인공 일반 정보는 수학적 패턴인가?

인간과 인공 지능의 과학과 철학을 연구합니다.

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인공 지능을 해독하는 열쇠가 이미 존재하지만 아직 발견되지 않은 패턴이라면 어떻게 될까요? “강력한 인공 지능”또는 “완전한 인공 지능”이라고도 부르는 인공 일반 정보는 인간과 같은 인식을 수행하는 기계의 기능입니다. 직접적인 철학적 질문 인 것처럼 보이는 것은 사실 아주 미묘합니다. 대답의 단서는 컴퓨터 과학, 수학, 철학, 물리학, 합성 생물학 및 신경 과학의 학제 간 시험에서 찾아 볼 수 있습니다.

인공 지능 (AI)은 단일 통합 정의가없는 용어입니다. 가장 단순한 설명은 AI가 기계 지능 대 생물학적 인간 지능이라는 것입니다. 인공 지능은 1955 년경 다트머스 공표에서 유래 된 용어로, 60 세 이상인 개념 임에도 불구하고 개발 초기 단계에 있습니다 [1]. AI의 부활은 컴퓨팅 비용의 감소, 강력한 클라우드 기반 분산 컴퓨팅의 증가, 기계 학습을위한 큰 데이터의 가용성 및 컴퓨팅 알고리즘의 고도화와 같은 최근 추세로 인해 크게 발생합니다. 오늘날 컴퓨터 과학 기술은 기계가 문제 해결, 학습, 계획, 추론, 말하기, 음성, 이미지 및 필기 인식과 같은 기능을 수행 할 수있게합니다. 현재 AI는 강력한 인공 지능과는 거리가 먼 포인트 솔루션을위한 도구입니다.

인공 지능을 실제로 실현하는 것이 이미 존재하는 패턴이라면이를 밝혀내는 것은 수학, 즉 패턴의 과학을 포함합니다. 수학자는 추측이라고 부르는 결론을위한 패턴을 찾고 증명이나 정리를 만들어 명제를 뒷받침합니다. 예를 들어, 교토 대학의 수학자 Shinichi Mochizuki는 수학 이론의 미해결 문제 중 하나 인 abc 추측에 대한 Inter-Universal Teichmüller 이론 (IUT 이론)이라는 증거를 발표했습니다. 컴퓨터 과학 및 수학에서 알고리즘은 문제를 해결하기위한 절차입니다. 컴퓨터 과학은 기계에 대한 일련의 지침을 제공하는 상응하는 방법으로 본질적으로 수학적입니다. 예를 들어 오늘날 컴퓨터는 데이터 세트를 “습득”하거나 개념을 가르 칠 수 있습니다. 기계 학습은 컴퓨터가 명시 적 프로그래밍없이 “학습”하는 AI의 하위 집합입니다. 학습 알고리즘은 회귀, 인스턴스, 정규화, 의사 결정 트리, 베이지안, 클러스터링, 연관 규칙 학습, 인공 신경망, 심층 학습, 차원 감소, 앙상블 및 기타 여러 유형의 분석을 기반으로 할 수 있습니다 [2].

고고학자에 의해 발굴되거나 발명 된 시인과 같이 단순히 수학이 발견 된 것입니까? 수학적 플라톤주의는 수학적 진리가 발견되지 않고 발견된다는 철학적 관점이며, 수학적 대상은 추상적이며 사고력이나 설명력과는 독립적으로 존재합니다. 형이상학은 존재론의 본질에 대한 연구, 우주론 (우주의 기원과 진화에 대한 연구), 인식론을 포함하는 현실과 존재의 기본적 본질에 관심을 갖는 철학의 한 분야이다. 지식과 정당화 된 신념). 객체가 관련된 수학 공식을 가지고 있다면 이론적으로 컴퓨터 알고리즘으로 표현할 수 있습니다. 수학이 식별을 기다리고있는 현실이라면 모든 것이 상응하는 수학 공식을 갖고 있음을 암시하는 것입니까? 수학 Platonism의 비평가는 숫자가 마음이 그들을 생각할 때 존재하는 개념이다라고 주장 할 것이다.

인간의 의식은 인식의 상태로 묘사 될 수 있으며, 자신의 생각과 주변을 인식하고 있습니다. 의식을 프로그램 할 수 있습니까? 물리학은 물질과 에너지의 본질과 상호 작용을 연구하는 자연 과학이며 수학은 물리학 자에게 선택의 도구입니다. 우주 학자, 물리학 자 및 Massachusetts Institute of Technology (MIT)의 Max Tegmark 교수는 의식은 정보 처리 기능을 가진 물질의 상태로 이해할 수있는 수학적 패턴이라고 주장했다. Tegmark는 물질의 다른 상태 (고체, 액체 및 가스)의 유추를 사용하여 의식이 또한 창 발적인 현상의 결과라는 개념을 제시합니다. 그는이 상태를 “perceptronium”이라고 부른다 [5]. 의식이 하나의 패턴이라면 이론적으로 Tegmark의 가설에 따라 기계가 의식이 될 수 있습니다.

공식은 삶 그 자체입니까? 인생을 프로그램 할 수 있습니까? 이 질문에 답하기 위해, 우리는 최근의 합성 생물학의 돌파구를보아야합니다. J. Craig Venter Institute는 2010 년에 Mycoplasma mycoides JCVI-syn1.0이라고 불리는자가 복제 박테리아를 완전히 합성 된 게놈으로 세계 최초의 합성 생명체를 만들었습니다 [6]. 이 새로운 종의 유전 암호는 컴퓨터상에서 디지털화 된 다음 생화학 적으로 조립되었다 [7]. 게놈없는 박테리아에 삽입 된 합성 DNA로 생명을 창조 할 수 있습니다. 이것은 단일 세포 유기체였습니다. 합성 생물학의 다음 단계는 복잡하고 야심적인 사업 인자가 복제 다세포 생물을 종합적으로 창조하는 것입니다.

인간이 언젠가 인공 및 생물 정보의 융합이 될 것입니까? 두뇌 – 컴퓨터 인터페이스 (BCI)는 얼마나 현실적입니까? 기업가와 비즈니스 거물들이 신경 과학 시장에 진입하고 있습니다. 인간의 두뇌가 어떻게 작용 하는지를 밝혀내는 다양한 접근법에는 광학 유전학, fMRI, 영상, 전기 생리학, 고해상도 광학, 유전학, 분광학 및 생화학의 사용이 포함됩니다. 세계 최초의 신경 과학 가속기 인 NeuroLaunch가 2014 년에 출범했으며, 연속 기업가이자 벤처 자본가 인 Bryan Johnson이 2016 년에 1 억 달러의 매출로 Kernel을 설립했으며, 억만 장자 Elon Musk은 2017 년 Neuralink의 출시로 신경 과학 시장에 진입했습니다 [ 8]. 2017 년 1 월, 스위스 제네바의 Wyss Bio and Neuroengineering 센터의 신경 과학자 인 Niels Birbaumer가 이끄는 연구이 BCI의 획기적인 혁신을 이룩했습니다. 연구자들은 기능적 근적외선 분광법 (fNIRS)을 사용하여 “고정 된 증후군”을 앓고있는 루게릭 병으로 알려진 근 위축성 측삭 경화증 (ALS)을 가진 환자들과 의사 소통 할 수있었습니다. “신경 활동과 관련된 뇌 혈류 역학 반응 [ 9]. “4 명의 ALS 환자는 자신의 전두엽 뇌 영역을 조절하여 질문에”예 “또는”아니오 “라는 대답을 전하도록 훈련 받았습니다. 응답은 산소화 된 헤모글로빈 (O2Hb)의 상대적 변화에 의해 측정되었으며, “기회 수준의 정확한 응답률은 70 %가 넘습니다”[10]보고 된 결과가 있습니다. 이것은 최초의 연구로, 미래의 두뇌 – 컴퓨터 인터페이스를위한 방법.

기술적 특이성은 기계 지능이 인간 지능의 능력을 초과하는 개념입니다. 이것이 달성 될 수 있다면, 이것은 인류의 미래에 대해 무엇을 의미합니까? 이 질문에 대한 답은 미래에 대해 중대한 의미를 갖는다. 우주가 본질적으로 수학적이든 아니든, 인간은 물리학, 의식, 인공 지능, 신경 과학 및 생명 그 자체의 신비를 풀 수있는 방향으로 나아가고 있습니다.

참고 문헌

1. 로소, 캐미. “AI가 지금 인기 급상승하는 이유” 2017 년 2 월 21 일

2. 브라운 리, 제이슨. “기계 학습 알고리즘 둘러보기” 기계 학습 알고리즘. 2013 년 11 월 25 일

3. Linnebo, Øystein. “수학 철학의 플라톤주의”철학에 대한 스탠포드 백과 사전. 2009 년 7 월 18 일. 2018 년 1 월 18 일 수정.

4. Tegmark, Max. “물질의 상태로서의 의식.” 카오스, 솔리 톤스 & 프랙털 . 2014 년 1 월 6 일 (v1)에 제출되었으며, 2015 년 3 월 18 일 (v3)에 마지막으로 수정되었습니다.

5. Ibid.

6. Smith, Michael. “과학자들은 최초의 합성 세포를 만듭니다.” ABC News. 2010 년 5 월 21 일.

7. Ibid.

8. 로소, 캐미. “왜 신경 과학은 비즈니스에서 인기가 있습니까?” 오늘의 심리학. 2018 년 3 월 20 일

9. Chaudhary, Ujwal; ,, 빈; Silvoni, Stefano; Cohen, Leonardo G .; Birbaumer, Niels. “완전히 잠긴 상태의 뇌 – 컴퓨터 인터페이스 기반 통신” PLOS Biology. 2017 년 1 월 31 일

Ibid.