Mustaqil ishi mavzu: Modellashtirilayotgan ob’ektni tasvirlash Reja: Modellashtirilgan ob'ekt Algoritmma va kodlash Ilmiy ijodlikni avtomatlashtirish mumkinmi? Xulosa Modellashtirilgan ob'ektning cheklangan holat mashinasining harakatini tahlil

Shuning uchun isbotlash algoritmlarini qurishda asosiy vazifa matematik fikrlash usullariga va ayniqsa uning odatda matematik sezgi deb ataladigan qismiga chuqurroq kirib borish asosida sanab o'tishni kamaytirishdir .
Bu erda shaxmat o'yini bilan o'xshashlik o'zini ko'rsatadi. Matematik teoremani isbotlashning har bir bosqichida shug‘ullanishi kerak bo‘lgan faktlar to‘plami shaxmat pozitsiyasiga o‘xshash bo‘lib, ma’lum faktlardan oqibatlarni chiqarish mantiqiy qoidalari shaxmat donalarining harakatlanish qoidalariga o‘xshashdir. Bir necha o'nlab harakatlardan iborat o'yinda faqat oxirgi qoidalarga amal qilgan holda g'alaba qozonish deyarli mumkin emas, xuddi faqat mantiq qoidalari yordamida har qanday murakkab teoremani isbotlash deyarli mumkin emas. Ikkala holatda ham muvaffaqiyatga to'sqinlik qiladigan narsa juda ko'p variantlarni ko'rib chiqish zarurati bo'ladi. Shuning uchun, oraliq maqsadlarni belgilash kerak, ularga erishish kamroq miqdordagi harakatlarda (mos ravishda shaxmat yoki mantiqiy) mumkin.
Shaxmatda bunday maqsadlarni qo'yish pozitsiyalarni baholashga asoslangan strategik qoidalar bilan belgilanadi. Dalillar nazariyasiga kelsak, shaxmatdan farqli o'laroq, tegishli qoidalar hatto birinchi yaqinlashuvda ham shakllantirilmagan.
Ilmiy ijodning boshqa sohalarida, xususan, yangi muammolarni shakllantirishda va faktlar yig'indisini umumlashtiruvchi yangi nazariyalarni qurishda avtomatlashtirish uchun potentsial imkoniyatlar mavjud. Biroq, hozirgacha bu yo'nalishda juda oz narsa qilingan, shuning uchun tegishli muammolarni faqat qo'yilgan deb hisoblash mumkin.
Ilmiy ijodni avtomatlashtirish muammosiga sof algoritmik yondashuv muhimligiga qaramay, uning ma'lum torligini ta'kidlab o'tmaslik mumkin emas. Gap shundaki, bu yondashuv bilan javobni shakllantirishda har qanday tasodifiylik ehtimoli istisno qilinadi. Tajriba to'planganligi sababli, ish jarayonida o'z javoblarini yaxshilash qobiliyati miyaning muhim xususiyati ham e'tiborga olinmaydi. Biroq, algoritm tushunchasini shunday kengaytirish mumkinki, u tasodifiy o'tishli algoritmni ham, algoritmlarning o'z-o'zini takomillashtirish tizimlarini ham o'z ichiga oladi. So'zning keng ma'nosida bunday algoritmlar, xuddi ilgari so'zning tor ma'nosida ko'rib chiqilgan algoritmlar kabi universal elektron raqamli mashinalar tomonidan muvaffaqiyatli dasturlashtirilishi va bajarilishi mumkin.
Xulosa
Evristik yondashuvdan foydalanadigan dasturlarni ishlab chiqish inson faoliyatining keng doirasini o'z ichiga oladi. Bu sohaga ramziy mantiq va matematikada masalalar yechish jarayonlarini, sanoatda, laboratoriya tadqiqotlarida va shaxmat oʻyinida yuzaga keladigan masalalarni oʻrganishga oid ishlar kiradi. Ushbu dasturlarning aksariyati, xuddi shu erda taqdim etilganlar kabi, inson muammolarini hal qilish jarayonining tabiati haqidagi tajribadan olingan g'oyalarni ozmi-ko'pmi aniq aks ettiradi.
Biroq, bundan kelib chiqadiki, barcha holatlarda muammolarni hal qilishga qodir tizimlarni qurishda, inson aql-zakovatidan nusxa olishga harakat qilish mantiqiydir. Bir tomondan, bu maqsadga muvofiq emas, chunki inson tafakkurining barcha qonunlari va mexanizmlari ma'lum emas; boshqa tomondan, aqliy faoliyatning ayrim shakllarini nusxalashning murakkabligi va yuqori narxi tufayli. Nihoyat, kibernetikadagi ba'zi fikrlash jarayonlariga kelsak, rasmiylashtirish va dasturlashning hech qanday usuli yo'q. Shu sababli, kibernetikada inson tafakkurini modellashtirishning yana bir usuli belgilandi.