;&acy;&rcy;&acy;&ncy;&tcy;&icy;&yacy;&colon;12 &mcy;&iecy;&scy;&yacy;&tscy;&iecy;&vcy;
&Dcy;&ocy;&pcy;&ocy;&lcy;&ncy;&iecy;&ncy;&icy;&iecy;&kcy;&pcy;&rcy;&ocy;&bcy;&lcy;&iecy;&mcy;&iecy;&ncy;&iecy;&khcy;&vcy;&acy;&tcy;&acy;&iecy;&tcy;&rcy;&acy;&bcy;&ocy;&tcy;&ncy;&icy;&kcy;&ocy;&vcy;&comma; &acy;&dcy;&acy;&pcy;&tcy;&icy;&rcy;&ocy;&vcy;&acy;&tcy;&softcy;&scy;&yacy;&kcy;&icy;&zcy;&mcy;&iecy;&ncy;&iecy;&ncy;&icy;&yacy;&mcy;&vcy;&rcy;&iecy;&zhcy;&icy;&mcy;&iecy;&pcy;&ocy;&tcy;&rcy;&iecy;&bcy;&lcy;&iecy;&ncy;&icy;&yacy;
24 &chcy;&acy;&scy;&ocy;&vcy;&acy;&vcy;&tcy;&ocy;&mcy;&acy;&tcy;&icy;&chcy;&iecy;&scy;&kcy;&acy;&yacy;&ncy;&acy;&scy;&tcy;&rcy;&ocy;&jcy;&kcy;&acy;&scy;&icy;&scy;&tcy;&iecy;&mcy;&ycy;&mcy;&ocy;&zhcy;&ncy;&ocy;&scy;&ocy;&khcy;&rcy;&acy;&ncy;&icy;&tcy;&softcy;&rcy;&acy;&bcy;&ocy;&chcy;&iecy;&jcy;&scy;&icy;&lcy;&ycy;&scy;&ncy;&icy;&zcy;&kcy;&icy;&mcy;&ucy;&rcy;&ocy;&vcy;&ncy;&iecy;&mcy;&icy;&ncy;&vcy;&iecy;&scy;&tcy;&icy;&tscy;&icy;&jcy;&comma; &mcy;&iecy;&ncy;&softcy;&shcy;&iecy;&icy;&mcy;&ocy;&zhcy;&iecy;&tcy;&pcy;&rcy;&icy;&vcy;&lcy;&iecy;&kcy;&acy;&tcy;&softcy;&lcy;&yucy;&dcy;&iecy;&jcy;&icy;&scy;&ncy;&icy;&zcy;&icy;&tcy;&softcy;&rcy;&acy;&scy;&khcy;&ocy;&dcy;&ycy;&period;

&Pcy;&ocy;&pcy;&ucy;&lcy;&yacy;&rcy;&ncy;&ycy;&iecy;&dcy;&icy;&zcy;&acy;&jcy;&ncy;&icy;&ecy;&lcy;&iecy;&gcy;&acy;&ncy;&tcy;&ncy;&ycy;&jcy;&vcy;&ncy;&iecy;&shcy;&ncy;&icy;&jcy;&vcy;&icy;&dcy;&mcy;&ocy;&zhcy;&iecy;&tcy;&ucy;&lcy;&ucy;&chcy;&shcy;&icy;&tcy;&softcy;&vcy;&ncy;&iecy;&shcy;&ncy;&icy;&jcy;&vcy;&icy;&dcy;&icy;&ncy;&acy;&pcy;&icy;&tcy;&kcy;&icy;&comma;
&Pcy;&rcy;&ocy;&scy;&tcy;&rcy;&acy;&ncy;&scy;&tcy;&vcy;&ocy;Airproofing &acy;&dcy;&acy;&pcy;&tcy;&icy;&rcy;&ucy;&iecy;&tcy;&scy;&yacy;&pcy;&ocy;&dcy;&tcy;&rcy;&iecy;&bcy;&ocy;&vcy;&acy;&ncy;&icy;&yacy;&scy;&ocy;&vcy;&rcy;&iecy;&mcy;&iecy;&ncy;&ncy;&ocy;&jcy;&zhcy;&icy;&zcy;&ncy;&icy;

&Zcy;&acy;&ncy;&icy;&mcy;&acy;&tcy;&softcy;&gcy;&ocy;&rcy;&yacy;&chcy;&icy;&khcy;&ncy;&acy;&pcy;&icy;&tcy;&kcy;&ocy;&vcy;&comma; &kcy;&acy;&kcy;&tcy;&ocy;&lcy;&softcy;&kcy;&ocy;&scy;&vcy;&ocy;&iecy;&vcy;&rcy;&iecy;&mcy;&iecy;&ncy;&ncy;&ocy;&iecy;&ncy;&acy;&pcy;&icy;&tcy;&kcy;&icy;&vcy;&rcy;&ycy;&ncy;&ocy;&kcy;&vcy;&ncy;&acy;&scy;&tcy;&ocy;&yacy;&shchcy;&iecy;&iecy;&vcy;&rcy;&iecy;&mcy;&yacy;&Vcy;&ycy;&mcy;&ocy;&zhcy;&iecy;&tcy;&iecy;&vcy;&ycy;&pcy;&icy;&tcy;&softcy;&kcy;&ocy;&fcy;&iecy;&vcy;&ocy;&vcy;&scy;&iecy;&mcy;&mcy;&icy;&rcy;&iecy;

&Tcy;&ocy;&lcy;&softcy;&kcy;&ocy;&ocy;&dcy;&icy;&ncy;&kcy;&vcy;&acy;&dcy;&rcy;&acy;&tcy;&ncy;&ycy;&jcy;&mcy;&iecy;&tcy;&rcy;&pcy;&lcy;&ocy;&shchcy;&acy;&dcy;&icy;&dcy;&lcy;&yacy;&zcy;&acy;&pcy;&ucy;&scy;&kcy;&acy;&comma; &ncy;&icy;&zcy;&kcy;&icy;&jcy;&ucy;&rcy;&ocy;&vcy;&iecy;&ncy;&softcy;&icy;&ncy;&vcy;&iecy;&scy;&tcy;&icy;&tscy;&icy;&jcy;&pcy;&rcy;&ocy;&scy;&tcy;&ocy;&tcy;&ucy;&ecy;&kcy;&scy;&pcy;&lcy;&ucy;&acy;&tcy;&acy;&tscy;&icy;&icy;&comma;
&Scy;&lcy;&ucy;&zhcy;&bcy;&acy;Sellsfree&comma; &kcy;&ocy;&fcy;&iecy;&mcy;&ocy;&zhcy;&iecy;&tcy;&pcy;&rcy;&iecy;&dcy;&ocy;&scy;&tcy;&acy;&vcy;&icy;&tcy;&softcy;&vcy;&kcy;&ucy;&scy;&ncy;&iecy;&jcy;&shcy;&iecy;&gcy;&ocy;&kcy;&ocy;&fcy;&iecy;&dcy;&lcy;&yacy;&pcy;&ocy;&tcy;&rcy;&iecy;&bcy;&icy;&tcy;&iecy;&lcy;&iecy;&jcy;&vcy;&lcy;&yucy;&bcy;&ocy;&iecy;&vcy;&rcy;&iecy;&mcy;&yacy;&vcy;&lcy;&yucy;&bcy;&ocy;&mcy;&mcy;&iecy;&scy;&tcy;&iecy;

1&period;&Ncy;&icy;&zcy;&kcy;&icy;&jcy;&ucy;&rcy;&ocy;&vcy;&iecy;&ncy;&softcy;&icy;&ncy;&vcy;&iecy;&scy;&tcy;&icy;&tscy;&icy;&jcy;&comma; &vcy;&ycy;&scy;&ocy;&kcy;&ucy;&yucy;&ecy;&fcy;&fcy;&iecy;&kcy;&tcy;&icy;&vcy;&ncy;&ocy;&scy;&tcy;&softcy;&comma; &vcy;&ycy;&scy;&ocy;&kcy;&acy;&yacy;&period;
2&period;24&chcy;&acy;&scy;&ocy;&vcy;&pcy;&rcy;&ocy;&dcy;&acy;&vcy;&tscy;&ocy;&vcy;- &bcy;&iecy;&scy;&pcy;&lcy;&acy;&tcy;&ncy;&ycy;&jcy;&scy;&iecy;&rcy;&vcy;&icy;&scy;&comma; &pcy;&rcy;&ocy;&scy;&tcy;&ocy;&tcy;&acy;&ucy;&pcy;&rcy;&acy;&vcy;&lcy;&iecy;&ncy;&icy;&yacy;
3&period;&SHcy;&icy;&rcy;&ocy;&kcy;&icy;&jcy;&vcy;&ycy;&bcy;&ocy;&rcy;&khcy;&ocy;&rcy;&ocy;&shcy;&iecy;&gcy;&ocy;&vcy;&ycy;&vcy;&iecy;&lcy;&acy;&ncy;&acy;&rcy;&ycy;&ncy;&ocy;&kcy;

&CHcy;&acy;&scy;&tcy;&ocy;&zcy;&acy;&dcy;&acy;&vcy;&acy;&iecy;&mcy;&ycy;&iecy;&vcy;&ocy;&pcy;&rcy;&ocy;&scy;&ycy;&colon;

1&period;Q&colon;&Vcy;&ycy;&ncy;&acy; &zcy;&acy;&vcy;&ocy;&dcy;&iecy;&icy;&lcy;&icy;&tcy;&ocy;&rcy;&gcy;&ocy;&vcy;&ocy;&jcy;&kcy;&ocy;&mcy;&pcy;&acy;&ncy;&icy;&icy;&quest;
A&colon;&mcy;&ycy;&ncy;&acy; &zcy;&acy;&vcy;&ocy;&dcy;&iecy;&period;

2&period;Q&colon;&gcy;&dcy;&iecy;- &ecy;&tcy;&ocy;&vcy;&acy;&shcy;&acy;&ncy;&acy;&khcy;&ocy;&dcy;&icy;&tcy;&scy;&yacy;&ncy;&acy;&zcy;&acy;&vcy;&ocy;&dcy;&iecy;&quest;&Kcy;&acy;&kcy;&yacy; &bcy;&ycy;&vcy;&acy;&yucy;&tcy;&acy;&mcy;&quest;A&colon;&ncy;&acy;&shcy;&zcy;&acy;&vcy;&ocy;&dcy;&rcy;&acy;&scy;&pcy;&ocy;&lcy;&ocy;&zhcy;&iecy;&ncy;&vcy;&gcy;&ocy;&rcy;&ocy;&dcy;&iecy;&KHcy;&acy;&ncy;&chcy;&zhcy;&ocy;&ucy;&comma; &pcy;&rcy;&ocy;&vcy;&icy;&ncy;&tscy;&icy;&icy;&CHcy;&zhcy;&iecy;&tscy;&zcy;&yacy;&ncy;&comma; &Kcy;&icy;&tcy;&acy;&jcy;&comma; &ocy;&kcy;&ocy;&lcy;&ocy;1 &chcy;&acy;&scy;&ocy;&vcy;&pcy;&ocy;&iecy;&zcy;&dcy;&ocy;&mcy;&icy;&zcy;&SHcy;&acy;&ncy;&khcy;&acy;&yacy;&period;

3&period;Q&colon;&mcy;&ocy;&zhcy;&ncy;&ocy;&scy;&dcy;&iecy;&lcy;&acy;&tcy;&softcy;&ncy;&acy;&shcy;&bcy;&rcy;&iecy;&ncy;&dcy;&vcy;&dcy;&icy;&zcy;&acy;&jcy;&ncy;&iecy;&quest;
&Ocy;&tcy;&vcy;&iecy;&tcy;&colon;»&Dcy;&acy;»&period;

4&period;Q&colon;&Kcy;&acy;&kcy;&mcy;&ocy;&zhcy;&ncy;&ocy;&kcy;&ucy;&pcy;&icy;&tcy;&softcy; &ocy;&bcy;&rcy;&acy;&zcy;&iecy;&tscy; &quest;  
A&colon;&Ocy;&bcy;&rcy;&acy;&zcy;&iecy;&tscy;&tscy;&iecy;&ncy;&acy;&bcy;&ucy;&dcy;&iecy;&tcy;&vcy;&zcy;&icy;&mcy;&acy;&tcy;&softcy;&scy;&yacy;&dcy;&ocy;&pcy;&ocy;&lcy;&ncy;&icy;&tcy;&iecy;&lcy;&softcy;&ncy;&ycy;&iecy;200 &dcy;&ocy;&lcy;&lcy;&acy;&rcy;&ocy;&vcy;&Scy;&SHcy;&Acy;&period;

5&period;Q&colon;&kcy;&acy;&kcy;&scy;&dcy;&iecy;&lcy;&acy;&tcy;&softcy;&pcy;&rcy;&ocy;&icy;&zcy;&vcy;&ocy;&dcy;&scy;&tcy;&vcy;&ocy;&vcy;&ocy;&tcy;&ncy;&ocy;&shcy;&iecy;&ncy;&icy;&icy;&kcy;&ocy;&ncy;&tcy;&rcy;&ocy;&lcy;&yacy;&kcy;&acy;&chcy;&iecy;&scy;&tcy;&vcy;&acy;&quest;

A&colon;&kcy;&acy;&chcy;&iecy;&scy;&tcy;&vcy;&acy;&ncy;&acy;&ocy;&scy;&ncy;&ocy;&vcy;&iecy;&period;LE &ncy;&acy;&rcy;&ocy;&dcy;&acy;&vcy;&scy;&iecy;&gcy;&dcy;&acy;&pcy;&rcy;&icy;&dcy;&acy;&yucy;&tcy;&bcy;&ocy;&lcy;&softcy;&shcy;&ocy;&iecy;&zcy;&ncy;&acy;&chcy;&iecy;&ncy;&icy;&iecy;&dcy;&lcy;&yacy;&kcy;&ocy;&ncy;&tcy;&rcy;&ocy;&lcy;&yacy;&kcy;&acy;&chcy;&iecy;&scy;&tcy;&vcy;&acy;&scy;&scy;&acy;&mcy;&ocy;&gcy;&ocy;&ncy;&acy;&chcy;&acy;&lcy;&acy;&icy;&dcy;&ocy;&scy;&acy;&mcy;&ocy;&gcy;&ocy;&kcy;&ocy;&ncy;&tscy;&acy;&ncy;&acy;&shcy;&iecy;&gcy;&ocy;&zcy;&acy;&vcy;&ocy;&dcy;&acy;&pcy;&ocy;&lcy;&ucy;&chcy;&icy;&lcy;&acy;ISO&comma; CE&comma; &Rcy;&ocy;&shcy;&comma; SGS&comma; &acy;&ucy;&tcy;&iecy;&ncy;&tcy;&icy;&fcy;&icy;&kcy;&acy;&tscy;&icy;&icy;&period;

&Scy;&vcy;&yacy;&zhcy;&icy;&tcy;&iecy;&scy;&softcy;&scy;&ncy;&acy;&mcy;&icy;
 

&KHcy;&acy;&ncy;&chcy;&zhcy;&ocy;&ucy;Yile &rcy;&ocy;&bcy;&ocy;&tcy;&acy;Shangyun Technology Co&period;&comma; Ltd&period;

&Vcy;&iecy;&bcy;-&scy;&acy;&jcy;&tcy;&colon;  http&colon;&sol;&sol;levending&period;en&period;made-in-china&period;com

&Acy;&dcy;&rcy;&iecy;&scy;&colon; &numero;4&comma; Fenddu Yangcheng &dcy;&ocy;&rcy;&ocy;&zhcy;&ncy;&ocy;&jcy;&ocy;&tcy;&rcy;&acy;&scy;&lcy;&icy;&comma; &Pcy;&icy;&ncy;&YAcy;&ocy;&comma; Yuhang &rcy;&acy;&jcy;&ocy;&ncy;&acy;&gcy;&ocy;&rcy;&ocy;&dcy;&acy;&KHcy;&acy;&ncy;&chcy;&zhcy;&ocy;&ucy;&comma; &pcy;&rcy;&ocy;&vcy;&icy;&ncy;&tscy;&icy;&icy;&CHcy;&zhcy;&iecy;&tscy;&zcy;&yacy;&ncy;&comma; &Kcy;&icy;&tcy;&acy;&jcy;&period;

&Ncy;&ocy;&mcy;&iecy;&rcy;&tcy;&iecy;&lcy;&iecy;&fcy;&ocy;&ncy;&acy;&colon; 0086 0571-88748955

Триггеры. Простейший цифровой автомат. (Лекция 11-12)

Тема:
Триггеры

2. Триггер

Простейший
цифровой
автомат,
т.е.
устройство
с
памятью.
При
наличии
электропитания способен на длительное
время запоминать одно из двух устойчивых
состояний (0 или 1) и может переключаться
между ними под управлением внешних
сигналов.
Таким образом, триггер хранит 1 бит
информации. Применяется самостоятельно, а
также служит основой для построения других
устройств: регистров, счетчиков.
Передний
фронт
Задний
фронт
Тактовый импульс
Высокий уровень
Низкий уровень

8. Асинхронный RS-триггер на элементах ИЛИ-НЕ

S
0
0
1
1
R
0
1
0
1
Qi
Qi-1
0
1
*
Qi
Qi-1
1
0
*
* – неопределенное состояние.
R – Reset (сброс).
S – Set (установка).
Это простейший триггер, служащий основой для
построения более сложных триггеров.

9. Асинхронный RS-триггер на элементах ИЛИ-НЕ

Поскольку
реальные
времена
срабатывания логических элементов зависят от
незначительных отклонений в процессе их
изготовления, то при включении питания
триггер непредсказуемо принимает одно из
двух состояний.
Это приводит к необходимости выполнять
первоначальную
установку
триггера
в
требуемое исходное состояние.

11. Асинхронный RS-триггер на элементах ИЛИ-НЕ (хранение)

Допустим, получилась 1
0
0
Предположим,
на входах нули
Состояние
стабильное
1
0
0

12. Асинхронный RS-триггер на элементах ИЛИ-НЕ (сброс)

1
10
1
0
Состояние
стабильное
10
0
10

13. Асинхронный RS-триггер на элементах ИЛИ-НЕ (установка)

01
0
10
Состояние
стабильное
01
1
10

14. Асинхронный RS-триггер на элементах ИЛИ-НЕ (запрещенная комбинация)

(Идеальный случай)
01
1
0
01
Перейдем
Подадим
в режим
запрещенную
хранения
комбинацию
Возникнет
Возникает
противоречивое
генерация
сигнала
состояние
(возбуждение)
01
10
1
0

15. Асинхронный RS-триггер на элементах ИЛИ-НЕ (запрещенная комбинация)

(В реальности)
1
?
?
T1
Подадим
запрещенную
комбинацию
Неопределенное
состояние
?
1
?
T2

16. Асинхронный RS-триггер на элементах И-НЕ

S
1
1
0
0
R
1
0
1
0
Qi
Qi-1
0
1
*
Qi
Qi-1
1
0
*
* – неопределенное состояние.
R – Reset (сброс).
S – Set (установка).
Это простейший триггер, служащий основой для
построения более сложных триггеров.
Асинхронный RS-триггер
на элементах И-НЕ
Возьмем его за основу…

18. Синхронный RS-триггер со статическим управлением

С
0
1
1
1
S
Х
0
0
1
R
Х
0
1
0
Qi
Qi-1
Qi-1
0
1
Qi
Qi-1
Qi-1
1
0
1
1
1
*
*
* – неопределенное состояние.
Х – любое значение.
R – Reset (сброс).
S – Set (установка).

19. Синхронный RS-триггер со статическим управлением

Синхронный RS-триггер со
статическим управлением
1
01
10
1
Хранение 1
Установка
10
10
11
0
0

21. Синхронный двухступенчатый RS-триггер с асинхронными входами и статическим управлением

Записано новое значение
Хранится старое значение
1
1
0
0
1
0
1
1
1
0
1
0
1

22. Синхронный двухступенчатый RS-триггер с асинхронными входами и статическим управлением

Хранится поступившее ранее
значение
Поступившее значение
записалось во вторую ступень
1
1
1
0
1
0
1
1
0
1
1
1
1
0
0
Синхронный двухступенчатый RS-триггер с
асинхронными входами и статическим управлением
С
0
1
S
R
Qi
Qi
х
х
Qi-1
Qi-1
х
х
Qi-1
Qi-1
1->0
х
х
Qi-1
Qi-1
0->1
0
0
*
*
0->1
1
0
0
1
0->1
0
1
1
0
0->1
1
1
Qi-1
Qi-1
* – неопределенное состояние.
Х – любое значение.
R – Reset (сброс).
S – Set (установка).
– работает по переднему фронту
– работает по заднему фронту

32. D-триггер

Триггер-задержка – хранит предыдущее состояние до
прихода очередного синхроимпульса.
C
0
0
1
1
D
0
1
0
1
Qi
Qi-1
Qi-1
0
1
Qi
Qi-1
Qi-1
1
0
Можно построить на RS-триггере, если подавать сигнал D
на линию S напрямую, а на R – через инверсию.

33. D-триггер

34. T-триггер

Триггер-счетчик – с приходом очередного счетного
импульса меняет свое состояние на противоположенное.
Таблица истинности для синхронного Т-триггера
C
0
0
1
1
T
0
1
0
1
Qi
Qi-1
Qi-1
Qi-1
Qi-1
Qi
Qi-1
Qi-1
Qi-1
Qi-1

35. T-триггер

Синхронный
T
T
Q
T
T
Q
C
&
Асинхронный
S

Q
Q
R
Q
Q
C
&
T

36. JK-триггер

Универсальный триггер – отличается от RSтриггера тем, что не имеет запрещенных
состояний.
J – аналогичен сигналу S (переводит триггер в
единицу).
K – аналогичен сигналу R (переводит триггер в
ноль).
При J и K одновременно равных единице JKтриггер работает как T-триггер, меняя свое
состояние на противоположенное.

37. Синхронный двухступенчатый JK-триггер

С
1
1
1
1
0
J
0
0
1
1
x
K – сброс.
J – установка.
K
0
1
0
1
x
Qi
Qi-1
0
1
Qi-1
Qi-1
Qi
Qi-1
1
0
Qi-1
Qi-1

38. Синхронный двухступенчатый JK-триггер

J
ТT
Q
C
K
Q

39. Синхронный двухступенчатый JK-триггер с асинхронными входами

S
TT
Q
J
C
K
R
Q
Тема:
Счетчики
По способу организации межразрядных связей счетчики
делятся на:
счетчики
с
последовательным
переносом
(асинхронные счетчики), в которых переключение триггеров
разрядных схем осуществляется
последовательно один за другим;
— счетчики с параллельным переносом (синхронные
счетчики), в которых переключение всех триггеров разрядных
схем осуществляется
одновременно по сигналу синхронизации;
— счетчики с комбинированным последовательнопараллельным переносом, при котором используются различные
комбинации способов
переноса.

50. Четырехразрядный суммирующий двоичный счетчик на Т-триггерах с последовательным переносом

R
+1
СТ
Q0
Q1
Q2
Q3
Его временная диаграмма

52. Счетчик с ускоренным переносом

R
+1
С
СТ
CR
Q0
Q1
Q2
Q3

53. Четырехразрядный вычитающий двоичный счетчик на Т-триггерах с последовательным переносом

R
СТ
Q0
Q1
Q2
Q3
-1
-1
T

T
Q
C

T
Q
C
Q
T
Q
C
Q
R

Q
C
Q
R

Q
R
R
C
R
Q0
Q1
Q2
Q3

54. Четырехразрядный реверсивный двоичный счетчик на Т-триггерах с ускоренным переносом

R
СТ
CR
BR
-1
+1
С
Q0
Q1
Q2
Q3
Синтез счетчиков
Спасибо за внимание !

Цифровая машина — обзор

Численный эксперимент Ферми, Паста и Улама

Впечатляющий прогресс электронных технологий во время Второй мировой войны сделал возможным создание первых цифровых компьютеров. Столь же внушительные бюджеты на их производство и обслуживание могли быть оправданы только их использованием в секретных военных исследованиях. Тем не менее, некоторые выдающиеся ученые, участвовавшие в этих исследованиях, такие как Э. Ферми, сразу же осознали огромный потенциал этих новых машин для решения некоторых фундаментальных проблем фундаментальной науки.

Ферми имел в виду ключевую и все еще открытую физическую проблему. В 1914 г. голландский физик П. Дебай предположил, что конечность теплопроводности в кристаллах должна быть обусловлена ​​нелинейными силами, действующими между составляющими их атомами. Сорок лет спустя микроскопической теории процессов переноса, в том числе и нелинейных эффектов, все еще не существовало. Фактически, технические трудности препятствовали теоретическому подходу, основанному на аналитических методах. Эффективным способом решения этой проблемы Ферми показалось численное интегрирование уравнений движения на цифровой машине.В сотрудничестве с математиком С. Уламом и физиком Дж. Паста Ферми использовал MANIAC 1 (прототип цифрового компьютера, установленный в Лос-Аламосской национальной лаборатории, США) для интегрирования динамических уравнений простейшей математической модели ангармонического кристалла: цепочки из N гармонических осцилляторов, связанных нелинейными силами. Его гамильтониан имеет вид

[1]H=∑i=1Npi22m+ω22(qi+1−qi)2+α3(qi+1−qi)3+β4(qi+1−qi)4

, где ω — частота гармоники, а α и β — положительные константы связи нелинейных членов.Целочисленный пространственный индекс i нумерует осцилляторы в цепочке, а q i и p i представляют собой смещение от положения равновесия и импульс i -го осциллятора соответственно. Потенциальная энергия — это общая форма, которую принимает любой потенциал нелинейного взаимодействия при расширении до четвертого порядка вокруг его положения равновесия. Этот выбор гарантирует ограниченность траекторий для любой конечной энергии.

Соответственно, модель содержит минимальные базовые ингредиенты, необходимые для проверки гипотезы о конечности теплопроводности.

Уравнения движения

[2]q˙i=∂H∂pi,p˙i=−∂H∂qi

интегрировались численно с помощью алгоритма, где пространственные и временные производные аппроксимировались правильными конечно-разностными выражения.

Выбор начальных условий был мотивирован еще одним основным вопросом, касающимся Ферми и его сотрудников.Фактически, они стремились проверить также распространенное мнение, которое никогда не было строго доказано: в изолированной механической системе со многими степенями свободы (т. е. состоящей из большого числа осцилляторов) общее нелинейное взаимодействие между ними должно в конечном итоге привести к равновесию. за счет «термализации» энергии. На основании физической интуиции никто не стал бы возражать против этого ожидания, если бы механическая система начала свою эволюцию из начального состояния, очень близкого к термодинамическому равновесию.Тем не менее то же самое следует наблюдать, рассматривая начальное состояние, когда энергия подводится к небольшому подмножеству колебательных мод кристалла. В отличие от конечной системы линейных осцилляторов, где каждая первоначально возбужденная мода сохраняет свою энергию постоянной, нелинейные члены должны заставлять энергию течь ко всем колебательным модам, пока в конечном итоге не будет достигнуто тепловое равновесие. Термализация соответствует равнораспределению энергии между всеми модами. Это утверждение следует интерпретировать в статистическом смысле: средние по времени энергии, содержащиеся в модах, сходятся к одному и тому же постоянному значению.Но если бы это было так, то можно было бы проверить еще один фундаментальный аспект эволюции к термодинамическому равновесию. В формулировке своего уравнения переноса Л. Больцман предположил, что термодинамическая необратимость может возникнуть из микроскопической обратимой динамики (как это имеет место в случае уравнений [2]). На парадоксальное следствие гипотезы Больцмана указал А. Пуанкаре, доказавший, что любая изолированная гамильтонова система обязательно эволюционирует в направлении почти рекуррентной динамики.Это явно несовместимо со вторым законом термодинамики, который подразумевает, что термодинамические системы в отсутствие подводимого потока энергии должны необратимо развиваться к своему равновесному состоянию. С этой точки зрения численный эксперимент FPU был предназначен также для проверки того, приближается ли и каким образом к равновесию относительно большое количество нелинейно связанных осцилляторов, подчиняющихся классическим законам ньютоновской механики. Кроме того, измерение временного интервала, необходимого для достижения равновесного состояния, т. е. «времени релаксации» цепочки осцилляторов, давало бы косвенное определение теплопроводности.Фактически, согласно элементарной кинетической теории, время релаксации τ r представляет собой оценку временной шкалы энергетических обменов внутри кристалла: аргумент Дебая предсказывает, что теплопроводность κ пропорциональна удельной теплоемкости при постоянной объем кристалла, C v , и обратно пропорциональна τ r , в формулах κ C v / τ

Ферми, Паста и Улам рассматривали относительно короткие цепочки, до 64 осцилляторов — размер, который уже бросил вызов пределам вычислительной мощности MANIAC 1. Они наложили фиксированные граничные условия (т. е. частицы на границах цепочки взаимодействуют с бесконечными массовых стенок) и первоначально энергия запасалась только в одной из длинноволновых колебательных мод.

Обнаружился очень неожиданный и неожиданный сценарий. Вопреки любой интуиции, энергия не перетекала в высшие моды, а обменивалась только между небольшим количеством длинноволновых мод, прежде чем возвращаться почти точно в исходное состояние, что приводило к рекуррентному поведению.

Несмотря на наличие нелинейности, не удалось выявить ни тенденции к термализации, ни скорости смешивания энергии. Динамика имела регулярные черты, очень близкие к интегрируемой системе.

Ферми догадывался, что они столкнулись с очень важным результатом, но был также весьма разочарован трудностями поиска убедительного объяснения. Не имея этого, он решил не публиковать результаты в научном обзоре, который оставался ограниченным отчетом Лос-Аламоса почти одно десятилетие.На самом деле он умер в 1955 году, в том же году, когда был опубликован отчет.

Результаты были наконец опубликованы в 1965 г. в томе, содержащем его собрание статей (Fermi et al . 1965), и они немедленно вызвали новый интерес в научном сообществе. Несмотря на неспособность ответить на все поставленные вопросы, численный эксперимент на ПНК представляет собой важнейшее научное достижение, определившее многие последующие научные успехи. Последствия неравновесности будут широко обсуждаться в следующих разделах.Здесь мы хотим закончить, упомянув важные разработки, вдохновленные экспериментом FPU, которые привели к открытию солитонов Забуски и Крускалом в 1965 году.

Традиционно и по уважительной причине ведущих машиностроительных и производственных компаний сосредоточили свое внимание на продаже оборудования (например, машин, компонентов) и основывали свою бизнес-модель и успех на выдающемся качестве своей продукции.Но теперь похоже, что эти дни вполне могут быть в прошлом. В машиностроительной отрасли появляются три мощные, взаимодополняющие разработки, требующие фундаментального переосмысления существующих бизнес-моделей:

Будьте в курсе ваших любимых тем

Усиление глобальной конкуренции. В течение многих десятилетий европейские и американские машиностроительные компании доминировали на мировом рынке машиностроения. Однако этот баланс сил смещается в сторону Азиатско-Тихоокеанского региона (Иллюстрация 1).Ряд новых игроков, появившихся в регионе в последние годы, особенно в Китае, в настоящее время набирают силу. Очень конкурентоспособные по цене копии американских и европейских машин, которые они предлагают, наряду с их собственными инновационными возможностями, позиционируют Азиатско-Тихоокеанский регион как новый глобальный центр машиностроения, который все чаще включает в себя специальную технику. Следовательно, у производителей машин (особенно за пределами Азии) почти нет других вариантов защиты своей ценовой надбавки, кроме как заняться крайне важной темой будущего цифрового оборудования.

Экспонат 1

Мы стремимся предоставить людям с ограниченными возможностями равный доступ к нашему веб-сайту. Если вам нужна информация об этом контенте, мы будем рады работать с вами. Пожалуйста, напишите нам по адресу: [email protected]

Коммодитизация аппаратных средств. Оборудование — в смысле машин и производственных установок — становится все более товарным. Там, где специальные знания раньше были необходимым активом, теперь технические возможности — прежде всего способность начать замену специальных знаний программным обеспечением в определенных частях машиностроения — это все, что требуется для производства современного оборудования.Кроме того, совершенно новые цифровые технологии, такие как аддитивное производство, позволяют производителям машин или деталей производить более сложные продукты, которые не поддерживаются традиционными технологиями производства, а также быстрее и с меньшими затратами удовлетворять потребности клиентов. Как следствие, производители стандартных и даже специализированных машин, а также компании, занимающиеся проектированием оборудования, испытывают сильное давление со стороны затрат.

Сейсмический сдвиг в пулах стоимости стека технологий. Вместе упомянутые выше рыночные тенденции приводят к смещению концентрации стоимости в стеке цифровых технологий с аппаратного уровня на предложения аппаратно-программных услуг (дополнительную информацию об этом см. в Таблице 2). Поскольку эти предложения в меньшей степени зависят от аппаратного обеспечения, которое раньше было барьером для выхода на рынок, новое и все более ценное программное обеспечение и услуги теперь становятся полем битвы и точкой входа для новых технологических игроков, еще больше усложняя и усиливая уже описанную конкуренцию. .У этих игроков мало знаний, специфичных для производственной области, но они обладают превосходным программным обеспечением и ноу-хау в области аналитики. Они используют свои компетенции в сборе и анализе данных, чтобы предлагать привлекательные бизнес-модели IoT как услуга (например, профилактическое обслуживание на основе интеллектуальных машин, сбор данных и анализ) и даже бизнес-модели, основанные на результатах. Поскольку они понимают данные, которые производят такие машины лучше, чем другие, технологические игроки могут разрабатывать ряд совершенно новых продуктов и предложений.Например, сила аналитики данных может заставить технических игроков продавать гарантированную мощность турбины — в отличие от реальных турбин, — потому что профилактическое обслуживание может сделать мощность турбины надежной на 98 процентов.

Цифровое оборудование как возможность роста в трудные времена

На фоне растущей конкуренции, коммерциализации и сопутствующего ценового давления цифровая трансформация является беспроигрышным шагом для всех производителей машин и производственных предприятий. Цифровые бизнес-модели открывают привлекательные возможности для роста и повышения эффективности.Прежде чем объяснять, почему это так, мы сначала определим, что на самом деле означает «цифровая техника».

Оцифровка состоит из набора действий, которые помогают организациям использовать возможности цифровых технологий в продуктах и ​​услугах, клиентском опыте, аналитике и автоматизации. Этот процесс принимает множество форм, но почти в каждой отрасли, подвергающейся оцифровке, мы видим свидетельство пяти различных тем, связанных с цифровыми технологиями:

  • Границы между секторами размыты. Организации переходят на новые игровые поля и обнаруживают, что компании, которые когда-то были изолированы от них, теперь являются их новейшими конкурентами.
  • Возникают конфликты каналов между новыми цифровыми каналами и старыми каналами.
  • Digital может раскрыть большой потенциал внутренних процессов и значительно повысить эффективность.
  • Новые технологии и новое поведение клиентов определяют новые бизнес-модели.
  • Необходимо создавать новые возможности и решать задачи в области ИТ/технологий, организации и лидерства.

Эти темы не более актуальны для машиностроения, чем для многих других.Однако их растущее значение в производстве обусловлено дополнительными отраслевыми сбоями. «Цифровое машиностроение» или «Индустрия 4.0» (последняя понимается как экосистема, ориентированная на цифровизацию в производстве), построена на четырех тенденциях, связанных с цифровыми темами, обсуждавшимися выше, что делает цифровизацию в машиностроении уникальным явлением:

  • мощность Интернета вещей (IoT), а также резкое снижение цен на узлы IoT и поразительный рост объемов данных, вычислительной мощности и возможностей подключения, особенно новых глобальных сетей с низким энергопотреблением
  • появление возможностей аналитики и бизнес-аналитики
  • новые формы взаимодействия человека с машиной, такие как сенсорные интерфейсы и системы дополненной реальности
  • существенные улучшения в передаче цифровых инструкций в физический мир, такие как передовая робототехника и трехмерная печать

Цифровое оборудование предоставляет компаниям-производителям возможность строить свои собственные умные фабрики или продавать умные машины, которые помогают их клиентам оцифровывать свои.Помимо этого, цифровое оборудование также означает переход от «только аппаратного обеспечения» к «аппаратному обеспечению, программному обеспечению и услугам», что позволяет разрабатывать новые бизнес-модели. Например, в дополнение к собственному интеллектуальному заводу инжиниринговая компания может также создать новую бизнес-модель на основе интеллектуальных машин, позволяющую предлагать новые услуги, такие как профилактическое обслуживание. Цифровизация также делает возможными бизнес-модели, основанные на результатах, которые могут стать основой для таких предложений, как гарантированная производительность машин.

Хотите узнать больше о Digital McKinsey?

В последней модели, вместо продажи газотурбинного двигателя производителю самолетов или ветряной турбины коммунальному предприятию, производители гарантируют определенные характеристики и продают и оценивают мощность или выходную энергию только на основе конкретных, взаимно согласованных характеристик. показатели, которые можно постоянно измерять.

Все это сводится к неизбежности цифровизации и безотлагательности возможности в новом машинном и производственном ландшафте. Это чувство, возможно, прекрасно выражено в знаменитых словах Джеффа Иммельта: «Если вы легли спать прошлой ночью как промышленная компания, вам [придется] проснуться сегодня утром как компания, занимающаяся программным обеспечением и аналитикой» (Джефф Иммельт). , генеральный директор GE, 2016 г.).

Как стать компанией по производству цифрового оборудования

Прежде чем разрабатывать бизнес-модели цифрового оборудования, производителям необходимо принять три фундаментальных решения и определить минимальную роль, которую их организация будет играть в зарождающейся отрасли 4.0 цифровая производственная экосистема:

Как использовать цифровые технологии для повышения эффективности и улучшения качества работы. Основная задача здесь — определить, какие цифровые варианты использования приносят наибольшую пользу и как цифровые технологии могут применяться во всем потоке создания ценности для повышения эффективности и снижения затрат. Для этого производители машин должны создать межфункциональную группу, которой будет поручено поставлять три конечных продукта:

  • четкое понимание текущих болевых точек и действий, приводящих к потерям в потоке создания ценности, которые можно решить с помощью цифровых технологий
  • набор цифровых инициатив, направленных на устранение этих болевых точек (приоритеты в зависимости от воздействия, возможности реализации и потребностей в инвестициях)
  • дорожная карта высокого уровня, сочетающая быстрые победы и долгосрочные, высокоэффективные инициативы с четко определенными требованиями к ИТ

Как продвинуться вверх по стеку промышленной автоматизации и превратиться из поставщика оборудования в поставщика оборудования, программного обеспечения и услуг. Как описано выше, пулы стоимости в традиционном стеке промышленной автоматизации претерпевают резкий сдвиг в сторону программных приложений и облачных платформ/платформ IoT (Иллюстрация 2). Для машиностроительной компании это вводит стратегический императив «продвижения» стека технологий в сторону включения этих новых пулов прибыли. Способность машиностроительной компании успешно делать это во многом будет зависеть от ее опыта работы с IoT, ее возможностей разработки программного обеспечения и ее присутствия в потоке создания ценности своих клиентов.Таким образом, компании, поставляющие целые заводы или инженерные решения, имеющие большое стратегическое значение, имеют больше шансов убедить клиентов в ценности своих программных решений, чем компании, поставляющие машины, имеющие лишь ограниченное стратегическое значение. Кроме того, машиностроительные компании должны определить свои стратегии IoT, при этом основные решения заключаются в том, присоединяться ли к экосистеме или строить ее (и какую именно), а также предлагать ли платформу с добавленной стоимостью и сопутствующие услуги или создавать свои собственные.

Экспонат 2

Мы стремимся предоставить людям с ограниченными возможностями равный доступ к нашему веб-сайту.Если вам нужна информация об этом контенте, мы будем рады работать с вами. Пожалуйста, напишите нам по адресу: [email protected]

Как расширить или изменить существующие портфолио бизнеса с помощью новых цифровых технологий, таких как аддитивное производство, искусственный интеллект, робототехника или датчики. Наконец, машиностроительные компании, многие из которых имеют богатую историю лидерства в области технологий, могут рассматривать цифровые технологии как совершенно новые и очень привлекательные возможности для входа в новый бизнес и развития своего бизнеса от модели, ориентированной на оборудование/услуги, к более программно-ориентированная модель.

Чтобы начать это обсуждение, компании должны сначала нарисовать свою «технологическую карту», ​​начиная с технологий, которые непосредственно примыкают к их текущему основному бизнесу. После составления технологической карты (см. пример в Приложении 3) необходимо провести стратегическую оценку привлекательности различных технологий/рынков и способности компании выйти на эти рынки. Вот краткий обзор последних технологических изменений, сделанных несколькими компаниями-производителями, которые успешно вышли на новые рынки:

Экспонат 3

Мы стремимся предоставить людям с ограниченными возможностями равный доступ к нашему веб-сайту.Если вам нужна информация об этом контенте, мы будем рады работать с вами. Пожалуйста, напишите нам по адресу: [email protected]
  • Трехмерная печать. Компания DMG Mori решила внедрить 3D-печать в свою деятельность и приобрела компанию по производству аддитивных материалов Realizer.
  • Робототехника. ZF специализируется на искусственном интеллекте и использует партнерские отношения (например, с NVIDIA) для улучшения решений для автономного вождения.
  • Датчики. Intel продолжает расширяться за пределы производства полупроводников, инвестируя в сенсорные технологии (например, приобретение Mobileye), что позволяет предлагать технологии цифрового зрения и автономные транспортные средства.

Три краеугольных камня создания компании цифрового машиностроения

После того, как направление станет ясным, несколько действий в трех основных областях изменений будут способствовать преобразованию из традиционного производителя машин в цифровую компанию по производству машин (Иллюстрация 4).

Экспонат 4

Мы стремимся предоставить людям с ограниченными возможностями равный доступ к нашему веб-сайту. Если вам нужна информация об этом контенте, мы будем рады работать с вами. Пожалуйста, напишите нам по адресу: [email protected]y.com

Очевидно, что «разработка бизнес-архитектуры» является здесь ключевым шагом, поскольку «решение о том, какие новые экосистемы строить» и «укрепление фундамента» являются, по сравнению с ними, стимулирующими, но не критически важными шагами.По этой причине нижеследующее больше всего сосредоточено на последствиях разработки бизнес-архитектуры.

Решить, какие новые экосистемы построить

Спектр вариантов с использованием цифровых машин широк, поэтому компаниям необходимо стратегически определить, где играть, что предлагать для разработки/улучшения и для кого. Соответственно, они должны сначала определить, на какой экосистеме сосредоточиться (например, Индустрия 4.0, цифровая мобильность, цифровая логистика), а затем решить, следует ли:

  • разработка новых предложений для текущих и новых клиентов
  • расширять и дополнять услуги и продукты в цифровой форме, например услуги, связанные с цифровыми двойниками
  • изучить новые модели доставки, такие как партнерство
  • адаптировать бизнес-модель(и) для охвата меняющихся пулов стоимости, таких как бизнес-модели как услуга, платформы, модели, основанные на правах интеллектуальной собственности, или бизнес-модели, управляемые данными

В зависимости от индивидуальных обстоятельств, сильных сторон, ресурсов и общего стратегического плана компании могут выбрать один из следующих вариантов или любую их комбинацию.

Разработка бизнес-архитектуры

Компаниям необходимо будет (пере)проектировать структуру бизнеса через призму маркетинга, продуктов, операций и администрирования:

Маркетинг и продажи 4.0. Цифровые лидеры сосредоточены на клиенте, поэтому компаниям, занимающимся цифровым оборудованием, необходимо усовершенствовать свой подход к взаимодействию с клиентами и стремиться к совершенству цифрового маркетинга. Для этого им необходимо внедрить новейшие цифровые технологии для повышения эффективности процессов взаимодействия с клиентами, особенно связанных с маркетингом и продажами.Анализ болевых точек клиентов также поможет им улучшить их взаимодействие с клиентом, достигнув, например, более высокой конверсии или более низкого оттока.

Продукт 4.0. Компании должны радикально переосмыслить свои способы использования цифровых технологий для развития своих традиционных продуктов, а также для разработки новых продуктов, услуг и бизнес-моделей. Это означает интеграцию новейших цифровых технологий в исследования и разработки и инновации для ускорения процессов и значительного снижения затрат, а также готовность сотрудничать с другими в этих процессах и использовать открытые методологии разработки.

Как передовые промышленные компании должны подходить к стратегии искусственного интеллекта

Операции и услуги 4.0. Компании должны будут определить и создать структуру, в которой они будут работать как цифровая организация. Это включает в себя принятие решения о том, как они могут оптимально:

  • стать умным заводом, например, за счет устранения неэффективности в цифровом потоке (т., более эффективное использование информации, которая не собрана/предоставлена/использована сегодня)
  • обеспечить сквозную цифровую интеграцию операций (например, от сырья до потребителя)
  • использовать цифровые технологии во всех функциях (открытые инновации, аддитивное производство, многоканальность, ценообразование, закупки, бэк-офис и т. д.)

Администрация 4.0. Компаниям необходимо будет внедрить цифровые технологии для повышения эффективности работы, особенно в рамках функций бэк-офиса.Это выходит далеко за рамки внедрения ИТ-инструментов и повышения уровня автоматизации. Администрирование следующего уровня означает использование передовой аналитики и искусственного интеллекта не только для повышения эффективности, но и для улучшения и ускорения подготовки управленческих решений (например, с помощью предиктивного прогнозирования).

Усиление фундаментов

ИТ и технологические возможности, а также организационные и культурные изменения будут иметь основополагающее значение для новой организации и предлагаемых ею цифровых технологий.Поэтому компаниям рекомендуется:

  • укрепить эти активы, например, внедрить двухскоростную ИТ-архитектуру (например, распределенную архитектуру, включая периферию и т. д.), развернуть современные средства связи (включая интеллектуальные датчики) и кибербезопасность, разработать расширенную аналитику и программное обеспечение возможности (UX/UI, встроенное ПО и т. д.)
  • преобразовать свою существующую организацию и культуру в цифровую и гибкую среду, характеризующуюся цифровым лидерством и цифровым управлением талантами, двухскоростной организацией и управлением партнерами

Практические рекомендации для начала цифровой трансформации

Безусловно, не существует единого стандартизированного подхода к началу работы и преобразованию производственной организации в цифровую машиностроительную компанию.Тем не менее, наши выводы о цифровом оборудовании, а также наши наблюдения за наиболее успешными игроками как в производственной, так и в смежных отраслях с аналогичными проблемами цифровизации показывают эффективные подходы и перспективы, которые могут принять начинающие производственные компании:

  • Принять вызов. Цифровизация — это вопрос «как», а не «если». Тем не менее, лишь несколько компаний-производителей машин и оборудования полностью осознали и приняли цифровой вызов и активно пытаются направить будущее развитие своей организации в этом направлении.
  • Двигайтесь быстрее. Примите тот факт, что скорость превосходит синергию в первом раунде. Начните с основ, то есть подключения и интеллектуальных датчиков, чтобы действовать заранее.
  • Сделайте осознанный выбор. Решите, следует ли (и насколько далеко) расти в стеке промышленной автоматизации: до уровня интеграции MES, до построения сложной аналитики или до предложения облачной платформы на основе IoT. В качестве альтернативы или дополнительно компании могут искать привлекательные новые области цифровых технологий (например, автономное вождение, робототехника, искусственный интеллект) и выбирать одну из них в качестве следующего игрового поля (как это сделала Intel).
  • Всегда ориентируйтесь на клиента. Никогда не забывайте о покупателе и, начав с анализа болевых точек, начните продумывать все возможные изменения на пути клиента. Это особенно важно для производственных или машиностроительных компаний, которые могут быть склонны строить свои новые цифровые путешествия на своих сильных сторонах в качестве технических инженеров, но упускают из виду важность отношений с клиентами.
  • Расширьте возможности с помощью следующих двух принципов: продолжайте работать над новыми бизнес-моделями — i.т. е., модели, основанные на потенциале цифровизации в Промышленности 4.0/цифровых производственных средах, и продолжают бросать вызов существующим. Кроме того, мыслите масштабно и переходите от продажи оборудования к продаже услуг (например, диагностического обслуживания) и продаже и гарантированию результатов (вместо продуктов).

Чтобы «запачкать руки», запустив цифровую трансформацию вашего предприятия и протестировав первые перспективные приложения цифрового оборудования в вашей компании, не требуется длительной подготовки или крупных предварительных инвестиций.Внедрение дает преимущество получения первых результатов и помогает вашей компании быстро продвинуться на пути к тому, чтобы стать организацией, которая использует весь потенциал цифрового оборудования. Чего же ты ждешь?

Будьте в курсе ваших любимых тем

Что такое цифровой? | Вебопедия

Digital описывает системы, которые генерируют и обрабатывают двоичные данные. Компьютеры по своей сути являются цифровыми машинами, потому что они обрабатывают информацию, которая была закодирована в виде двоичных значений либо положительного (обозначаемого как 1), либо неположительного (обозначаемого как 0).Эти значения, называемые битами, объединяются в байты, которые служат основой для всех компьютерных систем.

Цифровой и аналоговый

Аналоговая противоположность цифровому. Одним из распространенных аналоговых устройств являются часы с механическими стрелками, которые непрерывно движутся по циферблату. В то время как аналоговые часы способны показывать любое возможное время суток, цифровые часы способны отображать только конечное число раз (например, каждую десятую долю секунды).

В целом люди воспринимают мир аналогично.Зрение, например, — это аналоговый опыт, потому что мы можем воспринимать бесконечно плавные градации форм и цветов. Однако большинство аналоговых событий можно смоделировать в цифровом виде. Фотографии в газетах, например, состоят из множества точек, которые либо черные, либо белые. Издалека зритель видит не точки (цифровую форму), а только линии и штриховки, которые кажутся непрерывными. Хотя цифровые представления являются аппроксимацией аналоговых событий, они полезны, поскольку их относительно легко хранить и обрабатывать в электронном виде.Задача заключается в преобразовании из аналогового в цифровое и обратно.

Это принцип компакт-дисков (CD). Сама музыка существует в аналоговой форме, как волны в воздухе, но эти звуки затем переводятся в цифровую форму, которая закодирована на диске. При воспроизведении компакт-диска проигрыватель компакт-дисков считывает цифровые данные, переводит их обратно в исходную аналоговую форму и отправляет на усилитель и, в конечном итоге, на динамики.

Что такое цифровой маркетинг?

Цифровой маркетинг относится к кампаниям, которые проводятся через цифровые носители, включая поисковые системы, социальные сети и электронную почту.В отличие от традиционных маркетинговых каналов, цифровой маркетинг упрощает сбор данных об аудитории бизнеса и разработку персон аудитории. Цифровой маркетинг также облегчает компаниям привлечение новых клиентов с меньшим бюджетом. Поскольку кампании цифрового маркетинга можно быстро запустить или изменить, многие компании отдают предпочтение цифровому маркетингу по сравнению с традиционными маркетинговыми возможностями.

Цифровая революция

Подобно промышленной революции, которая характеризовалась новыми производственными процессами в 18-м и 19-м веках, цифровая революция ознаменовала глобальный сдвиг в культуре и экономике, на который повлиял рост цифровой электроники.Цифровая революция также означала начало века информации.

Это началось в середине 1980-х годов с коммерциализации Всемирной паутины и персональных компьютеров, и многие историки считают, что оно закончилось примерно в 2010 году. Это связано с тем, что большинство технологических инноваций со времен смартфона были скорее эволюцией или адаптацией существующих технологий. чем чистые новые, революционные изобретения.

 

Трагическая история DEC, вычислительного гиганта, который умер слишком рано

Когда вы думаете о лидерах компьютерной индустрии, ваши первые мысли, вероятно, обращаются к таким компаниям, как Apple, Microsoft и IBM.Но вернемся на несколько десятилетий назад, и все руководители этих компаний с радостью склонились бы перед Digital Equipment Corporation, или DEC, которая начала прокладывать путь для всех, начиная с 1957 года.

DEC выявила спрос на более доступные и высокопроизводительные вычислительные системы, которые можно было бы использовать в научных исследованиях и других технологических установках. DEC представила вычислительное решение среднего уровня, миникомпьютер, в то время, когда альтернатива была слишком громоздкой и дорогостоящей для большинства людей.

Цифровая бумажная лента, около 1970-х годов

В дополнение к своей обширной линейке миникомпьютеров, она также начала заниматься программным обеспечением и Интернетом (в самые ранние дни Интернета).

Итак, что случилось с DEC? Почему весь успех и доминирование в отрасли, которые они имели в течение примерно трех десятилетий, внезапно ускользнули? Большинство утверждает, что это была неспособность руководства компании приспособиться к меняющемуся направлению, которое компьютеры начали принимать в конце 1980-х годов.

Чтобы понять, как DEC в конце концов потеряла все это, важно оглянуться назад, на то, как все начиналось, и почему такой монументальный сдвиг в компьютерной индустрии мог быть пропущен таким критичным лидером в этой области.

Впечатляющая (и трагическая) история DEC в области вычислительной техники

История

DEC начинается в 1957 году с двух человек из Массачусетского технологического института, у которых была теория и идея для бизнеса. Это заканчивается примерно в 1998 году продажей компании Compaq. Вот путь DEC.

1957

Во время совместной работы в лаборатории Линкольна в Массачусетском технологическом институте Кен Олсен и Харлан Андерсон придумали идею DEC. Они обратили внимание на то, насколько популярны интерактивные вычислительные машины среди студентов, посещавших лабораторию, в отличие от машин пакетной обработки, в которые пользователи не могли вводить данные или использовать их для обратной связи в реальном времени.

Олсен и Андерсон также знали, что эти интерактивные машины можно производить и продавать дешевле, что станет еще одним важным преимуществом для исследователей и ученых, жаждущих этой технологии.

После создания своего первоначального бизнес-плана Олсену и Андерсону посоветовали сместить акцент своей компании с «компьютеров» на «оборудование». У инвесторов было слишком много беспокойства по поводу будущего вычислительной техники, и вот что они сделали.План для Digital Equipment Corporation был завершен, и они получили 70 000 долларов на запуск своей новой компании.

Придерживаясь идеи минимизации расходов (не только для клиентов, но и для компании), они открыли магазин на старой шерстяной фабрике в Мейнарде, Массачусетс.

1958

Первым продуктом, созданным и проданным DEC, стал цифровой лабораторный модуль. Оставаясь верной своему бизнес-плану, первоначальные линейки продуктов, на которые DEC сосредоточилась, были модулями или электронными компонентами, которые монтировались на печатных платах.К концу того же года DEC продала свой первый продукт на сумму 94 000 долларов.

Логотип System Building Blocks, RTC/Википедия (CC BY-SA 3.0)

1960

DEC начала продавать свой первый компьютер в конце 1960-х годов. Но она знала о нежелании людей вкладывать средства в «компьютерные» технологии в то время, поэтому назвала компьютер «программируемым процессором данных» или PDP. В том же году первая версия этой линейки продуктов (PDP-1) была продана за 120 000 долларов.

В течение оставшейся части десятилетия DEC создала более дюжины вариантов PDP.

1962

PDP-4 в National Archives Auditorium, 1964 г.

DEC начал процесс создания «новых» моделей PDP, которые можно было продавать намного дешевле, чем оригинал. Например, PDP-4 во многом был похож на PDP-1, но был медленнее и упакован по-другому, что позволило DEC продать его за 65 000 долларов.

1964

Продолжая выпускать на рынок новые PDP, DEC также ускорила поставки новых модулей. Flip Chip появился в 1964 году и предназначался для преобразования PDP-4 в PDP-7.Многие из его последующих выпусков модулей служили той же цели: помочь пользователям преобразовать свои старые компьютеры в обновленные версии.

1965

Именно в этом году DEC выпустила PDP-8, который широко известен как первый успешный коммерческий миникомпьютер. Частично это связано с улучшениями, внесенными в эту модель, но основной причиной ее коммерческого успеха была цена в 18 500 долларов и 50 000 клиентов, которым они ее продали.

1970

Тем временем DEC представила обновленную версию своей линейки PDP и выпустила миникомпьютер PDP-11.Он не только привнес в их вычислительные машины основные обновленные функции, но и стал проще в использовании. К моменту прекращения продаж в 1990-х годах DEC продала более 600 000 таких миникомпьютеров, что сделало его одним из самых популярных миникомпьютеров за всю историю.

PDP-11 от Don DeBold/Flickr (CC BY 2.0)

Кроме того, дизайн компьютера, а также его операционная система оказались чрезвычайно популярными среди других компьютерных компаний, которые в конечном итоге использовали его в качестве источника вдохновения для их собственная работа.

1971

Компания DEC впервые вышла на европейский рынок в 1971 году, открыв производство в Ирландии.

1974

DEC была признана компанией Fortune 500.

1978

После повсеместного успеха PDP-11 компания DEC перешла на высокопроизводительные компьютеры и запустила Virtual Address eXtension, или VAX. Эта новая линейка 32-разрядных мини-компьютеров (или супермини-компьютеров) предназначалась для предоставления пользователям широкого спектра вычислительных ресурсов, которые были бы более доступными, мощными и меньшими, чем те, которые могли предложить такие компании, как IBM в то время.

1982

Создан Rainbow 100, который стал первой попыткой DEC выйти на рынок персональных компьютеров.

1984

DEC все это время продолжала работать, регулярно выпуская новые модели VAX. VAX 8600 вышел в 1984 году и мгновенно стал бестселлером.

1985

DEC зарегистрировал dec.com.

1988

DEC была признана одним из ведущих лидеров в области вычислительной техники, когда она была названа второй по величине компьютерной компанией после IBM. В то время он приносил более 11 миллиардов долларов дохода и имел более 120 000 сотрудников.

1990

DEC отчиталась о первом квартальном убытке.

1991

DEC сообщила о первом годовом убытке.

1992

Основатель Кен Олсен ушел на пенсию.

1994

DEC выпустила Alpha AXP, 64-битный микропроцессор, созданный для решения чрезмерно сложных схемных решений компьютеров VAX и, в конечном счете, для ускорения времени обработки.

1995

DEC запустила AltaVista, одну из первых поисковых систем для Интернета.Он стал невероятно популярен среди пользователей. В первый день запуска AltaVista посетили 300 000 человек. Два года спустя он получал 80 миллионов посещений каждый день.

Altavista в 1998 году. Брент Пейн/Flickr. CC BY 2.0

Несмотря на то, что AltaVista продолжала существовать еще долгое время после окончания или, точнее, после приобретения DEC, в конечном итоге она была продана Yahoo в 2003 году. К 2013 году ее уже не было.

1997

Другие компьютерные компании начали делать шаги в поддержку разваливающегося DEC.Intel первой вмешалась, купив микропроцессорный завод DEC в Гудзоне. Но даже этих 1,5 млрд долларов было недостаточно, чтобы спасти компанию.

1998

Официальный конец DEC как отдельной компании наступил в 1998 году, когда она была приобретена Compaq за 9,6 миллиарда долларов. К сожалению, Compaq не знала, что делать с зарубежным бизнесом DEC, поэтому было неизбежно, что ни DEC, ни Compaq не просуществуют долго. Этот день наступил в 2002 году, когда компания Hewlett-Packard приобрела Compaq.

Какой здесь урок?

Прошло много десятилетий с тех пор, как миру впервые представили DEC, и любители истории технологий до сих пор любят говорить об этом.

Почему? Во-первых, потому что он оставил такой неизгладимый след в вычислительной технике, каким мы его по-прежнему знаем, будь то его вклад в компьютеры, программное обеспечение, микрочипы или даже сам Интернет.

Во-вторых, потому что здесь есть важный урок, который каждая компьютерная компания должна тщательно изучить, если они не хотят стать жертвами той же участи.

В ветке Quora, в которой задавался вопрос «Почему Digital Equipment Corporation потерпела неудачу?» Было интересно видеть, как многие бывшие сотрудники DEC и члены сообщества MIT рассказывают о том, что они заметили во время своего пребывания там. Почти единодушно они поддержали теорию, которой также придерживаются эксперты, о том, что провал компании в конечном счете произошел по вине руководителей, которые не смогли предвидеть, что грядет в сфере персональных компьютеров, и не смогли вовремя предпринять решительные или достаточно быстрые действия, чтобы спасти компанию.

DEC VT-100, NoRud/ Wikipedia (CC BY-SA 4.0)

Пожалуй, самое печальное в этом то, что DEC долгое время считались «лучшими» и вдохновителями того, что многие после них решили сделать. Не то чтобы они не пытались создать персональные компьютеры, когда выпустили свой Rainbow 100. Так как же они не увидели, что будущее мини-компьютеров для среднего бизнеса ослабевает и что необходим полный переход на персональные компьютеры? для того, чтобы обеспечить долговечность компании?

По словам Клейтона Кристенсена, профессора Гарвардской школы бизнеса, DEC рухнула не из-за недостатка усилий.Это была негибкость бизнес-модели, на которую они так долго полагались:

«Digital Equipment Corp. имела микропроцессорную технологию, но ее бизнес-модель не позволяла выгодно продавать компьютеры дешевле, чем за 50 000 долларов. Технология, оказавшаяся в ловушке высокозатратной бизнес-модели, не оказала влияния на мир, и, по сути, мир в конечном итоге убил Digital. Но IBM Corp., имея в своем распоряжении те же самые процессоры, создала во Флориде другую бизнес-модель, которая могла приносить прибыль при цене в 2000 долларов и 20% валовой прибыли — и изменила мир.

Независимо от того, почему это произошло или как руководство DEC допустило это, наследие этой компании будет жить, поскольку она была готова сделать шаг вперед и представить доступные и мощные вычислительные решения в то время, когда другие слишком боялись этого.

ЭНИАК | История, размер и факты

ENIAC , полностью Электронный числовой интегратор и компьютер , первый программируемый электронный цифровой компьютер общего назначения, построенный во время Второй мировой войны Соединенными Штатами.Американский физик Джон Мочли, американский инженер Дж. Преспер Эккерт-младший и их коллеги из Школы электротехники Мура Пенсильванского университета возглавили финансируемый государством проект по созданию полностью электронного компьютера. По контракту с армией и под руководством Германа Голдстайна в начале 1943 года началась работа над ENIAC. В следующем году математик Джон фон Нейман начал частые консультации с группой.

ENIAC был чем-то меньшим, чем мечта об универсальном компьютере.Разработанный специально для расчета значений для таблиц дальности стрельбы, ему не хватало некоторых функций, которые сделали бы его более полезной машиной. Он использовал коммутационные панели для передачи инструкций машине; это имело то преимущество, что после того, как инструкции были таким образом «запрограммированы», машина работала с электронной скоростью. Инструкции, считанные с устройства чтения карт или другого медленного механического устройства, не смогли бы угнаться за полностью электронным ENIAC. Недостатком было то, что на переналадку машины для каждой новой проблемы уходили дни.Это была такая пассивность, что только с некоторым великодушием ее можно было назвать программируемой.

Викторина Британника

Викторина по компьютерам и технологиям

Компьютеры размещают веб-сайты, состоящие из HTML, и отправляют текстовые сообщения, такие простые, как … LOL. Взломайте эту викторину, и пусть какая-то технология подсчитает ваш результат и раскроет вам ее содержание.

Тем не менее, ENIAC был самым мощным вычислительным устройством, созданным на сегодняшний день. Это был первый программируемый электронный цифровой компьютер общего назначения. Подобно аналитической машине Чарльза Бэббиджа (19 век) и британскому компьютеру времен Второй мировой войны Colossus, он имел условное ветвление, то есть мог выполнять разные инструкции или изменять порядок выполнения инструкций в зависимости от значения некоторых данных. (Например, ЕСЛИ X>5, ТО ПЕРЕХОДИТЕ К СТРОКЕ 23.) Это дало ENIAC большую гибкость и означало, что, хотя он был создан для конкретной цели, его можно было использовать для решения более широкого круга задач.

ENIAC был огромен. Он занимал подвал школы Мура размером 50 на 30 футов (15 на 9 метров), где его 40 панелей были расположены U-образно вдоль трех стен. Каждая панель была около 2 футов в ширину, 2 фута в глубину и 8 футов в высоту (0,6 метра на 0,6 метра на 2,4 метра). С более чем 17 000 вакуумных ламп, 70 000 резисторов, 10 000 конденсаторов, 6 000 переключателей и 1 500 реле это была самая сложная электронная система, созданная на тот момент.ENIAC работал непрерывно (отчасти для продления срока службы ламп), вырабатывая 174 киловатта тепла и, таким образом, требуя собственной системы кондиционирования воздуха. Он мог выполнять до 5000 дополнений в секунду, что на несколько порядков быстрее, чем его электромеханические предшественники. Этот и последующие компьютеры, использующие электронные лампы, известны как компьютеры первого поколения. (С 1500 механическими реле ENIAC все еще был переходным этапом к более поздним, полностью электронным компьютерам.)

Завершенный к февралю 1946 года ENIAC обошелся правительству в 400 000 долларов, и война, которую он должен был помочь выиграть, закончилась.Его первой задачей были расчеты конструкции водородной бомбы. Часть машины выставлена ​​​​в Смитсоновском институте в Вашингтоне, округ Колумбия.

Kornit Digital | Передовые решения для цифровой текстильной печати

««Рабочий процесс KornitX дает нам возможность напрямую подключать магазины наших клиентов к нашей платформе».»

«Kornit предлагает универсальность и долговечность, а также возможность печатать фотореалистичные цвета, которые мы хотели, без компромиссов.»

«Открывая для нас различные каналы продаж, Kornit Avalanche HD6 обеспечил нам гибкость, адаптируемость и прибыльность благодаря печати высокой четкости».

«Что отличает нас [в 2020 году], так это то, что мы напечатали больше футболок с Kornit, чем в прошлом году, и все это из-за проблемы с COVID.»

«Kornit Avalanche Poly Pro обеспечивает гораздо более высокое качество отделки для украшения по сравнению с традиционными методами печати».

«Уникальный пигментный раствор Kornit обеспечивает великолепные цвета и наилучшую стойкость».

«Hexa не только скоростной и качественный, но и безопасный для наших сотрудников, клиентов и окружающей среды.»

«Мы используем цифровую печать из-за водяных чернил; нам не нужно использовать химикаты в нашей продукции».

«С Konnect теперь у меня есть вся необходимая информация на одном экране. Я могу проверить расход чернил по размеру, по цвету или по времени загрузки.»

«Kornit Avalanche HD6 позволяет нам сократить расходы на краску на 30% и производить больше одежды на одного оператора в час.Это имело смысл для нашего бизнеса.»

«С Корнитом мы экономим огромное количество времени, одновременно увеличивая производительность.»

«Благодаря обширным собственным разработкам и отраслевому опыту Kornit они являются для нас идеальным партнером в нашей миссии.»

«Причина, по которой мы вложили средства в Корнит, — это его надежность. Он позволяет мне засыпать по ночам. Я просыпаюсь утром и знаю, что работа сделана.»

««Вы не можете хранить столько тканей в одном месте. Возможность печатать по запросу не только создает крупнейший в мире рынок дизайнов, но и обеспечивает устойчивость.»

«Поточная предварительная обработка Kornit значительно упрощает для нас весь процесс. У нас есть надежные, простые в эксплуатации машины с очень хорошим сервисным отделом.»

I.—ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И ИНТЕЛЛЕКТ | Разум

1. Игра в имитацию

Предлагаю рассмотреть вопрос «Могут ли машины мыслить?» Начать следует с определения значения терминов «машина» и «мыслить».Определения могут быть составлены таким образом, чтобы, насколько это возможно, отражать нормальное употребление слов, но такое отношение опасно. Если значение слов «машина» и «думать» должно быть найдено путем изучения того, как они обычно используются, трудно избежать вывода о том, что значение и ответ на вопрос «Могут ли машины мыслить?» заключаются в следующем. ищут в статистическом обзоре, таком как опрос Гэллапа. Но это абсурд. Вместо того, чтобы пытаться дать такое определение, я заменю этот вопрос другим, тесно связанным с ним и выраженным в относительно недвусмысленных словах.

Новая форма задачи может быть описана в терминах игры, которую мы называем «имитационной игрой». В нее играют три человека: мужчина (А), женщина (В) и следователь (С), которые могут быть любого пола. Следователь остается в комнате отдельно от двух других. Цель игры следователя состоит в том, чтобы определить, кто из двух других является мужчиной, а кто женщиной. Он знает их по ярлыкам X и Y, а в конце игры говорит либо «X есть A, а Y есть B», либо «X есть B и Y есть A».Следователю разрешается задавать вопросы А и Б следующим образом:

С: Скажите, пожалуйста, X, какой длины его или ее волосы? Теперь предположим, что X на самом деле является A, тогда A должен ответить. Цель игры А состоит в том, чтобы попытаться заставить С провести неправильную идентификацию. Таким образом, его ответ может быть таким:

«Мои волосы спутаны, а самые длинные пряди имеют длину около девяти дюймов».Идеальным вариантом является наличие телетайпа для связи между двумя комнатами. В качестве альтернативы вопрос и ответы могут быть повторены посредником. Цель игры для третьего игрока (В) — помочь следователю. Вероятно, лучшая стратегия для нее — давать правдивые ответы. Она может добавить к своим ответам такие вещи, как «Я женщина, не слушай его!», но это ничего не даст, поскольку мужчина может делать подобные замечания.

Теперь мы задаем вопрос: «Что произойдет, когда машина возьмет на себя роль А в этой игре?» Будет ли следователь принимать ошибочные решения так же часто, когда игра ведется таким образом, как он делает это, когда игра ведется между человеком? а женщина? Эти вопросы заменяют наш первоначальный вопрос «Могут ли машины думать?»

2.Критика новой проблемы

Помимо вопроса: «Каков ответ на эту новую форму вопроса?», можно спросить: «Стоит ли исследовать этот новый вопрос?» Этот последний вопрос мы исследуем без дальнейших церемоний, тем самым сокращая бесконечную регресс.

Преимущество новой задачи в том, что она проводит довольно резкую грань между физическими и интеллектуальными способностями человека. Ни один инженер или химик не претендует на способность производить материал, неотличимый от кожи человека.Возможно, когда-нибудь это удастся сделать, но даже если предположить, что это изобретение станет доступным, мы должны чувствовать, что нет большого смысла пытаться сделать «мыслящую машину» более человечной, облекая ее в такую ​​искусственную плоть. Форма, в которой мы поставили задачу, отражает этот факт в условиях, при которых исследователь не может видеть или прикасаться к другим участникам или слышать их голоса. Некоторые другие преимущества предложенного критерия могут быть показаны примерными вопросами и ответами.Итак:

  • Q :

    Пожалуйста, напишите мне сонет на тему Форт-Бридж.

  • A :

    Не считайте меня этим. Я никогда не умел писать стихи.

  • Q :

    Добавить 34957 к 70764

  • A :

    (Пауза около 30 секунд, а затем дать ответ) 105621.

  • Q :

    Вы играете в шахматы?

  • А :

    Да.

  • Q :

    У меня К1 на К1, других фигур нет. У вас есть только K на K6 и R на R1.Это ваш ход. Что вы играете?

  • A :

    (после 15-секундной паузы) R-R8 mate.

Метод вопросов и ответов кажется подходящим для ознакомления практически с любой из областей человеческой деятельности, которую мы хотим включить. Мы не хотим наказывать машину за ее неспособность блистать на конкурсах красоты или наказывать человека за поражение в гонке с самолетом. Условия нашей игры делают эти недостатки неактуальными. «Свидетели» могут сколько угодно хвастаться, если считают нужным, своим обаянием, силой или героизмом, но практических доказательств следователь требовать не может.

Игра, возможно, может быть подвергнута критике на том основании, что шансы слишком сильно зависят от машины. Если бы этот человек попытался притвориться машиной, он явно показал бы себя очень плохо. Его бы сразу выдали медлительность и неточность в арифметике. Не могут ли машины совершать нечто, что следует назвать мышлением, но что очень отличается от того, что делает человек? Это возражение очень сильное, но, по крайней мере, мы можем сказать, что если, тем не менее, можно сконструировать машину для удовлетворительной игры в имитацию, нас не должно беспокоить это возражение.

Можно возразить, что при игре в «имитационную игру» лучшей стратегией для машины может быть нечто иное, чем имитация поведения человека. Это может быть, но я думаю, что вряд ли есть большой эффект такого рода. В любом случае здесь нет намерения исследовать теорию игры, и предполагается, что наилучшая стратегия состоит в том, чтобы попытаться дать ответы, которые, естественно, дал бы человек.

3. Машины, задействованные в игре

Вопрос, поставленный нами в § 1, не будет вполне определенным, пока мы не уточним, что мы подразумеваем под словом «машина».Естественно, что мы хотели бы разрешить использование в наших машинах всех видов инженерной техники. Мы также хотим допустить возможность того, что инженер или команда инженеров могут построить машину, которая работает, но принцип работы которой не может быть удовлетворительно описан ее конструкторами, потому что они применили метод, который в значительной степени является экспериментальным. Наконец, мы хотим исключить из машин людей, рожденных обычным образом. Трудно сформулировать определения так, чтобы они удовлетворяли этим трем условиям.Можно, например, настаивать на том, чтобы вся команда инженеров была одного пола, но на самом деле это было бы неудовлетворительно, поскольку вполне вероятно, что из одной клетки кожи, скажем, человека, можно вырастить целую особь. Сделать это было бы подвигом биологической техники, заслуживающим самой высокой похвалы, но мы не были бы склонны рассматривать это как случай «построения мыслящей машины». Это побуждает нас отказаться от требования, чтобы всякая техника была разрешена.Мы тем более готовы сделать это ввиду того факта, что нынешний интерес к «мыслящим машинам» вызван особым типом машин, обычно называемым «электронным компьютером» или «цифровым компьютером». Следуя этому предложению, мы разрешаем участвовать в нашей игре только цифровым компьютерам.

Это ограничение на первый взгляд кажется очень резким. Я попытаюсь показать, что в действительности это не так. Для этого необходимо кратко рассказать о природе и свойствах этих компьютеров.

Можно также сказать, что это отождествление машин с цифровыми компьютерами, как и наш критерий «мышления», будет неудовлетворительным только в том случае, если (вопреки моему убеждению) окажется, что цифровые компьютеры не могут хорошо себя показать в игра.

Уже есть несколько цифровых компьютеров в рабочем состоянии, и может возникнуть вопрос: «Почему бы не провести эксперимент прямо сейчас?» Было бы легко удовлетворить условия игры. Можно использовать несколько следователей и собирать статистику, чтобы показать, как часто давалась правильная идентификация.Короткий ответ заключается в том, что мы не спрашиваем, будут ли все цифровые компьютеры хорошо работать в игре или будут ли хорошо работать компьютеры, доступные в настоящее время, а спрашиваем, существуют ли вообразимые компьютеры, которые будут работать хорошо. Но это только краткий ответ. Позже мы увидим этот вопрос в другом свете.

4. Цифровые компьютеры

Идею цифровых компьютеров можно объяснить, сказав, что эти машины предназначены для выполнения любых операций, которые могут выполняться человеческим компьютером.Предполагается, что человеческий компьютер следует установленным правилам; он не имеет права отклоняться от них в деталях. Мы можем предположить, что эти правила содержатся в книге, которая изменяется всякий раз, когда его переводят на новую работу. У него также есть неограниченный запас бумаги, на которой он делает свои расчеты. Он также может делать свои умножения и сложения на «настольной машине», но это не важно.

Если мы используем приведенное выше объяснение в качестве определения, мы рискуем зациклиться на рассуждениях.Мы избегаем этого, описывая средства, с помощью которых достигается желаемый эффект. Цифровой компьютер обычно можно рассматривать как состоящий из трех частей:

  • Магазин.

  • Исполнительный блок.

  • Контроль.

Хранилище является хранилищем информации и соответствует бумаге человеческого компьютера, будь то бумага, на которой он выполняет свои расчеты, или та, на которой напечатана его книга правил. Поскольку человеческий компьютер производит вычисления в своей голове, часть хранилища будет соответствовать его памяти.

Исполнительный блок — это часть, которая выполняет различные отдельные операции, связанные с вычислением. Что представляют собой эти отдельные операции, зависит от машины к машине. Обычно можно выполнять довольно длительные операции, такие как «Умножить 3540675445 на 7076345687», но на некоторых машинах возможны только очень простые, такие как «Записать 0».

Мы упомянули, что поставляемая компьютеру «книга правил» заменяется в машине частью магазина. Тогда она называется «таблицей инструкций».Контрольная служба обязана следить за тем, чтобы эти инструкции выполнялись правильно и в правильном порядке. Управление так построено, что это обязательно происходит.

Информация в магазине обычно разбита на пакеты умеренно небольшого размера. Например, на одной машине пакет может состоять из десяти десятичных цифр. Частям хранилища, в которых хранятся различные пакеты информации, присваиваются номера некоторым систематическим образом. Типичная инструкция может сказать:

«Сложите число, хранящееся в позиции 6809, с числом в 4302 и поместите результат обратно в последнюю позицию хранения».

Излишне говорить, что это не произойдет в машине, выраженной на английском языке. Скорее всего, он будет закодирован в такой форме, как 6809430217. Здесь 17 говорит, какая из различных возможных операций должна быть выполнена с двумя числами. В этом случае операция описана выше, , а именно . «Добавьте число…». Следует заметить, что инструкция занимает 10 цифр и, таким образом, формирует один пакет информации, что очень удобно. Обычно система управления воспринимает инструкции в том порядке, в котором они хранятся, но иногда может встречаться такая инструкция, как

«Теперь выполнить инструкцию, хранящуюся в позиции 5606, и продолжить оттуда», или снова

‘Если позиция 4505 содержит 0, выполните следующую инструкцию, хранящуюся в 6707, в противном случае продолжайте прямо.

Инструкции этих последних типов очень важны, потому что они позволяют повторять последовательность операций снова и снова до тех пор, пока не будет выполнено какое-либо условие, но при этом подчиняться не новым инструкциям при каждом повторении, а одни и те же снова и снова. Возьмем бытовую аналогию. Предположим, мама хочет, чтобы Томми каждое утро по дороге в школу заходил к сапожнику, чтобы узнать, готова ли ее обувь, она может спрашивать его каждое утро заново. В качестве альтернативы она может раз и навсегда повесить объявление в холле, которое он увидит, уходя в школу, и в котором ему предлагается вызвать обувь, а также уничтожить объявление, когда он вернется, если туфли у него с собой. .

Читатель должен принять как факт, что цифровые компьютеры могут быть построены и действительно были построены в соответствии с описанными нами принципами, и что они могут фактически очень точно имитировать действия человеческого компьютера.

Книга правил, которую мы описали как использование человеческого компьютера, конечно же, удобная фикция. Настоящие человеческие компьютеры действительно помнят, что они должны делать. Если кто-то хочет заставить машину имитировать поведение человека-компьютера в какой-то сложной операции, нужно спросить его, как это делается, а затем перевести ответ в форму таблицы инструкций.Составление таблиц инструкций обычно называют «программированием». «Запрограммировать машину на выполнение операции А» означает поместить в машину соответствующую таблицу команд, чтобы она выполняла А.

Интересным вариантом идеи цифрового компьютера является «цифровой компьютер со случайным элементом». ‘. У них есть инструкции, связанные с бросанием игральной кости или каким-либо эквивалентным электронным процессом; одной из таких инструкций может быть, например, «Бросьте кубик и поместите полученное число в хранилище 1000».Иногда такую ​​машину описывают как обладающую свободой воли (хотя сам я бы не использовал эту фразу). Обычно невозможно определить, наблюдая за машиной, есть ли в ней случайный элемент, поскольку такие устройства могут производить аналогичный эффект, например, делая выбор зависящим от цифр десятичного числа для π.

Большинство реальных цифровых компьютеров имеют только конечную память. В идее компьютера с неограниченным хранилищем нет теоретических трудностей. Конечно, в любой момент времени может быть использована только конечная часть.Точно так же может быть построено только конечное количество, но мы можем вообразить, что по мере необходимости будет добавляться все больше и больше. Такие компьютеры представляют особый теоретический интерес и будут называться компьютерами бесконечной мощности.

Идея цифрового компьютера старая. Чарльз Бэббидж, профессор математики Лукаса в Кембридже с 1828 по 1839 год, планировал такую ​​машину, названную аналитической машиной, но она так и не была завершена. Хотя у Бэббиджа были все основные идеи, его машина не представляла в то время такой уж привлекательной перспективы.Скорость, которая была бы доступна, была бы определенно выше, чем у человеческого компьютера, но примерно в 100 раз медленнее, чем у манчестерской машины, которая сама по себе является одной из самых медленных современных машин. Хранение должно было быть чисто механическим, с использованием колес и карт.

Тот факт, что аналитическая машина Бэббиджа должна была быть полностью механической, поможет нам избавиться от суеверия. Часто придается большое значение тому факту, что современные цифровые компьютеры являются электрическими и что нервная система также является электрической.Поскольку машина Бэббиджа не была электрической и поскольку все цифровые компьютеры в некотором смысле эквивалентны, мы видим, что такое использование электричества не может иметь теоретического значения. Конечно, электричество обычно появляется там, где речь идет о быстрой передаче сигналов, так что неудивительно, что мы находим его в обоих этих соединениях. В нервной системе химические явления не менее важны, чем электрические. В некоторых компьютерах система хранения в основном акустическая. Таким образом, особенность использования электричества представляется лишь очень поверхностным сходством.Если мы хотим найти такие сходства, нам следует искать математические аналогии функций.

5. Универсальность цифровых компьютеров

Цифровые компьютеры, рассмотренные в последнем разделе, могут быть классифицированы как «дискретные конечные автоматы». Это машины, которые внезапными скачками или щелчками переходят из одного вполне определенного состояния в другое. Эти состояния достаточно различны, чтобы можно было игнорировать возможность смешения между ними. Строго говоря, таких машин нет.Все действительно движется непрерывно. Но есть много видов машин, которые можно с пользой рассматривать как машины с дискретными состояниями. Например, при рассмотрении переключателей для системы освещения удобной фикцией является то, что каждый переключатель должен быть определенно включен или определенно выключен. Должны быть промежуточные позиции, но в большинстве случаев о них можно забыть. В качестве примера дискретного конечного автомата мы могли бы рассмотреть колесо, которое совершает оборот на 120° один раз в секунду, но может быть остановлено рычагом, которым можно управлять извне; кроме того, лампа должна гореть в одном из положений колеса.Абстрактно эту машину можно описать следующим образом. Внутреннее состояние машины (которое описывается положением колеса) может быть q 1 , q 2 или q 3 . Есть входной сигнал i 0 или i 1 , (положение рычага). Внутреннее состояние в любой момент определяется последним состоянием и входным сигналом по таблице

Выходные сигналы, единственная внешне видимая индикация внутреннего состояния (свет) описаны таблицей

Этот пример типичен для автоматов с дискретными состояниями.Их можно описать такими таблицами при условии, что они имеют только конечное число возможных состояний.

Может показаться, что по начальному состоянию машины и входным сигналам всегда можно предсказать все будущие состояния. Это напоминает мнение Лапласа о том, что по полному состоянию Вселенной в один момент времени, описываемому положениями и скоростями всех частиц, можно предсказать все будущие состояния. Предсказание, которое мы рассматриваем, однако, гораздо ближе к осуществимости, чем предсказание Лапласа.Система «вселенная в целом» такова, что совсем небольшие ошибки в начальных условиях могут иметь подавляющее влияние в более позднее время. Смещение одного электрона на миллиардную долю сантиметра в один момент может иметь значение для человека, погибшего под лавиной год спустя, или для побега. Неотъемлемым свойством механических систем, которые мы назвали «дискретными конечными автоматами», этого явления не происходит. Даже когда мы рассматриваем реальные физические машины, а не идеализированные машины, достаточно точное знание состояния в один момент дает достаточно точное знание через любое количество шагов позже.

Как мы уже упоминали, цифровые компьютеры относятся к классу дискретных конечных автоматов. Но число состояний, на которое способна такая машина, обычно чрезвычайно велико. Например, номер машины, которая сейчас работает в Манчестере, это около 2 165 000, , т.е. около 10 50 000 . Сравните это с нашим примером щелкающего колеса, описанного выше, которое имело три состояния. Нетрудно понять, почему количество государств должно быть таким огромным.Компьютер включает в себя хранилище, соответствующее бумаге, используемой человеческим компьютером. Должна быть возможность записать в память любую из комбинаций символов, которые могли бы быть записаны на бумаге. Для простоты предположим, что в качестве символов используются только цифры от 0 до 9. Изменения в почерке не учитываются. Предположим, что компьютеру разрешено 100 листов бумаги, каждый из которых содержит 50 строк и место для 30 цифр. Тогда количество состояний равно 10 100×50×30 , т.е. 10 150,000 .Это примерно равно числу состояний трех манчестерских машин вместе взятых. Логарифм числа состояний по основанию два обычно называют «емкостью памяти» машины. Таким образом, манчестерская машина имеет вместимость около 165 000, а колесная машина из нашего примера — около 1,6. Если объединить две машины, их мощности необходимо сложить, чтобы получить мощность результирующей машины. Это приводит к возможности таких утверждений, как «Манчестерская машина содержит 64 магнитных дорожки, каждая емкостью 2560, восемь электронных ламп емкостью 1280».Разное хранилище составляет около 300, что в сумме составляет 174 380».

Имея таблицу, соответствующую дискретному конечному автомату, можно предсказать, что он будет делать. Нет никаких причин, по которым этот расчет не может быть выполнен с помощью цифрового компьютера. При условии, что это может быть выполнено достаточно быстро, цифровой компьютер может имитировать поведение любого дискретного конечного автомата. Затем можно было бы сыграть в имитирующую игру с рассматриваемой машиной (как B) и имитирующим цифровым компьютером (как A), и следователь не смог бы их различить.Конечно, цифровой компьютер должен иметь достаточную емкость памяти, а также работать достаточно быстро. Более того, его необходимо заново программировать для каждой новой машины, которую необходимо имитировать.

Это особое свойство цифровых компьютеров, заключающееся в том, что они могут имитировать любой дискретный конечный автомат, описывается тем, что они являются универсальными машинами. Существование машин с этим свойством имеет то важное следствие, что, помимо соображений скорости, нет необходимости разрабатывать различные новые машины для выполнения различных вычислительных процессов.Все это можно сделать с помощью одного цифрового компьютера, соответствующим образом запрограммированного для каждого случая. Мы увидим, что вследствие этого все цифровые компьютеры в некотором смысле эквивалентны.

Теперь мы можем снова рассмотреть вопрос, поднятый в конце § 3. Предварительно было предложено заменить вопрос «Могут ли машины думать?» вопросом «Существуют ли вообразимые цифровые компьютеры, которые хорошо бы справлялись с игрой в имитацию?» конечные автоматы, которые будут работать хорошо?» Но ввиду свойства универсальности мы видим, что любой из этих вопросов эквивалентен следующему: «Давайте сосредоточим наше внимание на одном конкретном цифровом компьютере C. Верно ли, что, изменив этот компьютер так, чтобы он имел достаточный объем памяти, соответствующим образом увеличив скорость его действий и снабдив его соответствующей программой, C можно заставить удовлетворительно играть роль А в имитационной игре, роль

6. Противоречивые взгляды на основной вопрос

Теперь мы можем считать, что почва расчищена, и мы готовы приступить к обсуждению нашего вопроса «Могут ли машины мыслить?» и варианта его, приведенного в конце предыдущего раздела.Мы не можем полностью отказаться от первоначальной формы задачи, ибо мнения будут расходиться относительно уместности замены, и мы должны, по крайней мере, прислушаться к тому, что следует сказать по этому поводу.

Читателю будет проще, если я сначала объясню свои собственные убеждения по этому поводу. Рассмотрим сначала более точную форму вопроса. Я полагаю, что примерно через пятьдесят лет можно будет запрограммировать компьютеры с объемом памяти около 10 90 658 9 90 659 , чтобы заставить их играть в имитацию настолько хорошо, что средний следователь будет иметь не более 70 процентов памяти. шанс сделать правильную идентификацию после пяти минут допроса.Первоначальный вопрос «Могут ли машины думать!» я считаю слишком бессмысленным, чтобы заслуживать обсуждения. Тем не менее я полагаю, что в конце века употребление слов и общее образованное мнение изменятся настолько, что можно будет говорить о машинном мышлении, не ожидая возражений. Я полагаю далее, что сокрытие этих верований не служит никакой полезной цели. Популярное мнение о том, что ученые неуклонно движутся от хорошо установленных фактов к хорошо установленным фактам, никогда не подвергаясь влиянию каких-либо недоказанных предположений, совершенно ошибочно.При условии, что будет ясно, какие факты являются доказанными, а какие предположениями, никакого вреда не может быть причинено. Гипотезы имеют большое значение, поскольку они предлагают полезные направления исследований.

Теперь я перехожу к рассмотрению мнений, противоположных моему собственному.

(1) Теологическое возражение

Мышление есть функция бессмертной души человека. Бог дал бессмертную душу каждому мужчине и женщине, но не любому другому животному или машине. Следовательно, ни животное, ни машина не могут мыслить.

Я не могу принять ни одну часть этого, но попытаюсь ответить теологически. Я нашел бы этот аргумент более убедительным, если бы животных причисляли к людям, потому что, на мой взгляд, между типичными одушевленными и неодушевленными существует большее различие, чем между человеком и другими животными. Произвольный характер ортодоксального взгляда становится яснее, если мы рассмотрим, как он мог бы показаться члену какой-либо другой религиозной общины. Как христиане относятся к мусульманскому мнению о том, что у женщин нет души? Но оставим этот момент в стороне и вернемся к основному аргументу.Мне кажется, что приведенный выше аргумент предполагает серьезное ограничение всемогущества Всевышнего. Признано, что есть определенные вещи, которые Он не может сделать, например, сделать один равным двум, но не должны ли мы верить, что Он имеет свободу даровать душу слону, если Он сочтет нужным? Мы могли бы ожидать, что Он будет использовать эту силу только в сочетании с мутацией, которая снабдила слона должным образом улучшенным мозгом, чтобы служить нуждам этой души. Точно такой же аргумент можно привести и в случае машин.Это может показаться другим, потому что его труднее «глотать». Но на самом деле это означает только то, что мы считаем менее вероятным, что Он сочтет обстоятельства подходящими для дарования души. Обстоятельства, о которых идет речь, обсуждаются в остальной части этого документа. Пытаясь сконструировать такие машины, мы не должны безжалостно узурпировать Его власть создавать души, как и в рождении детей: скорее, в любом случае мы являемся инструментами Его воли, предоставляющими обители для душ, которые Он создает.

Однако это всего лишь предположение. Меня не очень впечатляют богословские аргументы, для чего бы они ни использовались. В прошлом такие аргументы часто оказывались неудовлетворительными. Во времена Галилея утверждалось, что тексты «И остановилось солнце… и не спешило заходить около целого дня» (Иисус Навин, X, 13) и «Он положил основания земли, чтобы она не двигаться в любое время» (Псалом cv. 5) были адекватным опровержением теории Коперника. С нашими нынешними знаниями такой аргумент кажется бесполезным.Когда этого знания не было, оно производило совсем другое впечатление.

(2) Возражение «головы в песке»

«Последствия машинного мышления были бы слишком ужасны. Будем надеяться и верить, что они не смогут этого сделать».

Этот аргумент редко выражается так открыто, как в приведенной выше форме. Но это затрагивает большинство из нас, кто вообще об этом думает. Нам нравится верить, что Человек каким-то неуловимым образом превосходит все остальное творение. Лучше всего, если он окажется на 90 007 обязательно на 90 008 выше, ибо тогда нет опасности, что он потеряет свое командное положение.Популярность богословского аргумента явно связана с этим чувством. Она, вероятно, весьма сильна у интеллектуальных людей, так как они выше других ценят силу мышления и более склонны основывать на этой силе свою веру в превосходство человека.

Я не думаю, что этот аргумент достаточно существенен, чтобы требовать опровержения. Утешение было бы уместнее: может быть, его следует искать в переселении душ.

(3) Математическое возражение

Существует ряд результатов математической логики, которые можно использовать для демонстрации ограничений мощности машин с дискретными состояниями.Самый известный из этих результатов известен как теорема Гёделя 1 и показывает, что в любой достаточно мощной логической системе могут быть сформулированы утверждения, которые не могут быть ни доказаны, ни опровергнуты внутри системы, если, возможно, сама система непротиворечива. Есть и другие, в некоторых отношениях похожие результаты, полученные благодаря Черчу, Клини, Россеру, и Тьюрингу. Последний результат наиболее удобен для рассмотрения, так как он относится непосредственно к машинам, в то время как другие могут быть использованы только в сравнительно косвенных рассуждениях: например, если нужно использовать теорему Гёделя, нам нужно вдобавок иметь некоторые средства описания логические системы с точки зрения машин и машины с точки зрения логических систем.Рассматриваемый результат относится к типу машины, которая по существу является цифровым компьютером с бесконечной производительностью. В нем говорится, что есть определенные вещи, которые такая машина не может делать. Если он настроен давать ответы на вопросы, как в имитационной игре, будут некоторые вопросы, на которые он либо даст неправильный ответ, либо вообще не даст ответа, сколько бы времени ни отводилось на ответ. Конечно, таких вопросов может быть много, и на вопросы, на которые не может ответить одна машина, может дать удовлетворительный ответ другая.Мы, конечно, предполагаем на данный момент, что вопросы относятся к типу, на который уместно ответить «Да» или «Нет», а не к таким вопросам, как «Что вы думаете о Пикассо?» Вопросы, которые мы знаем о машинах. должны завершаться ошибкой, относятся к этому типу: «Рассмотрите машину, указанную следующим образом… . Будет ли эта машина когда-нибудь отвечать «Да» на любой вопрос?» Точки следует заменить описанием какой-либо машины в стандартной форме, которая могла бы быть чем-то вроде используемой в § 5. Когда описываемая машина находится в некотором сравнительно простом отношении к изучаемой машине, можно показать что ответ либо неправильный, либо не ожидается.Это математический результат: утверждается, что он доказывает неспособность машин, которым не подвластен человеческий интеллект.

Краткий ответ на этот аргумент заключается в том, что, хотя установлено, что существуют ограничения мощности любой конкретной машины, было только заявлено без каких-либо доказательств, что такие ограничения не применимы к человеческому интеллекту. Но я не думаю, что эту точку зрения можно так легко отвергнуть. Всякий раз, когда одной из этих машин задают соответствующий критический вопрос и она дает определенный ответ, мы знаем, что этот ответ должен быть неверным, и это дает нам определенное чувство превосходства.Это чувство иллюзорно? Оно, без сомнения, вполне подлинное, но я не думаю, что ему следует придавать слишком большое значение. Мы слишком часто сами даем неправильные ответы на вопросы, чтобы иметь право быть очень довольными такими свидетельствами ошибочности со стороны машин. Кроме того, наше превосходство может ощущаться в таком случае только по отношению к той единственной машине, над которой мы добились нашего мелкого триумфа. О победе одновременно над всеми машинами не могло быть и речи.Короче говоря, могут быть люди умнее любой данной машины, но опять же могут быть и другие машины, умнее, и так далее.

Те, кто придерживается математического аргумента, я думаю, в основном будут готовы принять игру в имитацию как основу для обсуждения. Те, кто верит в два предыдущих возражения, вероятно, не будут интересоваться никакими критериями.

(4) Аргумент от сознания

Этот аргумент очень хорошо выражен в речи профессора Джефферсона Листера за 1949 год, которую я цитирую.«Пока машина не сможет написать сонет или сочинить концерт из-за переживаемых мыслей и эмоций, а не из-за случайного падения символов, мы можем согласиться, что машина равна мозгу, то есть не только писать, но и знать, что она написала. Это. Никакой механизм не мог бы испытывать (а не только искусственно сигнализировать, легкое приспособление) удовольствие от своих успехов, огорчаться, когда его клапаны сгорают, согреваться лестью, страдать от своих ошибок, очаровываться сексом, злиться или угнетаться, когда не может. получить то, что хочет.”

Этот аргумент выглядит как отрицание достоверности нашего теста. Согласно самой крайней форме этого воззрения, единственный способ убедиться в том, что машина думает, — это стать машиной и почувствовать себя мыслящим. Тогда можно было бы описать эти чувства миру, но, конечно, никто не имел бы права обращать на них внимание. Точно так же, согласно этой точке зрения, единственный способ узнать, что думает человек , — это быть этим конкретным человеком. На самом деле это солипсистская точка зрения.Возможно, это самая логичная точка зрения, но она затрудняет обмен идеями. А склонен полагать, что «А думает, а Б нет», в то время как Б верит, что «Б думает, а А нет». Вместо того, чтобы постоянно спорить по этому поводу, обычно придерживаются вежливой условности, о которой думают все.

Я уверен, что профессор Джефферсон не хочет становиться на крайнюю и солипсистскую точку зрения. Вероятно, он был бы вполне готов принять игру в имитацию в качестве теста. Игра (с опущенным игроком B) часто используется на практике под названием viva voce , чтобы выяснить, действительно ли кто-то что-то понимает или «выучил как попугай».Давайте послушаем часть такого viva voce :

Следователь: В первой строке вашего сонета, которая гласит: «Сравню ли я тебя с летним днем», не годится ли «день весенний» или лучше?

Свидетель: Не сканирует.

Следователь: А как насчет «зимнего дня» Это нормально сканирует.

Свидетель: Да, но никто не хочет, чтобы его сравнивали с зимним днем.

Следователь: Как вы думаете, мистер Пиквик напомнил вам о Рождестве?

Свидетель: В каком-то смысле.

Следователь: Однако Рождество — зимний день, и я не думаю, что мистер Пиквик будет возражать против сравнения.

Свидетель: Я не думаю, что вы серьезно. Под зимней шкурой подразумевается типичный зимний день, а не особый, как Рождество.

И так далее. Что сказал бы профессор Джефферсон, если бы машина, пишущая сонеты, смогла бы ответить таким же голосом ? Я не знаю, расценил бы он машину как «просто искусственно сигнализирующую» эти ответы, но если бы ответы были столь же удовлетворительными и устойчивыми, как в приведенном выше отрывке, я не думаю, что он назвал бы ее «легким изобретением».Эта фраза, я думаю, предназначена для прикрытия таких приемов, как включение в машину записи о чтении кем-либо сонета с соответствующим включением время от времени.

Короче говоря, я думаю, что большинство тех, кто поддерживает аргумент сознания, можно было бы убедить отказаться от него, а не принуждать к солипсистской позиции. Тогда они, вероятно, захотят принять наш тест.

Я не хочу производить впечатление, что я думаю, что в сознании нет никакой тайны.Есть, например, некий парадокс, связанный с любой попыткой его локализации. Но я не думаю, что эти загадки обязательно нужно разгадывать, прежде чем мы сможем ответить на вопрос, который нас интересует в этой статье.

(5) Аргументы от различных видов инвалидности

Эти аргументы принимают форму: «Я допускаю, что вы можете заставить машины делать все, что вы упомянули, но вы никогда не сможете заставить машину делать X». В этой связи предлагаются многочисленные особенности X.Предлагаю на выбор:

Быть добрым, находчивым, красивым, дружелюбным (с. 448), проявлять инициативу, иметь чувство юмора, отличать правильное от неправильного, ошибаться (с. 448), влюбляться, наслаждаться клубникой и сливки (стр. 448), влюбить в себя, учиться на собственном опыте (стр. 456 f.), правильно употреблять слова, быть предметом собственных мыслей (стр. 449), иметь столь же разнообразное поведение как мужчина, сделать что-то действительно новое (стр. 450). (Некоторым из этих нарушений уделяется особое внимание, как указано в номерах страниц.)

Обычно для этих утверждений поддержка не предоставляется. Я считаю, что они в основном основаны на принципе научной индукции. За свою жизнь человек повидал тысячи машин. Из того, что он видит о них, он делает ряд общих выводов. Они уродливы, каждая предназначена для очень ограниченной цели, когда требуется для совсем другой цели, они бесполезны, разнообразие поведения каждого из них очень мало и т. д. и т. д. Естественно, он заключает, что это необходимые свойства. машин вообще.Многие из этих ограничений связаны с очень маленькой емкостью памяти большинства машин. (Я предполагаю, что идея емкости памяти каким-то образом расширена для охвата машин, отличных от машин с дискретными состояниями. Точное определение не имеет значения, поскольку в настоящем обсуждении не претендует на математическую точность.) Несколько лет назад, когда очень мало что было слышно о цифровых компьютерах, можно было вызвать большое недоверие к ним, если упоминать их свойства, не описывая их конструкции.Предположительно, это произошло из-за аналогичного применения принципа научной индукции. Эти приложения принципа, конечно, в значительной степени бессознательны. Когда обожженный ребенок боится огня и показывает, что боится его, избегая его, я должен сказать, что он применял научную индукцию. (Конечно, я мог бы также описать его поведение многими другими способами.) Труды и обычаи человечества кажутся не очень подходящим материалом для применения научной индукции. Для получения надежных результатов необходимо исследовать очень большую часть пространства-времени.В противном случае мы можем (как и большинство английских детей) решить, что все говорят по-английски и что учить французский глупо.

Тем не менее, следует сделать особые замечания по поводу многих из упомянутых нарушений. Неспособность полакомиться клубникой со сливками могла показаться читателю легкомысленной. Возможно, машину можно было бы заставить наслаждаться этим восхитительным блюдом, но любая попытка заставить ее делать это была бы идиотизмом. Что важно в этой инвалидности, так это то, что она способствует возникновению некоторых других инвалидностей, e.г. к трудности такого же дружелюбия, которое возникает между человеком и машиной, как между белым человеком и белым человеком или между черным человеком и черным человеком.

Утверждение, что «машины не могут ошибаться», кажется любопытным. Возникает искушение возразить: «И что, им от этого хуже?» Но давайте займем более сочувственную позицию и попытаемся понять, что же имеется в виду на самом деле. Думаю, эту критику можно объяснить игрой в имитацию. Утверждается, что следователь мог отличить машину от человека, просто задав им ряд арифметических задач.Машина будет разоблачена из-за ее смертоносной точности. Ответ на это прост. Машина (запрограммированная для игры) не будет пытаться дать правильных ответов на арифметические задачи. Это преднамеренно вносило бы ошибки таким образом, чтобы сбить следователя с толку. Механическая ошибка, вероятно, проявилась бы в неподходящем решении относительно того, какую ошибку сделать в арифметике. Даже такая интерпретация критики недостаточно сочувственна.Но мы не можем позволить себе углубляться в это. Мне кажется, что эта критика основана на смешении двух видов ошибок. Мы можем назвать их «ошибками функционирования» и «ошибками заключения». Ошибки в работе возникают из-за какой-либо механической или электрической неисправности, из-за которой машина ведет себя не так, как было задумано. В философских дискуссиях любят игнорировать возможность таких ошибок; следовательно, речь идет об «абстрактных машинах». Эти абстрактные машины являются математическими фикциями, а не физическими объектами.По определению они не способны к ошибкам функционирования. В этом смысле мы действительно можем сказать, что «машины никогда не могут ошибаться». Ошибки вывода могут возникнуть только тогда, когда выходным сигналам машины придается какое-то значение. Машина может, например, печатать математические уравнения или предложения на английском языке. Когда печатается ложное предложение, мы говорим, что машина совершила ошибку вывода. Совершенно очевидно, что нет никаких оснований говорить, что машина не может совершать такого рода ошибки.Он может ничего не делать, кроме как многократно печатать «0 = 1». Если взять менее извращенный пример, у него может быть какой-то метод для получения выводов с помощью научной индукции. Мы должны ожидать, что такой метод будет иногда приводить к ошибочным результатам.

Утверждение, что машина не может быть предметом своего собственного мышления, конечно, может быть подтверждено только в том случае, если можно показать, что машина имеет некоторых мыслей с некоторыми предметами. Тем не менее, кажется, что «предмет работы машины» что-то значит, по крайней мере, для людей, которые имеют с ним дело.Если бы, например, машина пыталась найти решение уравнения x 2 — 40 x — 11 = 0, возникло бы искушение описать это уравнение как часть предмета, изучаемого машиной в данный момент. В этом смысле машина, несомненно, может быть своим собственным предметом. Его можно использовать для помощи в составлении собственных программ или для предсказания последствий изменений в его собственной структуре. Наблюдая за результатами своего собственного поведения, он может модифицировать свои собственные программы для более эффективного достижения какой-либо цели.Это возможности ближайшего будущего, а не утопические мечты.

Критика в отношении того, что машина не может иметь большого разнообразия поведения, — это всего лишь способ сказать, что у нее не может быть большой емкости памяти. До недавнего времени емкость памяти даже в тысячу разрядов была большой редкостью.

Критика, которую мы здесь рассматриваем, часто представляет собой замаскированные формы аргументации от сознания. Обычно, если кто-то утверждает, что машина может делать одну из этих вещей, и описывает тип метода, который может использовать машина, это не произведет большого впечатления.Думается, что метод (каким бы он ни был, ибо он должен быть механическим) действительно довольно низок. Сравните скобки в утверждении Джефферсона, приведенном на с. 21.

(6) Возражение леди Лавлейс

Самая подробная информация об аналитической машине Бэббиджа взята из мемуаров Леди Лавлейс. В нем она заявляет: «Аналитическая машина не претендует на то, чтобы что-то порождала. Он может делать все, что мы знаем, как приказать ему выполнять» (курсив ее).Это утверждение цитируется Hartree (стр. 70), который добавляет: «Это не означает, что невозможно сконструировать электронное оборудование, которое будет «думать само по себе» или в котором, с точки зрения биологии, можно было бы установить условный рефлекс, который служил бы основой для «обучения». Возможно ли это в принципе или нет, является стимулирующим и захватывающим вопросом, на который указывают некоторые из этих недавних событий. Но, похоже, машины, построенные или спроектированные в то время, не обладали этим свойством».

Я полностью согласен с Хартри по этому поводу. Следует отметить, что он не утверждает, что машины, о которых идет речь, не обладали имуществом, а скорее то, что доказательства, имевшиеся в распоряжении леди Лавлейс, не побуждали ее верить в то, что оно у них было. Вполне возможно, что рассматриваемые машины в некотором смысле обладали этим свойством. Предположим, что некоторый автомат с дискретными состояниями обладает этим свойством. Аналитическая машина была универсальным цифровым компьютером, так что, если бы ее объем памяти и скорость были адекватными, ее можно было бы с помощью подходящего программирования заставить имитировать рассматриваемую машину.Вероятно, этот аргумент не пришел в голову ни графине, ни Бэббиджу. В любом случае они не были обязаны требовать все, что можно было потребовать.

Весь этот вопрос мы еще раз рассмотрим в рубрике обучающихся машин.

Вариант возражения леди Лавлейс гласит, что машина «никогда не может сделать ничего действительно нового». Это можно на мгновение парировать пилой: «Нет ничего нового под солнцем». Кто может быть уверен, что «первоначальная работа», которую он проделал, была не просто ростом семени, посаженного в него учением, или следствием следования общеизвестным общим принципам.Лучший вариант возражения гласит, что машина никогда не сможет «застигнуть нас врасплох». Это утверждение является более прямым вызовом, и на него можно ответить напрямую. Машины застают меня врасплох с большой частотой. Во многом это происходит потому, что я недостаточно рассчитываю, чтобы решить, чего от них ожидать, или, скорее, потому, что, хотя я и рассчитываю, делаю это торопливо, небрежно, рискуя. Возможно, я говорю себе: «Я полагаю, что напряжение здесь должно быть таким же, как и там: во всяком случае, допустим, что оно есть».’

Естественно, я часто ошибаюсь, и результат оказывается для меня неожиданностью, потому что к тому времени, когда эксперимент закончен, эти предположения были забыты. Эти признания делают меня открытым для лекций о моем порочном поведении, но не подвергайте сомнению мою достоверность, когда я свидетельствую о неожиданностях, которые я испытываю.

Не думаю, что этот ответ заставит моего критика замолчать. Он, вероятно, скажет, что такие сюрпризы происходят из-за какого-то творческого умственного акта с моей стороны и не делают никакого кредита на машину.Это возвращает нас к аргументу сознания, а не к идее неожиданности. Это направление рассуждений мы должны считать завершенным, но, возможно, стоит отметить, что оценка чего-либо как удивительного требует такого же «творческого умственного акта», независимо от того, исходит ли неожиданное событие от человека, книги, машины или чего-то еще. еще.

Представление о том, что машины не могут преподносить сюрпризы, я полагаю, связано с заблуждением, которому особенно подвержены философы и математики.Это допущение, что как только факт представлен уму, все следствия этого факта возникают в уме одновременно с ним. Это очень полезное допущение во многих обстоятельствах, но слишком легко забывается, что оно ложно. Естественным последствием этого является предположение, что нет никакой ценности в простом выводе следствий из данных и общих принципов.

(7) Аргумент непрерывности в нервной системе

Нервная система определенно не является машиной с дискретными состояниями.Небольшая ошибка в информации о величине нервного импульса, воздействующего на нейрон, может иметь большое значение для величины исходящего импульса. Можно возразить, что если это так, то нельзя ожидать, что можно будет имитировать поведение нервной системы с помощью системы с дискретным состоянием.

Это правда, что машина с дискретными состояниями должна отличаться от машины непрерывного действия. Но если придерживаться условий игры в имитацию, то следователь не сможет воспользоваться этой разницей.Положение можно прояснить, если рассмотреть какую-нибудь другую более простую непрерывную машину. Дифференциальный анализатор подойдет очень хорошо. (Дифференциальный анализатор — это машина определенного типа, не относящаяся к типу с дискретным состоянием, используемая для некоторых видов вычислений.) Некоторые из них предоставляют свои ответы в типизированной форме и поэтому подходят для участия в игре. Цифровой компьютер не сможет точно предсказать, какие ответы даст дифференциальный анализатор на задачу, но он вполне способен дать правильный ответ.Например, если вас попросят дать значение π (фактически около 3,1416), будет разумно выбрать случайным образом между значениями 3,12, 3,13, 3,14, 3,15, 3,16 с вероятностью 0,05, 0,15, 0,55, 0,19, 0,06 (скажем). В этих условиях следователю будет очень трудно отличить дифференциальный анализатор от цифрового компьютера.

(8) Аргумент от неформального поведения

Невозможно составить набор правил, описывающих, что должен делать человек в каждом мыслимом наборе обстоятельств.Например, у человека может быть правило: останавливаться, когда видишь красный свет светофора, и ехать, если видишь зеленый, но что, если по какой-то ошибке оба сигнала появляются вместе? Возможно, кто-то решит, что безопаснее всего остановиться. Но впоследствии из этого решения вполне могут возникнуть дополнительные трудности. Попытка разработать правила поведения, охватывающие все возможные ситуации, даже возникающие в результате светофора, представляется невозможной. Со всем этим я согласен.

Отсюда утверждается, что мы не можем быть машинами.Я попытаюсь воспроизвести этот аргумент, но боюсь, что вряд ли смогу передать его правильно. Кажется, что-то вроде этого работает. «Если бы у каждого человека был определенный набор правил поведения, регулирующих его жизнь, он был бы не лучше машины. Но таких правил нет, поэтому люди не могут быть машинами». Нераспределенная середина бросается в глаза. Я не думаю, что аргумент когда-либо формулировался именно так, но я считаю, что этот аргумент тем не менее используется. Однако может возникнуть определенная путаница между «правилами поведения» и «законами поведения», чтобы затуманить проблему.Под «правилами поведения» я подразумеваю такие заповеди, как «Остановись, если увидишь красный свет», на основании которых можно действовать и которые можно осознавать. Под «законами поведения» я подразумеваю законы природы применительно к человеческому телу, такие как «если его ущипнуть, он завизжит». Если мы заменим «законами поведения, регулирующими его жизнь» на «законы поведения, которыми он регулирует свою жизнь» в приведенном аргументе, то нераспределенная середина перестанет быть непреодолимой. Ибо мы считаем, что верно не только то, что регулирование законами поведения подразумевает существование некоторого рода машины (хотя и не обязательно машины с дискретными состояниями), но, наоборот, существование такой машины подразумевает регулирование такими законами.Однако мы не можем так легко убедиться в отсутствии полных законов поведения, как полных правил поведения. Единственный известный нам способ найти такие законы — это научное наблюдение, и мы, конечно же, не знаем обстоятельств, при которых мы могли бы сказать: «Мы искали достаточно». Таких законов не существует».

Мы можем убедительнее продемонстрировать, что любое такое утверждение было бы необоснованным. Предположим, мы могли бы быть уверены, что найдем такие законы, если бы они существовали. Тогда, учитывая машину с дискретными состояниями, несомненно, можно было бы обнаружить путем наблюдения за ней достаточно, чтобы предсказать ее будущее поведение, и это в течение разумного времени, скажем, тысячи лет.Но, похоже, это не так. Я установил на манчестерском компьютере небольшую программу, использующую всего 1000 единиц памяти, в результате чего машина, снабженная одним шестнадцатизначным числом, отвечает другим в течение двух секунд. Я бы бросил вызов любому, кто узнает из этих ответов достаточно о программе, чтобы быть в состоянии предсказать любые ответы на непроверенные значения.

(9) Аргумент экстрасенсорного восприятия

Я предполагаю, что читатель знаком с идеей экстрасенсорного восприятия и значением четырех его элементов, а именно. телепатия, ясновидение, предвидение и психокинез. Эти тревожные явления, кажется, опровергают все наши обычные научные представления. Как бы нам хотелось дискредитировать их! К сожалению, статистических данных, по крайней мере, в отношении телепатии, очень много. Очень трудно перестроить свои идеи так, чтобы они соответствовали этим новым фактам. После того, как вы их приняли, поверить в привидения и привидения не так уж и сложно. Представление о том, что наши тела движутся просто по известным законам физики вместе с некоторыми другими, еще не открытыми, но в чем-то похожими, уйдет одной из первых.

Этот аргумент, на мой взгляд, довольно сильный. В ответ можно сказать, что многие научные теории, по-видимому, остаются применимыми на практике, несмотря на то, что они противоречат экстрасенсорному восприятию; что на самом деле можно очень хорошо поладить, если забыть об этом. Это довольно холодное утешение, и кто-то опасается, что мышление — это как раз тот феномен, при котором Э.С.П. может быть особенно актуальным.

Более конкретный аргумент, основанный на E.S.P. может звучать следующим образом: «Давайте сыграем в имитацию, используя в качестве свидетелей человека, который хорош в качестве телепатического приемника, и цифровой компьютер.Следователь может задавать такие вопросы, как «Какой масти карта в моей правой руке?» Человек с помощью телепатии или ясновидения дает правильный ответ 130 раз из 400 карт. Машина может только угадывать случайным образом и, возможно, правильно выдает 104, поэтому следователь делает правильную идентификацию». Здесь открывается интересная возможность. Предположим, что цифровой компьютер содержит генератор случайных чисел. Тогда будет естественно использовать это, чтобы решить, какой ответ дать. Но тогда генератор случайных чисел будет подчиняться психокинетическим силам следователя.Возможно, этот психокинез может привести к тому, что машина угадает чаще, чем можно было бы ожидать при расчете вероятности, так что следователь все равно не сможет правильно идентифицировать. С другой стороны, он мог бы угадать правильно без всякого вопроса, с помощью ясновидения. С Э.С.П. все может случиться.

Если телепатия будет допущена, то придется ужесточить наш тест. Ситуацию можно было бы рассматривать как аналогичную той, которая имела бы место, если бы следователь разговаривал сам с собой, а один из участников слушал бы ухом к стене.Помещение участников в «защищенную от телепатии комнату» удовлетворило бы всем требованиям.

7. Обучающие машины

Читатель должен был догадаться, что у меня нет очень убедительных аргументов положительного характера в поддержку моих взглядов. Если бы я знал, я бы не стал так стараться указывать на ошибочность противоположных взглядов. Те доказательства, которые у меня есть, я сейчас приведу.

Вернемся ненадолго к возражению леди Лавлейс, утверждавшему, что машина может делать только то, что мы ей приказываем.Можно сказать, что человек может «внедрить» в машину идею, и она до определенной степени отреагирует, а затем затихнет, как струна фортепиано, на которую ударяют молоточком. Другим сравнением может быть атомный котел меньше критического размера: введенная идея должна соответствовать нейтрону, входящему в котел извне. Каждый такой нейтрон будет вызывать определенное возмущение, которое со временем угаснет. Если, однако, размер котла достаточно увеличить, возмущение, вызванное таким падающим нейтроном, весьма вероятно, будет продолжаться и увеличиваться до тех пор, пока весь котел не будет разрушен.Есть ли соответствующее явление для разума и для машин? Похоже, что для человеческого разума есть один. Большинство из них кажутся «подкритическими», , т. е. , соответствуют в этой аналогии сваям докритического размера. Идея, представленная такому уму, в среднем вызовет менее одной идеи в ответ. Небольшая часть является сверхкритической. Представленная такому уму идея может породить целую «теорию», состоящую из вторичных, третичных и более отдаленных идей.Ум животных, кажется, очень определенно субкритичен. Придерживаясь этой аналогии, мы спрашиваем: «Можно ли сделать машину сверхкритической?»

Аналогия с луковой шелухой также полезна. При рассмотрении функций ума или мозга мы находим определенные операции, которые мы можем объяснить чисто механическими терминами. Мы говорим, что это не соответствует реальному уму: это своего рода кожа, которую мы должны содрать, если хотим найти настоящий ум. Но затем в том, что осталось, мы находим еще одну кожу, которую нужно снять, и так далее.Действуя таким образом, придем ли мы когда-нибудь к «настоящему» уму или в конце концов придем к коже, в которой ничего нет? В последнем случае весь ум механический. (Однако это не будет машина с дискретными состояниями. Мы обсуждали это.)

Последние два абзаца не претендуют на роль убедительных аргументов. Скорее их следует охарактеризовать как «рассказы, стремящиеся породить веру».

Единственная действительно удовлетворительная поддержка точки зрения, выраженной в начале § 6, будет состоять в том, чтобы дождаться конца века и затем провести описанный эксперимент.Но что мы можем сказать в то же время? Какие шаги нужно предпринять сейчас, чтобы эксперимент удался?

Как я уже объяснял, проблема в основном в программировании. Потребуется также технический прогресс, но маловероятно, что этого будет недостаточно для удовлетворения требований. Оценки емкости памяти мозга варьируются от 10 10 до 10 15 двоичных цифр. Я склоняюсь к низшим значениям и полагаю, что лишь очень небольшая часть используется для высших типов мышления.Большая его часть, вероятно, используется для сохранения зрительных впечатлений. Я был бы удивлен, если бы для удовлетворительной игры в имитацию требовалось более 10 9 , по крайней мере против слепого. (Примечание. Емкость Британской энциклопедии , , 11-е издание, составляет 2 × 10 90 658 9 90 659 .) Емкость памяти 10 90 658 7 90 659 была бы вполне осуществимой даже с использованием современных технологий. Наверное, вообще не нужно повышать скорость работы машин.Части современных машин, которые можно рассматривать как аналоги нервных клеток, работают примерно в тысячу раз быстрее, чем последние. Это должно обеспечить «запас прочности», который мог бы покрыть потери скорости, возникающие во многих отношениях. Наша проблема состоит в том, чтобы выяснить, как запрограммировать эти машины для игры. При моем нынешнем темпе работы я произвожу около тысячи цифр программы в день, так что около шестидесяти рабочих, постоянно работающих в течение пятидесяти лет, могли бы выполнить эту работу, если бы ничего не попало в корзину для бумаг.Желателен какой-то более быстрый метод.

В процессе имитации разума взрослого человека мы вынуждены много думать о процессе, который привел его к тому состоянию, в котором он находится. Мы можем заметить три компонента:

  • Исходное состояние разум, скажем, при рождении,

  • Воспитание, которому он подвергся,

  • Другой опыт, не подлежащий описанию как образование, которому он подвергся.

Вместо того, чтобы пытаться создать программу, имитирующую взрослый разум, почему бы не попытаться создать программу, имитирующую сознание ребенка? Если бы это затем было подвергнуто соответствующему курсу обучения, можно было бы получить мозг взрослого человека. Предположительно, детский мозг — это что-то вроде записной книжки, которую покупают у канцелярских продавцов. Довольно маленький механизм и много чистых листов. (С нашей точки зрения, механизм и письмо — почти синонимы.) Мы надеемся, что в детском мозгу так мало механизмов, что что-то подобное можно легко запрограммировать.Мы можем предположить, что объем работы в области образования в первом приближении почти такой же, как и для человеческого ребенка.

Итак, мы разделили нашу задачу на две части. Детская программа и образовательный процесс. Эти двое остаются очень тесно связанными. Мы не можем рассчитывать найти хорошего ребенка-машину с первой попытки. Нужно поэкспериментировать с обучением одной такой машины и посмотреть, насколько хорошо она обучается. Затем можно попробовать другой и посмотреть, лучше он или хуже. Существует очевидная связь между этим процессом и эволюцией, по отождествлениям

= наследственный материал
— мутации = мутации
= суждение экспериментатора
09
Структура ребенка Машина = наследственный материал
Изменения «» = мутации
= Суждение экспериментатора
6
Структура ребенка = Наследственный материал Изменения «» = Мутации Натуральный отбор = Суждение экспериментатора
= Наследственный материал Изменения «» = Му Естественный отбор = Суждение экспериментатора

Можно, однако, надеяться, что этот процесс будет более быстрым, чем эволюция.Выживание наиболее приспособленных — медленный метод измерения преимуществ. Экспериментатор, используя интеллект, должен быть в состоянии ускорить его. Не менее важен тот факт, что он не ограничивается случайными мутациями. Если он может проследить причину некоторой слабости, он, вероятно, сможет придумать вид мутации, которая улучшит ее.

Невозможно применить к машине тот же процесс обучения, что и к обычному ребенку. Например, у него не будет ножек, чтобы его нельзя было попросить выйти и наполнить ведро с углем.Возможно, у него не было глаз. Но как бы хорошо эти недостатки ни преодолевались хитрой инженерией, нельзя было отправить это существо в школу без того, чтобы другие дети не высмеивали его. Это должно быть дано некоторое обучение. Нам не нужно слишком беспокоиться о ногах, глазах и т. д. Пример мисс Хелен Келлер показывает, что образование может иметь место при условии, что общение в обоих направлениях между учителем и учеником может происходить теми или иными средствами.

Мы обычно связываем наказания и поощрения с процессом обучения.Некоторые простые дочерние машины могут быть сконструированы или запрограммированы по такому принципу. Машина должна быть сконструирована таким образом, чтобы события, которые непосредственно предшествовали возникновению сигнала-наказания, вряд ли повторились бы, в то время как сигнал-награда увеличивал вероятность повторения событий, которые к нему привели. Эти определения не предполагают никаких чувств со стороны машины. Я провел несколько экспериментов с одним из таких детей-машин, и мне удалось обучить его нескольким вещам, но метод обучения был слишком неортодоксальным, чтобы эксперимент можно было считать действительно успешным.

Использование наказаний и поощрений в лучшем случае может быть частью учебного процесса. Грубо говоря, если у учителя нет других средств связи с учеником, количество информации, которое может до него дойти, не превышает общего количества применяемых поощрений и наказаний. К тому времени, когда ребенок научится повторять «Касабьянку», он, вероятно, действительно почувствовал бы себя очень болезненным, если бы текст можно было обнаружить только с помощью метода «Двадцати вопросов», где каждое «НЕТ» принимало форму удара. Поэтому необходимо иметь какие-то другие «неэмоциональные» каналы связи.Если они доступны, можно с помощью наказаний и поощрений научить машину подчиняться приказам, отдаваемым на каком-либо языке, например, . символический язык. Эти приказы должны передаваться по «неэмоциональным» каналам. Использование этого языка значительно уменьшит количество требуемых наказаний и поощрений.

Мнения относительно сложности, подходящей для дочерней машины, могут различаться. Можно попытаться сделать его как можно более простым в соответствии с общими принципами.В качестве альтернативы можно иметь «встроенную» полную систему логического вывода. 1 В последнем случае магазин был бы в основном занят определениями и предложениями. Предложения будут иметь различные виды статуса, например. хорошо установленных фактов, предположений, математически доказанных теорем, утверждений, данных авторитетом, выражений, имеющих логическую форму суждения, но не имеющих достоверной ценности. Некоторые предложения могут быть описаны как «императивы». Машина должна быть сконструирована таким образом, чтобы, как только императив классифицировался как «устоявшийся», автоматически выполнялось соответствующее действие.Чтобы проиллюстрировать это, предположим, что учитель говорит машине: «Сделай домашнее задание сейчас». Это может привести к тому, что фраза «Учитель говорит: «Сделай домашнее задание сейчас»» будет включена в число общеизвестных фактов. Другим таким фактом может быть

«Все, что говорит учитель, правда». Их сочетание может в конечном итоге привести к тому, что императив «Сделай домашнее задание сейчас» будет включен в число хорошо установленных фактов, а это, благодаря конструкции машины, будет означать, что домашнее задание действительно начнется, но эффект будет очень удовлетворительным. .Процессы вывода, используемые машиной, не обязательно должны удовлетворять самых требовательных логиков. Например, может не быть иерархии типов. Но это не должно означать, что будут возникать ошибки типа, точно так же, как мы не обречены падать с незащищенных скал. Подходящие императивы (выраженные в системе, не являющиеся частью правил системы), такие как «Не используйте класс, если он не является подклассом того, который был упомянут учителем», могут иметь аналогичный эффект для «Не подходи слишком близко к краю».

Императивы, которым может подчиняться машина без конечностей, должны носить довольно интеллектуальный характер, как в приведенном выше примере (выполнение домашнего задания). Важными среди таких императивов будут те, которые регулируют порядок применения правил рассматриваемой логической системы. Ибо на каждом этапе использования логической системы существует очень большое количество альтернативных шагов, каждый из которых разрешено применять, поскольку это касается подчинения правилам логической системы.Этот выбор определяет разницу между блестящим и рассудительным мыслителем, а не разницу между здравомыслящим и ошибочным. Предложения, ведущие к императивам такого рода, могут быть такими: «Когда упоминается Сократ, используйте силлогизм в Варваре» или «Если доказано, что один метод быстрее другого, не используйте более медленный метод». Некоторые из них могут быть «предоставлены властями», но другие могут быть произведены самой машиной, например, . по научной индукции.

Некоторым читателям идея обучающейся машины может показаться парадоксальной.Как могут измениться правила эксплуатации машины? Они должны полностью описывать, как машина будет реагировать, какой бы ни была ее история, какие бы изменения она ни претерпела. Таким образом, правила практически не зависят от времени. Это совершенно верно. Объяснение парадокса состоит в том, что правила, которые изменяются в процессе обучения, носят гораздо менее претенциозный характер и претендуют лишь на эфемерную действительность. Читатель может провести параллель с Конституцией Соединенных Штатов.

Важной особенностью обучающейся машины является то, что ее учитель часто будет в значительной степени не знать, что происходит внутри, хотя он все же может в некоторой степени предсказать поведение своего ученика.В наибольшей степени это должно относиться к последующему образованию машины, возникающей из дочерней машины с хорошо испытанной конструкцией (или программой). Это явно контрастирует с обычной процедурой использования машины для выполнения вычислений: в этом случае цель состоит в том, чтобы иметь четкую мысленную картину состояния машины в каждый момент вычислений. Эта цель может быть достигнута только с борьбой. Мнение, что «машина может делать только то, что мы знаем, как ей приказать», 1 , кажется странным перед лицом этого.Большинство программ, которые мы можем поместить в машину, приведут к тому, что она будет делать что-то, что мы вообще не можем понять, или что мы рассматриваем как совершенно случайное поведение. Интеллектуальное поведение, по-видимому, состоит в отходе от полностью дисциплинированного поведения, связанного с вычислениями, но в довольно незначительном отклонении, которое не приводит к случайному поведению или бессмысленным повторяющимся циклам. Другой важный результат подготовки нашей машины к ее участию в имитационной игре в процессе обучения и обучения состоит в том, что «человеческая склонность к ошибкам» скорее всего будет опущена довольно естественным образом, т. е.е. без специальной «тренировки». (Читатель должен согласовать это с точкой зрения на стр. 24, 25.) Наученные процессы не дают стопроцентного результата. уверенность в результате; если бы они это сделали, они не могли бы быть разучившимися.

Вероятно, было бы целесообразно включить в обучающую машину случайный элемент (см. стр. 438). Случайный элемент весьма полезен, когда мы ищем решение какой-то проблемы. Предположим, например, что мы хотим найти число от 50 до 200, равное квадрату суммы его цифр, мы можем начать с 51, затем попробовать 52 и продолжать, пока не получим число, которое сработает.В качестве альтернативы мы можем выбирать числа случайным образом, пока не получим хороший. Преимущество этого метода в том, что нет необходимости отслеживать значения, которые были опробованы, но недостаток в том, что одно и то же можно попробовать дважды, но это не очень важно, если есть несколько решений. Недостаток систематического метода состоит в том, что может существовать огромный блок без каких-либо решений в области, которую необходимо исследовать в первую очередь. Теперь процесс обучения можно рассматривать как поиск формы поведения, которая удовлетворит учителя (или какой-либо другой критерий).Поскольку существует, вероятно, очень большое количество удовлетворительных решений, случайный метод кажется лучше, чем систематический. Следует заметить, что он используется в аналогичном процессе эволюции. Но там систематический метод невозможен. Как можно отследить различные генетические комбинации, которые были опробованы, чтобы избежать их повторения?

Мы можем надеяться, что со временем машины будут конкурировать с людьми во всех чисто интеллектуальных областях. Но с каких лучше начать? Даже это трудное решение.Многие люди думают, что лучше всего подойдет очень абстрактная деятельность, например, игра в шахматы. Можно также утверждать, что лучше всего снабдить машину лучшими органами чувств, которые можно купить за деньги, а затем научить ее понимать и говорить по-английски. Этот процесс может следовать обычному обучению ребенка. Вещи будут указаны и названы и т. д. Опять же, я не знаю, какой ответ правильный, но я думаю, что следует попробовать оба подхода.

Мы можем видеть только небольшое расстояние вперед, но мы видим там много того, что нужно сделать.

БИБЛИОГРАФИЯ

Сэмюэл

Батлер

,

Эревхон

,

Лондон

,

1865

.

Главы 23, 24, 25

,

Книга Машин

.

Алонзо

Черч

, «

Неразрешимая проблема теории элементарных чисел

»,

American J. of Math.

,

58

(

1936

),

345

363

.

К.

Gödel

, «

Überformal unentscheildbare Sätze der Principia Mathematica und verwandter Systeme, I

»,

Monatshefle für Math, und Phys.

, (

1931

),

173

189

.

D.R.

Hartree

,

Счетные приборы и машины

,

Нью-Йорк

,

1949

.

 

S. C.

Kleene

, «

Общие рекурсивные функции натуральных чисел

»,

American J.математики.

,

57

(

1935

),

153

173

и

219

244

.

G.

Джефферсон

, «

Разум механического человека». Lister Oration за 1949 год

.

Британский медицинский журнал

, том.

и

(

1949

),

1105

1121

.

Графиня Лавлейс

, ‘

Примечания переводчика к статье об Аналитическом Энгиро Бэббиджа

’,

Научные Мемуары

(изд.по

р.

Тейлор

), том.

3

(

1842

),

691

731

.

Бертран

Рассел

,

История западной философии

,

Лондон

,

1940

.

A. M.

Turing

, «

О вычислимых числах, с приложением к Entscheidungsproblem

»,

Proc. Лондонская математика. соц.

(

2

),

42

(

1937

),

230

265

.

Манчестерский университет Виктории.

© Издательство Оксфордского университета

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *