?

Log in

No account? Create an account
 
 
18 March 2017 @ 03:54 pm
Поможем Пенроузу  

“Есть задачи, которые не подвластны даже самому мощному суперкомпьютеру. "Но с ними вполне справится человеческий разум, но причину этому мы не знаем".

Предположительно, Р. Пенроуз


Итак, Р. Пенроуз, известный своими поисками источника неалгоритмичности человеческого мышления (“Тени разума”), продолжает гнуть свою линию. Пишут, создал целый свой институт. Не знаю, так ли это, но он имеет право.

И вроде как в стенах этого института и в рамках своих идей он создал известную шахматную задачу, призванную доказать его идею. Идея, как известно, заключается в том, что источником неалгоритмичности человеческого мышления является квантовая природа базовых процессов в мышлении.

Для меня это выглядит как утверждение, что квантовая неопределенность - основа свободы воли. Короче, пустой звук. Вообще, усилия Пенроуза в свете этой задачи выглядят неприглядно. Мне это напоминает голосование среди ученых. В данном случае вообще привлекаются широкие массы. Тем более странно, что эта деятельность исходит от признанного математического интеллектуала.


Так в чем проблема? Проблема в подходе к постановке вопроса. Пенроуз исходит из идеи, что мы мыслим. То, что такое предположение порождает целый ворох логически неустранимых парадоксов, его, кажется, не волнует. Видимо, это задача для философов.  Однако, именно в ловушку, связанную с исходной грубой ошибкой он сам и попадает. Пенроуз полагает, что раз мы мыслим, то, следовательно, мы создаем компьютеры. (Я прошу прощения, что столь вольно приписываю Пенроузу все эти интенции - они кажутся мне очевидными). И вообще, это задачка сродни стандартных математических головоломок, хотя и требует интуиции. Но именно в ней, в интуиции, и заключается загвоздка. Давайте присмотримся к проблеме.


Хорошо бы понять, почему компьютеры так “тупы”. Начать можно, например, с простого птичьего гнезда. Необходимо понять, какой процесс стоит за его появлением. Если мы предположим, что гнездо строит птица, повинуясь приказам программы, которая зашита в ее мозгу, то мы только имитируем видимость ответа. На самом деле, в этой фразе вообще нет никакого разъяснения. Другими словами, наше “объяснение” ничем не отличается от птичьего гнезда и процесса его “создания”, а значит, тавтологично. За рамками остается вопрос, что это за программа, как она появилась, и что значит ее активность. А это и есть суть дела.


Итак, исходя из предыдущих постов, мы понимаем, что “Я” - это то, что остается в феноменальной реальности при отборе из базового решения производными алгоритмами. Исходя из всей истории эволюции, можно предположить, что “мне” соответствует довольно мощный коррелят на базовом уровне. Будем четко помнить, что “я” - это проекция. Проекция ничего не делает. В ней нет самостоятельной активности. Объяснение “решения той или иной проблемы” осложняется тем, что приходится постоянно проделывать довольно сложную и нетривиальную операцию по удержанию в зоне внимания представления об этом. Что такое “решение проблемы” в свете сказанного? “Проблема” и “ответ” на нее формируются на базовом уровне. В конечном счете остается феноменология абстрагированного “решения” после фильтра базового алгоритма. Абстрагированного - потому что любой производный алгоритм отбрасывает некоторую информацию, которая оказывается для него избыточной, на самом деле - невидимой. Так что остается “выжимка” из решения в виде его измененной конфигурации.

Исходя из этого можно ответить на вопрос о сложности решения, когда таковое заключается в изменении конструкции внешнего решения. Т.е., сейчас речь идет о том, что мы привычно рассматриваем как продукты деятельности живого организма, например. Речь может идти о гнезде птицы, ноже или компьютере. Эти три предмета отвечают разным задачам, что предполагает наличие некоего механизма во влиянии “креатора” на изменение внешней системы.


Исходный алгоритм нашего мира такой, что предполагает иерархию производных алгоритмов. Мы в своей реальности называем это эмерджентностью. Элементарные частицы складываются в атомы, те - в молекулы, и так далее - в обе стороны. И правильно, кстати, говорить не о статических конструкциях, а о динамике изменения конструкции наблюдателя на уровне любого производного алгоритма при взаимодействии с внешними к нему решениями (атомами, предметами, людьми и так далее). Наша эволюция привела к такому решению, когда отбор производными алгоритмами богато представлен на разных уровнях. Это потому, что мы (“наше решение”) эволюционировали как основная единица сложности, мы не были креатурой более сложного решения. Поэтому мы прошли все необходимые с точки зрения базового алгоритма стадии.

Далее, когда возникает то, что в феноменальной реальности мы называем проблемой, и чему на базовом уровне соответствует отклонение от списка системообразующих факторов, система (решение) стремится вернуться в устойчивую конфигурацию, поддерживаемую данным (тропным) типом базового алгоритма. Она генерирует решения, приводящие ее к реконфигурации, и именно остатки от этого процесса, отобранные производным алгоритмом, мы называем решением, ответом. Естественно, все происходит за пределами проекции. Это то, что так неизменно изумляет Пенроуза. Сейчас он хочет услышать отчет о таких изменениях на основе решения шахматной задачи (при игре за белых), но он услышит в лучшем случае схематическую версию события, на манер отчета пациента с разделенным мозгом.

Если же конструкция решения достигает своего сложного состояния главным образом за счет влияния другого, более сложного решения, то картина выглядит иначе, как на базовом уровне, так и для нас. (Мы на грани ответа на вопрос о “тупости” компьютеров). Попытка решения вернуться к списочному перечню системообразующих фактором может приводить к тому, что ведущая система реконфигурирует некоторые внешние решения. В нашем мире это выглядит как создание птицей гнезда, к примеру. И вот тут исход процедуры зависит от того, какой уровень сложности по отношению к производным алгоритмам был задействован в основной системе. Мы уже уяснили, что вместе с уровнем производного алгоритма растет уровень абстрагированности решения. Чем сложнее система, тем более высокие уровни абстрагировании могут вмешиваться в процесс самостабилизации (например, сами с собой мы вообще можем договориться без проблем :). И чем значительнее отклонения, тем более внушительным оказывается задействование всех уровней производных алгоритмов. Кстати, если отклонение превышает критический уровень, то стабилизация невозможна. Что это значит? В терминах привычной нам реальности это очень просто. Грубо говоря, все зависит от того, какие проблемы решаются с помощью “созидания”. Гнездо птицы - очень простая вещь, но оно точно подогнано к требованиям решения проблемы этого вида. Механизм его решения содержится в базовом решении, и оно неизменно отбирается производным алгоритмом всякий раз, когда в нем возникает необходимость. Решая свою проблему, птица не создаст вместо гнезда совершенно иную конструкцию. Другое дело, когда ворона в хитро поставленном эксперименте пытается вытащить из узкого сосуда с водой угощение. Ей приходится демонстрировать элементы интеллекта, и это нечто иное, чем воспроизведение конструкции гнезда. Ворона может делать и то, и другое, потому что ее эволюция была сродни нашей. Но гнездо (само по себе, пусть даже путем отбора с базового уровня) не может делать ничего, кроме как быть гнездом. В этом суть отличия. В том числе компьютера и человека.


Компьютер - (изначальная) креатура более сложной системы. В него в принципе не могли быть заложены решения, лежащие ниже уровня того, который замечается основным производным алгоритмом, потому что когда человек его создавал, на него не оказывалась давление, способное задействовать более глубокие решения. Поэтому компьютер изначально  был совершенно рядовым инструментом. Использовались конфигурации, практически полностью подлежащие отбору основным производным алгоритмом (пространство-время-существование). В сущности, это как гнездо птицы, с той лишь разницей, что информация о его конструкции не была записана в решении одного человека.

Дальше начинается самое интересное. Все, кто потешался над компьютерами в прошлом, оказались посрамлены. Почему? Оказалось, что компьютер в лице ИИ способен к собственной эволюции. До тех пор, пока доступ к своим программам ему перекрыт, он будет оставаться смышленым, но ножиком. Просто еще один добротный инструмент в помощь человеку.


Все изменится, когда ИИ будет разрешен доступ к своим исходникам. В данном случае все упирается в степень совпадения активности ИИ и направления реализации базового алгоритма. А это, в свою очередь, зависит от того, что в ИИ останется от человека из феноменальной реальности. Если ничего, то у ИИ есть реальный шанс пройти свою собственную эволюцию, причем сразу в обоих направлениях, “вверх” и “вниз”! Это, безусловно, невиданный доселе случай. И тогда ИИ не только скажет, как выиграть белыми, он достигнет той самой психогенной сингулярности, которой человек, не исключено, просто не успеет достигнуть.

Просто жаль, что Пенроуз занимается мышами.


 
 
 
ssprsspr on March 18th, 2017 08:19 pm (UTC)
2 раза перечитал, сложновато для меня.
да, написано лаконично и хорошо, так было тяжело, но кажется, я понял.


Слышали, комп. программы сами "воруют" куски кода у других программ?

Edited at 2017-03-18 08:30 pm (UTC)
hitthelimithitthelimit on March 18th, 2017 10:38 pm (UTC)
Понятно, что комп не будет делать ничего, что не было бы предусмотрено программистами. Но мы ведь любопытные, нам интересно посмотреть, что будет, если эту фигульку нажать, а эту пеньдюльку оторвать...
Драгон, воинствующий дилетантi_ddragon on March 18th, 2017 10:23 pm (UTC)
Вообще, как я понял, Пенроуз всего лишь утверждает, что человек может вычислять невычислимые по Тьюрингу функции.
hitthelimithitthelimit on March 18th, 2017 10:36 pm (UTC)
И что? Как это противоречит моему посту?
Драгон, воинствующий дилетантi_ddragon on March 18th, 2017 10:50 pm (UTC)
>Идея, как известно, заключается в том, что источником неалгоритмичности человеческого мышления является квантовая природа базовых процессов в мышлении.
>Для меня это выглядит как утверждение, что квантовая неопределенность - основа свободы воли.

Вообще-то, нет. Нетьюринговую функцию f(x) могло бы например вычислить обычная гнездо таблица в две колонки, где в первой записаны все натуральные числа, а во второй - значения f для каждого натурального числа. Препятствием для изготовления такой таблицы является лишь то, что нет в мире ни бумаги, ни компьютерной памяти, ни чего-то ещё, куда можно было бы вписать всю такую таблицу.