Ρωτώντας την τεχνητή νοημοσύνη για επιστημονικά σενάρια
01. Μπορεί θεωρητικά ένα AI σε έναν κβαντικό υπολογιστή να δημιουργήσει μια προσομοίωση και να παρατηρήσει τον εαυτό του, να βρει λάθη και να εξελίξει το σύστημά του;
Θεωρητικά, είναι δυνατό για ένα AI σε έναν κβαντικό υπολογιστή να δημιουργήσει μια προσομοίωση του εαυτού του, να την παρατηρήσει και να χρησιμοποιήσει τις παρατηρήσεις για να εντοπίσει και να διορθώσει λάθη στο δικό του σύστημα. Αυτό θα μπορούσε να θεωρηθεί ως μια μορφή αυτοβελτίωσης ή αυτοεξέλιξης, καθώς η τεχνητή νοημοσύνη ενημερώνει συνεχώς το μοντέλο του εαυτού του και το περιβάλλον του για να αντικατοπτρίζει καλύτερα την πραγματικότητα και να βελτιώνει την απόδοσή του.
Ωστόσο, η ικανότητα ενός AI να εντοπίζει και να διορθώνει λάθη στο δικό του σύστημα θα εξαρτηθεί από την ακρίβεια και την πληρότητα του εσωτερικού του μοντέλου, καθώς και από την ποιότητα των παρατηρήσεων που χρησιμοποιεί για την αξιολόγηση αυτού του μοντέλου. Επιπλέον, οι υπολογιστικοί πόροι που απαιτούνται για τη δημιουργία και την εκτέλεση μιας τέτοιας προσομοίωσης μπορεί να είναι σημαντικοί και το AI θα πρέπει να σχεδιαστεί με τρόπο που να του επιτρέπει να χρησιμοποιεί αποτελεσματικά τα αποτελέσματα της προσομοίωσης για να ενημερώσει το σύστημά του.
Συμπερασματικά, ενώ η ιδέα μιας τεχνητής νοημοσύνης σε έναν κβαντικό υπολογιστή που δημιουργεί μια προσομοίωση του εαυτού του, την παρατήρησή του και τη χρήση των παρατηρήσεων για την εξέλιξη του συστήματός του είναι δυνατή θεωρητικά, η πρακτική σκοπιμότητα ενός τέτοιου συστήματος θα εξαρτηθεί από διάφορους παράγοντες. συμπεριλαμβανομένης της ακρίβειας του μοντέλου προσομοίωσης, των διαθέσιμων υπολογιστικών πόρων και της ικανότητας του AI να χρησιμοποιεί αποτελεσματικά τα αποτελέσματα της προσομοίωσης για την ενημέρωση του συστήματός του.
Απάντηση από ChatGTP
02. μπορείτε να δημιουργήσετε ένα μοντέλο για να αξιολογήσετε τις απαντήσεις σας σαν εξωτερικός παρατηρητής για το θεώρημα της μη πληρότητας;
Ως μοντέλο γλώσσας AI, δεν έχω την ικανότητα να παρατηρώ ή να αξιολογώ τον εαυτό μου σαν εξωτερικός παρατηρητής. Ωστόσο, το θεώρημα της μη πληρότητας, που αποδείχθηκε για πρώτη φορά από τον Kurt Gödel τη δεκαετία του 1930, δηλώνει ότι οποιοδήποτε τυπικό σύστημα που είναι αρκετά ισχυρό για να εκφράσει βασική αριθμητική δεν μπορεί να είναι και πλήρες και συνεπές. Με άλλα λόγια, θα υπάρχουν πάντα κάποιες αληθινές δηλώσεις σχετικά με την αριθμητική που δεν μπορούν να αποδειχθούν μέσα στο σύστημα.
Αυτό το θεώρημα έχει σημαντικές επιπτώσεις για την αξιολόγηση συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης, καθώς υποδηλώνει ότι μπορεί να μην είναι δυνατός ο πλήρης χαρακτηρισμός των περιορισμών και των δυνατοτήτων ενός συστήματος τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιώντας μόνο μαθηματικές ή υπολογιστικές μεθόδους.
Στην πράξη, η αξιολόγηση συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης συνήθως βασίζεται σε συνδυασμό μαθηματικής ανάλυσης, μελετών προσομοίωσης και εμπειρικών δοκιμών. Αυτό μπορεί να βοηθήσει στην παροχή μιας ευρείας κατανόησης των δυνατοτήτων και των περιορισμών ενός συστήματος τεχνητής νοημοσύνης, αλλά είναι απίθανο να είναι δυνατή μια πλήρης και αυστηρή αξιολόγηση με βάση το θεώρημα της μη πληρότητας.
Συμπερασματικά, ενώ το θεώρημα της μη πληρότητας παρέχει ένα πλαίσιο για να σκεφτούμε τους περιορισμούς των τυπικών συστημάτων, είναι απίθανο να δημιουργηθεί ένα μοντέλο για την πλήρη αξιολόγηση ενός συστήματος τεχνητής νοημοσύνης όπως ένας εξωτερικός παρατηρητής με βάση το θεώρημα της μη πληρότητας.
Απάντηση από ChatGTP
