На купюре в 50 фунтов стерлингов появится портрет Алана Тьюринга — британского математика и одного из родоначальников компьютерных наук. Тьюринг, проживший всего 41 год, сыграл большую роль в победе над гитлеровской Германией, развитии искусственного интеллекта и компьютерных науках. T&P вспоминают его главные открытия и делятся ссылками, которые помогут узнать о великом математике больше.

В 1936 году выпускник Кембриджа Алан Тьюринг придумал абстрактную вычислительную машину, которая формализовала определение алгоритма. Понятие алгоритма долгое время оставалось интуитивным, что мешало ответить на множество математических вопросов (например, всякую ли задачу можно решить алгоритмически — или есть такие, которые можно решить только методом перебора? Как вообще понять, существует ли алгоритм для решения той или иной задачи? И т. д.). Описание «машины Тьюринга» позволило подступиться к этим проблемам. Что это за машина, можно узнать в объяснялке от Кембриджского университета.

С 1939 года Тьюринг работал над взломом немецких шифровок. Используя наработки польских коллег, он создал дешифровальную машину «Бомба», которая взламывала коды немецкой «Энигмы». Он также создал систему шифрования телефонных разговоров, которую не успели использовать во время Второй мировой. (Если вам интересна криптография, ловите нашу подборку книг о ней).

В 1946 году Тьюринг разработал проект первого компьютера с хранимой в памяти программой. Ученый предвидел огромный потенциал своей идеи, но прототип был создан без его участия из-за конфликта с руководством Национальной физической лаборатории. Тьюринг считается отцом современных компьютеров, — так ли это на самом деле, можно узнать в разборе BBC.

Свою работу он продолжил в Манчестерском университете, где придумал знаменитую «игру в имитацию» (позднее названную тестом Тьюринга), которая позволяет определить силу искусственного интеллекта. Если судья не может понять, имеет ли он дело с машиной или человеком, значит, тест пройден. О том, как машины справляются с ним сегодня, можно узнать в статье BBC и конспекте T&P.

Тьюринг считал, что к 2000 году машины с памятью в 125 мегабайт будут способны обмануть человека в 30% случаев. Оценка получилось довольно точной. В 2012 году программа, изображавшая мальчика из Одессы Женю Густмана, смогла провести судей в тестах, ежегодно проводимых Университетом Рединга, в 29,2% случаев. В 2014 году результаты были еще лучше. Однако не нужно их переоценивать: профессиональные эксперты быстро узнают такие системы по специфическим слабостям.

Для неподготовленного пользователя все гораздо хуже. В прошлом году было два нашумевших эксперимента. В первом чат-бот клянчил по одному или два доллара и за сутки насобирал порядка 10 000, а во втором боты выпрашивали у девушек интимные фотографии и в 3% случаев имели успех.

Позже Тьюринга заинтересовали закономерности природных паттернов (например, полоски зебр и пятна леопардов) — и он занялся проблемой морфогенеза. Ученый разработал модель взаимодействия двух условных веществ-морфогенов, одно из которых является активатором роста определенной ткани, другое — ингибитором: взаимодействуя друг с другом, они создают сложные структуры, форма которых не случайна, а зависит от свойств этих самых морфогенов (например, от того, с какой скоростью каждое из них распространяется в тканях). Он описал шесть основных паттернов — в 2014 году ученые Универстета Брандейса смогли воспроизвести их на синтетических клеточных структурах. А еще раньше ученые показали, что именно этот механизм лежит в основе эмбриогенеза пальцев: белки, активирующие и подавляющие развитие костной ткани, формируют на конце конечности паттерн из пяти лучей. При нехватке одного из морфогенов у животного могут, например, сформироваться лишние пальцы — структура станет иной, подчиняясь математическим закономерностям, которые описал Тьюринг.

Тьюринг покончил с собой в 1954 году после химической кастрации (примененной в качестве наказания за гомосексуальность). В 2013 году королева Елизавета II помиловала его посмертно.

Узнать больше о биографии и работе Тьюринга можно в таймлайне от BBC и 8-минутном ролике от Кембриджского университета:

Читайте нас в Facebook, VK, Twitter, Instagram, Telegram (@tandp_ru) и Яндекс.Дзен.

Где можно учиться по теме #математика