人工知能は電気ベースのテクノロジーに制限されていますか?


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ウィキペディアによると:

AIは、機械によって示されるインテリジェンスです。

最近の生物学的進歩により、次のように動作できるように人間によってプログラムされた非電気ベースの「機械」がすでに存在するのかどうか疑問に思っています。

環境を認識し、ある目標で成功する可能性を最大化するアクションを実行する柔軟な合理的エージェント

特にウイルスやバクテリアについて考えていました。これらは、柔軟な合理的なエージェント(つまり、AIエンティティ)として動作するように人間によってプログラムされていますか?

この目的のためにすでに使用されている他の生物はありますか?

回答:


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未だに。合成ウイルス学 / 合成生命はまだ初期段階にあります。単純な細菌を合成できるようになりましたが(Craig Venterの魅惑的なTEDの講演彼の最近の研究に関する記事を参照)、人間の基準では「合理的」とは言えません。


参考までに、記事に「ゲノムをいじくる」とか「既存のものをいじる」と書いてあるのが私が探していたものです。彼らが「名前と有名な引用でゲノムに透かしを入れ」、「ゲノムを空にした別の細菌にそれを埋め込む」ことができた場合、それは新しい合理的なエージェントを作成する試みではありませんか?どんなバクテリアもその環境を認識し、目標に向かって行動を起こすことを意味しています。
CPHPython

実体は目標を持っていることを意識する必要があると思います。それ以外の場合は、「目標」という単語を悪用しています(これはバクテリアの目標ですが、バクテリア自身の目標ではありません)。しかし、悲しいかな、これはかなり哲学的です。
Lior Kogan

余談ですが、私はあなたがそれを柔軟でも合理的とも呼べるかわかりません。それはオートマトンのようなものです。
Lior Kogan

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どの論理回路でも、さまざまな実装が可能です。従来のデジタルプロセッサで実行されるすべてのプログラムは、論理回路として表現できます。論理回路の可能な実装の中には、電子機器自体に依存しない流動的な実装があります。したがって、現時点ではおそらく実用的ではないかもしれませんが、たとえばPOMDPプロセッサ(特定の質問に応答する)を流体工学に実装することは原則的に可能です。

アナログコンピュータのチューリング完全性の一般的な理論については知りません。生物学的であるかどうかにかかわらず、代替の物理的基質が再帰的に列挙可能な関数を計算できるかどうかを判断するには十分です。これは、特定のメディアに関する質問に答えるための十分条件ですが、必須条件ではありません。通常、十分な条件を実証する最も簡単な方法は、NANDゲートを構築する能力を実証し、そのようなゲートを組み合わせて一般的な回路にすることです。

別の非電子的な例:量子コンピュータは、少なくともその処理要素が非電子的であり、一般的な決定論的論理回路を計算することができます。


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いいえ、電気はAIに不可欠ではないと思います。理論的には、AI(入力の変化に適応して「インテリジェントな」動作を生成できる計算プロセスの十分なコレクション)は、AIを作成するために必要な基本機能のセットを計算できるメカニズムを使用して実装できます。基本的に、私は、非電気チューリング相当のマシンのセットを、一緒にAIレベルのパフォーマンスに到達できる集合体に組み合わせる可能性を提案しています。

https://en.wikipedia.org/wiki/Turing_machine_equivalents

電子コンピュータを使用してAIを実装できる場合、計算上同等の非電子機械を使用してAIを実装することも可能であるべきです。

これまでに、チューリングと同等の非電子機器がいくつか提案されています。DNAコンピューター、量子コンピューター、バベッジの分析エンジン、動物の脳、ひょっとすると非常に大きなヒナギクのネットワーク(おそらく、根茎を介して通信できる)です。

実際、ある日、適切な種類の遺伝的に構築された生物学的相互接続とスケジューラーがロボットを制御するためにネットワークを通じてデータをルーティングできる小さな脳(おそらく人間よりも賢くない種から)で構成されるネットワークを作成できる可能性があります- -したがって、脳が100個のチンパンジー、または10,000個のハムスターの脳、あるいはおそらく100万個の線虫で構成される合成生物学的AIエンジンができます。

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