Die Turing-These und das Problem der Berechenbarkeit
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II.2. Die Turing-These und das Problem der Berechenbarkeit
Turing-These 1
„Jedes Problem, das algorithmisch gelöst werden kann, kann durch eine Turing-Maschine gelöst werden.“
Konzepte zur Turing-These 1
- Algorithmus: Ein Satz von Regeln, die mechanisch angewandt werden, um ein Problem einer bestimmten Klasse zu lösen – vor allem in mathematischen Zusammenhängen.
- Berechnung: Jede Transaktion, die durch die Manipulation von Symbolen als Mittel der Darstellung vorgenommen wird. Die symbolischen Operationen sind atomar, einfach und werden in einem Computer gespeichert. Die Wirkung des Computers hängt von den Symbolen im System und dem inneren Zustand des Computers ab.
Turing-These 2
„Jede berechenbare Funktion kann durch eine Turing-Maschine berechnet werden. Jedes Problem, das durch algorithmische Methoden gelöst werden kann, kann durch eine Turing-Maschine gelöst werden.“
Konzepte zur Turing-These 2
- Berechenbare Funktion: Eine Klasse von Problemen, die algorithmisch gelöst werden kann. Das bedeutet: Wenn der Algorithmus die entsprechenden Argumente erhält, kann er die Werte berechnen und die Aufgabe in einer endlichen Anzahl von Schritten vervollständigen.
Bedeutung für die Kognitionswissenschaft und KI
Die Turing-These 2 ist von grundlegender Bedeutung für die Entwicklung der kognitiven Psychologie sowie für die spätere Entwicklung der Künstlichen Intelligenz. Aus dem Argument folgt: Wenn man eine Beschreibung eines psychologischen Zustands im Hinblick auf eine berechenbare Funktion bieten könnte, gäbe es eine Turing-Maschine, die diese berechnen kann.
Wenn man beispielsweise eine algorithmische Definition für Rechenprozesse wie Gedächtnis, Denken, ein Glaubenssystem oder noch komplexere kognitive Prozesse geben könnte, ließen sich Computermodelle erstellen, die diese Prozesse nachbilden. Die Folgen für das Gebiet der Künstlichen Intelligenz wären klar: Künstliche Agenten könnten so konstruiert werden, dass sie kognitive Prozesse umsetzen, die wir als überlegen bezeichnen würden.