Три революции в современном естествознании

То есть, если квантовый объект, находясь в суперпозиции нескольких состояний, при измерении показывает характеристики только одного состояния. Например, электрон, проходя через пластину с двумя щелями, может пройти, как сквозь левую, так и сквозь правую щель с определенными вероятностями. В итоге на экране видно распределение вероятностей – интерференционная картина. Однако, при попытке зафиксировать, через какую щель – левую или правую – будет проходит электрон, волновая функция схлапывается, и мы наблюдаем две полосы. Другим примером измерения является знаменитый мысленный эксперимент с «котом Шредингера».Стоит отметить, что, как и теория относительности, квантовая механика не опровергает классическую механику, а включает ее как частный случай при переходе к макрообъектам.2.3. Искусственный интеллектИскусственным интеллектом (ИИ) называют область науки и техники, изучающую разработку технических и программных систем, способных осуществлять создание качественно новых уникальных знаний, объектов и ценностей (творческие функции), а также сами такие системы [34].Такие творческие функции до недавнего времени считались чисто прерогативой человеческого интеллекта. ИИ используется для исследования понимания человеческого интеллекта, создания умных машин, способных обыграть человека в такие игры, как шахматы, математического моделирования, связанного с анализом и предсказанием процессов в экономике, военном деле, промышленности, медицине, в системах распознавания лиц, для написания музыки и художественных картин и т.д. [34-38].Р.Декартом и Т.Гоббсом в 1637 – 1640 гг сформированы представления о механистическом материализме, согласно которому животное представляет собой сложный механизм. В XVII – XIXвв появляются первые образцы механических вычислительных машин. Предпосылки развития ИИ сформировались к середине XXв. под влиянием дискуссий философов, физиологов, психологов, математиков, экономистов о природе процесса познания, механизмов работы мозга человека и мышления, разработке эффективных вычислительных систем для проведения сложных расчетов, формализации знаний. К тому моменту были разработаны основы теории алгоритмов и созданы первые компьютеры.У. Мак-Каллоком и У. Питтсом в 1943 г были предложены понятие искусственной нейронной сети и модель искусственного нейрона [39]. Несколько лет спустя Д. Хеббом [40], а затем Ф.Розенблаттом[41] были описаны основные принципы обучения нейронов, предложена схема устройства, симулирующего человеческое восприятие («перцептор»)В 1950 г А.Тьюринг в статье «Вычислительные машины и разум» [42] описывает процедуру, котораяпозволила бы определить, сравнялась ли машина по интеллекту с человеком (тест Тьюринга). Тест основан на взаимодействие человека с одним человеком и одним компьютером (участники теста не видят друг друга), последний запрограммирован на ввод человека в заблуждение. Если человек не может определить, кто из участников является человеком, то машина прошла тест. Определение ИИ дано Дж. Маккарти в 1956 г на конференции в Дартмутском университете. В том же докладе было указано на затруднение выбора вычислительных процедур, которые можноназвать интеллектуальными, а также понимания механизмов интеллекта[34].В 1960-е и 1970-е гг велись активные разработки в области кибернетики, искусственного интеллекта и машинного обучения Д.А.Поспеловым и М.Л.Цетлиным[43-46].В ходе изучения моделирования поведения человека, формализации рассуждений, проблемам моделирования процессов в естественных и искусственных системах был разработан подход к принятию решений, который опирается на семиотические (логико-лингвистические) модели, что стало теоретической предпосылкой ситуационного управления большими системами. В 1980-е гг широкое распространение получили т.наз. экспертные системы, которые применялись для автоматизации бизнесс-процессов, регулируемых рядом точных правил. Разработкой и усовершенствований эксперт-правил тогда занимались вручную. Замена ручного обучения на автоматическое произошло в 1990-е гг. [35].В XXIв развитию ИИ способствовала разработка нейронных сетей – аппаратного и программного воплощения математических моделей, построенных по принципу организации и функционирования сетей нейронов в живых организмах. Нейронные сети представляют собой сети соединенных между собой процессоров – искусственных нейронов. Несмотря на простоту таких процессоров и принципов их работы (периодические принятие и отправка сигналов), при большом их количестве и управляемом взаимодействии такие сети способны решать сложные задачи.Одно из важных свойств нейронных сетей – это способность обучаться. Это является преимуществом перед программированием с использованием традиционных алгоритмов. Обучение основано на построении коэффициентов взаимодействия между искусственными нейронами. Данное свойство реализуется с использованием ряда методовмашинного обучения, таких как распознавание образов, дискриминантный анализ, кластеризация. Нейронные сети играют важную роль в развитии ИИ, являясь также важным направлением в подходе по исследованию возможностеймоделирования естественного интеллекта с использованием компьютерных алгоритмов[35, 47].Список литературы1. Естествознание. Толковый словарь Ожегова онлайн. // Режим доступа: http://slovarozhegova.ru/word.php?wordid=7542 (дата обращения 11.06.2021).2. Философия науки: Общиепроблемыпознания. Методологияестественныхигуманитарныхнаук: хрестоматия / отв. ред.-сост. Л.АМикешина. – М.: Прогресс-Традиция, 2005. – 992 с.3. Стародубцева Е.П. История и философия науки. / Е.П. Стародубцева, Л.Д. Ламберов, Н.В.Бряник, О.Н. Томюк. – Екатеринбург: Изд-во Уральского федерального ун-та, 2014. – 360 с.4. Концепции современного естествознания. / под ред. В.Н. Лавриненко, В.П. Ратникова. – М.: Юнити, 2006. – 318 с.5. Харечко Д.Р. Краткая история естествознания / Д.Р. Харечко, Е.Э. Френкель, М.И. Кучер // Материалы X Международной студенческой научной конференции «Студенческий научный форум». Режим доступа:https://scienceforum.ru/2018/article/2018000478 (дата обращения: 13.06.2021).6. Кирчанов В.С. Концепции современного естествознания. /В.С.Кирчанов, А.И. Цаплин. – Пермь: Изд-во Пермоского гос. политех. ун-та, 2008. – 181 с.7. Френкель Е.Н. Концепции современного естествознания. / Е.Н.Френкель. –Ростов-на-Дону: Изд-во Феникс, 2014. – 247 с.8. Kuhn T.S. The Structure of Scientific Revolutions. / T.S. Kuhn. – Chicago: University of Chicago Press, 1962. – 288 p.9. Косарева Л.Н. Социокультурный генезис науки Нового времени. Философский аспект проблемы. / Л.Н. Косарева. –М.: Наука, 1989. – 160 с.10. Дмитриев И.С. Творчество и чудотворство: природознание в придворной культуреЗападной Европы в эпоху интеллектуальной революции XVI- XVII веков. / И.С. Дмитриев // Новое литературное обозрение. – 2007. – № 5. Режим доступа:https://magazines.gorky.media/nlo/2007/5/tvorchestvo-i-chudotvorstvo-prirodoznanie-v-pridvornoj-kulturezapadnoj-evropy-v-epohu-intellektualnoj-revolyuczii-xvi-xvii-vekov.html (дата обращения: 13.06.2021).11. Newton I. PhilosophiæNaturalis Principia Mathematica. / I. Newton. – London: The Royal Society, 1687. – 688 p.12.Гринин Л.Е. От Конфуция до Конта: Становление теории, методологии и философии истории. / Л.Е. Гринин. – М.: Издательство ЛКИ, 2011. – 312 с.13. Bell D. The coming of post-industrial society: A venture of social forecasting. / D. Bell. – N.Y.: Basic Books, 1973. – 616 p.14. ŠmihulaD. Long waves of technological innovations. / D.Šmihula. //StudiapoliticaSlovaca. – 2011. – V.2. – P. 50-69.15. Солопова М.А. АТОМИЗМ // Античная философия: Энциклопедический словарь. – М.: Прогресс-Традиция, 2008. – С. 196-200.16. Электродинамика: взгляд физика. Мемориальный сайт К. Б. Канна (23.04.1936 – 28.12.2020)// Режим доступа: https://electrodynamics.info/(дата обращения 11.06.2021).17. Эфир // Физическая энциклопедия (в 5 томах) / Под редакцией акад. А.М. Прохорова. – М.: Советская Энциклопедия, 1988. – Т. 5. – С. 688.18. Преобразования Лоренца. // Релятивистский мир. Режим доступа:http://synset.com/ru/%D0%9F%D1%80%D0%B5%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%9B%D0%BE%D1%80%D0%B5%D0%BD%D1%86%D0%B0(дата обращения 11.06.2021).19.Spacetime Geometry Inside a Black Hole// Режимдоступа: http://www.jimhaldenwang.com/black_hole.htm (датаобращения 11.06.2021).20.Кемпфер Ф. Основные положения квантовой механики. / Ф. Кемпфер–М.: Мир, 1967. – 391 с.21.H. Poincaré. Analysis situs. / PoincaréH. // Journal de l'ÉcolePolytechnique. – 1895. – V. 1. – P. 1-123.22. H. Poincaré.La Science et l'Hypothèse. / PoincaréH. – Paris: La Boheme, 1902. – 308 p.23. Einstein A.ZurElektrodynamikbewegterKörper. / A.Einstein. //Annalen der Physik. – 1905. – V. 322. – N. 10. – P. 891-921.24. Тарг С.М. Краткий курс теоретической механики. / С.М. Тарг – М.: Высшая школа, 1995. – 416 с.25. Einstein. A. Die Feldgleichungen der Gravitation / A. Einstein. // Sitzungsberichte der PreussischenAkademie der Wissenschaftenzu Berlin. – 1915. – P. 844-847.26. Einstein A. Die Grundlage der allgemeinenRelativitätstheorie. / A.Einstein. // Annalen der Physik. – 1916. – V. 354. – N. 7. – P.769-822.27.Алексеев С.О. Введение в общую теорию относительности, ее современное развитие и приложения: учебное пособие. / С. О. Алексеев, Е. А. Памятных, А. В. Урсулов, Д. А. Третьякова, К. А. Ранну. – Екатеринбург: Издательство Уральского университета, 2015. – 380 с.28. Гончар И. И. Основы квантовой механики: метод. указания к практ. занятиям и са-мостоят. работе студентов / И. И. Гончар, М. В. Чушнякова. – Омск :Изд-воОмГТУ, 2017. – 37 с.29. Bohr N. On the Constitution of Atoms and Molecules, Part I./ N. Bohr. // Philosophical Magazine. – 1913. – V. 26. – P. 1-24.30. SchrödingerE. QuantisierungalsEigenwertproblem (ErsteMitteilung) /E. Schrödinger. // Annalen der Physik. – 1926. – V. 384. – N. 79. – P. 361-376.31. SchrödingerE. QuantisierungalsEigenwertproblem (ZweiteMitteilung) /E. Schrödinger. // AnnalenderPhysik. – 1926. – V. 384. – N. 79. –P. 489-527.32. Гейзенберг В. Развитие интерпретации квантовой теории / В. Гейзенберг // Нильс Бор и развитие физики. – М., ИЛ, 1958. – C. 23-4533. Липкин А.И. Основания физики. Взгляд из теоретической физики. / А.И. Липкин. – М.: URSS, 2014.– 207 с.34. McCarthy J. What is artificial intelligence? / J. McCarthy. // Режимдоступа: http://www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai/whatisai.html (датаобращения 10.06.2021).35. Гершман А. Заблуждения искусственного интеллекта. / А.Гершман. // Режимдоступа:https://postnauka.ru/faq/80051 (датаобращения 10.06.2021).36. Beyond Robo-Advisers: How AI Could Rewire Wealth Management// Режимдоступа: https://www.americanbanker.com/news/beyond-robo-advisers-how-ai-could-rewire-wealth-management (датаобращения 13.06.2021).37.Slyusar V. Artificial intelligence as the basis of future control networks.. Coordination problems of military technical and devensive industrial policy in Ukraine. Weapons and military equipment development perspectives/ V. Slyusar // VII International Scientific and Practical Conference. Abstracts of reports. – October 8-10, 2019. – Kyiv. – P. 76-77.38. Reed T.R. Heart sound analysis for symptom detection and computer-aided diagnosis / T.R. Reed, N.E. Reed, P.Fritzson.// Simulation Modelling Practice and Theory. – 2004. – V. 12. – P. 129-146.39.McCulloch W.S. A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity. /W.S. McCulloch, W. Pitts. // Bulletin of Mathematical Biophysics. – 1943. – V. 5. – P. 115–133.40. Hebb D.O. The Organization of Behaviour. / D.O. Hebb. – John Wiley & Sons, 1949. – 335 p.41. Rosenblatt F. Principles of Neurodynamics: Perceptrons and the Theory of Brain Mechanisms. / F.Rosenblatt. – SpartanBooks, 1962. – 616 p.42. Turing A. Computing Machinery and Intelligence. / A. Turing. // Mind. – 1950. – V. LIX. – N. 236. – P. 433-460.43. Поспелов Д.А. Арифметические основы вычислительных машин дискретного действия. / Д.А. Поспелов. –М.: Высшая школа, 1970. – 307 с.44. Цетлин М.Л. Исследования по теории автоматов и моделированию биологических систем. / М.Л. Цетлин. – М.: Наука, 1969. – 316 с.45. Искусственный интеллект в СССР. // Режимдоступа:https://ai-news.ru/2017/10/iskusstvennyj_intellekt_v_sssr.html (датаобращения 13.06.2021).46. Поспелов Д.А. Прикладная семиотика. /Д.А. Поспелов, Г.С. Осипов // Новости искусственного интеллекта. – 1999. – № 1. – С. 9-35.47. A.N. GorbanNeuroinformatics: What are us, where are we going, how to measure our way? / A.N. Gorban. // Режимдоступа: https://arxiv.org/abs/cond-mat/0307346 (датаобращения 13.06.2021).