この議論は、スーパーインテリジェンスの存在を否定するものですか？

スーパーインテリジェンスは、あらゆる人間のすべての知的活動を超えることができる機械であり、そのような機械は、人類を終わらせる機械としてSFにしばしば描かれています。

どのマシンもアルゴリズムを使用して実行されます。Church-Turingの論文では、現代のコンピューターで実行できるアルゴリズムは、チューリングマシンで実行できます。ただし、人間はチューリングマシンを簡単にシミュレートできます。これは、アルゴリズムを実行することもできるので、マシンがすべての知的活動を超えることができないことを意味しませんか？

私の直感は超知能が可能であると私に告げるので、この議論はおそらく欠陥があります。しかし、欠陥がどこにあるのか私には明らかではありません。これは私自身の議論であることに注意してください。

この議論は、知性は実際にはそうではないのに、単一の次元であるという事実に基づいていると思います。機械が人間の100万分の1時間で複雑な問題を解決できる場合、機械と人間は本当に同じレベルにあるのでしょうか。

また、Turingマシンが現在の期間の計算モデルとして依然として最良であると想定しています。これは必ずしも将来に当てはまるわけではなく、この時点までは当てはまります。

量子コンピューターには、マシンでさえ直接到達できない大量の内部状態があります。（サンプリングできるのは行列の状態のみです。）その状態の量は、システムに含まれる各量子ビットで指数関数的に増加します。いくつかの操作は、量子コンピューティングから非常に高速化されます。量子ワイヤーを量子ゲートに通すだけで、行列全体を一度に更新できます。

量子コンピューターを古典的なコンピューターでシミュレートすると、キュービットごとに指数関数的に時間がかかります。数十のキュビットを使用すると、一部のタスクに対するマシンのコンピューティング能力は、通常のコンピューターでは、人間の心にさえさえ到達できません。

関連性：量子コンピュータが人工知能の開発にどの程度役立つのかについての私の答えは？

量子コンピューターでは、通常の0と1を超えていることに注意してください。次に、古典的なチューリングマシンを一般化した量子チューリングマシンが必要になります。

あなたの議論の欠点は、「優れている」とは、すべてのアルゴリズムを実行できることを意味するだけでなく、複雑さの概念、つまり、アルゴリズムをシミュレートするために実行する時間ステップの数も含むということです。

チューリングマシンでアルゴリズムをどのようにシミュレートしますか？チューリングマシンは、有限状態マシンと無限のテープで構成されています。チューリングマシンは、その初期状態と状態遷移行列によって決定されるアルゴリズムを実行しますが、あなたが話していると思うのは、「コード」を読み取ることができるユニバーサルチューリングマシン（UTM）です（これは通常、別のチューリングマシンの説明です） ）テープの「コードセグメント」に書き込まれ、テープの「データセグメント」に書き込まれた入力データでそのマシンをシミュレートします。

チューリングマシンは、有限状態マシンの状態数が異なる場合があります（テープに書き込まれるアルファベットも異なりますが、有限アルファベットはバイナリで簡単にエンコードされるため、チューリングマシン間の大きな違いにはなりません）。したがって、状態マシンが大きいUTMと状態マシンが小さいUTMを使用できます。テープの「コード」部分に同じエンコーディングを使用している場合、大きいUTMが小さいUTMを上回る可能性があります。

シミュレーションされるTMを記述するために使用されるコードをいじることもできます。このコードは、たとえばC ++にすることも、シナプス強度をマトリックスとして書き留めたニューラルネットワークにすることもできます。どの記述が計算に適しているかは、問題によって異なります。

状態マシンが異なるUTM間の比較例：同じ言語、たとえばC ++の異なるコンパイラーを検討します。どちらも最初にC ++をコンパイルしてアセンブリにしてから、アセンブリ（物理CPU）を読み取って実行する別のUTMを実行します。したがって、より優れたコンパイラは同じコードをより速く実行します。

人間対コンピュータに戻ると、人間はC ++で作成するようなアルゴリズムを実行するニューラルネットワークです。これには、アルゴリズムを手の動きに変換するための、費用がかかり、非効率的な作業が伴います。コンピュータはコンパイラを使用して、C ++をネイティブに実行できるアセンブリに変換します。そのため、C ++コードをはるかに効率的に実装できます。あるいは、人間には大量のニューロンがあり、神経コード、つまりシナプス強度は読みにくいため、現在のコンピューターではまだそのコードを実行できません。