Главный вывод
Шесть специалистов по когнитивным наукам во главе с Айрис ван Рой (Iris van Rooij) из Университета Радбауд (Нидерланды) опубликовали в журнале Computational Brain & Behavior статью с формальным доказательством, названным «теоремой Ingenia»: достижение ИИ человеческого уровня путём обучения (AI-by-Learning) по сути является NP-трудной задачей.
Ход доказательства
- Доказательство предоставляет гипотетическому инженеру идеализированные условия: безупречные данные, любой существующий или будущий метод машинного обучения и очень низкую планку производительности
- Даже при этом задача обучения сводится к задаче распознавания Perfect-vs-Chance, NP-трудность которой доказал Хирахара в 2022 году
- Вывод: создание систем с когнитивными способностями человеческого (уровня) «по своей природе вычислительно неосуществимо»
Столкновение мнений
- Авторы прямо заявляют, что «фактические ИИ-системы», которые будут созданы в ближайшее время, «в лучшем случае — приманки (decoys)», а утверждение «AGI неизбежен в обозримом будущем» — «ложное и вводящее в заблуждение»
- Это напрямую бросает вызов господствующему представлению «грубая сила творит чудеса, масштабирование неизбежно ведёт к AGI» и указывает, что оно основано на недоказанных допущениях, а не на теоремах
- В конструктивном ключе авторы не отвергают компьютационализм, а предлагают рассматривать ИИ как теоретический инструмент когнитивной науки (формальные модели, мысленные эксперименты, ограничения сложности), а не как инженерную программу «воссоздания познания на кремнии»
Источник: читать оригинал. Текст представляет собой краткое изложение и приведён только для справки.
