Недавняя статья на Хабре представляет собой сравнительный анализ взглядов на искусственный интеллект (ИИ) двух выдающихся ученых XX века: Алана Тьюринга и Курта Гёделя. Автор статьи, Саша Шутай, начинает с краткой биографии каждого ученого, подчеркивая их сходства и отличия.
Мы собрали для вас основные тезисы, для подробного ознакомления вы можете обратиться к ссылке в источнике.
Тьюринг.
— Материалист, верил, что мозг — это машина, и, следовательно, можно создать эквивалентную ему машину Тьюринга.
— Предложил тест Тьюринга как способ определения того, достигла ли машина уровня человеческого интеллекта.
— Считал, что ИИ можно создать, обучив «разум ребенка» — машину, которая умеет учиться.
Гёдель.
— Мистический склад ума, верил в платонизм и существование Бога.
— Доказал теорему о неполноте, утверждающую, что в любой достаточно сложной теории будут утверждения, которые невозможно ни доказать, ни опровергнуть.
— Считал, что человеческий разум не сводится к алгоритму и его нельзя полностью описать в рамках машины Тьюринга.
«Полнота по Тьюрингу — критерий того, что вычислительная система способна решить любую разумную задачу. Неполнота по Гёделю — свойство любой достаточно сложной теории, из-за которого в ней нельзя ни доказать, ни опровергнуть некоторые утверждения», — пишет Шутай. Статья также затрагивает проблемы современного ML: случайность, переобучение, «отравление данных», машину Гёделя — проект вычислительного устройства, основанного на строгом доказательстве и формальном выводе, циклы подъема и спада в истории ИИ, гипотезу Пенроуза о квантовой природе сознания.
Несмотря на то, что в 2024 году подход Тьюринга к ИИ кажется более «правильным». Так, Шутай пишет, что компьютеры, вычислительно эквивалентные машине Тьюринга, обучаются так, как предполагал Тьюринг, и уже проходят тест Тьюринга. Кроме того, каждое новое открытие в нейрофизиологии склоняет чашу весов в сторону точки зрения «человек = машина». Но не все так однозначно, автор статьи предостерегает от самоуспокоенности. Теорема Гёделя и другие факторы указывают на возможные ограничения существующих методов.
Источник: www.ferra.ru
