Машина тьюринга для чайников

Машина Тьюринга

Содержание

Машина Тьюринга (англ. Turing machine) — модель абстрактного вычислителя, предложенная британским математиком Аланом Тьюрингом в 1936 году. Эта модель позволила Тьюрингу доказать два утверждения. Первое — проблема останова неразрешима, т.е. не существует такой машины Тьюринга, которая способна определить, что другая произвольная машина Тьюринга на её ленте зациклится или прекратит работу. Второе — не существует такой машины Тьюринга, которая способна определить, что другая произвольная машина Тьюринга на её ленте когда-нибудь напечатает заданный символ. В этом же году был высказан тезис Чёрча-Тьюринга, который терминах теории рекурсии формулируется как точное описание интуитивного понятия вычислимости классом общерекурсивных функций. В этой формулировке часто упоминается как просто тезис Чёрча. В терминах вычислимости по Тьюрингу тезис гласит, что для любой алгоритмически вычислимой функции существует вычисляющая её значения машина Тьюринга. В виду того, что классы частично вычислимых по Тьюрингу и частично рекурсивных функций совпадают, утверждение объединяют в единый тезис Чёрча — Тьюринга.

Неформально машина Тьюринга определяется как устройство, состоящее из двух частей:

При запуске машины Тьюринга на ленте написано входное слово, причём на первом символе этого слова находится головка, а слева и справа от него записаны пустые символы. Каждый шаг головка может перезаписать символ под лентой и сместиться на одну ячейку, если автомат приходит в допускающее или отвергающее состояние, то работа машины Тьюринга завершается.

Определение [ править ]

Определение машины [ править ]

Отметим, что существуют различные вариации данного выше определения (например, без отвергающего состояния или с множеством допускающих состояний), которые не влияют на вычислительные способности машины Тьюринга.

Определение процесса работы [ править ]

Особо следует рассмотреть случай переходов по пробельному символу:

Для машины Тьюринга, которая пишет символ [math]B[/math] на ленту также можно дать аналогичное формальное определение. Оно будет отличаться тем, что символы в строчках конфигурации могут содержать пробелы, и для того, чтобы эти строчки имекли конечную длину, нужно аккуратно учесть наличие пробелов при записи правил перехода.

Результат работы [ править ]

Примеры машин-распознавателей и машин-преобразователей будут даны ниже.

Примеры машин Тьюринга [ править ]

Прибавление единицы [ править ]

Для начала приведём пример машины-преобразователя, которая прибавляет единицу к числу, записанному на ленте в двоичной записи от младшего бита к старшему. Алгоритм следующий:

Проверка того, является ли слово палиндромом [ править ]

Варианты машины Тьюринга [ править ]

В этом разделе приведены различные варианты машин Тьюринга, которые не отличаются от обычных машин Тьюринга по вычислительной мощности.

Многодорожечная машина Тьюринга [ править ]

Машина Тьюринга с полубесконечной лентой [ править ]

Заменив у машины Тьюринга бесконечную в обе стороны ленту на бесконечную в одну сторону, мы не теряем в вычислительной мощности. По произвольной машине Тьюринга строится двухдорожечная машина с полубесконечной лентой.

Существует алгоритм, по которому для любой машины Тьюринга может быть построена эквивалентная машина Тьюринга с объявленным свойством. Сначала занумеруем ячейки рабочей ленты машины Тьюринга с бесконечной лентой следующим образом:

Затем перенумеруем ячейки, и запишем символ [math]c \in \Pi \setminus \Sigma, B[/math] в начало ленты, который будет означать границу рабочей зоны:

Начальное состояние новой машины Тьюринга устанавливается в одной или другой зоне в зависимости от того, в какой части исходной ленты располагалась головка считывания-записи в исходной конфигурации.[math]\triangleleft[/math]

Многоленточная машина Тьюринга [ править ]

Многоленточная машина с [math]n[/math] дорожками эмулируется многодорожечной машиной с [math]2n[/math] дорожками следующим образом: каждая нечётная дорожка соответствует ленте исходной машины, а на каждой чётной дорожке отмечены специальным символом [math]*[/math] позиция головки на ленте выше (считаем, что ленты нумеруются сверху вниз).

Каждый шаг исходной машины эмулируется конечной последовательностью шагов построенной машины следующим образом: исходно головка находится в позиции самой левой отметки и идёт вправо до самой правой отметки, запоминая прочитанные около символов [math]*[/math] символы в состоянии. Пройдя до самой правой отметки, головка возвращается влево, совершая необходимые действия (переписывая символы около отметок и передвигая сами отметки). После такого прохода головка переходит в следующее состояние, завершая эмуляцию шага.

Аланом Тьюрингом было сформулировано следующее утверждение:

Иными словами, тезис говорит о том, что любой алгоритм можно запрограммировать на машине Тьюринга.

Универсальная машина Тьюринга [ править ]

Существует машина Тьюринга, которая принимает на вход закодированное описание произвольной машины и входную строку и эмулирует работу закодированной машины на заданном входном слове. Иными словами, универсальный язык перечислим с помощью машины Тьюринга. Ссылки на явные конструкции универсальных машин Тьюринга приведены ниже.

Источник

Машина Тьюринга — одно из самых важных открытий XX века

Тема: Наука

В 30-е годы XX века английский математик Алан Тьюринг придумал такое странное устройство, которое теперь называют машиной Тьюринга.

Идея его была в том, чтобы придумать устройство, абстрактную машину, которая может делать все, что вообще могут делать машины. Он был не единственным в этот момент, другие люди тоже в других терминах определяли похожие вещи, но в гораздо более абстрактных терминах, по крайней мере, в их работах конкретного механизма работы машины не было.

Факт №1

Оказалось же, что это одно из самых важных открытий XX века. То, что сейчас в разных устройствах — скажем, в телевизоре и в стиральной машине, — может использоваться одна и та же микросхема процессора, — это воплощение одной из идей Тьюринга.

И то, что одна и та же программа может использоваться в самых разных компьютерах, работать с самой разной аппаратурой и выглядеть одинаково, это тоже его идея. Тогда это называлось идеей хранимой программы (программа хранится в памяти и определяет поведение машины), и ещё была идея универсальной машины, — есть машина, которая может делать все, что может делать любая другая машина.

Если бы не Тьюринг, наверно, это придумал бы кто-то другой, он не был единственным, кто над этим работал, но так или иначе такое абстрактное теоретическое устройство оказалось одним из самых важных изобретений в XX веке.

Факт №2

Интересно, что потом Тьюринг, когда настали трудные времена, не только занимался теорией, но и практически участвовал в разных важных проектах.

Он с коллегами расшифровал коды немецкой армии — это известная история. Там использовались шифровальные машины «Энигма», которые пытались расшифровать сначала польские криптографы, а потом английские — при активном участии Тьюринга, и им это удалось.

А после войны Тьюринг уже строил реальную электронную вычислительную машину. Хотя прямой связи с его теоретическими работами не было, но явно это было продолжением той же самой деятельности. Так что хорошая теория — вещь очень практичная, и не надо бояться того, что теоретические работы окажутся бесполезными.

Факт №3

Сейчас это большая наука, которая называется теория сложности вычислений, в ней много всего интересного открыли, но есть самая главная проблема, которая называется проблема перебора, и которая до сих пор не решена.

Ее можно объяснить на таком примере: выпускалась игрушка Eternity — это такая коробочка, в которую уложены плитки, раскрашенные в разные цвета, но они раскрашены так, что видно, какие плитки можно прикладывать друг к другу (там рисунок на краях). Продаются они рассыпанными, и фирма, которая их изготовила, утверждает, что все это можно собрать в одну картинку внутри этой квадратной коробки (там 256 плиток) — то есть что изначально это была одна картинка, разрезанная на плитки.

По современным представлениям, машины такие задачи за обозримое время решать не могут, никакого способа, кроме как перебирать все варианты (а их очень много) сейчас не известно. Но, с другой стороны, никто этого не может и доказать. Это и называется проблемой перебора — доказать, что такой полный перебор каких-то объектов нельзя заменить никаким более коротким вычислением.

Факт №4

В 2000-м году был публично объявлен «список проблем следующего тысячелетия», за которые Институт Клея обещает миллион долларов.

Так вот, первая проблема в этом списке — это проблема перебора, и она там заслуженно. Интересно в теории сложности вычислений то, что не только наличие какого-то алгоритма полезно практически, но, как ни странно, часто бывает полезно отсутствие алгоритма.

Например, есть такой известный вопрос о разложении чисел на множители. Если число небольшое, то легко проверить, что оно простое — можно проверить все меньшие числа, и понять, что там нет делителей. Если число большое, то так просто уже нельзя проверить — но существуют разные алгоритмы, которые позволяют это делать. (Они основаны на малой теореме Ферма и её усовершенствованиях, но это отдельная тема.)

Так или иначе, алгоритмы проверки простоты существуют. А теперь другая задача: возьмём два больших простых числа и их перемножим, сообщим, что у нас получилось, и спросим, какие это были числа. Это задача разложения на множители, и никто не знает, как это быстро сделать. И то, что этого никто не знает, очень хорошо, потому что благодаря этому существует вся вычислительная криптография, это одно из основных её предположений.

Когда кто-нибудь снимает деньги в банке, или в Интернете заходит на сайт с помощью SSL — используются системы криптографии, основанные на том, что быстро разлагать на множители числа нельзя. Если кто-нибудь в какой-то момент обнаружит, что разлагать можно, то, думаю, после этого будет экономический кризис, потому что вся банковская система рухнет, пока люди не заменят это чем-то другим (вообще без использования компьютеров или с какими-то новыми алгоритмами).

Так что отсутствие алгоритма может быть полезнее, чем его наличие. К сожалению, никто не может доказать, что алгоритма нет, хотя все подозревают, что это так — не решена ни общая проблема перебора, ни этот частный ее случай (разложение чисел на множители), особенно важный, и про него тоже все думают, но никто ничего не придумал.

Факт №5

Что такое случайность? Это дело тонкое, вообще, существует ли случайность? Когда в каком-нибудь казино играют в рулетку — может ли наука предсказать, что там выпадет, и как нужно играть, чтобы выиграть, или это в принципе невозможно?

Федор Михайлович Достоевский твердо верил, что если быть хладнокровным и не волноваться во время игры, то можно выиграть, — он говорил, что, к сожалению, ему не удаётся быть хладнокровным, и поэтому он всё время проигрывал.

С другой стороны, теория вероятностей основана на том, что такой системы не существует, что последовательность бросания монеты в какой-нибудь игре, или последовательность выпадения красного и черного в рулетке, случайны и непредсказуемы. Но возникает вопрос, что такое случайность? Как определить, что это значит? Можем ли мы отделить случайное от неслучайного?

Сейчас вы видите две последовательности:

Вам сказано, что одна из них получена бросанием монеты, а другая как-то иначе. Сможете ли вы определить, какая из них получена каким образом?

Я думаю, что сможете, и что более-менее всякий человек, который посмотрит на эту картинку, скажет, что первая последовательность получена не бросанием монеты, а просто чередованием 0 и 1, а вторая вполне может быть получена бросанием монеты.

Но спрашивается, в чём разница? Почему вы смотрите на эту картинку и уверены, что первая последовательность не может быть получена бросанием монеты? Почему монета не может выпасть сначала орлом, потом решкой, потом снова орлом… как это объяснить? Можно сказать так: вероятность того, что это случайно произойдет, очень мала, потому что такая последовательность всего одна, а всего последовательностей очень много. Но ведь то же самое можно сказать и про вторую последовательность, появление конкретно этой последовательности имеет ту же самую малую вероятность, что и для первой. Поэтому вопрос — в чём тут разница, чем первая последовательность «лучше» второй (менее случайна, чем вторая)?

Факт №6

Или другой парадоксальный пример. Представьте себе, как в XIX веке (это написано у Лотмана в его «Беседах о русской культуре») играли в карты. В отличие от нынешней ситуации, когда карты тасуют, тогда карты продавались уже перетасованными заранее.

Поэтому дворяне, которые играли в серьезные игры, каждый раз брали новую колоду и играли с ней. После этого она выбрасывалась и поступала, как пишет Лотман, в распоряжение слуг, которые играли в своего «подкидного дурака».

Так вот, представим себе, что есть фабрика, которая выпускает такие перетасованные колоды и есть машина, которая печатает карты, а есть, которая их тасует — эта машина их как-то внутри себя тасует, потом выкладывает, запаковывает, и они поступают в продажу. Теперь представим себе, что на этой фабрике есть, как говорили в советское время, «отдел технического контроля», который должен проверять, хорошо ли они перетасованы.

Время от времени он из пачки сделанных колод достаёт одну колоду, распаковывает и смотрит, хорошо ли она перетасована. С одной стороны, он должен что-то контролировать, то есть если он никогда никакие колоды не будет браковать как негодные, то зачем он вообще нужен? А с другой стороны, непонятно, что он может контролировать, потому что вся идея того, что карты хорошо перетасованы, состоит в том, что все варианты, все возможные последовательности карт в колоде, имеют совершенно одинаковую вероятность.

Соответственно, ни одна из них, с точки зрения тасовальной машины, не лучше другой. Почему же мы некоторые колоды (некоторые последовательности карт) бракуем, а некоторые оставляем? Это как-то загадочно.

Если, скажем, все карты идут в порядке возрастания их значения, или сначала идут все красные карты, а потом черные — такие комбинации, вроде бы, надо браковать. Но, с другой стороны, непонятно, чем они хуже других. Одной из попыток ответить на этот вопрос (60-е годы XX века) было понятие сложности, то, что сейчас называется колмогоровская сложность или алгоритмическая сложность.

Факт №7

Идея эта совсем простая — что первая из последовательностей

потому выглядит неслучайной, что она проста. «Проста» значит, что существует очень короткий способ объяснить, как она устроена — сказать, что там нули и единицы чередуются. В нашем примере такая разница, может, не сильно заметна — но если там будет тысяча чередующихся нулей и единиц, то ясно, что короче это объяснить словами, чем выписывать всю последовательность.

А для настоящей случайной монеты (как считается в рамках этого объяснения случайности) — никакого способа описать последовательность более коротким способом, чем показав просто все нули и единицы, как они есть, не существует.

Можно сказать, что, если мы начнем «сжимать» последовательности каким-то архиватором, то вторая последовательность не сожмётся, а первая сожмется.

В этом и состоит основная идея Колмогорова и его коллег, которые придумали, что сложность последовательности — это длина кратчайшей программы, которая такую последовательность может напечатать, а случайные последовательности отличаются от неслучайных тем, что нельзя их напечатать никакой программой, которая короче, чем сама последовательность.

Теперь целая наука на эту тему возникла, она называется алгоритмическая теория информации, алгоритмическая случайность, но, конечно, многие вопросы там еще не ясны. Не ясен вопрос о том, что можно сделать с ограничением на сложность вычислений.

Возможно, что последовательность на самом деле неслучайна и имеет какое-то короткое описание, но мы его просто не знаем и не можем найти — или проблема может быть не в том, что мы его не можем найти, а в том, что для того, чтобы восстановить последовательность по этому описанию, нужно очень много времени.

Вот это такая активно развивающаяся и, к сожалению, ещё не очень развитая область, и там, может быть, что-нибудь интересное в ближайшее время (или не в ближайшее время) откроют.

Если вы хотите получать больше статей, подобно этой, то кликните Recommend ниже.

Источник

Навигация

Календарь

Машина Тьюринга. Задачи и решения

Один из важнейших вопросов современной информатики — существует ли формальный исполнитель, с помощью которого можно имитировать любого формального исполнителя. ответ на этот вопрос был получен почти одновременно двумя выдающимися учеными — А. Тьюрингом и Э. Постом. Предложенные ими исполнители отличались друг от друга, но оказалось, что они могут имитировать друг друга, а главное — имитировать работу любого формального исполнителя.

Что такое формальный исполнитель? Что значит — один формальный исполнитель имитирует работу другого формального исполнителя? Если Вы играли в компьютерные игры — на экране объекты беспрекословно подчиняются командам играющего. Каждый объект обладает набором допустимых команд. В то же время компьютер сам является исполнителем, причем не виртуальным, а реальным. Вот и получается, что один формальный исполнитель имитирует работу другого формального исполнителя.

Рассмотрим работу Машины Тьюринга.

Машина Тьюринга представляет собой бесконечную ленту, поделенную на ячейки, и каретку (считывающе-печатающее устройство), которая движется вдоль ленты.

Таким образом Машина Тьюринга формально описывается набором двух алфавитов:

A= — внешний алфавит, служит для записи исходных данных

Q= — внутренний алфавит, описывает набор состояний считывающе-печатного устройства.

Каждая ячейка ленты может содержать символ из внешнего алфавита A = (В нашем случае A=<0, 1>)

Допустимые действия Машины Тьюринга таковы:

1) записать какой-либо символ внешнего алфавита в ячейку ленты (символ, бывший там до того, затирается)

2) сместиться в соседнюю ячейку

3) сменить состояние на одно из обозначенных символом внутреннего алфавита Q

Машина Тьюринга — это автомат, который управляется таблицей.

Строки в таблице соответствуют символам выбранного алфавита A, а столбцы — состояниям автомата Q = . В начале работы машина Тьюринга находится в состоянии q1. Состояние q0 — это конечное состояние, попав в него, автомат заканчивает работу.

В каждой клетке таблицы, соответствующей некоторому символу ai и некоторому состоянию qj, находится команда, состоящая из трех частей
· символ из алфавита A
· направление перемещения: «>» (вправо), «

Источник

Машина Тьюринга

На страницах Википедии уже сейчас можно найти информацию почти по любой теме. Задавшись целью разузнать побольше про машину Тьюринга, мы приглашаем Вас совершить вместе с нами свободное плавание по её статьям. Посетим статьи про машину Тьюринга и её разновидности, узнаем кое-что о первых хакерах Алане Тьюринге и Алонзо Чёрче, заглянем в мир будущего «молекулярных компьютеров» и вспомним фантастических роботов Азимова и Лема. Итак, вперёд!

Содержание

Введение

Про машину Тьюринга, пожалуй, должен знать любой школьник, мечтающий стать программистом. Ведь именно её считают основой основ теории алгоритмов. Конечно, это не инженерное устройство, не изобретение наподобие арифмометра, а что-то вроде демона Максвелла: изначально абстрактное порождение мысли очень умного человека, Алана Тьюринга, который, позаимствовав идею у Эмиля Поста, придумал её, как считается, в 1936 году. Несмотря на довольно сложное формальное определение, идея в принципе проста. Чтобы понять её, давайте прогуляемся по страницам Википедии.

Первым делом мы попадаем на страничку, которая, собственно, так и называется: «машина Тьюринга».

Машина Тьюринга

Машина Тьюринга (МТ) — математическая абстракция, представляющая вычислительную машину общего вида. Была предложена Аланом Тьюрингом в 1936 году для формализации понятия алгоритма.

Машина Тьюринга является расширением модели конечного автомата и, согласно тезису Чёрча — Тьюринга, способна имитировать (при наличии соответствующей программы) любую машину, действие которой заключается в переходе от одного дискретного состояния к другому.

В состав Машины Тьюринга входит бесконечная в обе стороны лента, разделённая на ячейки, и управляющее устройство с конечным числом состояний.

Управляющее устройство может перемещаться влево и вправо по ленте, читать и записывать в ячейки символы некоторого конечного алфавита. Выделяется особый пустой символ, заполняющий все клетки ленты, кроме тех из них (конечного числа), на которых записаны входные данные.

В управляющем устройстве содержится таблица переходов, которая представляет алгоритм, реализуемый данной Машиной Тьюринга. Каждое правило из таблицы предписывает машине, в зависимости от текущего состояния и наблюдаемого в текущей клетке символа, записать в эту клетку новый символ, перейти в новое состояние и переместиться на одну клетку влево или вправо. Некоторые состояния Машины Тьюринга могут быть помечены как терминальные, и переход в любое из них означает конец работы, остановку алгоритма.

Машина Тьюринга называется детерминированной, если каждой комбинации состояния и ленточного символа в таблице соответствует не более одного правила, и недетерминированной в противном случае.

Итак, машина Тьюринга — математическая абстракция, умозрительное построение человеческого разума: в природе её нет. Или есть? Сразу приходит на ум, как работает живая клетка. Хотя бы два примера.

1. Для производства белков в клетке с помощью сложно устроенного фермента — РНК-полимеразы — считывается информация с ДНК, своего рода информационной ленты машины Тьюринга. Здесь, правда, не происходит перезапись ячеек самой ленты, но в остальном процесс весьма похож: РНК-полимераза садится на ДНК и двигается по ней в одном направлении, при этом она синтезирует нить РНК — нуклеиновой кислоты, сходной с ДНК. Готовая РНК, отсоединяясь от фермента, несёт информацию к клеточным органеллам, в которых производятся белки.

2. Ещё более похож на машину Тьюринга процесс исправления ошибок в ДНК — её репарация. Здесь ДНК-полимераза вместе с другими белками двигается по ленте ДНК и считывает обе её половинки (геномная ДНК, как известно, представляет собой две переплетенных нити, несущих одну и ту же информацию). Если информация в половинках не совпадает, ДНК-полимераза принимает одну из них за образец и «правит» другую.

Такая аналогия не нова, и в Википедии она тоже описана в статье «Молекулярный компьютер»:

Молекулярный компьютер

Биомолекулярные вычисления или молекулярные компьютеры или даже ДНК- или РНК-вычисления — все эти термины появились на стыке таких различных наук как молекулярная генетика и вычислительная техника.

Биомолекулярные вычисления — это собирательное название для различных техник, так или иначе связанных с ДНК или РНК. При ДНК-вычислениях данные представляются не в форме нулей и единиц, а в виде молекулярной структуры, построенной на основе спирали ДНК. Роль программного обеспечения для чтения, копирования и управления данными выполняют особые ферменты.

Основой всей системы хранения биологической информации, а стало быть, и ДНК-компьютеров, является способность атомов водорода, входящих в азотистые соединения (аденин, тимин, цитозин и гуанин), при определенных условиях притягиваться друг к другу, образуя невалентно связанные пары. С другой стороны, эти вещества могут валентно связываться с сочетаниями молекулы сахара (дезоксирибозы) и фосфата, образуя так называемые нуклеотиды. Нуклеотиды, в свою очередь, легко образуют полимеры длиной в десятки миллионов оснований. В этих супермолекулах фосфат и дезоксирибоза играют роль поддерживающей структуры (они чередуются в цепочке), а азотистые соединения кодируют информацию.

Молекула получается направленной: начинается с фосфатной группы и заканчивается дезоксирибозой. Длинные цепочки ДНК называют нитями, короткие — олигонуклеотидами. Каждой молекуле ДНК соответствует еще одна ДНК — так называемое дополнение Ватсона — Крика. Она имеет противоположную направленность, нежели оригинальная молекула. В результате притяжения аденина к тимину и цитозина к гуанину получается знаменитая двойная спираль, обеспечивающая возможность удвоения ДНК при размножении клетки. Задача удвоения решается с помощью специального белка-энзимы — полимеразы. Синтез начинается только если с ДНК прикреплен кусочек ее дополнения, Данное свойство активно используется в молекулярной биологии и молекулярных вычислениях. По сути своей ДНК + полимераза — это реализация машины Тьюринга, состоящая из двух лент и программируемого пульта управления. Пульт считывает данные с одной ленты, обрабатывает их по некоторому алгоритму и записывает на другую ленту. Полимераза также последовательно считывает исходные данные с одной ленты (ДНК) и на их основе формирует ленту как бы с результатами вычислений (дополнение Ватсона — Крика).

Немножко фантастические перспективы только подогревают наше любопытство. Между тем, мы еще не всё выяснили относительно машины Тьюринга. Как вы помните, в статье из Википедии её назвали расширением конечного автомата. Что же это такое конечный автомат? На него, к счастью, даётся ссылка. Заходя по ней, узнаём, что:

Конечный автомат

Конечный автомат (в теории алгоритмов) — математическая абстракция, позволяющая описывать пути изменения состояния объекта в зависимости от его текущего состояния и входных данных, при условии что общее возможное количество состояний конечно. Конечный автомат является частным случаем абстрактного автомата. Конечный автомат может быть детерминированным или недетерминированным, в зависимости от того, имеется ли один или несколько вариантов его поведения на каком-то шаге.

Формально конечный автомат определяется как пятёрка

Конечные автоматы широко используются на практике, например в синтаксических анализаторах, а также в других случаях когда количество состояний объекта и переходов между ними сравнительно невелико.

Итак, мы выяснили, что на конечном автомате цепочка определений не прерывается. Есть еще некий абстрактный автомат. Что же говорит по его поводу Википедия?

Абстрактный автомат

Абстра́ктный автома́т (в теории алгоритмов) — математическая абстракция, модель дискретного устройства, имеющего один вход, один выход и в каждый момент времени находящегося в одном состоянии из множества возможных. На вход этому устройству поступают символы одного языка, на выходе оно выдаёт символы (в общем случае) другого языка.

Формально абстрактный автомат определяется как пятёрка

(s_,A),s_\in S>

Для уточнения свойств абстрактных автоматов введена классификация.

Абстрактные автоматы образуют фундаментальный класс дискретных моделей как самостоятельная модель, и как основная компонента машин Тьюринга, автоматов с магазинной памятью, конечных автоматов и других преобразователей информации.

Модель абстрактного автомата широко используется, как базовая, для построения дискретных моделей распознающих, порождающих и преобразующих последовательности символов.

С каждым определением мы всё больше вторгаемся в область чистой математики. Язык становится строже, появляются формальные определения, состоящие из математических символов. Если двигаться дальше, мы придём к теории алгоритмов и теории вычислимости. Путешествовать по страницам Википедии можно долго, но лучше запастись водой и едой, на случай забредания в пустыни аксиом и определений, или хотя бы надёжными ссылками на учебники по математике, например http://www.mccme.ru/free-books/, или статьи журнала «Потенциал» 😉

Надеюсь, после этого объяснения вам стало немного яснее, что же такое машина Тьюринга?

Давайте вернёмся к истории этого термина.

Итак, как мы уже упоминали, Алан Тьюринг поведал миру о своей машине в 1937 году в так называемом Тезисе Чёрча-Тьюринга. Про Алана Тьюринга — первого хакера и пионера информатики, как написано на мемориальной доске гостиницы, где он родился, поведает нам статья «Алан Тьюринг». Текст статьи полностью приводить здесь не будем, но она и сама по себе не очень подробная.

Алан Тьюринг

Тьюринг, Алан Матисон (23 июня 1912 — 7 июня 1954) — английский математик, логик, криптограф, изобретатель Машины Тьюринга.

В самой статье больше про труды Тьюринга: помимо текста про машину Тьюринга, который мы еще приведем дальше, повествуется о том, что он работал над «проблемой зависания» (Забавно, не так ли? Компьютеров еще не было, и системы Windows тоже, а проблема зависания уже была.); героическая история про то, как Тьюринг взломал код «Энигмы» во время Второй Мировой Войны и тем самым спас Великобританию; факт о том, что он является основателем теории искусственного интеллекта, а также упоминание о знаменитом тесте Тьюринга. Сейчас этот тест уже не так часто используется как завязка научно-фантастического рассказа, однако проблема человеческого в машине всегда останется классикой, как и романы Айзека Азимова и Станислава Лема.

Несмотря на свою старомодность, тест Тьюринга всплыл неожиданным образом в современном мире общения по интернету. К примеру, можно встретить текст диалога двух пользователей ICQ, один из которых является «ботом», и задача — определить, какой именно. Или к Вам может постучаться незнакомый пользователь, возможно, ICQ-робот. Узнаете ли вы его? Изучая теорию, Вы, возможно, сумеете вовремя применить тест Тьюринга и не останетесь обмануты. Начать изучение можно с соответствующей статьи в Википедии, а затем пройтись по ссылкам, приводимым в конце статьи:

Тест Тьюринга

Тест Тьюринга — тест, предложенный Аланом Тьюрингом в 1950 г. в статье «Вычислительные машины и разум» (Computing machinery and intelligence) для проверки, является ли компьютер разумным в человеческом смысле слова.

Судья (человек) переписывается на естественном языке с двумя собеседниками, один из которых — человек, другой — компьютер. Если судья не может надёжно определить, кто есть кто, компьютер прошёл тест. Предполагается, что каждый из собеседников стремится, чтобы человеком признали его. С целью сделать тест простым и универсальным, переписка сводится к обмену текстовыми сообщениями.

Переписка должна производиться через контролируемые промежутки времени, чтобы судья не мог делать заключения исходя из скорости ответов. (Во времена Тьюринга компьютеры реагировали медленнее человека. Сейчас это правило необходимо, потому что они реагируют гораздо быстрее, чем человек).

Тест был инспирирован салонной игрой, в ходе которой гости пытались угадать пол человека, находящегося в другой комнате, путём написания вопросов и чтения ответов. В оригинальной формулировке Тьюринга, человек должен был притворяться человеком противоположного пола, а тест длился 5 минут. Сейчас эти правила не считаются необходимыми и не входят в спецификацию теста.

Тьюринг предложил тест, чтобы заменить бессмысленный, по его мнению, вопрос «может ли машина мыслить?» на более определённый.

Тьюринг предсказал, что компьютеры в конечном счёте пройдут его тест. Он считал, что к 2000 году, компьютер с памятью 1 миллиард бит (около 119 Мб) в ходе 5-минутного теста сможет обмануть судей в 30 % случаев. Это предсказание не сбылось. (Правда, на первом конкурсе Лебнера компьютерная программа «PC Therapist» на IBM PC 386 смогла ввести в заблуждение 5 судей из 10, но ей не засчитали результат, а в 1994 году конкурс усложнили.) Тьюринг также предсказал, что сочетание «мыслящая машина» не будет считаться оксюмороном, а обучение компьютеров будет играть важную роль в создании мощных компьютеров (с чем большинство современных исследователей согласны).

Пока что ни одна программа и близко не подошла к прохождению теста. Такие программы, как Элиза (ELIZA), иногда заставляли людей верить, что они говорят с человеком, как, например, в неформальном эксперименте, названном AOLiza. Но такие «успехи» не являются прохождением теста Тьюринга. Во-первых, человек в таких беседах не имел никаких оснований считать, что он говорит с программой, в то время как в настоящем тесте Тьюринга человек активно пытается определить, с кем он беседует. Во-вторых, документированые случаи обычно относятся к таким чатам, как IRC, где многие беседы отрывочны и бессмысленны. В-третьих, многие пользователи IRC используют английский как второй или третий язык, и бессмысленный ответ программы, вероятно, спишется ими на языковый барьер. В-четвертых, многие пользователи ничего не знают об Элизе и ей подобных программах и не могут распознать совершенно нечеловеческие ошибки, которые эти программы допускают.

Ежегодно производится соревнование между разговаривающими программами, и наиболее человекоподобной, по мнению судей, присуждается приз Лебнера (Loebner). Есть дополнительный приз для программы, которая, по мнению судей, пройдёт тест Тьюринга. Этот приз ещё не присуждался.

Самый лучший результат в тесте Тьюринга показала программа A.L.I.C.E. выиграв тест 3 раза (в 2000, 2001 и 2004).

Ссылки

Возвращаемся опять к машине Тьюринга. В выдержке из статьи про Алана Тьюринга утверждается, что впервые понятие машины Тьюринга было предложено в составе т. н. тезиса Чёрча-Тьюринга:

Выдержка из статьи Википедии «Алан Тьюринг»

Любая интуитивно вычислимая функция является частично вычислимой, или, эквивалентно, может быть вычислена с помощью некоторой машины Тьюринга.

Алан Тьюринг высказал предположение (известное как Тезис Чёрча-Тьюринга), что любой алгоритм в интуитивном смысле этого слова может быть представлен эквивалентной машиной Тьюринга. Уточнение представления о вычислимости на основе понятия машины Тьюринга (и других эквивалентных ей понятий) открыло возможности для строгого доказательства алгоритмической неразрешимости различных массовых проблем (то есть проблем о нахождении единого метода решения некоторого класса задач, условия которых могут варьироваться в известных пределах). Простейшим примером алгоритмически неразрешимой массовой проблемы является так называемая проблема применимости алгоритма (называемая также проблемой остановки). Она состоит в следующем: требуется найти общий метод, который позволял бы для произвольной машины Тьюринга (заданной посредством своей программы) и произвольного начального состояния ленты этой машины определить, завершится ли работа машины за конечное число шагов, или же будет продолжаться неограниченно долго.

В статье под названием «Те́зис Чёрча—Тью́ринга» про него пишут так:

Те́зис Чёрча—Тью́ринга

Те́зис Чёрча—Тью́ринга — фундаментальное утверждение для многих областей науки, таких, как теория вычислимости, информатика, теоретическая кибернетика и др. Это утверждение было высказано Алонзо Чёрчем и Аланом Тьюрингом в середине 1930-х годов.

В самой общей форме оно гласит, что любая интуитивно вычислимая функция является частично вычислимой, или, эквивалентно, может быть вычислена с помощью некоторой машины Тьюринга.

Тезис Чёрча—Тьюринга невозможно строго доказать или опровергнуть, поскольку он устанавливает «равенство» между строго формализованным понятием частично вычислимой функции и неформальным понятием «интуитивно вычислимой функции».

Физический тезис Чёрча—Тьюринга гласит: Любая функция, которая может быть вычислена физическим устройством, может быть вычислена машиной Тьюринга.

С этого перекрёстка можно двинуться в сторону, к примеру, теории вычислимости. А можно попытаться выяснить, кто такой этот загадочный Чёрч, вместе с которым Алан Тьюринг выдвинул свой тезис.

Универсальная машина Тьюринга

Универсальной машиной Тью́ринга называют машину Тьюринга, которая может заменить собой любую машину Тьюринга. Получив на вход программу и входные данные, она вычисляет ответ, который вычислила бы по входным данным машина Тьюринга, чья программа была дана на вход.

Формальное определение

Программу любой детерминированной машины Тьюринга можно записать, используя некоторый конечный алфавит, состоящий из символов состояния, скобок, стрелки и т. п.; обозначим этот машинный алфавит как Σ 1 <\displaystyle \Sigma _<1>> . Тогда универсальной машиной Тьюринга U для класса машин с алфавитом Σ 2 <\displaystyle \Sigma _<2>> и k входными лентами называется машина Тьюринга с k+1 входной лентой и алфавитом Σ 1 ∪ Σ 2 <\displaystyle \Sigma _<1>\cup \Sigma _<2>> такая, что если подать на первые k лент входное значение, а на k+1 — правильно записанный код некоторой машины Тьюринга M 1 <\displaystyle M_<1>> , то U выдаст тот же ответ, какой выдала бы на этих входных данных M 1 <\displaystyle M_<1>> , или будет работать бесконечно долго, если M 1 <\displaystyle M_<1>> на этих данных не остановится.

Теорема об универсальной машине Тьюринга утверждает, что такая машина существует и моделирует другие машины с не более чем квадратичным замедлением (то есть если исходная машина произвела t шагов, то универсальная произведёт не более ct 2 ). Доказательство у этой теоремы конструктивное (такую машину несложно построить, надо только аккуратно её описать). Теорема была предложена и доказана Тьюрингом в 1936-37 г.

Недетерминированная машина Тьюринга

Обобщение детерминированной машины Тьюринга, в которой, при каждом переходе, можно выполнять переход одновременно в несколько (константа) состояний — можно считать, что происходит «клонирование» машины (состояние, содержимое лент, положение головок).

Таким образом, для каждого массива входных данных имеется не один, а несколько (в общем случае — экспоненциальное число) путей, по которым может развиваться вычисление.

Недетерминированная машина Тьюринга выдаст ответ 1, если существует хотя бы один путь развития вычисления, на котором выдается ответ 1, и 0 — в противном случае (таким образом, ответы «ДА» и «НЕТ» в случае недетерминированных вычислений несимметричны).

Класс алгоритмов, выполняемых за полиномиальное время на недетерминированных машинах Тьюринга, называется классом NP.

Вероятностная машина Тьюринга

Обобщение детерминированной машины Тьюринга, в которой из любого состояния и значений на ленте машина может совершить один из нескольких (можно считать, без ограничения общности — двух) возможных переходов, а выбор осуществляется вероятностным образом (подбрасыванием монетки).

Вероятностная Машина Тьюринга похожа на недетерминированную машину Тьюринга, только вместо недетерминированного перехода машина выбирает один из вариантов с некоторой вероятностью.

Существует также альтернативное определение:

Вероятностная машина Тьюринга представляет собой детерминированную машину Тьюринга, имеющую дополнительно аппаратный источник случайных битов, любое число которых, например, она может «заказать» и «загрузить» на отдельную ленту и потом использовать в вычислениях обычным для МТ образом.

Класс алгоритмов, завершающихся за полиномиальное время на вероятностной машине Тьюринга и возвращающих ответ с ошибкой менее 1/3, называется классом BPP.

Источник

• ← Как проверить мультиметром питание в проводке автомобиля
• Посчитать трейд ин авто с пробегом →