자연 언어 튜링이 완성 되었습니까?

Question

저는 인간 언어 (예 : 영어)가 튜링 기계를 시뮬레이트하기에 충분히 강력하다는 것을 확신합니다. 그러나 자연 언어가 프로그래밍 언어보다 표현력이 적거나 적다는 것을 의미합니다.

자연 언어 튜링이 완료 되었습니까?

Answer 1

우선 "언어 X 튜링이 완료 되었습니까?"는 언어 X에 대해 잘 정의 된 의미가 주어지면 잘 정의 된 질문 일뿐입니다. 자연어의 복잡한 성격과 의존성으로 인해 자연어를 정의하는 것은 거의 불가능합니다. 상황과 직관에 대부분의 (모든?) 자연 언어는 잘 정의 된 구문조차 가지고 있지 않습니다.

그렇습니다. 주된 혼란은 컴퓨터 모델이 튜링 머신보다 강력하게 더 강력하다는 가정에 기반합니다. 즉, 튜링 머신을 시뮬레이션 할 수있을뿐만 아니라 튜링 기계는 할 수 없다. 이것은 사실이 아닙니다. 예를 들어, oracles로 Turing 머신을 확장 할 수 있으며 일반 Turing 머신보다 훨씬 강력한 연산 모델을 얻을 수 있습니다.

같은 맥락에서 일반적인 프로그래밍 언어로 할 수있는 모든 것을 할 수있는 프로그래밍 언어 MagicLang을 정의 할 수 있으며 정지 문제를 해결할 수 있습니다. 그런 언어에 대한 의미를 정의하는 것은 쉽습니다 : 우리가 기초로 사용한 언어의 의미를 취하고 의미를 가진 bool halts(string src, string input) 함수를 추가하면 "소스 코드 src에 의해 설명 된 프로그램이 유한 한 시간 후에 성공적으로 종료되면 true를 반환합니다 주어진 때 입력 input ". 그렇게 쉽습니다. 이 언어를 구현하는 것이 어렵거나 불가능합니다.

이제 자연 언어는 정지 문제를 설명 할 수 있으며 우리의 두뇌는 자연 언어를 "실행할"수 있다고 주장 할 수 있습니다. 즉, "이 프로그램이 중단됩니까?"라는 질문에 대답 할 수 있습니다. 따라서 우리가 할 수있는 모든 것을 할 수있는 컴퓨터를 만들 수 있다면 그렇게 할 수 있어야합니다. 그러나 우리의 두뇌가 100 % 정확도로 정지 문제를 해결할 수는 없습니다. 우리의 두뇌는 심지어 100 % 정확도로 정규 프로그램을 실행할 수 없습니다. 얼마나 자주 당신이 당신의 머리 속에있는 프로그램을 밟았는지 기억하고 현실과 다른 결과를 얻었습니다. 우리의 두뇌는 배우는 데 능숙하며, 직관적 인 연결을하고 경험적 방법을 적용하지만, 항상 잘못된 결과를 낼 위험이 있습니다.

그래서 컴퓨터가 똑같은 일을 할 수 있습니까? 예, 우리는 휴리스틱과 기계 학습을 사용하여 해결할 수없는 문제에 접근 할 수 있으며 정상적인 프로그래밍 언어는 자연어 (심지어 결정 불가능한 언어)로 설명 될 수있는 모든 문제를 해결할 수 있습니다. 그러나 두뇌처럼, 그 프로그램은 때때로 잘못된 결과를 줄 것입니다. 실제로 우리의 기계 학습 알고리즘 및 경험적 발견 방법은 인간의 두뇌만큼이나 진보적이지 않기 때문에 잘못된 결과를 훨씬 더 자주 제공 할 것입니다.

Answer 2

소프트웨어 언어가 (예 : 임의의 새 기능 정의와 같이) 자체에 대한 임의의 확장을 정의하는 데 사용될 수있을 정도로 복잡하면 명확하게 Turing-complete입니다.

자연 언어를 사용하면 이전에는 할 수 없었던 임의의 주제에 대해 자신의 이해와 능력을 확장 할 수있는 충분한 시간을두고 다른 인간의 용어와 개념을 가르 칠 수 있습니다. 예를 들어 저작권법이나 천체 물리학을 가르 칠 수 있습니다. (그들이 이미 그것을 안다면). 따라서 정확한 정체성보다 유추 할 수는 있지만 자연어에 대한 튜링 완전성과 같은 속성이있는 것 같습니다. 임의의 확장을 정의하고 전송하는 데 사용할 수 있습니다. (물론, 모든 인간이 천체 물리학을 배우기 위해 실제로 절단 된 것은 아니지만 - 이상적이지 않은 터닝 머신은 한정된 양의 메모리 만 가지고 있으므로, 실행이 불가능한 프로그램을 정의 할 수 있습니다. 충분한 메모리가 있어야합니다.)