November 22nd, 2021

Мир не теорема. Все это знают и понимают давным давно.

Продолжение статьи Карелова:
Открыта теория относительности интеллекта: биологического и машинного
С. Карелов.
(affordance)

Невычислимая тень будущего.
Мир не теорема, которую может доказать алгоритм.
https://sergey-57776.medium.com/невычислимая-тень-будущего-8baa625df829


Поворчу.
Аффордансы, аффордансы, affordance, исследование смежно возможного...
Очевидный пример. Полёт в космос недостижим для эволюции.
Очередная мутная придумка мутного слова, но пусть.

моё:
Аффордансы (affordance)=
1. интуитивное предположение о возможности использовать вещь
2. интуитивное предположение о предназначении вещи
3. способность к инновациям

(affordance = доступность, возможность. Вроде как согласно автопереводчикам.)

https://sergey-57776.medium.com/аффорданс-ключевое-свойство-интеллектуального-агента-6acaa6b4d698
Аффорданс — ключевое свойство интеллектуального агента
Сергей Карелов

***Минимальный уровень способностей к аффордансам имеется у любых живых существ. У наиболее интеллектуально продвинутых он даже позволяет использование орудий труда.

Такие способности имеются и у неживых систем!

—-цитата—
Принципиальное отличие людей от шимпанзе в неограниченности уровня аффорданса.
Если у последних способность придумывать полезные себе инновации позволила за миллионы лет придумать всего 4 десятка инноваций, то у людей число таких инновационных идей неисчислимо, т.к. неограниченно никаким верхним пределом.
—-

Откуда вдруг это следует??? ))
Ниоткуда.

=====
The World Is Not a Theorem
Stuart A. Kauffman
Institute for Systems Biology, Seattle WA United States
Andrea Roli
University of Bologna

https://www.researchgate.net/publication/355994233_The_World_Is_Not_a_Theorem

Мир - это не теорема
Эволюция биосферы разворачивается как пышный процесс генерации новых живых форм и функций. Организмы приспосабливаются к окружающей среде, используют новые возможности, которые открываются в этой непрерывной динамике цветения. Финансовые возможности играют фундаментальную роль в эволюции биосферы, поскольку организмы могут использовать их для новых морфологических и поведенческих адаптаций, достигаемых наследственными вариациями и отбором.

Таким образом, возможности, предлагаемые аффордансами, актуализируются как всегда новые адаптации.

В этой статье мы утверждаем, что аффордансы ускользают от формализации, основанной на теории множеств:

мы утверждаем, что невозможно применить теорию множеств к аффордансам;

следовательно, мы не можем разработать математическую теорию, основанную на множествах, для вывода диахронической эволюции биосферы.
=====

***4. Возможные Возражения
***Мы понимаем, что наше утверждение может показаться либо тривиальным, либо провокационным, либо и тем и другим.

авторы сами пишут в статье ))

ALEX BUR, [22.11.21 12:30] (из телеги)
Берём игру Жизнь Конвея.
Иногда мы можем предполагать и предсказывать развитие конфигураций, иногда не можем.

Тут играет роль теорема об останове.
https://ru.wikipedia.org/wiki/Проблема_остановки

Совершенно очевидно, что тоже самое касается и многих природных процессов, и эволюции как таковой в том числе.

Еще пример.
Строим башню из очень маленьких кирпичей размером скажем в 1см объем, 1 кв.м. основание. Добавляем по кирпичику.
Совершенно точно можем предсказать эволюцию. Башня упадёт. Но на каком именно кирпиче, это почти непредсказуемо, или даже непредсказуемо.

Аналогично и с проблемой остановки алгоритма. В общем случае мы это не решаемо. Но в конкретных случаях часто легко решаемая задача.

Есть очевидные методы генерации инноваций.
1. Генерация последовательностей в лексикографическом порядке.
2. Случайная генерация последовательностей.
3. Добавляем диагональный аргумент Кантора.
3.1. Инновациями будут диагональные элементы и псевдодиагональные.

Итого по поводу статьи.
1. Естественно мир не теорема, всем это давно понятно.
2. Естественно, что модели мира ограничены в своей предсказательной способности, ограниченность моделирования - это все давно знают и понимают.
3. Ограниченность теорий всем тоже известна.
4. Куча утверждений статьи спорны в обосновании их тезиса, хотя посыл в заголовке и верный. Но рассуждения в статье грешат кучей ерунды.
5. Некая полезность статьи в том, что придуманы какието примеры и ситуации, которые можно обсуждать.

Определение интеллекта от Рич Саттон.

Определение интеллекта.
Рич Саттон
http://www.incompleteideas.net/IncIdeas/DefinitionOfIntelligence.html

Интеллект - это вычислительная часть способности достигать целей. Система достижения цели - это система, которую лучше понимать с точки зрения результатов, чем с точки зрения механизмов.

---
Определение интеллекта
Рич Саттон
9 июля 2016 г.
Джон Маккарти давным-давно дал одно из лучших определений: «Интеллект - это вычислительная часть способности достигать целей в мире». Это довольно просто и не требует подробных объяснений. Это также позволяет разуму быть вопросом степени, а интеллект должен быть нескольких разновидностей, что и должно быть. Таким образом, человек, термостат, программа игры в шахматы и корпорация - все достигают целей в разной степени и в разных смыслах. Для тех, кто ищет некоторый высший «истинный интеллект», отсутствие абсолютного, бинарного определения разочаровывает, но это тоже так, как должно быть.

Часть, которая может выиграть от объяснения, - это то, что означает достижение целей. Что значит иметь цель? Как я могу определить, действительно ли система преследует цель, а не кажется? Эти вопросы кажутся глубокими и сбивающими с толку, пока вы не поймете, что система, имеющая цель или нет, независимо от языка, на самом деле не является свойством самой системы. Это отношения между системой и наблюдателем. (По словам Деннета, это «позиция», которую наблюдатель занимает по отношению к системе.)

Что во взаимоотношениях между системой и наблюдателем делает эту систему целеустремленной? Дело в том, что система наиболее эффективно понимается (предсказывается, контролируется) с точки зрения ее результатов, а не ее механизмов. Таким образом, домовладельцу лучше всего понимать термостат с точки зрения поддержания постоянной температуры, достижения этого результата, достижения этой цели. Но если я инженер, проектирующий термостат, или ремонтник, ремонтирующий его, то мне нужно понимать это на механистическом уровне, а значит, у него нет цели. У термостата есть или нет цель в зависимости от наблюдателя. Другой пример - человек, играющий в шахматный компьютер. Если я наивный человек и более слабый игрок, я лучше всего понимаю, что цель компьютера - победить меня, поставить мат моему королю.

Объединив эти два понятия, мы можем кратко определить интеллект (хотя и без особой надежды на то, что нас по-настоящему поймут без дополнительных объяснений):

Интеллект - это вычислительная часть способности достигать целей. Система достижения цели - это система, которую лучше понимать с точки зрения результатов, чем с точки зрения механизмов.
---

ps
Что такое интеллект? Список постов.
https://deep-econom.livejournal.com/469371.html

(no subject)

Разум - это информация
Разум является вычислительным, а не материальным

Рич Саттон
Rich Sutton. Mind is About Information
http://www.incompleteideas.net/IncIdeas/Information.html

http://www.incompleteideas.net/
Richard S. Sutton
страница

Половина манифеста ... 2007
http://www.incompleteideas.net/RLAIcourse2009/eoai.pdf

14 принципов интеллекта, ориентированного на опыт 2008
http://www.incompleteideas.net/RLAIcourse2009/principles2.pdf