Кафедра «Прикладная математика»

Министерство образования и науки Донецкой народной республики ГОУ ВПО «Донецкий национальный технический университет» Факультет компьютерных наук и технологий

Кафедра «Прикладная математика»

МАТЕРИАЛЫ

VI Международной научно-технической конференции

«Современные информационные технологии в образовании и научных исследованиях»

СИТОНИ-2019

26 ноября 2019 г.

Донецк

УДК 004. 37

М34

Материалы VI Международной научно-технической конференции «Современные информационные технологии в образовании и научных исследованиях» (СИТОНИ- 2019). – Донецк: ДонНТУ, 2019. – 435 с.

Сборник подготовлен по результатам VI Международной научно-технической конференции «Современные информационные технологии в образовании и научных исследованиях» (СИТОНИ-2019). В конференции принимали участие представители 12 организаций из ДНР, ЛНР, России и Белоруссии. Материалы, вошедшие в сборник, посвящены применению информационных технологий в образовании и научных исследованиях. Статьи издаются в авторской редакции. Сборник предназначен для специалистов в области информационных технологий, аспирантов, магистрантов и студентов вузов.

Под общей редакцией В. Н. Павлыша Редакционная коллегия:

В. Н. Павлыш, В. И. Зензеров, Д. В. Бельков

Рекомендовано к печати на заседании совета факультета компьютерных наук и технологий. Протокол №8 от «22» ноября 2019г.

Председатель оргкомитета конференции:

Павлыш Владимир Николаевич – зав. кафедрой ПМ, д. т. н., профессор

Заместитель председателя:

Бельков Дмитрий Валерьевич – доцент кафедры ПМ, к. т. н, доц.

Члены оргкомитета:

Анохина Инна Юрьевна – доцент кафедры ПМ, к. т. н, доц.

Ефименко Константин Николаевич – доцент кафедры ПМ к. т. н., доц. Прокопенко Елена Васильевна – доцент кафедры ПМ к. т. н., доц.

Ответственный секретарь:

Лазебная Людмила Александровна – ст. преп. кафедры ПМ

Адрес оргкомитетa:

г. Донецк, ул. Артема, 131,

Донецкий национальный технический университет, 11-й учебный корпус, факультет компьютерных наук и технологий, кафедра «Прикладная математика», ком. 11. 516.

Справки по телефонам: (062)301-09-51; (062)301-03-91 e-mail: pm_donntu@mail. ru

Web-сайт конференции: http: //pm. conf. donntu. org/index. php

Секция 4. «Информационные технологии в образовании»

УДК 004. 9. 1. 2

ТЕСТ ТЬЮРИНГА, НАСЛЕДИЕ В. М. ГЛУШКОВА И КОМПЬЮТЕРНОЕ ОБУЧЕНИЕ В СВЕТЕ ТЕКУЩЕГО МОМЕНТА

Курилов М. А.

ГОУ ВПО «Донецкий национальный технический университет» (г. Донецк)

email: kurprog@gmail. com

Курилов М. А. Тест Тьюринга, наследие В. М. Глушкова и компьютерное обучение в свете текущего момента. В статье описаны некоторые варианты современной интерпретации Теста А. Тьюринга, помещена авторская интерпретация идей академика В. М. Глушкова, высказанных им более пятидесяти лет назад. Предложена модель обучения основам алгоритмизации и программирования.

Ключевые слова: Тест А. Тьюринга, искусственный интеллект, модель обучения В. М. Глушкова.

Введение

Настоящее время характеризуется значительной скоростью развития научно-технического прогресса. Особенно высокие темпы своего развития демонстрируют Компьютерные Информационные Технологии (КИТ). В этих условиях поиск и использование новых дидактических методов, связанных с изучением соответствующих дисциплин, является одной из актуальных задач. Дополнительным аспектом, побуждающим к соответствующему поиску, является многозначная интерпретация определения ряда понятий, используемых в повседневной жизни.

Тест Тьюринга, интеллект искусственный, естественный

Тест Тьюринга — эмпирический тест, идея которого была предложена А. Тьюрингом в статье «Вычислительные машины и разум», опубликованной в 1950 году в философском журнале Mind. Тьюринг [1]задался целью определить, может ли машина мыслить.

Стандартная интерпретация этого теста звучит следующим образом:

«Человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. На основании ответов на вопросы он должен определить, с кем он разговаривает: с человеком или компьютерной программой. Задача компьютерной программы — ввести человека в заблуждение, заставив сделать неверный выбор».

Все участники теста не видят друг друга. Если судья не может сказать определённо, кто из собеседников является человеком, то считается, что машина прошла тест. Чтобы протестировать именно интеллект машины, а не

VI Международная научно-техническая конференция СИТОНИ-2019, 26 ноября 2019г., г. Донецк

её возможность распознавать устную речь, беседа ведётся в режиме «только текст», например, с помощью клавиатуры и экрана (компьютера- посредника). 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 тоже необходимо, потому что они реагируют гораздо быстрее, чем человек.

Нынешний уровень развития человечества значительно изменил предназначение самого теста. Сейчас он может с успехом быть использован не только для оценки интеллекта машинного, но и для интеллекта человека. На рисунке № 1 приведен вариант определения этого понятия одним из известнейших людей России и Украины.

Рисунок 1 – А. А. Вассерман об интеллекте человека

В рамках обоснования адекватности и актуальности предложенного определения человеческого интеллекта, заметим, что аналогичные дефиниции можно встретить и у В. М. Глушкова [2-3], а также найти их в Youtube по тегам “Мозг академика Глушкова” и “Глушков. Ученый, опередивший время”. Ознакомившись с предложенными источниками, можно узнать ответы на следующий ряд вопросов:

- Почему Глушков у министра обороны СССР перед своей смертью просил танк?;

Что значит инстинкт самосохранения, что такое принцип первого лица, что значат высказывания “никаких комиссий”, “двухуровневая система управления”, а также, что такое “информация” и “знание”?

Рисунок 2 - Информация по В. М. Глушкову

Визуальный анализ этого изображения дает ответ на вопросы о первичности, материальности и объективности соответствующих понятий.

Актуальность скорости обучения

Более пятидесяти лет назад основатель информатики академик В. М. Глушков акцентировал внимание на все возрастающем объеме вновь появляющейся информации. При этом сама информация естественным образом имеет свойство “старения”. Скорость появления новой информации естественным образом стимулирует скорость её усвоения. Рассмотрим, как В. М. Глушков интерпретировал процесс обработки информации и превращение её в знания. Сам этот процесс он рассматривал в свете общей концепции ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА [2-3], а информацию он интерпретировал, как “…совокупность сведений, которые циркулируют в природе и обществе, в том числе и в созданных человеком технических устройствах. Информация и существует постольку, поскольку существуют сами материальные тела и созданные ими неоднородности…”

Пирамида обучения как современная модель в системе образования

Один из зарубежных специалистов в области использования аудио и видео материалов при обучении является Эдгар Дейл (1900-1985). Областью его научных интересов была проблема усваивания информации при вербальном преподавании той или иной дисциплины. Интересовался он и тестированием «читаемости текста и легкостью его усваивания». В результате своих исследований ученый пришел к выводу, что:

— слушать лекции на тему или читать материалы по предмету - это НАИМЕНЕЕ эффективный способ выучить что-либо;

—

обучать других и использовать изучаемый материал на практике - это наиболее ЭФФЕКТИВНЫЙ способ выучить что-либо. Графическим воплощением результатов исследований Э. Дейла явилась так называемая пирамида обучения (рис. 3).

Рисунок 3 – Пирамида обучения

Основатель отечественной информатики академик В. М. Глушков [2-9, ] на базе собственного опыта еще в пятом классе школы пришел к тем самым выводам, к которым пришел Э. Дейл.

ДонНТУ и Малая академия наук

То, что программирование, как часть информатики, способствует развитию человеческой логики, известно многим. Потребность в специалистах в области информационных технологий в настоящее время исчисляется миллионами человек. Одним из эффективных способов подготовки специалистов в этом направлении является изучение основ алгоритмизации и программирования на базе простых языков и игровых

движков. Программные средства для создания анимированных изображений, а также разработка компьютерных игр различной степени сложности, являются наиболее простым инструментом для осваивания практически всех тайн программирования. В дальнейшем приобретенные начальные навыки могут быть с успехом использованы при разработке систем управления дронами, беспилотниками и другими робототехническими устройствами.

Обучение осуществляется на базе имеющегося набора учебных программных модулей общей численностью более 650 единиц. Число таких модулей постоянно увеличивается, как за счет работ самих обучаемых, так и работ специалистов-преподавателей. Каждый элемент такого набора представлен в виде хорошо документированного текста программы и результатом его работы в виде отдельных скриншотов или анимированного ролика. Обучаемый имеет свободный доступ к любому учебному модулю. Сам модуль выполняет функции программного шаблона, который может быть модифицирован обучаемым с учетом всех его пожеланий и требований. Необходимая при этом информация, доступна ему как в электронном, так и в бумажном виде.

Рисунок 4 – Скриншот работы простой игры типа “стрелялка”

Приведенный выше учебный программный модуль состоит из нескольких десятков строк исходного текста графического Бейсика. Условно сам исходный текст программы можно разбить на следующие фрагменты текста:

А) Установка графического режима работы монитора;

Б) Загрузка и вывод на экран трех изображений графических файлов

(НЛО как цель, пушка и снаряд);

В) Циклическая обработка клавиш управления(стрелки влево и вправо) для горизонтального перемещения пушки, клавиши ПРОБЕЛ – вертикальный полет снаряда;

Г) Определение факта пересечения снаряда и цели – визуализация эффекта ее поражения;

Д) Автоматическое горизонтальное перемещение цели и изменение скорости ее перемещения при очередном поражении последней;

Выводы

В статье рассмотрена современная интерпретация Теста А. Тьюринга, освещен ряд аспектов из завещания В. М. Глушкова, предложена модель ускоренного обучения школьников основам алгоритмизации и программирования.

Литература

1. Гэри Маркус Человек ли Я? // В мире науки, № 5/6, 2017. – C. 72 -78.

2. Максимович Г. В. Беседы с академиком В. Глушковым, 2-е изд., переработанное. М. “Молодая гвардия”, 1978. 224 с. (серия “Эврика”)

3. Глушков В. М., Валах В. Я. Что такое ОГАС? – М.: Наука, 1981 – 160 с.

4. Курилов М. А. Информатика, алгоритмизация и программирование: специальные формы обучения по методу академика В. М. Глушкова / М. А. Курилов, В. П. Меживой // Право ДНР, 2016, № 1. - С. 92-100.

5. Курилов, М. А. Критерии проектирования моделей обучения основам алгоритмизации и программирования // Материалы V Международной научно-технической конференции «Современные информационные технологии в образовании и научных исследованиях, СИТОНИ-2017». - Донецк, 2018. - С. 322-327.

6. Курилов, М. А. Системно-кибернетический подход к изучению информатики и программирования по методу академика В. М. Глушкова / М. А. Курилов, С. Б. Иванова, В. Н. Пигуз // Проблемы искусственного интеллекта, 2017. - № 3. - С. 58-64.

7. Курилов М. А. Аксиомы программирования и некоторые вопросы дистанционного обучения / Шевченко А. И., Курилов М. А., Сыпченко Л. П. // Искусственный интеллект, 2012. - № 1. – С. 251-258.

8. Курилов М. А. Еще раз об аксиомах программирования и об обучении ему / М. А. Курилов, С. Б. Иванова, В. Н. Пигуз // Искусственный интеллект. -2014. - № 3. – С. 4-11.

9. Курилов М. А. Вопросы реализации дистанционного обучения в высших учебных заведениях юридического профиля / Меживой В. П., Курилов М. А. // Право ДНР, 2016, № 2. – С. 78 -84.

Ключевые слова: Тест А. Тьюринга, искусственный интеллект, модель обучения В. М. Глушкова.

Kurilov M. A. Turing test, the legacy of V. M. Glushkov and computer training in the light of the current moment. The article describes some versions of the modern interpretation of the Test A. Turing; the author's interpretation of the ideas of academician V. M. Glushkov, expressed by him more than fifty years ago, is placed. A model of teaching the basics of algorithmization and programming is proposed.

Keywords: A. Turing test, artificial intelligence, training model of V. M. Glushkov.