Компьютерная наука

Будет ли ИИ настолько умным, что мы не сможем понять его аргументацию?

Любит | Нелюбов | Ответы | Вид | 3604


Коллин Фаррелли Data Scientist / Poet / Social Scientist / Topologist (2009-настоящее время)   
@ | Обновлено Right Now


Если человечество когда-либо вступит в контакт с инопланетным разумом, будут ли эти инопланетяне иметь компьютеры? В научной фантастике инопланетные компьютеры являются обычным явлением. Если это правильно, это означает, что инопланетяне могут найти компьютеры независимо от людей. В конце концов, мы были бы очень удивлены, если бы пришельцы независимо друг от друга изобрели Coca-Cola или Pokémon или книги о Гарри Поттере. Если у инопланетян есть компьютеры, это потому, что компьютеры являются ответом на вопрос, который естественным образом возникает как в человеческой, так и в чужой цивилизации.

Здесь, на Земле, основным создателем компьютеров был английский математик Алан Тьюринг. В своей статье «
О вычислимых числах» , опубликованной в 1936 году , с приложением к проблеме Энтшайдуна ,

Тьюринг не пытался изобрести умный гаджет или создать индустрию. Скорее, он атаковал проблему о природе математики, поставленную немецким математиком Дэвидом Гильбертом в 1928 году. Это звучит заумно, но стоит понять суть мышления Гильберта и Тьюринга, поскольку оно освещает, откуда берутся компьютеры и какими компьютерами они станут. в будущем.

В течение своей карьеры Гильберта интересовали предельные пределы математического знания: что люди могут знать о математике в принципе, и что (если таковые имеются) части математики навсегда неизвестны людям? Грубо говоря, проблема Гильберта 1928 года задала вопрос, существует ли общий алгоритм, которому может следовать математик, который позволил бы им выяснить, доказуемо ли какое-либо данное математическое утверждение. Алгоритм, на который надеялся Гильберт, был бы немного похож на алгоритм «бумага и карандаш» для умножения двух чисел. За исключением того, что вместо того, чтобы начинать с двух чисел, вы начинаете с математической гипотезы, а пройдя все этапы алгоритма, вы узнаете, доказуема ли эта гипотеза. Алгоритм может быть слишком трудоемким для использования на практике, но если такой алгоритм существует,

В 1928 году понятие алгоритма было довольно расплывчатым. До этого момента люди часто использовали алгоритмы, используя бумагу и карандаш, как в только что упомянутом алгоритме умножения или алгоритме длинного деления. Нападение на проблему Гильберта заставило Тьюринга точно определить, что именно подразумевается под алгоритмом. Для этого Тьюринг описал то, что мы сейчас называем машиной Тьюринга : единое универсальное программируемое вычислительное устройство, которое, как утверждал Тьюринг, может выполнять любой алгоритм.

Сегодня мы привыкли к мысли, что компьютеры могут быть запрограммированы на множество разных вещей. Однако во времена Тьюринга идея универсального программируемого компьютера была замечательной. Тьюринг утверждал, что одно фиксированное устройство может имитировать любой алгоритмический процесс, при условии предоставления правильной программы. Это был удивительный скачок воображения и основа современных вычислений.

Чтобы доказать, что его машина может имитировать любой алгоритмический процесс, Тьюринг рассмотрел, какие операции может выполнять математик-человек при выполнении алгоритма. Для каждой такой операции ему приходилось доказывать, что его машина всегда может делать одно и то же. Его аргумент слишком длинный, чтобы воспроизвести его полностью, но интересно и поучительно увидеть стиль рассуждений Тьюринга:

Вычисления обычно выполняются путем написания определенных символов на бумаге. Мы можем предположить, что этот документ разделен на квадраты, как арифметическая книга ребенка. В элементарной арифметике иногда используется двумерный характер статьи. Но такого использования всегда можно избежать, и я думаю, что будет решено, что двумерный характер бумаги не является существенным для вычислений. Тогда я предполагаю, что вычисления выполняются на одномерной бумаге, т.е. на ленте, разделенной на квадраты. … Поведение компьютера [Тьюринг имеет в виду человека, выполняющего алгоритм, а не машину!] В любой момент определяется символами, которые он наблюдает, и его «состоянием ума» в этот момент. Мы можем предположить, что есть связанная В type="math/tex" id="MathJax-Element-3">на количество символов или квадратов, которые компьютер может наблюдать в один момент. Если он хочет наблюдать больше, он должен использовать последовательные наблюдения. Мы также будем предполагать, что число состояний ума, которые необходимо принимать во внимание, конечно.

Очевидно, это был неформальный и эвристический аргумент! Вызывание детской арифметической книги или чьего-то психического состояния не является предметом строгого, пуленепробиваемого аргумента. Но аргумент Тьюринга был достаточно убедителен, что более поздние математики и ученые по большей части были готовы принять его. Машина Тьюринга стала золотым стандартом: алгоритм был тем, что мы могли выполнить на машине Тьюринга. И с тех пор вычислительная техника превратилась в индустрию, и были проданы миллиарды компьютеров на основе модели Тьюринга.

Тем не менее, есть некоторые неудобства в анализе Тьюринга. Мог ли он что-то упустить в своих неформальных рассуждениях о том, что такое алгоритм? В 1985 году английский физик Дэвид Дойч предложил более глубокий подход к проблеме определения того, что подразумевается под алгоритмом

Дэвид Дойч, «Квантовая теория, принцип Чёрча-Тьюринга и универсальный квантовый компьютер» (1985). Дойч указал, что каждый алгоритм выполняется физической системой, будь то математик с бумагой и карандашом, механическая система, такая как счеты, или современный компьютер. Затем Дойч обдумал следующий вопрос (я немного перефразировал его, чтобы его было легче читать):

Существует ли (одно) универсальное вычислительное устройство, которое может эффективно моделировать любую другую физическую систему?

Если бы было такое устройство, вы могли бы использовать его для выполнения любого алгоритма, потому что алгоритмы должны выполняться в какой-то физической системе. И поэтому устройство будет действительно универсальным компьютером. Более того, указал Дойч, вам не нужно полагаться на неформальные эвристические аргументы, чтобы оправдать свое представление об алгоритме, как это сделал Тьюринг. Вы можете использовать законы физики, чтобы доказать, что ваше устройство универсально.

Итак, давайте вернемся к нашему открытому вопросу: будут ли инопланетяне иметь компьютеры? Приведенный выше вопрос Дойча - простой фундаментальный вопрос о природе вселенной. Это тот тип вопроса, который пришельцы из Дойча могли бы придумать. И инопланетные цивилизации, частью которых они являются, будут неизбежно вынуждены изобретать компьютеры.

В этом смысле компьютеры - это не просто изобретения людей. Они являются фундаментальной особенностью вселенной, ответом на простой и глубокий вопрос о том, как работает вселенная. И их, вероятно, снова и снова открывали многие инопланетные биты интеллекта.

В этой истории есть морщина. Дойч - физик с опытом работы в квантовой механике. И, пытаясь ответить на свой вопрос, Дойч заметил, что обычные повседневные компьютеры на основе модели Тьюринга испытывают большие трудности при моделировании квантово-механических систем.

Исследователи, такие как Ю. Манин и Ричард Фейнман, ранее наблюдали это и в результате размышляли о компьютерах, основанных на квантовой механике. В частности, они кажутся необычайно медленными и неэффективными при проведении такого моделирования. Чтобы ответить на его вопрос утвердительно, Дойч был вынужден изобрести новый тип вычислительной системы - квантовый компьютер., Эти квантовые компьютеры могут делать все, что могут делать обычные компьютеры, но они также способны эффективно моделировать квантово-механические процессы. И поэтому они, возможно, являются более естественной вычислительной моделью, чем обычные компьютеры. Если мы когда-нибудь встретим инопланетян, я держу пари, что они будут использовать квантовые компьютеры (или, возможно, будут иметь мозги для квантовых вычислений). В конце концов, вполне вероятно, что инопланетяне будут гораздо более технологически продвинутыми, чем нынешняя человеческая цивилизация. И поэтому они будут использовать компьютеры, естественные для любого технологически развитого общества.

Это эссе объясняет, как работают квантовые компьютеры. Это не обзорное эссе или популяризация, основанная на волнообразных аналогиях. Мы собираемся углубиться, чтобы вы поняли детали квантовых вычислений. Попутно мы также изучим основные принципы квантовой механики, поскольку они необходимы для понимания квантовых вычислений.

Изучение этого материала является сложной задачей. Квантовые вычисления и квантовая механика, как известно, являются «жесткими» субъектами, часто представляемыми как таинственные и запретные. Если бы это было обычное эссе, есть вероятность, что вы быстро забудете материал. Но эссе также является экспериментом в форме эссе. Как я объясню подробно ниже, эссе включает в себя новые идеи пользовательского интерфейса, которые помогут вам вспомнить, что вы читали . Это может звучать удивительно, но использует хорошо проверенную идею из когнитивной науки, известную как тестирование с повторением в пространстве. Подробнее о том, как это работает, ниже. В результате любой, кто любопытен и решителен, может понять квантовые вычисления глубоко и в долгосрочной перспективе.

Тем не менее, вам нужно некоторое математическое образование, чтобы понять эссе. Я предполагаю, что вы знакомы с комплексными числами и с линейной алгеброй - векторами, матрицами и так далее. Я также предполагаю, что вам удобны логические вентили, используемые в обычных компьютерах - вентили И, ИЛИ, НЕ и так далее.

Если у вас нет этого математического фона, вам нужно его приобрести. То, как вы это сделаете, зависит от вашего предыдущего опыта и предпочтений в обучении - здесь нет универсального подхода, вам нужно разобраться с этим самостоятельно. Но два ресурса, которые вы можете найти полезными, это: (1) серия YouTube-видео 3Blue1Brown по линейной алгебре и (2) более глубокие лекции по линейной алгебре Джила Стренга . Попробуйте их, и если вы найдете их полезными, продолжайте. Если нет, изучите другие ресурсы.

Может показаться заманчивым попытаться избежать этой математики. Если вы посмотрите в Интернете, вы увидите много ярких представлений о квантовых вычислениях, которые избегают математики. Например, на YouTube есть много довольно привлекательных видео. На них может быть интересно смотреть, а лучшие из них дают вам некоторые аналогии, которые помогут понять квантовые вычисления. Но для них есть пустота. Грубо говоря, если они не объясняют действительную математическую модель, то вы могли бы потратить годы на просмотр и просмотр таких видео, и вы бы никогда этого не поняли. Это как тусоваться с группой баскетболистов и слушать, как они говорят о баскетболе. Вам это может понравиться, и вы почувствуете, что изучаете баскетбол. Но если вы на самом деле не проводите много времени за игрой, вы никогда не научитесь играть в баскетбол. Чтобы понять квантовые вычисления,

| |



Онлайн-курс
«Квантовые технологии»
Один из самых трендовых курсов в сфере Цифровой экономики.