인공 지능이 가능하다는 증거

컴퓨터 과학에서는 인간의 마음을 튜링 머신으로 복제 할 수 있다고 가정하므로 인공 일반 지능 (AGI)이 가능합니다. 달리 가정하는 것은 신비로운 것을 믿는 것이며, 신비로운 믿음은 거짓입니다.

나는 AGI가 가능하다는 다른 주장을 모른다. 그리고 전술 한 주장은 매우 약하다.

최소한 이론 상으로는 AGI가 가능하다는 엄격한 증거가 있습니까? 인간의 마음이 할 수있는 모든 것을 프로그램으로 인코딩 할 수 있다는 것을 어떻게 알 수 있습니까?

좋은 아침! 매우 구체적인 개념 ( "인간이 인간의 생각과 거의 동일한 것")에 대해 매우 일반적인 용어 ( "AI")를 사용하고 있습니다. 따라서 귀하의 질문은 귀하가 생각하는 것이 아닙니다.

존 맥카시 (John McCarthy)에 따르면, 인공 지능 (AI Wikipedia)은 인공 지능 (AI) 분야의 록 스타에 해당한다고 주장하는 AI는 세계에서 목표를 달성하기 위해 계산을 사용할 수있는 능력을 갖춘 기계 공학이라고한다. 따라서 계산기부터 카메라의 자동 초점 기능까지 모든 것이 AI의 형태입니다. 이 때문에 AI에 대한 증거는 단순히 주머니 나 컴퓨터에 존재한다는 것입니다.

인간과 비슷한 수준으로 작동하는 인공 지능을 개발할 수 있는지 묻고있는 것 같습니다 ( "인공 일반 지능"또는 "강한 인공 지능"과 같은 용어가 종종이를 설명하는 데 사용됨). 멋진 질문이지만 잘 정의되어 있지 않습니다. 또 다른 질문이 있습니다. 인간 수준의 지능을 어떻게 정의합니까? 다른 인간 요원에게 당신이 인간임을 확신시키는 능력입니까 (이것은 다소 순환적인 논리입니다)? 음악을 쓰거나 그림을 그리는 능력입니까? 정의에 따라 답변은 크게 다르므로 계속 진행하기 전에 명확히해야합니다.

사람들이 튜링 머신에서 마음을 구현할 수 있다고 생각하는 강력한 이유는 CTOM (Computational Theory of Mind)에서 비롯된 것입니다 는 현재 하는 이론 인 에서 됩니다.

CTOM을지지하는 데는 여러 가지 이유가 있습니다. 그 중 하나는 믿음 / 욕심의 언어 (정신적 표현에 대한 제안 적 태도)가 전산 틀에 잘 맞는 것 같습니다.

그러나 가장 간단한 것은 계산 유추가 심리학과 신경 과학과 같은 분야에서 매우 유용하다는 것입니다. 입력 / 출력 쌍을 알고 있지만 어떻게 구현되는지 모르는 경우 "관련 계산 수행"이라고 말할 수 있습니다.

Turing은 적절한 Turing Machine에서 모든 계산을 수행 할 수 있음을 보여 주었으므로 자연스럽게 컴퓨터에서 마음을 구현할 수 있습니다.

그러나 CTOM은 완전한 이론보다 유용한 아이디어입니다. 우리는 여전히 컴퓨터에서 구현 될 수있는 논리적 구문으로 사고를 분석하는 방법을 모른다. 또한 우리는 뇌에서 어떻게 "계산"(이 문장의 의미가 무엇이든)이 어떻게 / 왜 수행되는지 모릅니다.

왜 인간은 것입니다 결코 인공 지능 시스템 ....의 묵상 기반의 실리콘에 진정한 실존 의식을 생성하지 AI 치료사 / 철학자.

논증 :

⦁ 인간은 피아트 (법령)에서 "사물"을 만들 수 없습니다. 인류 역사상 그런 일은 없었습니다. 혁신주기는 어떤 "사물"(어떤 종류의 "사물")로 시작해야하며 의식은 문제가 아닙니다.

gravity 중력, 매력과 같이 의식의 본질은 보이지 않습니다 (보이지 않음). 인간은 관찰 할 수없는 것을 만들 수 없습니다. 그들이 그것을 관찰 할 수 있더라도, 인간의 지각 능력은 보이지 않는 것보다 훨씬 적은 실제 본질을 실제로 인식 할 수 없습니다.

⦁ 인간은 의식의 "본질"과 "본성"을 충분히 이해하지 못합니다. 이는 "무엇"을 창조하기위한 기본 전제 조건입니다.

nature 심리학,인지 과학 및 신경 과학의 경험적 영역에 의해 아직 해결되지는 않았지만, 본질적으로 물리적 인 " 쉬운 "문제는 시간 내에 해결 될 것으로 예상된다. 그럼에도 불구하고, 그들은 "아직"아직 해결되지 않았습니다 .

⦁은 " 하드 "문제는, 왜 나 의식이 뇌 물질의 올바른 배열을 주어 발생 방법을 결정하는 사람들은, 하지 않을 수도 적 해결 특정 물리적 메커니즘에 "아무것도 대신에"뭔가 "의 의식 상승을 제공하거나 이유를 설명해야하기 때문에, 모두". 이것은 중요하며 실리콘 생물체 전체에서 진정한 실존 의식을 창조하는 인간의 아이디어에 대한 모든 주장 중 가장 비참한 것입니다.

의식에 대한 가장 큰 철학적 논쟁은 이원론과 물리주의의 구별에 초점을 맞추었다.

⦁ 물리주의는 의식이 완전히 물리적 있음을 보유하고 있습니다. ( 중요한 주장은 그것을 거짓으로 본다 ).

⦁ 이원론 은 의식이 어떻게 든 물리적 인 영역을 벗어나는 이론이다. (이것은 어렵다 문제입니다)

위의 이원론 적 견해 중 하나를 유지하려는 이유는 무엇 입니까?

⦁ 물리학 자들은 물리적 성질이 어떻게 상호 작용하는지에 대한 우리의“ 관찰 ” 과 일치하는 방식으로 의식의 여러 측면을 설명하는 데 어려움을 겪고 있습니다. (또 다른 나쁜 주장)

두 가지 문제 :

w 육체의 일부 가 아닌 것이 육체 세계와 어떻게 상호 작용할 수 있습니까? 불가능합니다.

world 물리적 세계는 시스템을 잃어 버렸 습니다. 닫힌 시스템의 일부가 아닌 의식을 어떻게 가질 수 있습니까?

⦁ 의식은 질량이나 요금과 매우 비슷 합니다. 철학적으로 "기초적인"것입니다 . "있거나하지 않습니다", 시뮬레이션 할 수는 있지만, 특정한 "속성" 이 없다면 본질적으로 "있을"수 없습니다 " 인간의 의식은"시뮬레이션과 행동 " 하지 근본적인 것.

따라서 불량 언론인 의 감각 주의적 경향에도 불구하고 트랜스 휴머리스트 (일명 공상 과학)의 프린지 캠프에서 나오는 야생의 환상적인 개념 인 "패럿 (parroting)"은 야심 찬 철학자 캠프의보다 엄격한 공동체를 빠르게 설득하여 강력하고 설득력있게 주장한다.

물리주의에 대한 더 많은 생각 (주어진 철학의 타이탄에 대한 언급) :

실제로 의식은 생체 역학에 의해 제대로 설명 된 적이 없으며 , 이는 마음에 대한 모든 철학적 연구의 핵심 문제입니다. 본질적으로 의식 연구입니다.

의식을 설명하는 물리주의 접근법에는 많은 문제가 있지만, 주요 사항은 아래에 참조로 나열되어 있습니다.

의식에 관한 물리학은 틀렸다는 주장 :

1. 그것은이 불가능 신경 조직이 의식 경험을 생산할 수있는 방법을 단순한 상상하기 (Huxely)

2. 좀비 나 역 스펙트럼과 같은 감시 실패는 상상할 수 있습니다 (Chalmers, Locke 등).

3. 메리는 무언가를 배운다 (잭슨).

4. 뇌는 질량, 부피 및 기타 물리적 특성을 갖지만 경험 은 그렇지 않습니다.

5. 초자연 현상 (사망 경험 NDErs , ESP 등)은 실제적이며 비 물리적 기질 에서 구현되는 의식과 관련이 있습니다 .

6. 수축하여 뇌를 돌아 다니며 둘러 볼 수 있다면 경험이 아닌 신경 과정을 관찰 할 것입니다 (Leibniz).

7. 영혼은 의식의 자리이며 영혼은 육체가 아닙니다. (신학 적 제약은 BTW를 인정했다 ...).

8. 의식이 풍부한 경험에는 본질적인 특성 이 있지만 과학 은 관계 성 특성 에 대해서만 알려줄 수 있습니다 (Russell, Rosenberg).

9. 의식은 관찰 될 수 없다 . 주어진 생물체가 의식적인지를 알 수있는 의식 탐지기 는 절대 없을 것 입니다.

10. 의식적인 경험은 단순히 분자의 운동이 아니며, 의식은 운동 이상의 것입니다 (Mill, Ward).

인공 지능이 가능하다는 것을 증명하기보다는 그것이 불가능한 이유에 대한 논쟁을 고려할 것이다 .

우리는 AGI의 의미를 정의하는 것으로 시작합니다. 튜링 머신으로 인간의 마음을 복제 할 수 있으므로 AGI가 가능해야합니다. 이것은 인간에게 '일반'(자본 G) 지능이 있다는 것을 암시하는 것으로 보인다. 이것은 당신이 충분한 시간과 함께 인간이 어떤 과제 나 문제를 배울 수 있음을 암시하고 있음을 의미합니다. 그러나 인간의 마음이 Turing 기계에 의해 복제 가능한 기계라고 주장하는 경우, 그들에게는 유한 한 표현력이 있음을 인정해야합니다. 유한 한 표현력은 정보가 실패 할 수있는 문제 나 과제가 항상 있음을 의미합니다 ( 무료 점심 식사 정리 의 결과 ).

다행히 (어쩌면 불행하게도), 유한 표상 전원이 전혀 배우라고 할 수 있습니다 무엇 : VC 치수 (복잡성 또는 학습 알고리즘은 [도 배울 수있는 기능 클래스의 구상 전력의 측정 여기 와 여기 ])하는 것을 의미 모든 데이터 세트를 설명 할 수있는 능력으로 인해 알고리즘이 일반화하기 위해 무한한 양의 예제를 볼 필요가 있기 때문에 문제를 학습 할 수 있는 학습 알고리즘 은 실제로 쓸모가 없습니다. 이 결과는 통계 학습 환경에서 상대적으로 제한된 이진 분류 문제에서 비롯되었지만 직감이 더 광범위하게 적용되는 것으로 보입니다.

요약하자면, Shalev-Shwartz와 Ben-David (2014)의 인용문을 참고하겠습니다 .

누군가가 모든 현상을 설명 할 수 있다면 그의 설명은 가치가 없습니다.

실제로 가능한 결과 를 체계적으로 무시 하기로 한 우리의 결정 이 실제 문제의 유용한 표현을 배우는 데 사용할 수있는 유일한 방법 인 경우가 진정 으로 그렇습니다 .

나는 사지로 나가서 이것이 진화의 문제이고, 인간이 대 체계에서 예외적이지 않으며, 인간의 의식이 단순히 문제이기 때문에 기술이 발전하는 한 AGI가 나타날 것이라고 제안합니다. 시스템의 복잡성.

이 아이디어는 Conway의 Game of Life에서 발생하는 복잡한 복잡성에서 비롯됩니다. 콘웨이의 말에 따르면 :

"자기 복제 동물처럼 행동하는 생활 패턴이 있습니다. 초기에 임의의 상태로 충분한 생명 공간이 주어지면 오랜 시간이 지나면 지능적인 자기 복제 동물이 출현하여 공간의 일부를 채울 수 있습니다. "
_{출처 : 수학 놀이의 승리 방법}

나는 Cellular Automata : A Selected Review 의 종이 계산을 보았습니다. 이 논문 은 여전히 ​​진행 중이며 흥미로울 수 있습니다.

사례를 알고리즘 의식으로 만들기 위해 철학적 논증을 사용하는 사람들을 위해, 나는 대답에 관심이 있기 때문이 아니라 단순히 렌치를 던지기 위해 "우리가 어떻게 의식하고 있는지 어떻게 알 수 있습니까?"라는 질문을 제기합니다. 그 질문의 라인에.

궁극적으로 중요하지 않기 때문입니다.

인간의 인식이라는 의미에서 의식은 삶의 필요 조건이 아니며, 의식의 가장 기본적인 정의는 아무리 사소한 것이라도 어떤 종류의 인식입니다.

나는 인간의 의식에 대해 "마법적인"것이 있다는 아이디어를 발견합니다. 아이디어는 물질적 인 형태가 없기 때문에 문제가되지 않습니다.

무형 무형 자산은 물리적 세계와 명확하게 상호 작용하기 때문에 문제가 없습니다.

(비유로, 나는 "치"에 대해 이야기 한 적이없는 유명한 태극권 교사와 수년 동안 공부했습니다. "치"의 개념이 마법의 사고로 이어지는 방식에서 비롯된이 탈선이 의심 스럽습니다. 태극권 기법의 적용과 적용은 순전히 물리 법과 생리학의 문제인데, 그러한 적용이 자연 법칙을 무시하는 것처럼 보일지라도, 우리가 이해하지 못하는 일이있을 수 있습니다. 이러한 현상은 원래 자연 스럽습니다.)

우리는 양자 수준에서 자연에 임의성이 있다는 것을 알고 있으며 이것이 인간 의식의 구성 요소 인 것으로 판명되면 양자 컴퓨팅을 사용하여 인공 의식을위한 매체를 제공 할 수 있습니다.

용어 모호성

AGI의 타당성에 대한 증거는 AI 혁명 : 블로거 Tim Urban 의 초 지능으로가는 길 (2015 년 2 월 10 일 업데이트 2015 년 4 월 12 일)에서 제안 된 것보다 AGI에 대한보다 공식적인 정의를 요구할 것입니다. 동료 연구 또는 모든 종류의 통계적 검증으로 뒷받침되지 않습니다. ^[1]

일반 지능의 제안 된 정의

컴퓨터 지능에 대한 아이디어는 IQ 테스트가 대중화되고 General Problem Solver 컴퓨터 프로그램이 만들어진시기 (1959 Herbert A. Simon, JC Shaw 및 Allen Newel) 이후 확대되었습니다. John Bradshaw 는 도덕 지능에 대한 아이디어를 개척 한 Reclaiming Virtue를 출판했습니다 . 감성 지능은 수많은 책과 기사에서 논의되었습니다. 신경망, 베이지안 접근 및 퍼지 논리가 등장하여 의사 결정 시스템에서 성공적으로 사용되었습니다.

Alan Turing의 모방 게임 (인간 관찰자가 컴퓨터 대화자가 인간이 아니라는 것을 눈가리개 대화에서 결정할 수 없음)이 인공 지능을 검증하는 유일한 지표가 아니라는 점을 지적하면서 Turing Test에 대안이 제공되었습니다. ^[2]

발전에 비추어 볼 때, 일반 지능에 대한 올바른 정의는

• 형용사로서 일반에 대한 직관적 인 이해를 일치시킵니다.
• 지능에 대한 직관적 인 이해를 명사로 맞추십시오.
• 새로운 접근 방식을 배울 수없는 시스템 (예 : Siri와 같은 자연어 쿼리 시스템 또는 카고 라우터와 같은 의사 결정 소프트웨어 최적화)과 일반 지능을 구분합니다.
• 목표가 잘 정의되어 있다면 (임의의 의미는 프로그램 개발이나 실행 시점에 알 수없는 임의의 의미), 확실하고 확실하게 임의의 목표를 달성 할 수 있어야합니다. 과
• 프로그램이 ^{3, 4} 실행 된 후 목표를 달성하는 데 필요한 도메인에 대해 학습해야합니다 .

목표는

• 대화를 통해서만 바에서 특정 사람의 전화 번호를 얻으십시오.
• 일련의 미분 방정식에 대해 닫힌 형태를 찾을 수 있는지, 하나를 찾을 수 없는지, 또는 찾을 수 있는지 판별 할 수 없는지 판별하십시오.
• 햇빛으로부터 전기 에너지를 얻는 새로운 방법을 개발하십시오. 또는
• 다른 목표.

이것은 이러한 모든 조건을 요약하고 요약하는 솔루션입니다.

하자 일반 지능이 ,로 정의 할 "특정 목표의 달성 동안 임의의 장애물의 존재에 적응하고 그렇게하는 것이 가능한 모든에있는 경우 그럼에도 불구하고 목표에 도달 할 수있는 능력."

사려 깊은 사람의 즉각적인 반응은 "이것은 일반 지능 이상입니다"라는 말일 수 있습니다. 그러나 임의의 단어를 삭제하면 지능이 일반적이라고 주장 할 수 없습니다. 최소한 하나의 사례에 의해 명확하게 제한되기 때문입니다. 한 번의 경우, 무한한 수의 클래스가 또한 제한된 지능을 위해 불투명하다는 것을 증명하기가 어려울 것입니다.

또 다른 비판은“가능한 모든 것”이 완벽 함 또는 신성을 암시한다는 것이다. 그러나 목표를 달성 할 수 있다면 사람이 지칠 수 있지만 왜 컴퓨터가 지칠까요? 지속성은 컴퓨터에게는 사소한 것입니다.

솔루션에 대한 시간은 무한 할 수 있지만 Fast General Intelligence를 정의하지는 않습니다 . 우리는 일반 인텔리전스를 정의 하고 있으며 일단 달성되면 속도를 높이는 것은 최적화, 프로세스 배포, 소프트웨어 확장 성 및 동시성의 문제입니다.

또 다른 비판은 정의에 인공이라는 단어가 없다는 것이지만 그 단어가없는 것이 가장 좋습니다. 우리가 컴퓨터가 아직 할 수 없거나 인간의 지능을 넘어서거나 확장시킬 수있는 것을 자동화하려는 의도라면 정의의 응용 프로그램은 테스트 된 시스템과 독립적이어야합니다. 이 정의는 지능의 과학적 치료와 일반적인 능력에 관한 본질적으로 편견 기준이되는 것을 구별해서는 안된다.

• 컴파일 된 코드, 스크립팅 된 코드, 다른 형태의 프로그래밍 또는 DNA를 통해 프로그래밍되는지 여부
• 부모가 도메인 지식 개발에 참여하는지 여부
• 교육 시스템이 영역 지식 개발에 관여하는지 여부
• 지능이 근육 또는 다른 환경 제어에 접근 할 수 있는지 여부
• 지능이 눈 또는 카메라를 가지고 있는지 여부
• 지성이 지상인지 여부
• 지능이 가르쳐 지거나 스스로 가르 칠지 여부

존재 증명 또는 방지

이 정의가 수용 가능하다면, 인간이 일반 지능을 나타낸다는 증거는 분명히 없습니다. 지능형 시스템은 임의의 목표를 달성하거나 목표를 포함하여 여러 가지 이유로 목표를 달성 할 수 없다고 판단하지 못할 수 있습니다.

• 달성하려면 소유하지 않은 정신 에너지 (인내 및 지속성)가 필요합니다.
• 달성하기 위해서는 처리 하드웨어 또는 신경 시스템의 능력 이외의인지 기술이 필요합니다.
• 일부 주제 영역에서는 닫힌 마음으로 달성이 차단됩니다.
• 일부 등급의 작업을 수행하지 않으려는 경우 달성이 차단됩니다.
• 달성하기 위해서는 정신 장애 (불안 장애, 중독)와 같은 DNA 기반 감수성을 극복해야합니다.
• 맹목적인 골목길 아래로 생각이나 행동을 이끌어 내고 치료법이없는인지에 의해 달성이 우회된다.
• 목표의 불가능성에 의해 달성이 차단되고 교만은 실패의 수용을 차단하는데,이 수용은 실제로 일반 정보에 대한 유효한 결과 내에있을 것이다.
• 달성하려면 의도를 생성하거나 선택 (예 : 영혼 또는 업보) 중에서 선택하는 데 사용되는 비 결정적이지만 비 랜덤 요소가 필요합니다.
• 달성하기 위해서는 시스템 수명보다 더 많은 시간이 필요합니다.
• 달성에는 사용 가능한 계산 리소스를 충족시킬 수없는 다른 시간 제한이 있습니다.

제안 된 정의에 따른 일반 인텔리전스가 모든 Turing Machines에 의해 가능하다는 엄격한 증거는 없지만, 위에 언급 된 모든 고장 원인은 비 결정적이지만 비 랜덤 요소의 요구 사항을 제외하고는 가치있는 연구 문제입니다. 컴퓨터에 의해 극복 될 가능성이 높습니다.

그러나 위의 목록은 인간이 신뢰할 수있는 일반 지능을 나타내지 않는다는 상당히 엄격한 증거입니다. 인간의 충동과 현재 대중의 믿음, 인본주의는이 아이디어에 반항하지만 그럼에도 불구하고 사실입니다.

마지막 질문은 "튜링 머신에서 프로그래밍 할 수있는 모든 것이 인간의 두뇌에 의해 달성 될 수 있다는 것을 어떻게 알 수 있습니까?"로 되돌아갑니다. 이 질문에 대한 답은 위에 언급 된 첫 번째 및 마지막 달성 실패 원인에서 영감을 얻은이 목표에 의해 답변됩니다. "당신은 1,000 개의 종이 패드와 1,000,000 개의 연필로 음식과 물, 피난처가있는 섬에 붙어 있지만 컴퓨터 나 계산기는 없습니다 목표는 파이를 소수점 이하 1,000,000까지 계산하는 것입니다. "

뉴런은 뉴런을 시뮬레이션 할 수 있지만, 천문학적으로 복잡한 비선형 시스템의 혼란과 혼란 측면에서 정확성에 대한 문제가 있습니다. 임의의 목표 달성을 위해 다양한 존재 또는 비 존재 이론이 제안되었지만 목표 선언이 진정으로 임의적이지 않다는 증거를 얻기 위해 모든 경우가 입증되지 않았거나 많은 가정이 필요했습니다.

과학적으로 입증되거나 입증되지 않은 선택 (예 : 영혼, 자치 또는 주어진 목적, 피아트 또는 카르마) 중에서 의도를 선택하거나 선택하는 데 사용되는 비 결정적이지만 비 랜덤 요소가있을 가능성이 있습니다. (많은 사람들이 실제로 그렇게했는지에 대한 엄격한 증거를 제공하지 않으면 서 주장 할 것이지만). 이것이 원래 제기 된 질문에 대답하는 열쇠입니다.

질문의 맥락을 좀 더 자세히 살펴보면 튜링 머신은 임의로 연결된 결정 론적 연산을 실행할 수있는 머신이라는 점에 주목할 가치가 있습니다. 그러한 기계는 무제한이 아닙니다. 의사 난수를 만들 수는 있지만 결정적이지 않은 현상은 결정 론적 연산으로 인해 생성되지 않으므로 Turing Machine에서 난수를 생성 할 수 없습니다. 비 결정적이지만 의미있는 선택조차 Turing Machine으로 만들 수는 없지만 뇌는 어느 쪽이든 수행 할 수 있습니다.

확률 론적 양자 역학은 물리학 자들 사이에서 널리 받아 들여지고 있으며, 어떤 것은 알 수 없지만 측정 가능하고, 어떤 것은 알 수는 있지만 헤아릴 수없는 것, 심지어 헤아릴 수없고 알 수없는 것들도있을 수 있습니다. 인간의 뇌가 가지고있는 것으로 밝혀지지 않았거나 어떤 이유로 헤아릴 수없는 어떤 것이 튜링 머신 너머에있을 수 있습니다.

이것은 또한 추가적인 연구를위한 가능한 영역이지만, 측정 할 수없는 현상에 대한 연구는 측정 할 수 없기 때문에 쉽게 연구 할 수 없기 때문에 연구가 거의 이루어지지 않습니다.

존 폰 노이만 (아마도 뉴턴, 아인슈타인, 플랑크, 호킹보다 더 밝음)은 컴퓨터와 뇌의 기본을 차별화하는 데 정확했습니다. 사람과 컴퓨터의 입증 된 능력에는 반드시 겹치는 부분이 있지만, 다른 사람의 부분 집합이 될 수는 없습니다. 미래 학자들은 동의하지 않을 수도 있지만, 증거가 아니라 의견 일 것입니다.

참고 및 참조

[1] 나는 AI 혁명 의 저자 : 초 지능으로가는 길 ( Tim Urban)이 컴퓨터 과학자이거나 관련 학위를 가지고 있다는 증거를 온라인에서 볼 수 없다 . 기사를 보면 주어진 그래프가 실제 데이터가 아닌 발명 된 트렌드임을 알 수 있습니다. 이 책은 본질적으로 공상 과학 소설입니다. 대중적이고 재미 있지만 반복 가능한 실험이나 무작위 연구에서 도출 된 합리적인 결론은 아닙니다.

[2] 컴퓨터에 인간 수준의 지능이 있는지 테스트 : 조지아 공과 대학 (Georgia Institute of Technology)의 Science News, 11/19/2014 제안 된 'Turing test'대안

[3] 임의의 목표에 대한 진술이 도메인 지식 획득에 앞서는 경우, 일부 또는 모든 정보는 목표가 도입 된 후 프로그램이나 데이터와 상호 작용하는 메커니즘이나 사람들에 포함 된 실행중인 프로그램 외부에 존재할 수 있습니다.

[4]이 제약 조건은 이러한 외부 헬퍼에 대한 장애물 극복 방법에 대한 결정을 위임하지 않고 다른 지능형 정보원에게 정보를 요청할 가능성을 배제하지 않습니다.

Marvin Minsky의 저서 인 The Society of Mind 는 엄격한 증거는 아니지만 "마음"(일반 지능)을 만들기위한 청사진을 제공합니다. 그의 저서에서 그는 마음이없는 구성 요소 ( "에이전트")를 다양한 경쟁 및 협력 구조로 결합함으로써 실제 마음을 만들 수 있다고 주장합니다.

IMHO는 최근 Boosting, Bagging, Stacking 및 기타 앙상블 기술의 인기가 연구를 통해 Marvin Minsky의 "에이전트"비유로 발전 할 것입니다. 그 결과, 이러한 에이전트가 경쟁하고 협력하게 만드는 법을 배우면서 (이것이 최근 Generative Adversarial Networks에서 시작된 것처럼 보입니다 ), 우리는 인간의 마음을 모방하거나 능가하는 "프로그램"을 작성할 수 있습니다.

"마음이 기계라고 생각하는 이유는 무엇입니까?"가 정확히 무엇을 의미하는지 잘 모르겠습니다.

그러나 나는 그 질문의 일반적인 의미가 무엇인지 설명 할 것이다. 힌트 : 대답은 당신의 질문에 있습니다

인간의 두뇌는 신체의 데이터를 처리하고 소위 의식 경험을 만들 수 있으며, 기본 수준에서 인공 기계처럼 작동합니다.

우리가 뇌가 구성하는 것을 알고 있기 때문에 다르게 가정하는 것은 매우 거만합니다. 마법이 아닙니다. 두뇌는 생물학적 컴퓨터로, 우리는 오랜 진화 과정을 통해 우리가 보게되었습니다. 그러한 지능이 어떻게 자연에서 나올 수 있는지 믿기가 어려울 수 있지만,이 문제가 수십억 년에 걸친 시행 착오를 통해 발생했다는 것을 이해하기가 더 쉬울 수 있습니다 .

두뇌의 기능과 구조는 인간 수준의 지능이 왜 그렇게 쉽게 만들어지지 않는지에 대한 논증으로 언급 될 수있는 인간이 만든 컴퓨터와는 매우 다릅니다.

시뮬레이션이 다른 이유는 무엇입니까? 시뮬레이션은 우리가 아는 것에 기초합니다. 예를 들어, 빅뱅이 어떻게 발생했는지 알아보기 위해 우주를 역으로 시뮬레이션 할 수 없습니다. 마찬가지로 생물학적 과정이 복잡하고 지식이 없기 때문에 컴퓨터에서 인간 수준의 지능 생성을 시뮬레이션하는 것은 어렵습니다.

생성 AI가 평균 몇 주 또는 몇 달에 걸친 진화를 통해 효과적인 설계를 생성 할 수 있다는 것은 사실입니다. 그러나 수십억 년의 우주와 인간이 만든 양철 깡통을 몇 달 동안 경쟁 할 수는 없습니다. 자연과 컴퓨터는 다르기 때문에 구체적이어야하지만 자연은 그렇지 않습니다! 가능한 모든 결과를 고려하고 싶다면 우주를 시뮬레이션해야 할 것입니다. 비록 그것이 완전히 다른 도전이긴하지만, 시작 단계가없는 경우에도 마찬가지입니다.

우리는 다른 방식으로 진행하여 신경 네트워크가 아기 발걸음으로 간주 될 수있는 뇌의 CS 버전 (생물학적 시뮬레이션이 아님)을 만들어 시뮬레이션을 해결할 수 있습니다. 이제 우리는 슈퍼 AI 개발과 관련된 기술적 문제로 전환합니다.