Cet argument réfute-t-il l'existence de la superintelligence?

Une superintelligence est une machine qui peut dépasser toutes les activités intellectuelles de tout être humain, et une telle machine est souvent décrite dans la science-fiction comme une machine qui met fin à l'humanité.

Toute machine est exécutée à l'aide d'un algorithme. Par la thèse de Church-Turing, tout algorithme qui peut être exécuté par un ordinateur moderne peut être exécuté par une machine de Turing. Cependant, un humain peut facilement simuler une machine de Turing. Cela ne signifie-t-il pas qu'une machine ne peut pas dépasser toutes les activités intellectuelles, puisque nous pouvons également exécuter l'algorithme?

Cet argument est probablement vicié, car mon intuition me dit que la superintelligence est possible. Cependant, il n'est pas clair pour moi où est la faille. Notez que c'est mon propre argument.

Je crois que cet argument est basé sur le fait que l'intelligence est une seule dimension alors qu'elle ne l'est vraiment pas. Les machines et les humains sont-ils vraiment au même niveau si une machine peut résoudre un problème complexe dans un millionième de fois qu'un être humain peut le faire?

Cela suppose également que la machine de Turing est toujours le meilleur modèle de calcul pour la période dans laquelle vous vous trouvez, ce qui n'est pas nécessairement vrai pour l'avenir, c'est juste vrai jusqu'à ce moment.

Un ordinateur quantique a un énorme état interne auquel même la machine ne peut pas accéder directement. (Vous ne pouvez échantillonner que l'état de la matrice.) La quantité de cet état augmente de façon exponentielle avec chaque bit quantique impliqué dans le système. Certaines opérations obtiennent des accélérations folles de l'informatique quantique: vous venez de passer le fil quantique à travers une porte quantique et vous avez mis à jour la matrice entière à la fois.

La simulation d'un ordinateur quantique avec un ordinateur classique prendrait exponentiellement plus de temps pour chaque qubit. Avec plusieurs dizaines de qubits, la puissance de calcul de la machine pour certaines tâches ne pouvait même pas être approchée par un ordinateur normal, encore moins par un esprit humain.

Pertinent: ma réponse sur Dans quelle mesure les ordinateurs quantiques peuvent-ils aider à développer l'intelligence artificielle?

Notez qu'avec les ordinateurs quantiques, vous êtes allé au-delà des zéros et des uns normaux. Vous avez alors besoin d'une machine de Turing quantique , qui est une généralisation de la machine classique.

Le défaut de votre argument est que "dépasser" ne signifie pas seulement que vous devriez être capable d'exécuter tous les algorithmes, il inclut une notion de complexité, c'est-à-dire combien de pas de temps vous devrez prendre pour simuler un algorithme.

Comment simuler un algorithme avec une machine de Turing? Une machine de Turing se compose d'une machine à états finis et d'une bande infinie. Une machine de Turing exécute un algorithme, déterminé par son état initial et la matrice de transition d'état, mais je pense que vous parlez de machines de Turing universelles (UTM) qui peuvent lire le "code" (qui est généralement la description d'une autre machine de Turing). ) écrit sur un "segment de code" de la bande, puis simuler cette machine sur des données d'entrée écrites sur le "segment de données" de la bande.

Les machines Turing peuvent différer dans le nombre d'états dans leurs machines à états finis (et aussi dans l'alphabet qu'elles écrivent sur la bande, mais tout alphabet fini est facilement encodé en binaire, donc cela ne devrait pas être la principale raison des différences entre les machines Turing). Ainsi, vous pouvez avoir des UTM avec des machines d'état plus grandes et des UTM avec des machines d'état plus petites. Le plus grand UTM pourrait surpasser le plus petit s'il utilise le même codage pour la partie "code" de la bande.

Vous pouvez également jouer avec le code utilisé pour décrire la MT en cours de simulation. Ce code pourrait être C ++, par exemple, ou pourrait être un réseau neuronal avec la force de synapse écrite comme une matrice. La description qui convient le mieux au calcul dépend du problème.

Un exemple de comparaison entre les UTM avec différentes machines à états: considérez différents compilateurs pour le même langage, par exemple C ++. Les deux compileront d'abord C ++ en assembleur, puis exécuteront une autre UTM qui lit et exécute l'assemblage (votre CPU physique). Ainsi, un meilleur compilateur exécutera le même code plus rapidement.

De retour aux humains contre les ordinateurs, les humains sont des réseaux de neurones qui exécutent des algorithmes comme ceux que vous écririez en C ++. Cela implique une conversion coûteuse et inefficace de l'algorithme en mouvements de main. Un ordinateur utilise un compilateur pour convertir C ++ en assembleur qu'il peut exécuter en mode natif, il peut donc effectuer une implémentation beaucoup plus efficace du code C ++. Alternativement, les humains ont une tonne de neurones, et le code neuronal, c'est-à-dire la force des synapses, est difficile à lire, donc les ordinateurs actuels ne peuvent pas encore exécuter ce code.