Тест: что вы знаете про Джона Маккарти — автора термина «ИИ» и языка Lisp?
2026-02-21 03:54 Diff

#Тесты

  • 8 сен 2023
  • 0

Человек, который сделал для computer science больше, чем Евклид для геометрии. Сможете назвать, что он изобрёл, помимо «языка богов»?

Иллюстрация: YourforumGR / Jooja / Antony-22 / World Wide Gifts / Wikipedia / kues1 / Freepik / Hassan Pasha / The New York Public Library / Unsplash / Дима Руденок для Skillbox Media

Автор. Пишет про социальные сети, маркетинг и код. Увлекается иллюстрацией, визуальным повествованием, видеоиграми и кино.

Джон Маккарти большую часть жизни проработал в Стэнфордском университете. Он не только преподавал, но и изучал искусственный интеллект, участвовал в разработке языков программирования и придумывал будущее, в котором мы сейчас живём. Предлагаем пройтись по биографии этого человека в формате теста и познакомиться с его главными открытиями.

В 1944 году Маккарти поступил в Калифорнийский технологический институт, но вскоре был отстранён от учёбы. За неявки на какой предмет?

Математика.

Не-а, математику Маккарти любил — он начал читать по ней книги в библиотеке Калифорнийского технологического института ещё до поступления. А вот с физкультурой не сложилось. Маккарти прогуливал её и за это был

отстранён

от учёбы. В итоге он оказался в Армии США и смог закончить обучение только в 1948 году.

Физкультура.

Верно, Маккарти

прогуливал

физкультуру, и за это его отстранили от учёбы. В итоге он оказался в Армии США и смог закончить учёбу только в 1948 году.

История.

Не-а, с историей проблем не было, а вот с физкультурой не сложилось. Маккарти прогуливал её и за это был

отстранён

от учёбы. В итоге он оказался в Армии США и смог закончить обучение только в 1948 году.

В 1956 году состоялся двухмесячный Дартмутский семинар, на котором Маккарти впервые предложил определение искусственного интеллекта. Семинар помог ведущим специалистам в этой области собраться вместе и оценить будущее ИИ. Какая тема не входила в обсуждение?

Нейронные сети.

Не-а, нейронные сети — не такое уж и новое изобретение: их начали обсуждать ещё в 1950-х, просто долгое время не хватало мощностей для их реализации.

Дартмутский семинар

пусть и не закончился великими открытиями, зато стал катализатором научных изысканий в области ИИ: в университетах стали открывать лаборатории по изучению этой области компьютерной науки, а сам термин, предложенный Маккарти, закрепился и стал массовым.

Как должен быть запрограммирован компьютер, чтобы использовать язык.

Не-а, эта тема обсуждалась, как и нейронные сети.

Дартмутский семинар

пусть и не закончился великими открытиями, зато стал катализатором научных изысканий в области ИИ: в университетах стали открывать лаборатории по изучению этой области компьютерной науки, а сам термин, предложенный Маккарти, закрепился и стал массовым.

Виртуальная реальность.

Верно! Как запрограммировать компьютер, чтобы использовать язык и нейронные сети, — это тема, которая интересовала учёных ещё в 1950-х. Про виртуальную реальность речи не шло — всё-таки это другая область.

Дартмутский семинар

пусть и не закончился великими открытиями, зато стал катализатором научных изысканий в области ИИ: в университетах стали открывать лаборатории по изучению этой области компьютерной науки, а сам термин, предложенный Маккарти, закрепился и стал массовым.

В 1958 году Маккарти работал в составе комитета над Algol 60. Какие предложения он внёс в язык?

Рекурсию и условные выражения.

Верно! На тот момент язык уже

поддерживал

логические выражения, однако они были не совсем адекватны, с точки зрения Маккарти, потому что вводили в заблуждение. Например, функция 1 × 1 обычно определялась словами, а не выражениями.

Сборку мусора.

Не-а. Правильный ответ: рекурсию и условные выражения. На тот момент язык уже

поддерживал

логические выражения, однако они были не совсем адекватны, с точки зрения Маккарти, потому что вводили в заблуждение. Например, функция 1 × 1 обычно определялась словами, а не выражениями.

Древовидную логику.

Не-а. Правильный ответ: рекурсию и условные выражения. На тот момент язык уже

поддерживал

логические выражения, однако они были не совсем адекватны, с точки зрения Маккарти, потому что вводили в заблуждение. Например, функция 1 × 1 обычно определялась словами, а не выражениями.

В 1958 году Джон Маккарти создаёт

Lisp

, второй старейший язык программирования после Fortran. Язык был ориентирован на работу с ИИ — на решение задач с рекурсией и манипулирование древовидными структурами данных. Кроме уникального синтаксиса с обилием скобок Маккарти реализовал в Lisp уникальную на тот момент механику. Она позволяла удалять из оперативной памяти фрагменты кода, которые не нужны для вычислений. Этот метод перекочует в Java, C# и другие языки. Назовите его.

Ручное управление памятью.

Перепутали. Ручное управление памятью — это как раз история про то, что программист сам пишет команды-деструкторы и освобождает память.

Сборщик мусора

— это отдельная программа, которая мониторит переменные и объекты в коде и решает, нужны они в данный момент или нет. Если нет, то происходит их удаление и память освобождается.

В JavaScript и Ruby язык вообще сам собирает мусор, а вот в Java, C, C++ существует сборщик, но на его работу нужно выделять ресурсы, что замедляет быстродействие.

Сборщик мусора.

Верно!

Сборщик мусора

— это отдельная программа, которая мониторит переменные и объекты в коде и решает, нужны они в данный момент или нет. Если нет, то происходит удаление и память освобождается.

В JavaScript и Ruby язык вообще сам собирает мусор, а вот в Java, C, C++ существует сборщик, но на его работу нужно выделять ресурсы, что замедляет быстродействие.

Фрагментация данных.

Мимо! Фрагментация данных — это когда файл разбивают на части для последовательной записи на жёсткий диск.

Маккарти придумал

сборщик мусора

— это отдельная программа, которая мониторит переменные и объекты в коде и решает, нужны они в данный момент или нет. Если нет, то происходит удаление и память освобождается.

В JavaScript и Ruby язык вообще сам собирает мусор, а вот в Java, C, C++ существует сборщик, но на его работу нужно выделять ресурсы, что замедляет быстродействие.

В 1960-х компьютеры были ещё слишком большими и дорогими: они находились преимущественно в университетах и исследовательских центрах. В 1959 году Маккарти предложил концепцию совместного использования времени. В чём была её суть?

Объединить компьютеры в сети.

Не-а, ARPANET появится только спустя 10 лет — в 1969 году.

Маккарти хоть и не первым предложил концепцию разделения времени, зато стал основоположником её технической реализации. Была разработана система Compatible Time-Sharing System (CTSS), которую использовали на мейнфреймах IBM 7090 и IBM 7094. Пользователи могли обращаться к компьютеру одновременно через разные терминалы. К началу 1970-х эта технология могла

поддерживать

 работу до 100 тысяч пользователей.

Маккарти считал, что за такими вычислениями будущее, и пренебрежительно

относился

к персональным компьютерам, которые начали появляться в 1970-х. Но совместное использование всё-таки сошло на нет и возродилось лишь в 2000-х в ипостаси облачных вычислений.

Несколько пользователей могли одновременно иметь доступ к компьютеру.

Верно! Маккарти хоть и не первым предложил концепцию разделения времени, зато стал основоположником её технической реализации. Была разработана система Compatible Time-Sharing System (CTSS), которую использовали на мейнфреймах IBM 7090 и IBM 7094. Пользователи могли обращаться к компьютеру одновременно через разные терминалы. К началу 1970-х эта технология могла

поддерживать

 работу до 100 тысяч пользователей.

Маккарти считал, что за такими вычислениями будущее, и пренебрежительно

относился

к персональным компьютерам, которые начали появляться в 1970-х. Но совместное использование всё-таки сошло на нет и возродилось лишь в 2000-х в ипостаси облачных вычислений.

Придерживаться расписания по использованию компьютера.

Полезно, но речь шла не о делении компьютера между несколькими учёными, а об одновременной работе десятков, а то сотен людей за одним.

Маккарти хоть и не первым предложил концепцию разделения времени, зато стал основоположником её технической реализации. Была разработана система Compatible Time-Sharing System (CTSS), которую использовали на мейнфреймах IBM 7090 и IBM 7094. Пользователи могли обращаться к компьютеру одновременно через разные терминалы. К началу 1970-х эта технология могла

поддерживать

 работу до 100 тысяч пользователей.

Маккарти считал, что за такими вычислениями будущее, и пренебрежительно

относился

к персональным компьютерам, которые начали появляться в 1970-х. Но совместное использование всё-таки сошло на нет и возродилось лишь в 2000-х в ипостаси облачных вычислений.

В 1962 году Маккарти с командой из Стэнфорда написал программу для игры в шахматы по телеграфу с помощью компьютера IBM 7090. В 1966 году стартовала серия матчей, которая длилась девять месяцев, и по итогу команда Маккарти проиграла две партии, а две сыграла вничью. «Они избили нас», — вспоминал потом Маккарти. Кто был соперником?

Гарвардский университет.

Нет, это был СССР. В 1966 году Маккарти

посетил

московский Институт теоретической и экспериментальной физики, где его вызвал на телеграфный шахматный поединок Александр Кронрод. На тот момент разработанная студентами Маккарти программа Kotok-McCarthy считалась самой мощной программой для игры в шахматы. Но тем не менее она проиграла советской программе, запущенной на компьютере М-2.

Кстати, в биографиях Кронрода и Маккарти много общего: оба были гениальными математиками, оба внесли выдающийся вклад в развитие искусственного интеллекта и оба искренне любили шахматы.

Именно у Кронрода Маккарти

позаимствовал

знаменитую фразу о том, что шахматы — это «дрозофила искусственного интеллекта». В этой аналогии содержится отсылка к генетике, где плодовых мушек дрозофил используют для изучения наследования генов.

Немецкий гроссмейстер Властимил Горт и румынский гросcмейстер Флорин Георгиу.

Нет, это был СССР. В 1966 году Маккарти

посетил

московский Институт теоретической и экспериментальной физики, где его вызвал на телеграфный шахматный поединок Александр Кронрод. На тот момент разработанная студентами Маккарти программа Kotok-McCarthy считалась самой мощной программой для игры в шахматы. Но тем не менее она проиграла советской программе, запущенной на компьютере М-2.

Кстати, в биографиях Кронрода и Маккарти много общего: оба были гениальными математиками, оба внесли выдающийся вклад в развитие искусственного интеллекта и оба искренне любили шахматы.

Именно у Кронрода Маккарти

позаимствовал

знаменитую фразу о том, что шахматы — это «дрозофила искусственного интеллекта». В этой аналогии содержится отсылка к генетике, где плодовых мушек дрозофил используют для изучения наследования генов.

СССР.

Верно! В 1966 году Маккарти

посетил

московский Институт теоретической и экспериментальной физики, где его вызвал на телеграфный шахматный поединок Александр Кронрод. На тот момент разработанная студентами Маккарти программа Kotok-McCarthy считалась самой мощной программой для игры в шахматы. Но тем не менее она проиграла советской программе, запущенной на компьютере М-2.

Кстати, в биографиях Кронрода и Маккарти много общего: оба были гениальными математиками, оба внесли выдающийся вклад в развитие искусственного интеллекта и оба искренне любили шахматы.

Именно у своего советского визави Маккарти

позаимствовал

знаменитую фразу о том, что шахматы — «это дрозофила искусственного интеллекта». В этой аналогии содержится отсылка к генетике, где плодовых мушек-дрозофил используют для изучения наследования генов.

В 1965 году Маккарти создаёт Стэнфордскую лабораторию искусственного интеллекта (SAIL), которая становится центром для изучения этой области науки и создания инноваций. Какие изобретения не были сделаны в SAIL?

Рука-робот.

Не-а. «Стэнфордская рука» была

разработана

в SAIL в 1969 году Виктором Шейнманом, пионером в области робототехники. На тот момент уже были подобные руки, но разработка Шейнмана была более гибкой и могла использоваться на заводах для сборки и дуговой плавки.

Беспилотная «стэнфордская тележка»

начала

ездить по калифорнийским дорогам ещё в 1979 году — примерно так же, как сейчас передвигаются роботы-доставщики «Яндекса» по улицам Москвы. Она хоть и была

неказистой

на вид, но уже умела ездить без помощи человека — правда, ей нужно было останавливаться после каждого метра и оценивать обстановку в течение 10–15 минут.

Не было только электропоезда.

Беспилотный робот на колёсах.

Не-а. Беспилотная «стэнфордская тележка»

начала

ездить по калифорнийским серпантинам ещё в 1979 году — примерно так же, как сейчас передвигаются роботы-доставщики «Яндекса» по улицам Москвы. Она хоть и была

неказистой

на вид, но уже могла ездить без помощи человека — правда, ей нужно было останавливаться после каждого метра и оценивать обстановку в течение 10–15 минут.

Рука-робот тоже была

сделана

в SAIL в 1969 году Виктором Шейнманом, пионером в области робототехники. На тот момент уже были подобные руки, но разработка Шейнмана была более гибкой и могла использоваться на заводах для сборки и дуговой плавки.

Не было только электропоезда.

Электропоезд с ИИ.

Верно, электропоезда не было, в отличие от руки-робота и беспилотника на колёсах.

«Стэнфордская рука» была

разработана

в SAIL в 1969 году Виктором Шейнманом, пионером в области робототехники. На тот момент уже были подобные руки, но разработка Шейнмана была более гибкой и могла использоваться на заводах для сборки и дуговой плавки.

Беспилотная «стэнфордская тележка»

начала

ездить по калифорнийским серпантинам ещё в 1979 году — примерно так же, как сейчас передвигаются роботы-доставщики «Яндекса» по улицам Москвы. Она хоть и была

неказистой

на вид, но уже могла ездить без помощи человека — правда, ей нужно было останавливаться после каждого метра и оценивать обстановку в течение 10–15 минут.

Джон Маккарти как-то сказал: «Чтобы сделать... нужно 1,8 Эйнштейна и одна десятая ресурсов Манхэттенского проекта». Что он имел в виду?

Разумную машину.

Верно! Когда Маккарти возглавил SAIL, Пентагон профинансировал разработку функционирующего ИИ в течение десяти лет. Спустя годы Маккарти

осознал

, что до этого ещё очень далеко, — отсюда и родилась эта саркастическая фраза.

Дешёвый и мощный персональный компьютер.

Не-а, речь про разумную машину. Когда Маккарти возглавил SAIL, Пентагон профинансировал разработку функционирующего ИИ в течение десяти лет. Спустя годы Маккарти

осознал

, что до этого ещё очень далеко, — отсюда и родилась эта саркастическая фраза.

Язык программирования, который будет писать себя сам.

Не-а, речь про разумную машину. Когда Маккарти возглавил SAIL, Пентагон профинансировал разработку функционирующего ИИ в течение десяти лет. Спустя годы Маккарти

осознал

, что до этого ещё очень далеко, — отсюда и его саркастическая фраза.

Джон Маккарти увлекался не только математикой, программированием и ИИ. Ему были интересны также космические технологии, и он даже стал одним из авторов идеи космического фонтана. В чём суть технологии?

Альтернатива космическому лифту.

Верно! Идея довольно

смелая

— построить чрезвычайно высокую полую башню и наполнить её специальными гранулами, которые будет направлять энергия с Земли. Такая система позволила бы отправлять грузы чаще и эффективней, но на её обслуживание потребовалось бы очень много электричества.

Проект двигателя для космических кораблей.

Не-а, это была альтернатива космическому лифту. Идея довольно

смелая

— построить чрезвычайно высокую полую башню и наполнить её специальными гранулами, которые будет направлять энергия с Земли. Такая система позволила бы отправлять грузы чаще и эффективней, но на её обслуживание потребовалось бы очень много электричества.

Система связи на основе ИИ между станциями и кораблями.

Не-а, это была альтернатива космическому лифту. Идея довольно

смелая

— построить чрезвычайно высокую полую башню и наполнить её специальными гранулами, которые будет направлять энергия с Земли. Такая система позволила бы отправлять грузы чаще и эффективней, но на её обслуживание потребовалось бы очень много электричества.

Какой награды у Джона Маккарти никогда не было?

Премия Тьюринга.

Не-а. Аналог Нобелевской премии в области вычислительной техники Маккарти

получил

в 1971 году за значительный вклад в исследование ИИ. В 1988 году он получил

премию Киото

за фундаментальный вклад в область искусственного интеллекта и изобретение языка программирования Lisp.

А вот премии Паттерсона — Крейна он удостоен не был. Её присуждают за вклад в химическую информатику, до которой Маккарти не успел добраться.

Премия Киото.

Не-а, одну из самых престижных международных премий Маккарти

получил

в 1988 году за фундаментальный вклад в область искусственного интеллекта и изобретение языка программирования Lisp. Ранее, в 1971 году, он получил

премию Тьюринга

за значительный вклад в исследование ИИ.

А вот премии Паттерсона — Крейна он удостоен не был. Её присуждают за вклад в химическую информатику, до которой Маккарти не успел добраться.

Премия Паттерсона — Крейна.

Верно, такой премии Маккарти удостоен не был, потому что её присуждают за вклад в химическую информатику. Остальными премиями из списка он был награждён.

В 1971 году он

получил

премию Тьюринга за значительный вклад в исследование ИИ, а в 1988 году —

премию Киото

за фундаментальный вклад в область искусственного интеллекта и изобретение языка программирования Lisp.

Кажется, вы никогда не гуглили, чтобы узнать, как появился термин «искусственный интеллект», зато теперь познакомились с его создателем.

Если вам интересны нейросети и искусственный интеллект, для вас есть и другие статьи по теме — например, о том, как

устроено глубокое обучение

, что под капотом у «звёздной»

языковой модели GPT-4

и как создать свою первую нейросеть

на базе TensorFlow

.

Слепая удача или та самая железная логика, которую любил Джон Маккарти? Неплохой результат, поздравляем. Если вам интересны нейросети и искусственный интеллект, для вас есть и другие статьи по теме — например, о том, как

устроено глубокое обучение

, что под капотом у «звёздной»

языковой модели GPT-4

и как создать свою первую нейросеть

на базе TensorFlow

.

Открывали Lisp (и возможно даже кодили на нём)

Судя по всему, вы практиковали использование ИИ в своём коде или готовились к диплому на эту тему (шутим, конечно). В любом случае результат отличный — вы прекрасно разбираетесь в теме. Но сможете ли вы

отличить нейросеть от человека

? Вот вам ещё одна интересная задачка на вечер.

Или читайте другие наши статьи по теме — например, о том, как

устроено глубокое обучение

, что под капотом у «звёздной»

языковой модели GPT-4

и как создать свою первую нейросеть

на базе TensorFlow

.

Последний, кого заменят машиной

Искусственный интеллект для вас — это ваша предметная область, хлеб и соль, как говорится. Нет? Тогда рекомендуем присмотреться к курсу Skillbox

Data Scientist

, где за девять месяцев обучают по одному из трёх направлений на выбор: аналитика данных, машинное обучение и дата-инженерия.

Бесплатный курс по Python ➞
Мини-курс для новичков и для опытных кодеров. 4 крутых проекта в портфолио, живое общение со спикером. Кликните и узнайте, чему можно научиться на курсе. Смотреть программу