Walaupun peristiwa yang digambarkan dalam The Imitation Game, Alan Turing tidak mencipta mesin yang memecah kod Jerman semasa Perang Dunia II-Poland. Tetapi ahli matematik yang bijak tidak mencipta sesuatu yang tidak pernah disebut dalam filem: alat matematik untuk menilai kebolehpercayaan maklumat. Alatnya memunculkan karya menguraikan mesej yang dikodkan menggunakan versi mesin yang lebih baik dari Poland.
Kandungan Terkait
- Snek tengah malam adalah buruk untuk otak anda
- Otak Otak Merpati Jenis Seperti Kita
- Adakah Anda Membuat Keputusan Lebih Baik Ketika Lapar?
Kini para penyelidik yang mempelajari kera rhesus telah mendapati bahawa otak juga menggunakan alat matematik ini, bukan untuk menyahkod mesej, tetapi untuk menghilangkan bukti yang tidak dapat dipercayai untuk membuat keputusan mudah. Bagi penyelidik neuroscientist Michael University, Michael Shadlen dan pasukannya, penemuan ini menyokong idea yang lebih besar bahawa semua keputusan yang kita buat-walaupun kelihatan tidak rasional-boleh dibahagikan kepada operasi rasional yang rasional. "Kami fikir otak pada asasnya rasional, " kata Shadlen.
Diciptakan pada tahun 1918, mesin Enigma Jerman mencipta cipher penggantian dengan menukar huruf asli dalam pesan untuk yang baru, menghasilkan apa yang kelihatan seperti murni tulen. Untuk membuat cipher menjadi lebih rumit, peranti telah berputar cakera di dalamnya yang berputar setiap kali kekunci ditekan, mengubah pengekodan dengan setiap kekunci kekunci. Prosesnya begitu rumit walaupun dengan mesin Enigma di tangan, orang Jerman dapat menguraikan mesej hanya dengan mengetahui tetapan awal penyegerakan tersebut.
Mesin Enigma Jerman, musuh peluru berpandu Perang Dunia II. (The Walker Library of Sejarah Imaginasi Manusia) Turing mencipta algoritma yang mengurangkan jumlah kemungkinan tetapan mesin penyahsulitan British, dipanggil bomba, terpaksa menguji setiap hari. Bekerja di kemudahan Bletchley Park yang tersembunyi di UK, Turning menyedari bahawa adalah mungkin untuk mengetahui jika dua mesej datang dari mesin dengan rotor yang bermula di kedudukan yang sama-sekeping maklumat penting untuk memikirkan kedudukan tersebut. Baris dua mesej yang dikodkan, satu di atas yang lain, dan kemungkinan bahawa mana-mana dua huruf akan sama sedikit lebih besar jika kedua-dua mesej datang dari mesin dengan tetapan permulaan yang sama. Ini kerana dalam bahasa Jerman, seperti dalam bahasa Inggeris, huruf tertentu cenderung lebih umum, dan proses penyulitan memelihara corak ini.
Algoritma Turing pada dasarnya menambah kebarangkalian petunjuk-petunjuk yang berguna. Ia juga menunjukkan apabila kemungkinan kumulatif cukup baik sama ada menerima atau menolak bahawa kedua-dua mesej yang dibandingkan datang dari mesin dengan keadaan pemutar yang sama. Alat statistik ini, yang dikenali sebagai ujian nisbah kebarangkalian berturut-turut, terbukti sebagai penyelesaian yang optimum terhadap masalah tersebut. Ia telah menjimatkan masa dengan membenarkan pemecah kod Bletchley menentukan sama ada dua mesej berguna semasa melihat bilangan huruf paling sedikit yang mungkin. Turning bukanlah satu-satunya ahli matematik yang berfungsi secara rahsia untuk menghasilkan idea ini. Abraham Wald di Columbia University menggunakannya pada tahun 1943 untuk memikirkan berapa banyak bom Tentera Laut AS yang diperlukan untuk meletupkan cukup munasabah bahawa sekumpulan amunisi tidak rosak sebelum menghantarnya.
Sekarang Shadlen telah mendapati bahawa manusia dan haiwan lain mungkin menggunakan strategi yang sama untuk memahami maklumat yang tidak menentu. Berurusan dengan ketidakpastian adalah penting, kerana beberapa keputusan berdasarkan bukti yang dapat dipercayai. Bayangkan memandu di jalan berliku pada waktu malam dalam hujan. Anda mesti memilih sama ada untuk menghidupkan roda kiri atau kanan. Tetapi berapa banyak yang anda boleh percaya lampu ekor samar kereta yang tidak diketahui jarak jauh, garis pokok gelap dengan bentuk yang mengelirukan atau penanda lorong yang hampir tidak kelihatan? Bagaimanakah anda meletakkan maklumat ini bersama untuk tinggal di jalan?
Monyet di makmal Shadlen menghadapi keputusan yang sama sukar. Mereka melihat dua titik yang dipaparkan pada monitor komputer dan cuba memenangi merawat dengan memilih yang betul. Bentuk yang diterangi pada skrin satu demi satu menandakan jawapannya. Apabila simbol Pac-Man muncul, misalnya, titik kiri mungkin, tetapi tidak pasti, jawapan yang betul. Sebaliknya, pentagon menyukai titik yang betul. Permainan berakhir apabila monyet memutuskan ia telah melihat bentuk yang cukup untuk membahayakan teka-teki dengan memutar matanya ke arah salah satu titik.
Korteks intraparietal sisi, bahagian otak diukur dalam kajian ini, terdapat di lobus parietal. (Gambar ihsan Institut Kebangsaan mengenai Penuaan / Institut Kesihatan Nasional) Terdapat banyak strategi yang boleh digunakan untuk memilih titik yang betul. Monyet boleh memberi perhatian kepada petunjuk terbaik dan mengabaikan yang lain. Atau pilihan hanya boleh dibuat selepas beberapa waktu tertentu, tanpa mengira betapa monyet tertentu tentang bukti yang telah dilihatnya hingga ke tahap itu.
Apa yang sebenarnya berlaku ialah pengumpulan maklumat di dalam otak, kerana haiwan itu menilai kebolehpercayaan setiap bentuk dan menambahkannya kepada jumlah yang berjalan. Shadlen memantau pembentukan ini dengan memasukkan elektrod secara tidak sengaja ke otak monyet. Petunjuk kebarangkalian tinggi mencetuskan lompatan besar dalam aktiviti otak, manakala petunjuk lemah menghasilkan lompatan yang lebih kecil. Keputusan sepertinya dibuat apabila aktiviti yang memihak kepada kiri atau kanan menyeberangi ambang tertentu-seperti keputusan dari algoritma Turing.
"Kami mendapati bahawa otak mencapai keputusan dengan cara yang akan menyesuaikan diri dengan statistik, " kata Shadlen, yang pasukannya akan menerbitkan hasil dalam jurnal Neuron yang akan datang .
Jan Drugowitsch, ahli sains neuro di Ecole Normale Supérieure di Paris, bersetuju. "Ini menjadikan kes yang sangat kuat bahawa otak benar-benar cuba mengikuti strategi yang digariskan di sini, " katanya. Tetapi boleh memilih lebih rumit, seperti ke mana perguruan tinggi atau siapa yang akan berkahwin, direbus ke strategi statistik mudah?
"Kami tidak tahu bahawa cabaran yang dihadapi oleh otak dalam menyelesaikan masalah besar sama persis dengan cabaran dalam keputusan yang lebih mudah, " kata Joshua Gold, seorang ahli ilmu saraf di Sekolah Perubatan University of Pennsylvania. "Sekarang ini suntikan tulen bahawa mekanisme yang kita pelajari dalam makmal menanggung keputusan peringkat tinggi."
