Гёделево замыкание: ИИ для создания ИИ

Помнится, я писал уже о том, что в недрах Корпорации Добра разрабатывается искусственная интеллектуальная система, которая переписывает свой собственный код. Оказывается, что суть этого проекта — AutoML — в том, чтобы под заданную задачу, описанную на довольно высоком уровне, ИИ-система создала дочернюю ИИ-систему для эффективного решения поставленной задачи. Мотивация же проста: в мире очень серьёзен дефицит специалистов в области Искусственного Интеллекта. По некоторым оценкам — только 10 тысяч человек во всём мире (хе-хе). В общем, в обозначенной лаборатории Google хотят предоставить универсальный инструмент для создания эффективных ИИ-систем для массового коммерческого использования.

Что ж, это довольно похвальная мотивация, ничего не скажешь. Но, принимая во внимание достижения в математической логике, возникают вопросы более серьёзного плана. Это так называемые «гёделевы вопросы» о том, что если такой ИИ-системе поставить задачу создать ИИ-систему для создания других очень эффективных ИИ-систем. Это рекурсия очень высокого порядка, реализация которой может привести к созданию ИскИна (самоосознающего искусственного существа), а может и не привести (скорее всего) из-за ресурсных ограничений. Другими словами — вычислительные и коммуникационные мощности закончатся быстрее, чем появится ИскИн.

Размышлять над этим очень интересно. Но для этого необходимо иметь зрелый понятийный аппарат, основанный на основаниях математики и формальной логике. Так что очень призываю всех своих читателей погружаться в эти интереснейшие области знания. И приглашаю к обсуждению.

Комментарии

Популярные сообщения из этого блога

Подготовка данных для алгоритмов машинного обучения

Выбор метрики в машинном обучении

Задачи сегментации изображения с помощью нейронной сети Unet