सबूत है कि आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस संभव है


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यह कंप्यूटर विज्ञान में माना जाता है कि मानव मन को ट्यूरिंग मशीन के साथ दोहराया जा सकता है, इसलिए कृत्रिम जनरल इंटेलिजेंस (एजीआई) संभव है। अन्यथा मानने के लिए कुछ रहस्यमय में विश्वास करना है, और रहस्यमय विश्वास गलत है।

मैं किसी अन्य तर्क के बारे में नहीं जानता कि एजीआई संभव है, और पूर्वगामी तर्क बेहद कमजोर है।

क्या एक कठोर प्रमाण है कि एजीआई संभव है, कम से कम सिद्धांत में? हम कैसे जानते हैं कि मानव मन जो कुछ कर सकता है वह सब एक कार्यक्रम के रूप में किया जा सकता है।


क्योंकि वॉन न्यूमैन का मानना ​​था कि मानव मन (एक प्रकार का) कंप्यूटर है, और हम सभी वॉन न्यूमैन के कंधों पर खड़े हैं। :)
DukeZhou


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मैंने मस्तिष्क और कंप्यूटर की तुलना करते हुए वॉन न्यूमैन के ग्रंथ को पढ़ा, और उनका निष्कर्ष था कि वे बहुत ही असंतुष्ट हैं। मुझे कंप्यूटर जैसी जानकारी को मस्तिष्क प्रक्रियाओं को दिखाने के उनके किसी भी काम का पता नहीं है। क्या आपके पास एक हवाला है? मैंने विकी लेख के त्वरित अवलोकन में एक नहीं देखा। चेतना लेख दिलचस्प है, लेकिन कार्यान्वयन में कोई भी कार्य वास्तव में पुनरावर्ती नहीं है। यह एक कॉल स्टैक बन जाता है जो अनिवार्य रूप से कई प्रकार के कार्य हैं। इसलिए, यदि चेतना एक पुनरावर्ती कार्य है, तो मैं यह नहीं देखता कि इसे शारीरिक रूप से कैसे लागू किया जा सकता है।
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जवाबों:


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शुभ प्रभात! आप एक अत्यंत विशिष्ट विचार के लिए एक अत्यंत सामान्य शब्द ("एआई") का उपयोग कर रहे हैं ("कुछ मानव जो मानव मन के समान है")। इस प्रकार, आपका प्रश्न यह नहीं है कि आप क्या सोचते हैं।

जॉन मैकार्थी (विकिपीडिया का दावा है कि एआई क्षेत्र में एक रॉकस्टार के बराबर है) के अनुसार एआई, मशीनों की इंजीनियरिंग है जिसमें दुनिया में लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए अभिकलन का उपयोग करने की क्षमता है। आपके कैलकुलेटर से लेकर आपके कैमरे के ऑटो फ़ोकस फ़ीचर तक सब कुछ एआई का ही रूप है। इस वजह से, AI के लिए आपका प्रमाण आपकी जेब या कंप्यूटर में इसका अस्तित्व है।

ऐसा लगता है कि आप पूछ रहे हैं कि क्या एआई को विकसित करना संभव है जो मनुष्यों के समान स्तर पर काम करता है ("कृत्रिम सामान्य बुद्धि" या "मजबूत एआई" जैसे शब्द अक्सर इसका वर्णन करने के लिए उपयोग किए जाते हैं)। यह एक शानदार सवाल है, लेकिन यह खराब परिभाषित है। यह एक और सवाल है: आप मानव स्तर की बुद्धिमत्ता को कैसे परिभाषित करते हैं? क्या यह अन्य मानव एजेंटों को समझाने की क्षमता है कि आप मानव हैं (यह कुछ परिपत्र तर्क है)? क्या यह संगीत लिखने या पेंटिंग बनाने की क्षमता है? आपकी परिभाषा के आधार पर, उत्तर बेतहाशा भिन्न होता है, और आगे बढ़ने से पहले इसे स्पष्ट किया जाना चाहिए।


यह मेरे प्रश्न का पहला वाक्य है: हम क्यों सोचते हैं कि मन एक मशीन है?
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@yters चाल के बारे में सोचने के लिए ठीक है कि उन शब्दों का क्या मतलब है। वर्तमान में, आप उन्हें इतनी अस्पष्ट रूप से उपयोग कर रहे हैं कि वे लगभग व्यर्थ हैं।
नट

@Nat ट्यूरिंग मशीन में अपडेट किया गया। सभी मशीनों को ट्यूरिंग मशीन के साथ दोहराया जा सकता है।
यूल

@yters " सभी मशीनों को ट्यूरिंग मशीन के साथ दोहराया जा सकता है " यह पूरी तरह से "गलत" नहीं है, लेकिन मुझे लगता है कि यह कहना आसान है कि यह सरलता के लिए गलत है। ट्यूरिंग-पूर्ण उपकरणों के बारे में अच्छी बात यह है कि वे एक-दूसरे को दोहरा सकते हैं, लेकिन यह कहना सही नहीं है कि वे किसी भी मशीन को दोहरा सकते हैं।
नेट

@DouglasDaseeco gosh, उस कागज का नाम और वंशावली इस मंच के लिए एकदम सही है। मैं इसे जांचने के लिए इंतजार नहीं कर सकता। इससे पहले कि मुझे यह स्पष्ट करना चाहिए कि मुझे उसकी परिभाषा कहाँ मिली। यह उनके पेपर के दूसरे पेज से उनके बयानों की एक रीफ़्रेशिंग है, "आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है?" (जो यहां पाया जा सकता है )। इस पत्र का उनका अंतिम संशोधन 2007 में, "एआई के दृष्टिकोण से कुछ दार्शनिक समस्याएं" प्रकाशित होने के लगभग 38 साल बाद किया गया था, इसलिए यह स्पष्ट है कि हम एक ऐसे व्यक्ति के विचारों की तुलना कर सकते हैं जो 4 दशकों में बदल सकता था।
जोर

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एक मजबूत कारण है कि लोग सोचते हैं कि दिमाग को कम्प्यूटेशनल थ्योरी ऑफ माइंड (CTOM) से उपजी एक ट्यूरिंग मशीन पर लागू किया जा सकता है , जो अब के लिए दिमाग का प्रमुख सिद्धांत है।

CTOM का समर्थन करने के बहुत सारे कारण हैं, जिनमें से एक यह है कि विश्वास / इच्छा मनोविज्ञान की भाषा (मानसिक अभ्यावेदन पर प्रस्तावात्मक दृष्टिकोण) एक कम्प्यूटेशनल ढांचे के लिए अच्छी तरह से फिट लगती है।

लेकिन सबसे सरल रूप से यह है कि मनोविज्ञान और तंत्रिका विज्ञान जैसे क्षेत्रों में संगणना सादृश्य बहुत सहायक है। जब हम एक इनपुट / आउटपुट जोड़ी के बारे में जानते हैं, लेकिन यह नहीं जानते कि इसे कैसे लागू किया जाता है, तो हम कह सकते हैं "इसके प्रासंगिक संगणना का प्रदर्शन"।

और चूंकि ट्यूरिंग ने दिखाया कि किसी भी गणना को एक उपयुक्त ट्यूरिंग मशीन पर किया जा सकता है, इसलिए प्राकृतिक विस्तार यह है कि मन को कंप्यूटर पर लागू किया जा सकता है।

हालाँकि, CTOM एक संपूर्ण सिद्धांत की तुलना में एक उपयोगी विचार है। हम अभी भी नहीं जानते कि एक तार्किक वाक्यविन्यास में विचार का विश्लेषण कैसे किया जा सकता है जिसे कंप्यूटर में लागू किया जा सकता है। और हम यह भी नहीं जानते हैं कि कैसे / क्यों "गणना" (इस वाक्य में जो कुछ भी मतलब है) मस्तिष्क में किया जाता है।


संतोषजनक तर्क के लिए प्रस्तावक तर्क एनपी-पूर्ण है, और पहला आदेश तर्क अनिर्वचनीय है। यदि ये लॉजिक्स मानव विचार की विशेषता रखते हैं, तो ट्यूरिंग मशीनें आशाजनक प्रतिनिधित्व नहीं करती हैं।
यूल

मेरी समझ में मानक विचार प्रक्रिया (जैरी फोडर की तरह एक व्यक्ति के अनुसार) इस प्रकार है: 1. लोक मनोविज्ञान एक ऐसी भाषा का चित्रण करता है जो शक्तिशाली और उत्पादक है। ऐसा लगता है कि भाषा का यह सेट इसकी संरचना के कारण शक्तिशाली है (प्रस्तावना संबंधी दृष्टिकोण मानसिक अभ्यावेदन) 3. वहाँ उस भाषा और तर्क की वाक्य रचना के बीच एक प्राकृतिक मानचित्रण प्रतीत होता है (वास्तव में, क्या ऐसा कुछ नहीं है जो तर्क की तरह नहीं है?) 4. सादृश्यता तंत्रिका विज्ञान और मनोविज्ञान जैसे क्षेत्रों में उत्पादक है। 5. कम्प्यूटिंग की मानक विधा ट्यूरिंग मशीन के माध्यम से है
kc Sayz 'kc sayz'

"प्रस्ताव तर्क संतोषजनकता के लिए एनपी-पूर्ण है, और पहला आदेश तर्क अनिर्वचनीय है। यदि ये तर्क मानव विचार की विशेषता रखते हैं, तो ट्यूरिंग मशीनें आशाजनक प्रतिनिधित्व नहीं करती हैं।" मैं यहाँ आपकी बात नहीं समझता। क्या आपकी आलोचना "विचार के लक्षण वर्णन के रूप में तर्क की XX-मोड" या "XX- मोड के कार्यान्वयन के रूप में ट्यूरिंग मशीन" है
kc Sayz 'kc sayz'

इसके अलावा, कुछ महामारी की चाल अभी भी हल है (क्या यह / वास्तव में / एक दिमाग है, या क्या मैं केवल सोचता / सोचता हूं / इसका दिमाग है? लेकिन क्या यह / सचेत / हालांकि है?)। लेकिन मैं इसे इस बात पर छोड़ दूंगा कि हम किस बारे में नहीं बोल सकते क्योंकि हमें चुप रहना चाहिए;)
kc Sayz 'kc sayz'

मेरी आलोचना यह है कि अगर तर्क के ये मॉडल मानव विचार को चित्रित करते हैं, और ट्यूरिंग मशीन इन लॉजिक्स में निश्चित रूप से बयान नहीं दे सकती है, तो ऐसा लगता है कि ट्यूरिंग मशीन मानव विचार का एक खराब विवरण है।
यूल

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क्यों इंसान सिलिकॉन आधारित आर्टिफिशियल इंटेलिजेंट सिस्टम में सच्ची अस्तित्वगत चेतना पैदा नहीं करेगा .... एक एआई प्रैक्टिशनर / दार्शनिक का जीवन।

ARGUMENT:

A मनुष्य फिएट (एक डिक्री) से कुछ "बात" बनाने में असमर्थ हैं। यह मानव इतिहास में कभी नहीं हुआ। नवाचार चक्र को कुछ "चीज़" (किसी प्रकार का कुछ "सामान") से शुरू करना चाहिए, और चेतना कोई चीज नहीं है।

⦁ चेतना का सार गुरुत्व और आकर्षण की तरह अगोचर है (यह अनदेखी है)। मनुष्य उन चीजों को बनाने में असमर्थ है, जिनका वे अवलोकन करने में असमर्थ हैं। यहां तक ​​कि अगर वे इसका पालन करने में सक्षम हैं, तो मानव की अवधारणात्मक क्षमता वास्तव में देखी गई चीजों के सही सार का अनुभव करने में असमर्थ है, जो उन अनदेखी से बहुत कम है।

⦁ मानव चेतना के "सार" और "प्रकृति" को पर्याप्त रूप से नहीं समझता है - जो कि "कुछ भी" बनाने के लिए एक मौलिक शर्त है।

Although " आसान " समस्याएं, जो स्वभाव से भौतिक हैं, हालांकि मनोविज्ञान, संज्ञानात्मक विज्ञान और तंत्रिका विज्ञान के अनुभवजन्य डोमेन द्वारा अभी तक हल नहीं किए गए हैं, समय में हल होने की उम्मीद है। बावजूद, वे आज तक "हल नहीं" हैं

How " कठिन " समस्याएं, जो यह निर्धारित करती हैं कि चेतना क्यों या कैसे होती है, मस्तिष्क की बात को सही व्यवस्था दी गई है, शायद कभी हल नहीं हो सकती है , क्योंकि यह स्पष्ट करना चाहिए कि क्यों कुछ भौतिक तंत्र "कुछ और" या "कुछ भी नहीं" के बजाय चेतना को जन्म देता है सब"। यह महत्वपूर्ण है और समग्र रूप से सिलिकॉन प्राणियों में सच्ची अस्तित्वगत चेतना पैदा करने वाले मनुष्यों के विचार के खिलाफ सभी तर्कों का सबसे अधिक नुकसान है।

चेतना पर सबसे बड़ी दार्शनिक बहस ने द्वैतवाद और भौतिकवाद के बीच के अंतर को केंद्रित किया है।

Physicalism मानती है कि चेतना पूरी तरह से शारीरिक है। ( महत्वपूर्ण तर्क इसे गलत मानते हैं )।

द्वैतवाद सिद्धांत यह है कि चेतना किसी भी तरह बाहर शारीरिक के डोमेन होता है। (ये कठिन समस्याएं हैं)

उपरोक्त द्वैतवादी विचारों में से किसी एक को धारण करने के लिए प्रेरित क्यों किया जाएगा ?

⦁ भौतिकविदों को चेतना के कई पहलुओं को एक तरह से समझाने में परेशानी होती है, जो भौतिक गुणों के साथ बातचीत के हमारे " अवलोकनों " के अनुरूप है । (एक और हानिकारक तर्क)

दो समस्याएं:

W ऐसी कोई चीज़ कैसे हो सकती है जो भौतिक संसार का हिस्सा नहीं है , भौतिक दुनिया के साथ बातचीत करती है - यह असंभव है।

Can भौतिक दुनिया एसी लोस प्रणाली है , आप चेतना कैसे कर सकते हैं जो एक बंद प्रणाली का हिस्सा नहीं है।

Or चेतना बड़े पैमाने पर या आरोपों की तरह है, यह एक दार्शनिक रूप से "मौलिक" चीज है , या तो आपके पास "यह आपके पास है या आप नहीं", आप उन्हें अनुकरण कर सकते हैं, लेकिन आप अस्तित्व में नहीं रह सकते हैं " जब तक आप उन विशिष्ट गुणों को नहीं लेते " " , और मानवीय चेतना का" अनुकरण "करना कोई मौलिक बात नहीं है।

बदनाम पत्रकारों की सनसनीखेज प्रवृत्ति के बावजूद, ट्रांसह्यूमनिस्ट्स (उर्फ स्किफी) के फ्रिंज शिविरों से बेतहाशा शानदार अवधारणाओं को "तोता" कहा जाता है - जमीनी और विचारशील दार्शनिकों के अधिक कठोर समुदायों का त्वरित रूप से दृढ़ता से और निश्चित रूप से अन्यथा तर्क।

भौतिकता पर अधिक शोध (दिए गए दर्शन के शीर्षकों के संदर्भ):

वास्तव में चेतना को कभी भी बायोमैकेनिकल द्वारा ठीक से समझाया नहीं गया है, जो कि मन के सभी दार्शनिक अध्ययनों का मुख्य मुद्दा है - जो अनिवार्य रूप से चेतना का अध्ययन है।

चेतना को समझाने के लिए भौतिकवाद के दृष्टिकोण के साथ कई समस्याएं हैं, लेकिन प्रमुख संदर्भ के साथ नीचे सूचीबद्ध हैं:

तर्क है कि चेतना के बारे में भौतिकवाद गलत है:

  1. यह कल्पना करना असंभव है कि मात्र न्यूरोनल ऊतक सचेत अनुभव कैसे पैदा कर सकता है (हक्सली)

  2. पर्यवेक्षण की विफलता, जैसे कि लाश और उल्टे स्पेक्ट्रा, बोधगम्य हैं (चालर्स, लोके, आदि)।

  3. मैरी कुछ सीखती है (जैक्सन)।

  4. दिमाग में द्रव्यमान, मात्रा और अन्य भौतिक गुण होते हैं, लेकिन अनुभव नहीं होते हैं।

  5. अपसामान्य घटनाएं (मृत्यु के निकट अनुभव NDErs , ESP, आदि) वास्तविक हैं, और एक गैर- सब्सट्रेट में लागू चेतना को शामिल करते हैं ।

  6. अगर सिकुड़ा हुआ है तो मैं आपके मस्तिष्क में घूम सकता हूं और देख सकता हूं, मैं न्यूरोनल प्रक्रियाओं का पालन करूंगा, न कि अनुभवों (लीबनिज) का।

  7. आत्मा चेतना का आसन है, और आत्मा भौतिक नहीं है। (धार्मिक बाधाओं ने BTW को मान्यता दी ...)।

  8. गहन अनुभवों में आंतरिक गुण होते हैं , लेकिन विज्ञान हमें केवल संबंधपरक गुणों (रसेल, रोसेनबर्ग) के बारे में बता सकता है ।

  9. चेतना नहीं देखी जा सकती है ; वहाँ होगा कभी नहीं एक हो चेतना डिटेक्टर यदि किसी विशेष प्राणी के प्रति जागरूक है कि आप बता सकते हैं।

  10. चेतना के अनुभव केवल अणुओं की गति नहीं हैं, चेतना गति (मिल, वार्ड) में द्रव्यमान से अधिक है।


2
यह अच्छा है, संदेह करने के कई और कारण प्रतीत होते हैं कि भौतिक मामला यह है कि वास्तविकता के अलावा सब कुछ है कि मन विकास का उत्पाद है। अनि। विज्ञान। लोगों को संदेह है क्योंकि हम एक सटीक, औपचारिक समस्या नहीं दिखा सकते हैं, जहां मानव हमेशा कंप्यूटर से बेहतर प्रदर्शन करेंगे। ल्यूडस और पेनरोज़ के अनुसार गोडेल का पहला अपूर्णता प्रमेय माना जाता है, लेकिन उनका तर्क सभी तरह से चुटकी लेने के लिए मुश्किल है। अगर कोई सरल, दोहरावदार, अनुभवजन्य कार्य साबित होता है कि मनुष्य कंप्यूटर नहीं हो सकता है, तो यह सबसे अधिक प्रेरक होगा।
यूल

मैं एल्गोरिदमिक चेतना के संदर्भ में "कभी नहीं" के अपने आधार से असहमत हूं (लेकिन फिर से, कई लोग मुझे एक साटन के रूप में मानते हैं;) मुझे लगता है कि अल्गोरिदमिक इंटेलिजेंस में अग्रिम केवल विकासवादी हैं, मनुष्यों के साथ अनजाने एजेंट के रूप में; और इसलिए AI संभवतः मानवीय क्षमता और चेतना से अधिक होगा। फिर भी, यह एक व्यापक और जानकारीपूर्ण उत्तर है, इसलिए आप मेरा मत प्राप्त करें!
DukeZhou

"मैरी कुछ सीखती है" का क्या मतलब है?
यूल

1
<"मैरी कुछ सीखती है" का क्या मतलब है? > क्वालिया: ज्ञान तर्क: ज्ञान तर्क का उद्देश्य उस जागरूक अनुभव को स्थापित करना है जिसमें गैर-भौतिक गुण शामिल हैं। यह इस विचार पर टिकी हुई है कि जिस व्यक्ति को किसी अन्य जागरूक के बारे में पूर्ण भौतिक ज्ञान है, उसे अभी तक इस बारे में ज्ञान की कमी हो सकती है कि उस व्यक्ति के अनुभवों के बारे में कैसा महसूस होता है। यह भौतिकवाद के खिलाफ सबसे अधिक चर्चा की गई दलीलों में से एक है।
प्रोविर्सगि जूल

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प्रश्न एजीआई के बारे में था - चेतना अलग सवाल है। यद्यपि मैं आपके 10 तर्कों के बारे में कहूंगा कि कुछ निष्कर्ष निकले हैं और बाकी काम :) हो सकते हैं। मेरा अनुमान है कि अंततः चेतना का एक भौतिक / गणितीय रूप से आधारित विज्ञान होगा और यह सूचना सिद्धांत आधार पर प्रदर्शित किया जाएगा कि कुछ ऐसा प्रतीत होता है जो सचेत होना चाहिए (जबकि योग्यता के लिए कमरे को छोड़कर पूरी तरह से अलग होना ...)
एंटेरसॉफ्ट

1

यह साबित करने के बजाय कि कृत्रिम जनरल इंटेलिजेंस संभव है, मैं एक तर्क पर विचार करूंगा कि यह असंभव क्यों है ।

हम AGI से जो मतलब रखते हैं उसे परिभाषित करके शुरू करते हैं। आप कहते हैं कि मानव मन को ट्यूरिंग मशीन द्वारा दोहराया जा सकता है, और इसलिए एजीआई संभव होना चाहिए। इसका अर्थ यह प्रतीत होता है कि मनुष्यों में `सामान्य '(पूँजी जी) बुद्धि है। इससे मेरा तात्पर्य है कि आप समझ रहे हैं कि पर्याप्त समय के साथ, मनुष्य किसी भी कार्य या समस्या को सीख सकता है। हालाँकि, यदि आप यह मान रहे हैं कि मानव मन ट्यूरिंग मशीनों द्वारा प्रतिरूपित मशीनें हैं, तो आपको यह भी मानना ​​होगा कि उनके पास कुछ परिमित प्रतिनिधित्व क्षमता है। परिमित प्रतिनिधित्वात्मक शक्ति का अर्थ है कि हमेशा ऐसी समस्याएं या कार्य होंगे जहां हमारी बुद्धिमत्ता विफल हो जाएगी ( नो फ्री लंच प्रमेय का परिणाम )।

सौभाग्य से (शायद दुर्भाग्य से), परिमित प्रतिनिधित्वात्मक शक्ति वह है जो हमें बिल्कुल सीखने की अनुमति देती है: कुलपति आयाम (कार्यों के एक वर्ग की जटिलता या प्रतिनिधित्वात्मक शक्ति का एक उपाय जो एक सीखने का एल्गोरिथ्म [ यहां और यहां ]] भी सीख सकता है ) किसी भी समस्या को सीखने वाला एल्गोरिथ्म सीखना वास्तव में बेकार है, क्योंकि डेटा के किसी भी सेट की व्याख्या करने की क्षमता से आवश्यकता होती है कि एल्गोरिदम सामान्य होने के लिए अनंत मात्रा में उदाहरण देखता है। जबकि यह परिणाम सांख्यिकीय सीखने की सेटिंग में बाइनरी वर्गीकरण समस्याओं के अपेक्षाकृत विवश वर्ग से आता है, अंतर्ज्ञान अधिक व्यापक रूप से लागू होता है।

संक्षेप में, मैं शाल-शवार्ट्ज और बेन-डेविड (2014) के इस उद्धरण का उल्लेख करूंगा :

अगर कोई हर घटना को समझा सकता है, तो उसके स्पष्टीकरण बेकार हैं।

यह वास्तव में मामला है कि कुछ संभावित परिणामों को व्यवस्थित रूप से अनदेखा करने का हमारा निर्णय एकमात्र ऐसी चीज है जो वास्तविक दुनिया की समस्याओं के उपयोगी अभ्यावेदन को सीखने की अनुमति देता है।


मशीन का परिमित बनाना एनएफएलटी को हल नहीं करता है।
1:11 बजे जूल

जबकि मैं आधार से असहमत हो सकता हूं, यह एक संक्षिप्त और उपयोगी उत्तर है। पोस्ट करने का शुक्रिया!
DukeZhou

@ कभी भी मेरा मतलब यह नहीं था कि यह किया था। मेरा मतलब था कि एनएफएलटी का तात्पर्य है कि परिमित जटिलता / प्रतिनिधित्वात्मक शक्ति के साथ परिकल्पना को कुछ (संभवतः प्रतिकूल रूप से चुने / बनाए गए) कार्यों पर विफल होना चाहिए। मैं अपने उत्तर को स्पष्टता के लिए संपादित करूंगा!
eric.mitchell

यह परिमितता नहीं है जो सीखने को संभव बनाता है, यह सम्पीडन है।
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मुझे नहीं पता कि आपका क्या मतलब है। यदि अवधारणाओं के एक वर्ग में असीम प्रतिनिधित्वात्मक शक्ति है, तो आपको उस पर पूर्वाग्रह उत्पन्न करने के कुछ तरीके की आवश्यकता होती है, अन्यथा आप सीख नहीं सकते।
eric.mitchell

1

मैं एक अंग पर बाहर जा रहा हूं और सुझाव देता हूं कि यह विकास का विषय है, कि मनुष्य किसी भी तरह से भव्य योजना में असाधारण नहीं हैं, और यह कि एजीआई प्रौद्योगिकी अग्रिमों के रूप में प्रकट होगा, क्योंकि मानव चेतना बस एक मामला है प्रणाली की जटिलता।

यह विचार कॉनवे के गेम ऑफ लाइफ में आकस्मिक जटिलता से निकला है। कॉनवे के शब्दों में:

"ऐसे जीवन पैटर्न हैं जो आत्म-प्रतिकृति वाले जानवरों की तरह व्यवहार करते हैं ... यह संभावित है, एक बड़े पैमाने पर पर्याप्त जीवन स्थान दिया जाता है, शुरू में एक यादृच्छिक स्थिति में, कि लंबे समय के बाद, बुद्धिमान आत्म-प्रतिकृति वाले जानवर निकलेंगे और अंतरिक्ष के कुछ हिस्सों को आबाद करेंगे। "
स्रोत: अपने गणितीय नाटकों के लिए तरीके जीतना

मुझे सेल्युलर ऑटोमेटा: ए सिलेक्टेड रिव्यू में एक पेपर कंपटीशन आया , जिसे मैं अभी भी अपने तरीके से काम कर रहा हूं, और जो आपको दिलचस्प लग सकता है।


जो लोग मामले को एल्गोरिथम चेतना बनाने के लिए दार्शनिक तर्कों का उपयोग करते हैं, उनके लिए यह संभव नहीं है, मैं यह सवाल उठाता हूं कि "हम कैसे जानते हैं कि हम सचेत हैं?", इसलिए नहीं कि मुझे जवाब में दिलचस्पी है, लेकिन केवल एक रिंच फेंकने के लिए पूछताछ की उस लाइन में।

क्योंकि आखिरकार इससे कोई फर्क नहीं पड़ता।

मानव जागरूकता के अर्थ में चेतना जीवन की आवश्यकता नहीं है, और चेतना की सबसे बुनियादी परिभाषा किसी भी प्रकार की जागरूकता है, चाहे कितना भी तुच्छ हो।

मुझे यह विचार है कि मानव चेतना के बारे में कुछ "जादुई" है, यह विचार चीजें नहीं हैं क्योंकि उनके पास भौतिक रूप नहीं है, समस्याग्रस्त होने के लिए।

इंटैंजिबिलिटी मेरे पास कोई समस्या नहीं है, क्योंकि इंटैंगिबल्स स्पष्ट रूप से भौतिक दुनिया के साथ बातचीत करते हैं।

(एक सादृश्य के रूप में, मैंने कई वर्षों तक एक प्रसिद्ध ताई ची शिक्षक के साथ अध्ययन किया, जिन्होंने "ची" के बारे में कभी बात नहीं की। मुझे इस विघटन से संदेह है कि जिस तरह से "ची" की अवधारणा जादुई सोच की ओर ले जाती है, जिसका विरोध करना भ्रम है। व्यावहारिक रूप से। ताई ची तकनीकों का अभ्यास और अनुप्रयोग विशुद्ध रूप से भौतिकी और शरीर विज्ञान का विषय है, यहां तक ​​कि जब ऐसे अनुप्रयोग प्राकृतिक कानूनों को धता बताते हैं। संभवतः ऐसा कुछ चल रहा है जो हमें समझ में नहीं आता है, लेकिन अगर ऐसा था, इस तरह की घटनाएं मूल में स्वाभाविक हैं।)

हम जानते हैं कि क्वांटम स्तर पर प्रकृति में यादृच्छिकता है, और अगर यह मानव चेतना का एक घटक साबित होता है, तो हम कृत्रिम चेतना के लिए एक माध्यम प्रदान करने के लिए क्वांटम कंप्यूटिंग का उपयोग कर सकते हैं।


क्या आप इसे एक तर्क में स्पष्ट कर सकते हैं? मेरा कैलकुलेटर किसी भी संख्या को उत्पन्न कर सकता है, क्या यह बुद्धिमान बनाता है?
जूल

@ यटर मैंने इस विषय पर कॉनवे के एक उद्धरण और सेलुलर ऑटोमेटा और कंप्यूटिंग के बारे में एक पेपर शामिल करने के लिए संशोधन किया है। ( गेम ऑफ लाइफ ट्यूरिंग कम्प्लीट है ।) जब मेरे पास और संदर्भों को चलाने का समय होगा, तो मैं इसमें संशोधन करता रहूंगा। आप अतिप्रवाह पर भी इस चर्चा में दिलचस्पी ले सकते हैं
DukeZhou

1
मुझे पता है कि लोगों ने जीवन में ट्यूरिंग मशीनें बनाई हैं। क्या एक स्व-प्रतिकृति जीवन जीव कभी एक यादृच्छिक प्रारंभिक स्थिति से उभरने के लिए देखा गया है? मेरी समझ आत्म प्रतिकृति है जीवों को बहुत कठिन और बहुत सटीक इंजीनियरिंग की आवश्यकता होती है, और ये प्रारंभिक शर्तें हैं, न कि यादृच्छिक प्रारंभिक स्थितियां। यहां तक ​​कि बहुत अधिक अगर आत्म प्रतिकृति जीव ट्यूरिंग पूर्ण है। इसके अलावा, यादृच्छिकता चेतना का उत्पादन क्यों करती है? आपका उत्तर मेरे प्रारंभिक प्रश्न में उसी आपत्ति को कम करता है।
यूल

@ इस बारे में खेद है। मुझे इस अवधारणा के सामने आने में कुछ समय हो गया है, और जब मैं आपको लिंक ढूंढ सकता हूं, तब भी मैं एक अकादमिक स्रोत की तलाश में हूं। यह आंशिक रूप से दार्शनिक है: पर्याप्त आकार के जीवन को देखते हुए, और एक बड़े पैमाने पर यादृच्छिक कॉन्फ़िगरेशन ("बड़ा धमाका") संरचनाओं से शुरू होता है जितना कि हमारे ब्रह्मांड में कुछ भी जटिल हो सकता है, जिसमें खुफिया और सुपर-इंटेलिजेंस शामिल हैं। श्रमसाध्य इंजीनियर निर्माण प्रमाण की अवधारणा है, लेकिन हम इस समय वास्तविकता में पर्याप्त आकार के जीवन को चला सकते हैं। मैं vetted corroboration की तलाश में रहता हूँ।
DukeZhou

@ किसी भी कारण से मैंने उत्तर देने का प्रयास किया है, मुझे लगता है कि कॉनवे के विचार को शामिल किया जाना चाहिए। एक तरफ, आपके पास दार्शनिक यह कहते हैं कि "यह नहीं किया जा सकता है, बहुत अधिक है जो हम नहीं समझते हैं, और इसमें भौतिक अस्तित्व के बाहर की समस्याएं शामिल हैं।" दूसरी ओर, आपके पास एक गणितज्ञ है जो n- आयामों में गोले की पैकिंग जैसी चीजों पर काम करता है, और हाल ही में दर्शनशास्त्र (स्वतंत्र सिद्धांत) में मिल गया है, जो इस बात को मानता है कि यह अभी भी सैद्धांतिक और असाधारण रूप से जटिल है, लेकिन इसमें कुछ भी नहीं है वह गणित जो इस अवहेलना को प्रस्तुत करेगा।
DukeZhou

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पारिभाषिक शब्दावली

एजीआई की दुर्दशा का एक प्रमाण एआई क्रांति में प्रस्तावित एजी की तुलना में एजीआई की एक अधिक औपचारिक परिभाषा की आवश्यकता है : ब्लॉगर टिम अर्बन द्वारा सुपरिंटीगेशन की सड़क (2/10/2015 अद्यतन 4/12/2015), जो किसी भी प्रकार के अनुसंधान या सांख्यिकीय सत्यापन द्वारा न तो सहकर्मी की समीक्षा की गई और न ही उसका समर्थन किया गया। [1]

जनरल इंटेलिजेंस की एक प्रस्तावित परिभाषा

कंप्यूटर इंटेलिजेंस का विचार उस अवधि के बाद से व्यापक हो गया है जब आईक्यू परीक्षण लोकप्रिय था और जनरल प्रॉब्लम सॉल्वर कंप्यूटर प्रोग्राम बनाया गया था (1959 में हर्बर्ट ए। साइमन, जेसी शॉ और एलन नेवेल)। जॉन ब्रैडशॉ ने रिक्लेमिंग पुण्य प्रकाशित किया नैतिक बुद्धिमत्ता के विचार में । कई पुस्तकों और लेखों में भावनात्मक बुद्धिमत्ता पर चर्चा की गई है। तंत्रिका जाल, बायेसियन दृष्टिकोण और फ़ज़ी लॉजिक उभरे हैं और निर्णय लेने की प्रणालियों में सफलतापूर्वक उपयोग किए गए हैं।

ऑल्टर ट्यूरिंग इमिटेशन गेम (एक मानव पर्यवेक्षक एक अंधभक्त बातचीत से यह निर्धारित करने में सक्षम नहीं है कि एक कंप्यूटर वार्तालाप मानव नहीं था) को इंगित करने के लिए ट्यूरिंग टेस्ट की पेशकश की गई है, कृत्रिम बुद्धिमत्ता को मान्य करने का एकमात्र प्रयास नहीं था। [2]

प्रगति के प्रकाश में, सामान्य बुद्धि की अच्छी परिभाषा होनी चाहिए

  • विशेषण के रूप में सामान्य की सहज समझ का मिलान करें;
  • संज्ञा के रूप में बुद्धि की सहज समझ का मिलान करें;
  • ऐसी प्रणालियों से सामान्य बुद्धिमत्ता जो नए दृष्टिकोणों को नहीं सीख सकती (जैसे सिरी जैसी प्राकृतिक भाषा क्वेरी सिस्टम या कार्गो रूटिंग जैसे निर्णय लेने वाले सॉफ़्टवेयर को अनुकूलित करना);
  • मज़बूती से और स्पष्ट रूप से एक मनमाना लक्ष्य प्राप्त करने में सक्षम होना चाहिए बशर्ते लक्ष्य अच्छी तरह से परिभाषित किया गया हो (मनमाना अर्थ है कि लक्ष्य के बारे में कुछ भी कार्यक्रम के विकास या उसके निष्पादन के समय नहीं जाना जा सकता है); तथा
  • कार्यक्रम 3, 4 चलने के बाद लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए आवश्यक डोमेन के बारे में सीखना चाहिए ।

लक्ष्य हो सकता है

  • केवल बातचीत के माध्यम से एक बार में किसी विशेष व्यक्ति का फोन नंबर प्राप्त करें;
  • निर्धारित करें कि क्या एक बंद रूप अंतर समीकरणों के सेट के लिए पाया जा सकता है, कोई नहीं हो सकता है या यह निर्धारित नहीं किया जा सकता है कि क्या कोई मिल सकता है;
  • सूर्य के प्रकाश से विद्युत ऊर्जा प्राप्त करने का एक नया तरीका विकसित करना; या
  • कोई और लक्ष्य।

यह एक प्रस्तावित समाधान है जो इन सभी स्थितियों को संक्षिप्त और संक्षिप्त करता है।

बता दें कि जनरल इंटेलिजेंस को इस प्रकार परिभाषित किया गया है, "किसी विशिष्ट लक्ष्य की प्राप्ति के दौरान मनमानी बाधाओं की उपस्थिति के अनुकूल होने की क्षमता और लक्ष्य तक पहुंचने के लिए फिर भी अगर ऐसा करना संभव है।"

एक विचारशील व्यक्ति की तत्काल प्रतिक्रिया हो सकती है, "यह सामान्य बुद्धि से अधिक है," लेकिन यदि आप शब्द को मनमाना छोड़ते हैं, तो कोई यह दावा नहीं कर सकता है कि खुफिया सामान्य है, क्योंकि यह स्पष्ट रूप से कम से कम एक मामले द्वारा सीमित होगा। यदि एक बार मामला हो जाता है, तो यह साबित करना कठिन होगा कि अनंत संख्या में मामलों की संख्या भी सीमित बुद्धि के लिए अपारदर्शी होगी।

एक और आलोचना यह हो सकती है कि, "ऐसा करने के लिए हर संभव", पूर्णता या यहां तक ​​कि देवता होगा। लेकिन अगर लक्ष्य प्राप्य है, तो एक व्यक्ति थक सकता है, लेकिन एक कंप्यूटर टायर क्यों होगा? दृढ़ता एक कंप्यूटर के लिए तुच्छ है।

समाधान का समय अनंत हो सकता है, लेकिन हम फास्ट जनरल इंटेलिजेंस को परिभाषित नहीं कर रहे हैं । हम जनरल इंटेलिजेंस को परिभाषित कर रहे हैं , और एक बार जो प्राप्त हो जाता है, उसे तेज करना अनुकूलन, प्रक्रिया वितरण, सॉफ्टवेयर स्केलेबिलिटी और सहमति का मामला है।

एक और आलोचना यह हो सकती है कि परिभाषा कृत्रिम शब्द से अनुपस्थित है, लेकिन यह उस शब्द के बिना सबसे अच्छा है। यदि हमारा इरादा उन चीजों को स्वचालित करना है जो मनुष्य करते हैं जो कंप्यूटर अभी तक नहीं कर सकते हैं, या मानव बुद्धि को बढ़ा या बढ़ा सकते हैं, तो परिभाषा का आवेदन परीक्षण प्रणाली से स्वतंत्र होना चाहिए। परिभाषा को इस बात में अंतर नहीं करना चाहिए कि बुद्धि के वैज्ञानिक उपचार और इसकी सामान्य क्षमताओं के संबंध में अनिवार्य रूप से पूर्वाग्रही मानदंड क्या होंगे।

  • चाहे वह संकलित कोड, स्क्रिप्टेड कोड, प्रोग्रामिंग के किसी अन्य रूप या डीएनए के माध्यम से प्रोग्राम किया गया हो
  • क्या माता-पिता डोमेन ज्ञान के विकास में शामिल हैं
  • क्या डोमेन ज्ञान के विकास में एक शिक्षा प्रणाली शामिल है
  • क्या इंटेलिजेंस की मांसपेशियों तक पहुंच है या कुछ अन्य पर्यावरणीय नियंत्रण है
  • चाहे इंटेलिजेंस के पास आंख हो या कैमरा
  • चाहे बुद्धि स्थलीय हो
  • चाहे बुद्धिमत्ता सिखाई जाए या स्वयं सिखाई जाए

अस्तित्व प्रमाण या अव्यवस्था

यदि यह परिभाषा स्वीकार्य है, तो स्पष्ट रूप से इस बात का कोई प्रमाण नहीं है कि मानव सामान्य बुद्धि का प्रदर्शन करता है। एक बुद्धिमान प्रणाली या तो एक मनमाना लक्ष्य प्राप्त करने में सक्षम नहीं हो सकती है या यह निर्धारित नहीं कर सकती है कि लक्ष्य इनमें से किसी भी कारण से प्राप्त करने योग्य नहीं है।

  • प्राप्ति के लिए मानसिक ऊर्जा (धैर्य और दृढ़ता) की आवश्यकता नहीं होती है।
  • प्राप्ति के लिए प्रसंस्करण हार्डवेयर या तंत्रिका तंत्र की क्षमताओं के बाहर संज्ञानात्मक कौशल की आवश्यकता होती है।
  • कुछ विषय क्षेत्र में बंद दिमाग से प्राप्ति को अवरुद्ध किया जाता है।
  • कुछ कक्षाओं के संचालन के लिए अनिच्छा से प्राप्ति अवरुद्ध है।
  • एक मानसिक विकार (चिंता विकार, व्यसन) जैसे डीएनए आधारित संवेदनशीलता पर काबू पाने की आवश्यकता होती है।
  • प्राप्ति एक ऐसी अनुभूति से होती है, जो किसी अंधी गली में विचार या कार्रवाई को अंजाम देती है और बिना किसी उपाय के।
  • लक्ष्य की असंभवता और असफलता के प्रवेश को अवरुद्ध करके प्राप्ति को अवरुद्ध किया जाता है, जिसका प्रवेश वास्तव में जनरल इंटेलिजेंस के लिए संभावित वैध परिणामों के भीतर होगा।
  • प्राप्ति के लिए कुछ गैर-नियतात्मक अभी तक गैर-यादृच्छिक तत्व की आवश्यकता होती है जिसका उपयोग इरादों को उत्पन्न करने या विकल्पों में से चयन करने के लिए किया जाता है (जैसे आत्मा या कर्म)।
  • प्राप्ति के लिए तंत्र के जीवन से अधिक समय की आवश्यकता होती है।
  • प्राप्ति की एक और समय सीमा है जो संभवतः उपलब्ध कम्प्यूटेशनल संसाधनों के साथ पूरी नहीं की जा सकती है।

इस बात का कोई पुख्ता प्रमाण नहीं है कि प्रस्तावित परिभाषा के अनुसार जनरल इंटेलिजेंस सभी ट्यूरिंग मशीनों द्वारा संभव है, लेकिन यह एक योग्य शोध समस्या है, क्योंकि उपरोक्त सभी सूचीबद्ध विफलता के कारणों में से कुछ गैर-निर्धारक अभी तक गैर-यादृच्छिक तत्व की आवश्यकता को छोड़कर कंप्यूटर द्वारा दूर किए जाने की संभावना है।

उपरोक्त सूची हालांकि, एक काफी कठोर प्रमाण है कि मानव विश्वसनीय सामान्य बुद्धि का प्रदर्शन नहीं करता है। मानव आवेग और वर्तमान लोकप्रिय धारणा, मानवतावाद, इस विचार के खिलाफ विद्रोह करता है, लेकिन फिर भी यह सच है।

आखिरी प्रश्न तब इस बात का संकेत देता है, "हम कैसे जान सकते हैं कि ट्यूरिंग मशीन में प्रोग्राम की जा सकने वाली हर चीज को मानव मस्तिष्क द्वारा पूरा किया जा सकता है?" इस प्रश्न का उत्तर इस लक्ष्य से दिया गया है, जो पहले और अंतिम प्राप्ति विफलता से प्रेरित है, जो ऊपर सूचीबद्ध है: "आप कागज के 1,000 पैड और भोजन और पानी और आश्रय के साथ 1,000,000 धारदार पेंसिल के साथ एक द्वीप पर फंस गए हैं, लेकिन कोई कंप्यूटर या कैलकुलेटर नहीं , और लक्ष्य 1,000,000 दशमलव स्थानों पर पाई की गणना करना है। "

न्यूरॉन्स न्यूरॉन्स की नकल कर सकते हैं, लेकिन सिमुलेशन में सटीकता और एक खगोलीय जटिल nonlinear प्रणाली के अराजक पहलू का सवाल है। अस्तित्व या गैर-अस्तित्व के विभिन्न सिद्धांतों को मनमाना लक्ष्य प्राप्ति के लिए प्रस्तावित किया गया है, लेकिन सभी मामलों को साबित नहीं किया गया है या सबूत प्राप्त करने के लिए कई मान्यताओं की आवश्यकता थी जैसे कि लक्ष्य कथन वास्तव में मनमाना नहीं है।

कुछ गैर-नियतात्मक अभी तक गैर-यादृच्छिक तत्व का उपयोग इरादे उत्पन्न करने या विकल्पों में से चयन करने के लिए किया जाता है (जैसे कि आत्मा, स्वायत्त या दिया गया उद्देश्य, जिसका अर्थ है फाइट, या कर्म) जो न तो सिद्ध है और न ही वैज्ञानिक रूप से सिद्ध है। (हालांकि कई वास्तव में एक कठोर प्रमाण प्रदान किए बिना दावा करेंगे कि यह ऐसा है)। यह मूल रूप से सामने आए प्रश्न का उत्तर देने की कुंजी है।

प्रश्न के संदर्भ में अधिक बारीकी से जांच करने के लिए, यह ध्यान देने योग्य है कि ट्यूरिंग मशीन एक मशीन है जो मनमाने ढंग से जुड़े नियतात्मक कार्यों के एक मनमाने सेट को निष्पादित करने में सक्षम है। ऐसी मशीनें असीमित नहीं हैं। वे छद्म यादृच्छिक संख्या बना सकते हैं लेकिन गैर-नियतात्मक घटनाएं नियतात्मक संचालन से परिणाम नहीं कर सकती हैं, इस प्रकार एक यादृच्छिक संख्या एक ट्यूरिंग मशीन द्वारा उत्पन्न नहीं की जा सकती है। यहां तक ​​कि एक गैर-नियतात्मक लेकिन सार्थक विकल्प एक ट्यूरिंग मशीन द्वारा नहीं बनाया जा सकता है, फिर भी एक मस्तिष्क भी प्रदर्शन करने में सक्षम हो सकता है।

स्टोकेस्टिक क्वांटम यांत्रिकी को भौतिकविदों के बीच व्यापक रूप से स्वीकार किया जाता है और यह संभव है कि कुछ चीजें अनजानी लेकिन औसत दर्जे की हों, कुछ चीजें पता करने योग्य लेकिन अथाह हो सकती हैं, और यहां तक ​​कि अपरिवर्तनीय और अनजानी चीजें भी हो सकती हैं। यह संभव है कि कुछ अनदेखा या, कुछ कारणों से, मानव मस्तिष्क के पास होने वाले अथाह परिवर्तन जो कि ट्यूरिंग मशीन से परे हैं।

यह आगे के अनुसंधान के लिए एक संभावित क्षेत्र भी है, हालांकि यह शायद ही कभी शोध किया जाता है क्योंकि अथाह घटना का अध्ययन, हालांकि ऐसी घटनाएं मौजूद हो सकती हैं, आसानी से अध्ययन नहीं किया जा सकता क्योंकि वे अथाह हैं।

जॉन वॉन न्यूमैन (शायद न्यूटन, आइंस्टीन, प्लैंक और हॉकिंग की तुलना में उज्जवल) एक कंप्यूटर और मस्तिष्क के मूल सिद्धांतों को अलग करने में सही था। यद्यपि मनुष्यों और कंप्यूटरों की प्रदर्शित क्षमताओं में निश्चित रूप से कुछ ओवरलैप हैं, न तो कभी दूसरे का एक उपसमूह हो सकता है। भविष्यवादी असहमत हो सकते हैं, लेकिन यह एक राय होगी, प्रमाण नहीं।

नोट्स और संदर्भ

[१] मुझे कोई भी सबूत ऑनलाइन नहीं दिख रहा है कि द एआई रिवोल्यूशन: द रोड टू सुपरिन्टिनेस , टिम अर्बन के लेखक एक कंप्यूटर वैज्ञानिक हैं या एक प्रासंगिक डिग्री रखते हैं। यदि आप लेख को देखते हैं, तो आप देख सकते हैं कि दिए गए रेखांकन का आविष्कार किया गया रुझान है, जो किसी भी वास्तविक दुनिया डेटा द्वारा संचालित नहीं है। यह अनिवार्य रूप से विज्ञान कथा है - लोकप्रिय और मनोरंजक, लेकिन दोहराए जाने वाले प्रयोगों या यादृच्छिक अध्ययनों से तैयार तर्कसंगत निष्कर्ष नहीं।

[२] परीक्षण यदि किसी कंप्यूटर में मानव-स्तरीय बुद्धिमत्ता हो: प्रस्तावित 'ट्यूरिंग टेस्ट' का विकल्प विज्ञान समाचार, 11/19/2014, जॉर्जिया इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी

[३] यदि मनमाने लक्ष्य के बयान से डोमेन ज्ञान प्राप्त होता है, तो कुछ या सभी खुफिया चल रहे प्रोग्राम के बाहर रह सकते हैं, जो कि तंत्र या लोगों द्वारा प्रोग्राम या उसके डेटा के साथ बातचीत के बाद पेश किए जाने पर शामिल होते हैं।

[४] यह बाधा इन बाहरी सहायकों की बाधाओं पर काबू पाने के दृष्टिकोण के बारे में निर्णय न लेकर जानकारी के लिए अन्य बुद्धिमान स्रोतों से पूछने की संभावना को बाहर नहीं करती है।


सामान्य बुद्धि (आपकी धारणा) की विवादास्पद परिभाषा के कारण आपके तर्क उत्तेजक और, IMHO बेकार हैं, जहां आप मनमाने ढंग से शब्द का उपयोग करते हैं, भले ही मैं स्वीकार करता हूं कि AGI की विभिन्न परिभाषाओं की अपनी समस्याएं हैं। हटर और लेग द्वारा खुफिया की परिभाषा पर एक नज़र है, भले ही वह परिभाषा भी दोषपूर्ण नहीं है, IMHO।
nbro

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हालांकि यह एक कठोर प्रमाण नहीं है, मार्विन मिनस्की की पुस्तक, द सोसाइटी ऑफ माइंड हमें "दिमाग" (सामान्य बुद्धि) बनाने का खाका देता है। अपनी पुस्तक में, उन्होंने कहा कि विभिन्न प्रतिस्पर्धा और सहकारी संरचनाओं में माइंडलेस घटकों ("एजेंटों") को एक साथ जोड़कर, हम वास्तविक दिमाग बना सकते हैं।

IMHO, बूस्टिंग, बैगिंग, स्टैकिंग और अन्य पहनावा तकनीकों की हालिया लोकप्रियता अंततः मार्विन मिनस्की के "एजेंट" रूपक में विकसित होगी। इसके बाद, जैसा कि हम इन एजेंटों को प्रतिस्पर्धा करना और सहयोग करना सीखते हैं (ऐसा लगता है कि हाल ही में जेनेरिक एडवांसरियल नेटवर्क्स के साथ शुरू हुआ है ), हम "प्रोग्राम" लिखने में सक्षम होंगे जो मानव मन की नकल करते हैं।


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मुझे यकीन नहीं है कि आप वास्तव में "क्यों हमें लगता है कि मन एक मशीन है?"

लेकिन मैं इस बात का स्पष्टीकरण दूंगा कि प्रश्न का सामान्य अर्थ क्या होगा। सुझाव: उत्तर आपके प्रश्न में है

मानव मस्तिष्क आपके शरीर से डेटा को संसाधित कर सकता है और चेतना के एक तथाकथित अनुभव का निर्माण कर सकता है, यह एक मौलिक स्तर पर मानव निर्मित मशीन की तरह काम करता है।

यह मान लेना बेहद अभिमानी होगा, क्योंकि हम उस सामान को जानते हैं जो मस्तिष्क से बना है। यह जादुई नहीं है। मस्तिष्क एक जैविक कंप्यूटर है जो विकास की लंबी प्रक्रिया के माध्यम से हम देखते हैं। हालांकि यह विश्वास करना कठिन हो सकता है कि इस तरह की बुद्धि अकेले प्रकृति से कैसे निकल सकती है, यह समझना आसान हो सकता है कि यह कुछ अरब वर्षों में परीक्षण और त्रुटि के माध्यम से हुआ।

मस्तिष्क की कार्यप्रणाली और संरचना मानव निर्मित कंप्यूटरों की तुलना में बहुत भिन्न होती है, जिसे एक तर्क के रूप में रखा जा सकता है कि मानव-स्तर की बुद्धि को बनाना इतना आसान क्यों नहीं है।

सिमुलेशन अलग क्यों हैं? सिमुलेशन हम क्या जानते हैं पर निर्माण करते हैं। उदाहरण के लिए: हम बिग बैंग कैसे हुआ, यह जानने के लिए ब्रह्मांड में उल्टा अनुकरण नहीं कर सकते। इसी तरह, कंप्यूटर पर मानव-स्तरीय बुद्धिमत्ता का निर्माण करना कठिन है क्योंकि जैविक प्रक्रियाएं जटिल हैं और हमें पूर्ण ज्ञान नहीं है।

यह सच है कि जेनेरिक AI कुछ हफ्तों या महीनों की औसत अवधि में विकास के माध्यम से प्रभावी डिजाइन तैयार कर सकता है। हालाँकि, आप वास्तव में मानव निर्मित टिन कैन पर कुछ महीनों के साथ ब्रह्मांड के अरबों वर्षों का मुकाबला नहीं कर सकते हैं। प्रकृति और कंप्यूटर अलग हैं, हमें विशिष्ट होना चाहिए लेकिन प्रकृति नहीं है! यदि हम हर संभव परिणाम पर विचार करना चाहते हैं, तो हमें ब्रह्मांड का अनुकरण करना होगा, हालांकि यह पूरी तरह से अलग चुनौती है, यहां तक ​​कि हमारे पास शुरुआती चरण भी नहीं हैं।

हम सिमुलेशन को लगभग एक अलग तरीके से जा सकते हैं और मस्तिष्क का सीएस संस्करण बना सकते हैं (जैविक सिमुलेशन नहीं), जिसके लिए न्यूरल नेटवर्क को बेबी स्टेप माना जा सकता है। अब हम सुपर एआई विकास के बारे में तकनीकी मुद्दों की ओर मुड़ते हैं।


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अरबों वर्षों में परीक्षण और त्रुटि खुफिया को और भी अप्रत्याशित बनाती है। इसके अलावा, हम कंप्यूटर पर चीजों को और अधिक तेजी से विकसित कर सकते हैं, और विकासवादी एल्गोरिदम में कुछ भी मानव बुद्धि के करीब नहीं आया है।
जूल

@yters अरबों वर्षों से परीक्षण और त्रुटि कैसे बुद्धिमानी को और भी अप्रत्याशित बनाती है? क्या आप उसे समझा सकते हैं? इसके अलावा, यह मूल रूप से एल्गोरिथ्म पर ही निर्भर करता है। आम तौर पर, कंप्यूटर तक जो ज्ञान प्रदान किया जाता है, उसके लिए सीमाएं सीमित हैं। इसलिए उनका उपयोग यह बताने में किया जाता है कि हमारे ज्ञान बैंक के अनुसार क्या हो सकता है। जीव विज्ञान की विकास प्रक्रिया को दोहराने के लिए एक अनुकरण अत्यंत कठिन है क्योंकि हमारे पास पूर्ण ज्ञान बैंक नहीं है कि यह कैसे हुआ।
अल्फा मिनरन

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अल्फा मिनरन

"लेकिन फिर मेरे साथ भयानक संदेह हमेशा उठता है कि क्या मनुष्य के दिमाग के दोष, जो निचले जानवरों के दिमाग से विकसित किए गए हैं, किसी भी मूल्य के हैं या सभी भरोसेमंद हैं। क्या किसी बंदर के मन के विश्वास पर कोई भरोसा करेगा, अगर ऐसे मन में कोई विश्वास है? [विलियम ग्राहम के लिए ३ जुलाई १ - ]१] "- डार्विन
Gra को येटर्स

@yters कृपया यहाँ स्पष्ट रहें, क्या आप धार्मिक दंतकथाओं में एक मजबूत विश्वासी हैं? समुदाय का समय बर्बाद मत करो। विज्ञान और गणित मानव मन द्वारा विकसित नहीं है, धर्म हैं। वास्तव में, विज्ञान प्रमाण और गणित पर आधारित है। गणित यूनिवर्स की भाषा है, और मेरा मतलब है कि यह हर तरह से संभव है, जो टिप्पणियों के आधार पर कुछ सरल पोस्टुलेट्स बनाता है और उस पर बनाता है, सुंदर प्रकृति का वर्णन करने के लिए जटिल संरचनाएं। विज्ञान और गणित, बुद्धिमत्ता का एक संकेत है, क्योंकि वे प्रकृति के बारे में जानने के लिए शक्तिशाली उपकरण हैं। कुछ भी नहीं है, यह केवल प्रकृति है
अल्फा मिनरन
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