22
Meritum 4 (67) 2022 Mazowiecki Kwartalnik Edukacyjny
MACIEJ M. SYSŁO
tego stulecia [XX wieku] używanie słów i ogólna opinia ludzi wykształconych zmieni się tak bardzo, że będzie można mówić o maszynach myślących, nie spodziewając się sprzeciwu 9 . 6 Ten spór przeniesiony dzisiaj na grunt sztucznej inteligencji, a dotyczący spodziewanych możliwości kolejnych generacji coraz szybszych komputerów, a zwłaszcza ich oprogramowania, trwa do dzisiaj. Nadal pozostaje w mocy przepowiednia Ady, którą tak ujął Edward Nęcka 10 :7 maszyna jest inteligentna inteligencją programisty.
i urządzeń o funkcjach komputerów. To komputer z pamięcią o swobodnym dostępie, w której obok da- nych jest przechowywany również program. Została w ten sposób zatarta różnica między liczbami, które coś znaczą, a liczbami, które coś wykonują (ang. dis- tinction between numbers that mean things and numbers that do tihings ) 12 .9
3. PIERWSZE PRZYMIARKI KOMPUTERÓW DO EDUKACJI
Wzrost możliwości komputerów na przełomie lat 1950-1960 zbiegł się z rosnącą popularnością nauczania programowanego. Na potrzeby eduka- cji, w tym również matematycznej, rozpoczął swój rozwój system PLATO (ang. Programmed Logic for Automated Teaching Operations – Programowana Logika dla Automatycznej Operacji Nauczania), będący komputerowym wspomaganiem nauczania (ang. Computer Assisted Instruction – CAI ). Zagorzałym krytykiem systemów CAI był Sey- mour Papert (1928-2016), który przesiąknięty ideami konstruktywistycznymi uważał, że uczeń jako użytkownik systemu typu CAI zachowuje się biernie, wykonując głównie polecenia kom- putera. Odwrócił więc relację i pisał w swoich „Burzach mózgów” 13 :10 Można by sądzić, że kompu- ter jest wykorzystywany do programowania dzie- cka. W mojej wizji to dziecko programuje komputer. I dalej: Komputer może być tworem, który posłu- guje się językiem matematycznym i alfabetycz- nym. Uczymy się, jak stworzyć komputery, z któ- rymi dzieci lubiłyby się porozumiewać. Gdy już takie porozumienie zostaje nawiązane, dzieci uczą się matematyki tak, jak żywego języka. Co więcej, porozumiewanie się w języku matematycznym i alfabetycznym ulega zmianie: z rzeczy całkowicie obcych, a więc trudnych dla większości dzieci, na rzeczy naturalne i dzięki temu łatwe. Pomysł komu- nikowania się z komputerem w „języku matematyki” 12 9 W tym cytacie liczby to ciągi zer i jedynek, W pamięci komputera mogą oznaczać dane, ale mogą być również zapisem rozkazów dla procesora; G. Dyson, Turing’s Cathegral , Pantheon Books, New York 2012, s. ix. 13 10S. Papert, Burze mózgów. Dzieci i komputery , WN PWN, Warszawa 1996, s. 25-26.
Tak więc cała moc komputerów jest w rękach ich użytkowników.
Przytoczmy jeszcze wypowiedzi dwóch wielkich umysłów XX wieku. Kurt Gödel 11 8uważał, że ludzki umysł nieskończenie przewyższa moc jakiejkolwiek skończonej maszyny (ang. The human mind infini- tely surpasses the powers of any finite machine ) – to słowa wypowiedziane w 1951 roku, jeszcze przed powstaniem dziedziny sztucznej inteligencji. Z kolei Roger Penrose (ur. 1931; Nagroda Nobla w dziedzi- nie fizyki w 2020) twierdził w 1996 roku, że mamy dostęp do matematycznych prawd, które są poza zasięgiem możliwości jakiegokolwiek robota (ang. We have access to mathematical truths that are beyond any robot’s capabilities ). Rozwój kompute- rów i metod komputerowych, jak i wzrost ich mocy w ostatnich dekadach, niewiele nadszarpnął słusz- ność tych opinii genialnych myślicieli XX i XXI wieku. Przełomem w realizacji teoretycznej idei Turinga z 1936 roku, dotyczącej budowy uniwersalnej maszyny, był „Draft” (pl. „Szkic”), w którym John von Neumann w 1945 roku przedstawił model komputera, znany dzisiaj pod nazwą architektu- ra von Neumanna , według którego buduje się do dzisiaj większość komputerów (jak IBM PC i klony) 96 Cytat na podstawie: E. Feigenbaum, J. Feldman [red.] Maszyny ma- tematyczne i myślenie , Warszawa 1972. 10 7 E. Nęcka, J. Sowa, Człowiek – umysł – maszyna. Rozmowy o twór- czości i inteligencji , Kraków 2005. 11 8 Kurt Gödel (1906-1978), autor słynnego twierdzenia o niezupełno- ści, z którego można wywnioskować, że żadnego komputera nie da się zaprogramować, by zdołał rozstrzygnąć wszystkie problemy matema- tyczne. Wyznacza to w pewnym sensie również granice informatyki.
Made with FlippingBook - Online Brochure Maker