Church-Turingの論文は人工知能にも適用されますか?


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Church-Turingの論文では、停止問題を決定するアルゴリズムを設計することは不可能です。

この文脈でのアルゴリズムという言葉には人工知能が含まれているかどうか、つまり、チャーチチューリングの論文は人工知能にも当てはまりますか?

この問題を決定するために将来インテリジェンスシステムを設計することは可能ですか、それともチャーチチューリングの論文では、AIが停止問題を決定することもできないでしょうか?


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AIシステムが何かを(正式な決定論的な意味で)決定できる可能性は低いですが、それが可能であれば、Church-Turingの論文またはホールティング問題の決定不能性のいずれかに違反することになります。(チューリング完全言語で記述している場合は後者、それ以外の場合は前者)
ラファエル

なぜ、人工知能がチャーチチューリング論文でカバーされない(または心配されない)可能性があると考えるのですか
babou 2015年

@babouには、非決定性、学習などが含まれます。AIがソリューションの非常に優れた近似を提供する解決できない問題があります。
ママD

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@Drupalist:しかし、ある問題の決定可能性は、問題の入力スペースからの特定の入力に対して正しい出力が生成されるようなアルゴリズムが存在することを意味します。そのため、はい、AIアルゴリズム(またはその他のアルゴリズム)は停止問題の適切な近似を提供しますが、これは決定可能性を伴うものではありません。
ロイO.

回答:


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Church-Turingの論文では、一連の命令としてのアルゴリズムの非公式な概念は、チューリングマシンと一致すると述べています。同様に、合理的な計算モデルはチューリングマシンと同じパワーを持つと述べています。

人工知能はコンピュータプログラム、すなわちアルゴリズムです。Church-Turingの論文が成立する場合は、そのアルゴリズムをTuringマシンに実装できます。チューリング機械は独自の停止問題を決定できないため、チャーチチューリングの論文では、人工知能はチューリング機械の停止問題を決定できないということになります。


一方、AIがなんらかのアナログコンピューターまたは不均一な無限回路で記述されている場合、チューリングマシンの停止問題はボードに戻ります。
DanielV 2017

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@DanielV不均一な無限回路は役に立ちません。計算可能な説明がある場合、停止の問題を解決できません。計算可能な説明がない場合は作成できません。
David Richerby 2017

チューリングマシンでは作成できません。これは、2点が任意の距離だけ離れていることよりも、その存在が逆説的であることを意味するわけではありません。
DanielV 2017

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@DanielV単純に計算できない問題がいくつかあります。問題をいつ解決したか、またその答えは何かを判断できる必要があります。停止問題の場合、問題が解決したかどうかを判断する方法はありません。答えが何であるかを理解することは言うまでもありません。
2018
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