Max Home IndustryЭто что-то вроде философского камня. Единое уравнение интеллекта. Что-то вроде E = mc2, которое поставило бы интеллект, и в особенности искусственный интеллект, на прочную теоретическую основу. Но может ли это быть так просто, как предлагает это видео TED?
Алекс Висснер-Гросс считает, что он разработал физическую основу интеллекта. Он разработал уравнение, которое, по его мнению, говорит каждой системе, как вести себя так, как мы назвали бы ее разумной. Его уравнение достаточно легко записать:
S связано с энтропией системы, а T — это условная «температура». Если вы разбираетесь в математике, то символ треугольника будет вам знаком как градиент, а уравнение примерно говорит о том, что существует сила в направлении увеличения энтропии. Эта сила — причинная энтропийная сила — приравнивается к разуму.
Если вы столкнулись с идеями термодинамики или теории информации, то, возможно, вы уже знаете, что энтропия и информация переплетаются очень сложным образом, если вы выйдете за рамки общих идей порядка и беспорядка. Поэтому неудивительно, что энтропия фигурирует в любой теории интеллекта. Это не первый раз, когда «мыслители» связывают их вместе, но в основном эта связь выражается расплывчато, почти философски.
Теперь у нас есть точное уравнение.
Если вы прочитаете статью, в которой объясняется, как все это работает, вы поймете, что точное уравнение воплощает философский принцип. Это говорит о том, что интеллект — это поведение, которое мотивируется необходимостью держать как можно больше вариантов. Он пытается достичь состояний, которые максимизируют свободу действий. То есть, если вы построите систему, которая перемещает свое состояние в направлении причинной энтропийной силы, система будет двигаться к состоянию, которое максимизирует причинную энтропию.
Конечно, во всем этом скрыто точное определение причинной энтропии — потому что это не то же самое, что обычная энтропия системы.
Причинная энтропия — это интеграл по путям вероятности перехода системы от текущего состояния к новому.
Если вы изучите формулировку более внимательно, то заметите, что на самом деле это информационное содержание пути, ведущего от текущего состояния к будущему, которое интегрировано во все пути. Причинная энтропийная сила заставляет систему развиваться в направлении состояния, которое максимизирует этот интеграл, то есть состояния с множеством весьма вероятных будущих состояний.
Видео объясняет некоторые из этого и предоставляет примеры принципа в действии, где, как утверждается, он воспроизводит ряд «человеческих» интеллектуальных моделей поведения, включая сотрудничество и использование инструментов.
Впечатленный?
Вам следует задать много вопросов. Приведенные примеры относятся к надуманным системам, а не к естественным. Никакая тележка не уравновешивает маятник самопроизвольно, частицы не перемещаются к центру коробки и так далее. Нет никаких доказательств того, что максимизация причинной энтропии имеет какое-либо соответствие реальным физическим системам.
Вдобавок все примеры представляют собой непрерывную динамику, чрезмерно интерпретируемую в нечто более значимое для зрителя. Обезьяна с инструментом, пытающаяся достать немного еды, не похожа на несколько дисков, прыгающих по коробке. Обезьяной движет огромное количество вещей, а не только врожденное желание максимизировать свою будущую свободу действий. Действительно, употребление некоторой пищи дает обезьяне повышенную свободу действий, но одна виноградина или личинка, скажем, устойчивы, чтобы установить градиент, по которому течет разум.
Возможно, некоторая мера, связанная с энтропией, связана с разумным поведением. Недавняя работа предположила, например, связь между энтропией, обратимостью и тем, почему вещи спонтанно организуются в репродуктивные единицы при избытке энергии. У этого уравнения жизни, кажется, гораздо больше шансов быть правдой, чем у уравнения интеллекта.
Проблема с ИИ в том, что слишком легко сделать что-то тривиальное сложным, если вы приложите к нему правильное вращение — а правильное вращение обычно оказывается физическим.