コンピュータが全能ではない理由
今日は、エンジニアリングの限界思考を使用して、コンピューターの限界がどこにあるかを確認します。今日お話ししている人工知能は、実際にはコンピューターの応用です。したがって、コンピューターが全能でなければ、人工知能は当然そうではありません。
もちろん、この本来の問題について話すときは、特定のテクノロジーを脇に置いて、元のポイントに戻り、コンピューティングの性質からコンピューターの限界について話す必要があります。もちろん、これらの考え方は私が考案したものではなく、「コンピューターの父」として知られるチューリング博士が採用したものです。
チューリング博士は神のような人と見なされています。20世紀には、アインシュタインの知性に匹敵することができるのは、おそらく世界でチューリングとフォンノイマンだけです（後者はアインシュタインよりもさらに知性があると考えられています）。神人は当然普通の人を超える何かを持っているので、ここで彼らの違いを見てみましょう。まずは一般の人の話をしましょう。
コンピュータ開発の歴史において、一般の人々が問題について考える方法は、最初に単純な問題を解決できる1つまたは2つのコンピュータを構築し、次にますます複雑にすることです。実際、チューリングまで、コンピューターの開発はこの考えに従っていました。
西洋の科学史家は、この発明の方法を職人スタイル、つまり、量的変化から質的変化への長期的な経験の蓄積を通じて言及することがあります。コンピュータの歴史については後でお話ししますので、ここでは詳しく説明しません。
もちろん、「職人のような」という4つの言葉を聞くと気分が悪くなるかもしれませんが、実際、科学史家は蔑称的な意味を持たず、この方法の特徴を説明しているだけです。この方法は現在でも使用されており、ほとんどの場合効果的です。
「反復進行」および「短いステップで実行」と呼ばれるものは、実際にはこのメソッドの単なる別名です。この方法は、人が数字を認識するときに、1、2、3、そして100まで数える習慣に準拠していると言えます。
チューリングの問題に対する考え方は、一般の人々の考え方とは正反対です。1930年代半ば、チューリングは3つの質問について考えていました。
最初の質問は、世界のすべての数学の問題に明確な答えがあるかどうかです。
2番目の質問は、明確な答えがある場合、有限ステップ計算によって答えを得ることができますか？
3番目の質問は、有限のステップで計算される可能性のある数学の問題について、それを動かし続ける架空の機械があり、最後に、機械が停止したときに数学の問題が解決されるかどうかです。
チューリングの考え方と一般の人々の考え方の違いを詳しく見てみるのもよいでしょう。チューリングのように時代を超越した人は、アリを追いかけて物事の発展の法則を守るのではなく、目の前のみんなが限界を見つけるのを待って、その中で特定の質問に対する答えを見つけるようにみんなに言います。限界です。意味のないこと、つまり限界を超えようとすることで苦労して時間を無駄にしないでください。
コンピューターに関して、チューリングの最初の考慮事項は、「数学の問題に対する明確な答えがあるかどうか」です。この問題は解決されていないので、あなたは問題を解決するために一生懸命努力します、そしてあなたは結局解決策がないことに気付くかもしれません、そしてあなたの努力はすべて時間の無駄です。
答えの存在や答えを見つける能力は、限られたステップ数で問題を解決できることを意味するわけではありません。したがって、チューリングが次に考慮したことは、範囲を描き、コンピューターができる問題の範囲を狭めることです。解決する。もちろん、この範囲が明確にされた後、物事がこの方法に従って行われることを保証するために効果的で普遍的な方法を考案する必要があり、最終的に答えが見つかります。
チューリングによって設計された方法は数学モデルであり、後の世代はそれをチューリングマシンと呼んでいます。世界中で設計されている新しいコンピューターを含む今日のすべてのコンピューターは、問題を解決する能力の点でチューリングマシンの範囲を超えていません。
これまでのところ、Turingは、現在および長い将来のコンピューターが解決できる問題に対して、克服できない境界を実際に描いてきました。
チューリングマシンが提案されてから80年が経ち、世界のIT業界はそれを上回っていません。理論を武器にしたエンジニアリングマインドは、直感的なマインドよりもはるかに大きな影響力を持っていることがわかります。
次に、人工知能の境界を要約します。
- 世界には多くの問題があり、そのうちのほんの一部が数学の問題です。
- 数学の問題では、ごく一部しか解けません。
- 解決可能な問題の中で、理想的なチューリングマシンで解決できるのはその一部だけです。
- 後者のタイプの問題の中で、今日の実際のコンピューターで解決できるのはその一部だけです。
- 人工知能が解決できる問題は、コンピューターが解決できる問題の一部にすぎません。
このネストされたロジックを次の図に描きました。図から、人工知能が解決できる問題は、実際には世界の問題のごく一部にすぎないことがわかります。人工知能に関しては、世の中には未解決の問題が多すぎると感じています。人間も機械も（実際、その背後にあるプログラムを書く人も）、人工知能を気にするのではなく、さまざまな問題を解決する方法を見つけなければなりません。ツールが強力すぎます。
最後に、認知に戻りましょう。チューリングの認識は、私たちの一般の人々とは異なる、一種の高層ビル、トップダウンの認識です。もちろん、なぜチューリングが時代を超えてそのような認識を持っているのか疑問に思うかもしれませんが、彼は頭がいいのですか、それとも専門家に導かれていますか？実際、それは両方です。
指摘する必要があるのは、チューリングの領域がこのレベルを考えることができるということです。まず第一に、それは別の数学のマスターであるヒルベルトに触発されました。
ヒルベルトは、1900年にパリで開催された国際数学者会議で、23の重要で基本的な数学の問題（ヒルベルトの問題としても知られています）を提唱しました。
10番目の質問はそのようなことについてです。「不確かな方程式を与えるだけで、有限ステップ演算によって整数解があるかどうかを判断できますか？」
答えが否定的である場合、それは神が多くの数学的問題に対して答えが存在するかどうかを知らないことを意味します。答えが存在するかどうかさえわからなければ、それを見つけることは当然不可能です。チューリングにコンピューターの限界を理解させたのはヒルベルトの質問でした。
もちろん、技術の進歩に伴い、チューリングは間違っているのか、そしてすべての数学的問題が最終的に解決されるのかどうかを尋ねることができます。残念ながら、チューリングは間違っていませんでした。
1970年、旧ソビエト連邦の偉大な数学者マチャセビッチはヒルベルトの問題を数学的に解決しました。言い換えれば、確かに多くの数学的な質問があり、神は答えがあるかどうかを知りません、そして答えよりも多くのそのような質問があります。
この事件が人間の認知に与える影響は、数学への影響よりもはるかに大きい。なぜなら、多くの問題は解決できないと世界に宣言しているからである。
チューリングに大きなインスピレーションを与えた2番目の人物は、彼の精神的な指導者であるフォンノイマンでした。
フォンノイマンは当時プリンストン大学の教授であり、チューリングはそこで博士課程の学生でした。フォンノイマンの「量子力学の数学的原理」を読んだ後、チューリングは計算が決定論的な機械運動から来ることに気づきました。
21世紀の電子計算機は、電子の動きは実際には機械的な動きと同じです。チューリングはまた、人間の意識は、宇宙自体の法則である不確定性原理から来ていると推測しました。チューリングは、このことから、計算は明確であるが、意識は不明確である可能性があり、2つの間に等号を描くことは不可能であると結論付けました。
多くの人がコンピューターを意識しているかどうか疑問に思っています。実際、80年前には、チューリングはこの2つは2つの異なるものであると感じていました。これは、どのコンピューターの境界でもあります。
ヒルベルトとフォンノイマンからのインスピレーションがなければ、チューリングがこのような若い年齢のコンピューターについてこれほど徹底的に考えることは難しいと言えます。私たちの認知力を向上させることができるのはこの方法でのみであるため、私たちは自分よりも強い人と一緒にいることが重要であるとよく言います。逆に、いつも臭いチェスバスケットと対戦すると、どんどん臭いが出てきます。
チューリングがコンピューターの性質を理解していることから、私はあなたにいくつかの啓蒙を与えたいと思います。そしてあなたが普通の人々を超えた認識を持つことができることを願っています。
2017年11月29日
フォーカス
1.チューリングと一般の人々の考え方の違いは、チューリングは最初に限界を見つけ、次に限界を超えようとすることをするために時間を無駄にするのではなく、限界内の特定の質問に対する答えを探すということです。
2.チューリングマシンは数学モデルです。設計中の新しいコンピューターを含む今日のすべてのコンピューターは、問題解決能力の点でチューリングマシンの範囲を超えていません。
3.人工知能が解決できる問題は、世界の問題のほんの一部にすぎません。世界には未解決の問題が多すぎます。人工知能が強力すぎることを心配するのではなく、さまざまな問題を解決する方法を見つける必要があります。
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