人工一般知能が可能であることの証明

コンピュータサイエンスでは、人間の心はチューリングマシンで再現できると想定されているため、人工一般知能（AGI）が可能です。そうでなければ、神秘的な何かを信じることであり、神秘的な信念は誤りです。

AGIが可能であるという他の議論は知りませんが、前述の議論は非常に弱いものです。

少なくとも理論的には、AGIが可能であるという厳密な証拠はありますか？人間の心でできるすべてのことをプログラムとしてエンコードできることをどうやって知るのでしょうか。

おはようございます！非常に一般的な用語（「AI」）を非常に具体的なアイデア（「人間が作ったもので、人間の心とほとんど同じ」）に使用しています。したがって、あなたの質問はあなたがそれがそうであると思うものではありません。

John McCarthy（Wikipediaが用語を作り出したと主張し、AI分野のロックスターに相当する）によると、AIは、世界の目標を達成するために計算を使用する能力を持つマシンのエンジニアリングです。したがって、電卓からカメラのオートフォーカス機能まで、すべてが何らかの形のAIです。このため、AIの証拠は、ポケットやコンピュータにAIが存在することです。

人間と同じレベルで動作するAIを開発することが可能かどうか尋ねているようです（「人工一般情報」または「強力なAI」などの用語がこれを説明するためによく使用されます）。それは素晴らしい質問ですが、明確に定義されていません。それは別の質問をします：どのように人間レベルの知性を定義しますか？それはあなたが人間であると他の人間のエージェントを説得する能力ですか（これはやや循環的な論理です）？音楽を書いたり、絵を描いたりする能力ですか？定義によって、答えは大きく異なります。続行する前に明確にする必要があります。

人々が心をチューリングマシンに実装できると考える理由は、現時点では心の主要な理論である計算理論（CTOM）にあります。

CTOMをサポートする理由はたくさんありますが、その1つは、信念/欲望心理学の言語（メンタル表現に対する命題態度）が計算フレームワークにうまく適合しているように見えることです。

しかし、最も単純なことは、計算の類推は心理学や神経科学などの分野で非常に役立つということです。入力/出力ペアはわかっているが、どのように実装されているかわからない場合は、「関連する計算を実行している」と言えます。

そして、チューリングはどの計算も適切なチューリングマシンで実行できることを示したので、当然のことながら、マインドはコンピューターに実装できます。

ただし、CTOMは完全な理論というよりは、有用なアイデアです。コンピュータに実装できる論理的な構文で思考を分析する方法はまだわかりません。また、脳内で「計算」がどのように/なぜ行われるのか（この文でそれが何であれ）もわかりません。

人間がシリコンベースの人工知能システムで本当の存在意識を決して作成しない理由... AI実践者/哲学者の熟考。

議論：

⦁人間はフィアット（法令）から「何か」を作成することができません。それは人類の歴史では決して起こらなかった。イノベーションサイクルは何らかの「もの」（ある種の「もの」）で始まる必要があり、意識はものではありません。

意識の本質は、重力や魅力のように、ごくわずかです（目に見えません）。人間は観察できないものを作ることができません。彼らがそれを観察することができたとしても、人間の知覚能力は実際には見えないもののはるかに少ない、見たものの真の本質を知覚することができません。

⦁人間は意識の「本質」と「性質」を十分に理解していません。これは「何でも」を作成するための基本的な前提条件です。

easy 心理学、認知科学、神経科学の経験的な領域ではまだ解決されていないものの、本質的に物理的な問題である「簡単な」問題は、時間内に解決されることが期待されます。とにかく、それらは今日「まだ」解決されていません。

brain「難しい」問題、つまり脳物質の適切な配置を考慮して意識が発生する理由または方法を決定する問題は、特定の物理的メカニズムが「何か他のもの」または「何もない」の代わりに意識を引き起こす理由を説明する必要があるため、決して解決されない可能性があります。すべて"。これは重要であり、シリコン生物全体で人間が真の実存意識を生み出すという考えに対するすべての議論の中で最も忌まわしいものです。

意識に関する最大の哲学的議論は、二元論と物理学の区別に焦点を当てています。

⦁ 物理主義は、意識は完全に身体的であると考えています。（重要な議論はそれをfalseと見なします）。

⦁ 二元論は意識が何らかの形で肉体の領域の外にあるという理論です。（これらは難しい問題です）

上記の二元論的見解の1つを保持する動機がなぜあるのでしょうか？

⦁物理学者は、物理的特性がどのように相互作用するかについての「観察」と一致する方法で、意識のいくつかの側面を説明するのに苦労しています。（別の忌々しい議論）

2つの問題：

physical 物理的な壁の一部ではない何かが物理的な世界とどのように相互作用することができるか-それは不可能です。

physical現実の世界はシステムを失っています。クローズドシステムの一部ではない意識をどのようにして持つことができますか。

⦁意識は質量や料金によく似ています。それは哲学的に「基本的な」ことであり、「持っているか持っていない」かのどちらかであり、シミュレーションすることはできますが、特定の「プロパティ」がない限り、存在することはできません」、そして人間の意識を「シミュレート」する行動は基本的なものではありません。

そのため、悪質なジャーナリストがセンセーショナルな傾向を持っているにもかかわらず、トランスヒューマニスト（別名scifi）の周辺キャンプからの乱暴な壮観なコンセプトを「パロット」します。

物理主義に関するさらなる考察（与えられた哲学の巨人への言及）：

実際、意識は生体力学によって適切に説明されたことは一度もありません。それは多かれ少なかれ心のすべての哲学的研究の重要な問題です-それは本質的に意識の研究です。

意識を説明するための物理主義のアプローチには多くの問題がありますが、重要な問題を以下に参考としてリストします。

意識に関する物理主義は間違っているという主張：

1. 単なる神経組織が意識的な経験をどのように生み出すか想像することは不可能です（Huxely）

2. ゾンビや反転スペクトルなどのスーパービニネスの失敗が考えられます（チャーマー、ロックなど）。

3. メアリーは何かを学びます（ジャクソン）。

4. 脳には質量、体積、その他の物理的特性がありますが、経験にはありません。

5. 超常現象（臨死体験NDEr、ESPなど）は現実のものであり、非物理的な基板に実装された意識を伴います。

6. 私があなたの脳の周りを散歩して見回すことができるように縮んだら、私は経験ではなくニューロンのプロセスを観察します（ライプニッツ）。

7. 魂は意識の座であり、魂は肉体ではありません。（BTWを認識した神学的制約...）

8. 意識的な経験には本質的な性質がありますが、科学は関係の性質についてのみ私たちに伝えることができます（ラッセル、ローゼンバーグ）。

9. 意識は観察できません。与えられた生き物が意識しているかどうかを知ることができる意識検出器は決してありません。

10. 意識的な経験は単に分子の動きではなく、意識は運動中の質量以上のものです（ミル、ワード）。

人工知能が可能であることを証明するのではなく、なぜそれが不可能であるかについての議論を検討します。

まず、AGIの意味を定義します。人間の心はチューリングマシンによって複製できるため、AGIは可能であると述べています。これは、人間が「一般的な」（大文字のG）知性を持っていることを意味しているようです。これは、あなたが十分な時間をかけて、人間はどんな仕事や問題も学ぶことができることを意味しているということです。ただし、人間の心はチューリングマシンによって複製可能なマシンであると主張する場合は、それらに有限の表現力があることも認めなければなりません。有限の表現力は、私たちの知性が失敗する問題またはタスクが常に存在することを意味します（No Free Lunch定理の結果）。

幸いなことに（多分残念なことに）、有限の表現力は、私たちがまったく学ぶことを可能にします：VCディメンション（学習アルゴリズムが学習できる関数のクラスの複雑さまたは表現力の尺度[ こことここ ]）は、任意のデータセットを説明できるため、アルゴリズムを一般化するために無限の例を参照する必要があるため、問題を学習できる学習アルゴリズムは実際には役に立ちません。この結果は、統計学習設定における比較的制約のあるバイナリ分類問題のクラスに由来しますが、直感はより広く適用されるようです。

要約すると、Shalev-Shwartz and Ben-David（2014）からのこの引用を参照します。

誰かがあらゆる現象を説明できれば、彼の説明は価値がありません。

実際に起こり得る結果を体系的に無視するという私たちの決定が、現実世界の問題の有用な表現を学習するために使用できる唯一のものであるというのは、まさにそうです。

私は手足を出し、これは進化の問題であり、人間は壮大な計画では決して例外ではないこと、そして人間の意識は単に問題なので、技術が進歩する限りAGIが現れることを示唆しますシステムの複雑さの。

このアイデアは、ConwayのGame of Lifeの複雑さから生まれました。コンウェイの言葉で：

「自己複製する動物のように振る舞う生活パターンがあります。最初はランダムな状態にある十分な大きさの生活空間が与えられると、長い時間の後にインテリジェントな自己複製する動物が出現し、空間の一部に住む可能性があります。 」
_{出典：数学演劇の勝利の道}

Cellular Automata：A Selected Reviewの論文「Computation：A Selected Review」に出会いました。これはまだ検討中であり、興味深いと思われるかもしれません。

哲学的な議論を用いてアルゴリズム的意識が不可能である場合、私は「どうすれば意識していることを知ることができるのか」という質問を投げかけます。答えに興味があるからではなく、単にレンチを投げるだけです。その問い合わせの行に。

結局それは問題ではないので。

人間の意識という意味での意識は人生の要件ではなく、意識の最も基本的な定義は、どんなに些細なことでも、あらゆる種類の意識です。

人間の意識には「魔法の」何かがあるという考え、物質的な形をしていないからというものではないという考えには問題があると思います。

無形のものは物理的な世界と明らかに相互作用するので、私は問題を抱えていません。

（類推として、私は「チー」について決して話さなかった有名な太極拳の先生と長年勉強しました。私は、「チー」の概念が魔法の思考につながる方法から派生したこの嫌悪感を疑っています。太極拳のテクニックの実践と適用は、そのような適用が自然の法則に反するように思われる場合でも、純粋に物理学と生理学の問題です。おそらく私たちが理解していないことが起こっていますが、それが事実であった場合、このような現象は自然に発生します。）

私たちは量子レベルで自然にランダム性があることを知っています。これが人間の意識の構成要素であることが判明した場合、量子コンピューティングを使用して人工意識の媒体を提供できます。

用語のあいまいさ

AGIの妥当性の証明には、AI革命：ブロガーのTim Urban（2015年2月10日更新、2015年4月12日更新）が提案したものよりも正式なAGIの定義が必要になります。ピアレビューも、いかなる種類の研究や統計的検証によってもサポートされていません。^[1]

一般的な知能の提案された定義

コンピューターのインテリジェンスの考え方は、IQテストが普及し、General Problem Solverのコンピュータープログラムが作成されたとき（Herbert A. Simon、JC Shaw、Allen Newelによって1959年）に広がりました。ジョンブラッドショーは、道徳的知性のアイデアへの進出である「再生徳」を公開しました。感情的知性は数多くの本や記事で議論されてきました。ニューラルネット、ベイジアンアプローチ、ファジーロジックが登場し、意思決定システムで成功裏に使用されています。

チューリングテストの代替案が提供されており、アランチューリングのイミテーションゲーム（コンピューターの会話者が人間ではないことを目隠しの会話から判断できないオブザーバー）は、人工知能を検証する唯一の基準ではないことを指摘しています。^[2]

進歩に照らして、一般的な知性の適切な定義は

• 一般的な形容詞としての直感的な理解と一致します。
• 名詞としての知性の直感的な理解と一致します。
• 新しいアプローチを学習できないシステム（Siriなどの自然言語クエリシステムやカーゴルーターなどの意思決定ソフトウェアの最適化など）から一般的なインテリジェンスを区別します。
• 目標が明確に定義されていれば、任意の目標を確実かつ明確に達成できる（任意の意味は、プログラムの開発時または実行時に、目標について何も知ることができないことを意味します）; そして
• プログラムの実行後に目標を達成するために必要なドメインについて学習する必要があります^3、4。

目標は

• 会話のみでバーの特定の人の電話番号を取得します。
• 微分方程式のセットに対して閉じた形が見つかるかどうか、見つからないか、見つかるかどうかを判断できません。
• 太陽光から電気エネルギーを取得する新しい方法を開発します。または
• その他の目標。

これは、これらすべての条件をカプセル化して要約する提案されたソリューションです。

General Intelligenceを「特定の目標の達成中に任意の障害物の存在に適応し、それが可能な場合でも目標に到達する能力」と定義してみましょう。

思慮深い人の即座の反応は、「それは一般的な知性以上のものです」かもしれませんが、任意の単語を落とすと、少なくとも1つのケースによって明らかに制限されるため、知性が一般的であると主張できません。かつては、無限の数の事件のクラスがそのために限られた知性に対しても不透明であることを証明することは難しいでしょう。

別の批評は、「そうすることは可能な限り可能である」ということは、完全性または神格さえも含意するであろうということかもしれません。しかし、目標が達成可能な場合、人は疲れるかもしれませんが、なぜコンピュータは疲れるでしょうか？持続性はコンピュータにとっては取るに足らないことです。

解決までの時間は無限かもしれませんが、Fast General Intelligenceを定義しているわけではありません。私たちはGeneral Intelligenceを定義しています。それが達成されたら、それをスピードアップすることは、最適化、プロセスの分散、ソフトウェアのスケーラビリティ、および並行性の問題です。

別の批評は、定義に人工という言葉が欠けているということかもしれませんが、それはその言葉なしで最良です。私たちの意図が、コンピュータがまだできない人間が行うことを自動化することである場合、または人間の知性を超えたり拡張したりする場合、定義のアプリケーションはテストされたシステムから独立している必要があります。定義では、知能の科学的扱いとその一般的な能力に関して、本質的に不利な基準となるものを区別してはなりません。

• コンパイルされたコード、スクリプト化されたコード、その他の形式のプログラミング、またはDNAを介してプログラムされているかどうか
• 親がドメイン知識の開発に関与しているかどうか
• 教育システムがドメイン知識の開発に関与しているかどうか
• インテリジェンスが筋肉やその他の環境制御にアクセスできるかどうか
• インテリジェンスが目を持っているのか、カメラを持っているのか
• インテリジェンスが地上であるかどうか
• インテリジェンスが教えられているか、独学であるか

存在証明または反証

この定義が受け入れ可能であれば、人間が一般的な知性を示している証拠は明らかにありません。インテリジェントシステムは、任意の目標を達成することも、これらを含む多くの理由のいずれかで目標を達成できないと判断することができない場合があります。

• 達成には、所持されていない精神的エネルギー（忍耐と粘り強さ）が必要です。
• 達成には、処理ハードウェアまたはニューラルシステムの能力を超えた認知スキルが必要です。
• 達成は、一部のトピック領域での心の閉鎖によって妨げられます。
• ある種の操作を実行する意欲がないために達成が妨げられています。
• 達成には、精神障害（不安障害、依存症）などのDNAベースの感受性を克服する必要があります。
• 達成は、盲目の路地を下って思考や行動を導く認識によって迂回され、治療法はありません。
• 達成は目標の不可能性によってブロックされ、プライドは失敗の承認をブロックします。その承認は、実際にはGeneral Intelligenceの可能な有効な結果の範囲内です。
• 達成には、意図を生成したり、選択肢（ソウルやカルマなど）から選択したりするために使用される、非決定的で非ランダムな要素が必要です。
• 達成には、それを達成するシステムの寿命よりも多くの時間が必要です。
• 到達には、使用可能な計算リソースでは満たすことができない別の時間制限があります。

提案された定義に従ってGeneral IntelligenceがすべてのTuring Machinesによって可能であるという厳密な証拠はありませんが、上記のすべての失敗はおそらくいくつかの非決定的で非ランダムな要素の要件を除いて引き起こされるため、これは価値のある調査問題です。コンピュータによって克服される可能性があります。

しかし、上記のリストは、人間が信頼できる一般的な知性を示さないというかなり厳密な証拠です。人間の衝動と現在の一般的な信念であるヒューマニズムはこの考えに反抗しますが、それでも事実です。

最後の質問は、「チューリングマシンでプログラムできるすべてのものが人間の脳によって達成できることをどのようにして知ることができるか」に戻ります。上記の最初と最後の到達失敗の原因に触発されて、この質問に対する答えはこの目標によって答えられます。「1,000の紙のパッドと1,000,000の鉛筆と食物と水と避難所のある島で立ち往生しているが、コンピューターや計算機はない。 、そして目標はpiを小数点以下1,000,000桁まで計算することです。」

ニューロンはニューロンをシミュレートできますが、シミュレーションの正確さ、および天文学的に複雑な非線形システムのカオス的側面の問題があります。任意の目標達成のためにさまざまな存在または非存在の理論が提案されてきましたが、すべてのケースが証明されたわけではなく、目標ステートメントが真に恣意的でないという証明を得るために多くの仮定が必要でした。

科学的証明も証明もされていない、意図の生成または選択（魂、自律的または所定の目的、フィアットによる意味、またはカルマなど）の中から意図を生成または選択するために使用される非決定的で非ランダムな要素の可能性があります（実際にそうであったという厳密な証拠を提供せずに多くが主張するでしょうが）。これは、当初提起された質問に答えるための鍵です。

質問のコンテキストをさらに詳しく検討すると、チューリングマシンは、任意にリンクされた決定論的演算の任意のセットを実行できるマシンであることに注意することは価値があります。このようなマシンは無制限ではありません。それらは疑似乱数を作成できますが、非決定的現象は決定論的演算から生じることはないため、チューリングマシンでは乱数を生成できません。非決定的ではあるが意味のある選択でさえ、チューリングマシンでは作成できませんが、脳はどちらも実行できる可能性があります。

確率論的量子力学は物理学者の間で広く受け入れられており、一部は認識できないが測定可能であり、一部は認識可能であるが測定不能であり、場合によっては測定不可能なものもある可能性があります。人間の脳が持っている未発見の、または何らかの理由で計り知れない何かがチューリングマシンを超えている可能性があります。

これも今後の研究の可能性のある分野ですが、計り知れない現象は存在するかもしれませんが、その計り知れない現象の研究は、計り知れないため簡単には行えないため、ほとんど研究されていません。

ジョンフォンノイマン（おそらくニュートン、アインシュタイン、プランク、ホーキングよりも明るい）は、コンピューターと脳の基礎を区別するのに正しかった。人間とコンピュータの能力の実証には確かにいくつかの重複がありますが、どちらも決して他のサブセットではありません。未来派は反対するかもしれませんが、それは証拠ではなく意見です。

注意事項と参考資料

[1] AI革命の作者であるスーパーインテリジェンスへの道、ティムアーバンがコンピュータサイエンティストであるか、関連する学位を保持しているという証拠をオンラインで確認しません。記事を見ると、与えられたグラフは実際のデータではなく、発明された傾向であることがわかります。それは本質的にサイエンスフィクションです。人気があり、面白いですが、繰り返し可能な実験やランダム化された研究から導かれた合理的な結論ではありません。

[2] コンピュータに人間レベルのインテリジェンスがあるかどうかのテスト：「チューリングテスト」の代替案として提案されたサイエンスニュース、2014年11月19日、ジョージア工科大学

[3]任意の目標のステートメントがドメイン知識の取得に先行する場合、一部またはすべてのインテリジェンスが実行中のプログラムの外部に存在し、目標が導入された後にプログラムまたはそのデータと対話するメカニズムや人々に含まれる可能性があります。

[4]この制約は、これらの外部ヘルパーへの障害を克服するためのアプローチに関する決定を委任することなく、他のインテリジェントソースに情報を求める可能性を排除するものではありません。

厳密な証拠ではありませんが、マーヴィンミンスキーの本 『The Society of Mind』は、「心」（一般的な知性）を作成するための青写真を提供します。彼の本の中で、彼はマインドレスなコンポーネント（「エージェント」）をさまざまな競争的で協調的な構造に組み合わせることにより、実際のマインドを作成できると主張しています。

私見、ブースティング、バギング、スタッキング、およびその他のアンサンブル手法の最近の人気は、最終的には（研究を通じて）マービンミンスキーの「エージェント」メタファーに進化するでしょう。その後、これらのエージェントを競争させ、協力させることを学ぶと（これは最近、Generative Adversarial Networksで始まったようです）、人間の心を模倣する（または超える）「プログラム」を書くことができるようになります。

「どうしてマインドは機械だと思うの？」というあなたが正確にどういう意味かわかりません。

しかし、質問の一般的な意味が何であるかについて説明します。ヒント：質問に答えがあります

人間の脳は、あなたの体からのデータを処理し、いわゆる意識の体験を生み出すことができます。それは、人工レベルの機械と同じように機能します。

私たちが脳を構成しているものを知っているので、そうでないと仮定することは非常に傲慢です。それは魔法ではありません。脳は生物学的コンピューターであり、長い進化の過程で目にするものになっています。そのような知性が自然からどのようにして生まれるかは信じがたいかもしれませんが、これが数十億年に及ぶ試行錯誤を通じて生じたことを理解するのは簡単かもしれません。

脳の機能と構造は人間が作ったコンピュータとは大きく異なります。人間が作ったコンピュータは、人間レベルの知能を作成するのがそれほど簡単ではない理由を論じる可能性があります。

なぜシミュレーションが異なるのですか？ シミュレーションは、私たちが知っていることに基づいています。たとえば、宇宙を逆にシミュレーションしてビッグバンがどのように起こったかを知ることはできません。同様に、生物学的プロセスは複雑であり、私たちには完全な知識がないため、コンピューター上で人間レベルの知能の作成をシミュレートすることは困難です。

生成AIは、数週間または数か月の平均スパンでの進化を通じて効果的な設計を生み出すことができるのは事実です。とはいえ、数十億年にわたる宇宙と、数か月におよぶ人造のブリキ缶とを競争することはできません。自然とコンピューターは異なります。具体的に説明する必要がありますが、自然はそうではありません。考えられるすべての結果を検討する場合は、宇宙をシミュレートする必要があります。ただし、開始ステップがない場合でも、それはまったく異なる課題です。

別の方法で脳のCSバージョン（生物学的シミュレーションではない）を作成することで、シミュレーションを回避できます。これは、ニューラルネットワークをベビーステップと見なすことができるものです。次に、スーパーAI開発に関する技術的な問題に向けます。