Сегодня Сигельманн завершает разработку математического обоснования предложенной ею 17 лет назад адаптирующейся вычислительной системы, которая постоянно обучается и эволюционирует, используя входную информацию от окружающей среды, подобно мозгу человека.

В своем новом докладе Сигельманн и соавторы доказывают, что когда их модель действует в среде, обеспечивающей постоянную сенсорную стимуляцию, подобно окружающей реальности, то, если посчитать все пары «стимул-реакция» на протяжении всего срока жизни такой машины, окажется, что она проявляет экспоненциально более широкий круг поведений, чем классический компьютер или модель Тьюринга.

Каждый раз, когда «сверхтьюринговая машина» получает входной сигнал, она в буквальном смысле становится новой машиной, подчеркивает ученый; ПК по сравнению с нею лишь быстрый калькулятор. Но если нужно создать робота, способного проводить слепого до магазина, это будет возможным только с системой, способной адаптироваться в динамичной среде, заключает она.