সম্প্রতি আমি বেশ আকর্ষণীয় একটি তাত্ত্বিক নির্মাণে হোঁচট খেয়েছি। একটি তথাকথিত গডেল মেশিন
এটি একটি সাধারণ সমস্যা সমাধানকারী যা স্ব-অনুকূলকরণে সক্ষম। এটি প্রতিক্রিয়াশীল পরিবেশের জন্য উপযুক্ত।
আমি যেমন বুঝতে পেরেছি, এটি সর্বজনীন টুরিং মেশিনের জন্য একটি প্রোগ্রাম হিসাবে প্রয়োগ করা যেতে পারে, যদিও এটি প্রয়োজনীয়তা বর্তমানে উপলব্ধ হার্ডওয়ারের বাইরে। যদিও আমি অনেক বিবরণ পাইনি।
অনুশীলনে এ জাতীয় মেশিনগুলি কী তৈরি করা যায়? এগুলি কি আমাদের মহাবিশ্বে অন্তত সম্ভাব্য?
উত্তর:
অনুশীলনে এ জাতীয় মেশিনগুলি কী তৈরি করা যায়?
হ্যাঁ. "মেশিন" দ্বারা, শ্মিধুবারের অর্থ "কম্পিউটার প্রোগ্রাম"।
এগুলি কি আমাদের মহাবিশ্বে অন্তত সম্ভাব্য?
তাদের বর্তমান ফর্মে নয় - অ্যালগরিদমগুলি খুব অদক্ষ।
দশ হাজার মিটার দৃষ্টিকোণ থেকে, জার্জেন শ্মিধুবার (এবং প্রাক্তন শিক্ষার্থীরা, যেমন মার্কাস হাটার) সাধারণ সমস্যা সমাধানের জন্য অ্যালগরিদমগুলি তৈরি করার জন্য লেয়েইন অনুসন্ধানের সাথে বায়েশিয়ান যুক্তির সাথে মিলিত করার ধারণাটি তদন্ত করে চলেছেন ।
লেভিন অনুসন্ধানের মূল ধারণাটি হ'ল একটি একক অ্যালগরিদম দেওয়ার জন্য ডোভেটেলিং এবং গোডেল কোডগুলি ব্যবহার করা সম্ভব যা ধ্রুবক কারণগুলি অবধি সর্বোত্তম। আলগাভাবে, আপনি প্রোগ্রামগুলির একটি গোডেল এনকোডিং ঠিক করেন এবং তারপরে একটি টুরিং মেশিন চালান যা প্রতি 2 এন পদক্ষেপে একবার তৃতীয় প্রোগ্রামটি চালায় । এর অর্থ এই যে যদি এন -th প্রোগ্রামে এমন কিছু সমস্যার জন্য অনুকূল হয়, তাহলে অনুসন্ধান লেভিন "শুধুমাত্র" একটি ধ্রুবক ফ্যাক্টর হতে হবে 2 এন বার ধীর।
তারা ধ্রুবক উপাদানগুলিকে কম বেকায়দায়, ভয়াবহভাবে ভয়ঙ্কর করে তুলতে যথেষ্ট পরিমাণ কাজ করেছে এবং আশাবাদী যে এই ধরণের স্কিমটি বাস্তবে কাজ করতে পারে। আমি (অটোমেটেড উপপাদ্য প্রমাণ করার ক্ষেত্রে আমার অভিজ্ঞতার ভিত্তিতে) খুব সংশয়বাদী, যেহেতু ভাল ডেটা স্ট্রাকচারগুলি উপপাদ্য প্রমাণের জন্য গুরুত্বপূর্ণ, এবং গোয়েডেল এনকোডিংগুলি ভয়ঙ্কর ডেটা স্ট্রাকচার।
তবে আপনি জানেন না যে আপনি এটি কাজ করার চেষ্টা না করা পর্যন্ত এটি কাজ করতে পারে না! সর্বোপরি, আমরা ইতিমধ্যে এমন একটি বিশ্বে বাস করি যেখানে লোকেরা স্যাট হ্রাস করে সমস্যার সমাধান করে।