Искусственный интеллект

14. В соответствии с тезисом Чёрча–Тьюринга все вычислимые функции вычислимы машиной Тьюринга. Поскольку любой из трех типов сверхразума можно симулировать на машине Тьюринга (при наличии доступа к неограниченному объему памяти и возможности работать независимо), по этому формальному критерию они эквивалентны с вычислительной точки зрения. На самом деле среднестатистический человек тоже мог бы повторить машину Тьюринга (при наличии неограниченного запаса бумаги и времени) и поэтому эквивиалентен ей по тому же критерию. Но для наших целей важно, чего эти различные системы могут достичь на практике, в условиях ограниченной памяти и за разумное время. И разница в эффективности настолько велика, что ее нельзя не заметить. Например, среднестатистического человека с коэффициентом интеллекта, равным 85 пунктам, вполне можно научить моделировать машину Тьюринга. (Скорее всего, этому можно научить даже какую-нибудь особенно одаренную и послушную шимпанзе.) Но в практическом смысле такой человек вряд ли способен самостоятельно разработать общую теорию относительности или получить Филдсовскую премию.

15. И коллективное народное творчество способно рождать великую литературу (взять, например, эпические поэмы Гомера) — в фольклоре тоже встречались гениальные исполнители.

16. Если только коллективный сверхразум не содержит элементы, характерные для двух остальных типов сверхразума: скоростного, или качественного, или обоих вместе.

17. Наша неспособность определить все подобные задачи отчасти связана с тем, что мы и не пробуем это сделать, поскольку нет смысла тратить время на детализацию интеллектуальных заданий, которые не смогут выполнить ни люди, ни все известные на сегодняшний день организации. Но возможно, что даже их концептуальное описание является одной из таких задач, которые мы сейчас не можем выполнить в силу ограниченности своего ума.

18. См.: [Boswell 1917]; см. также: [Walker 2002].

19. Эта мощность достижима в моменты резкого всплеска активности отдельных групп нейронов, обычная скорость их работы гораздо ниже; см.: [Gray, McCormick 1996; Steriade et al. 1998]. Есть также быстро возбуждающие нейроны (chattering neurons), которые достигают частоты в 750 Гц, но, похоже, они представляют редкое исключение.

20. См.: [Feldman, Ballard 1982].

21. Скорость передачи информации зависит от диаметра аксона (чем аксон толще, тем она выше) и наличия у него миелиновой оболочки. В пределах центральной нервной системы задержки лежат в диапазоне меньше чем от миллисекунды до 100 мс [Kandel et al. 2000]. Скорость передачи информации в оптоволокне равна примерно 68% скорости света (зависит от коэффициента преломления материала). В электрических кабелях скорость передачи примерно такая же, 59–77% скорости света.

22. Это при скорости передачи сигнала, равной 70% скорости света. При 100% оценка вырастает до 1,8 × 10¹⁸ м³.

23. Количество нейронов в мозгу взрослого мужчины примерно равно 86,1 ± 8,1 млрд, эти данные получены в результате подсчета клеточных ядер в ткани мозга, помеченных специальным маркером. В прошлом оценки обычно попадали в диапазон 75–125 млрд нейронов. Они были основаны на ручном подсчете количества клеток в сравнительно небольших областях мозга, см.: [Azevedo et al. 2009].

24. См.: [Whitehead 2003].

25. Вполне возможно, что в системах обработки информации могут использоваться процессы вычисления и хранения данных молекулярного масштаба, а сами такие системы способны достигать как минимум планетарных масштабов. Однако предельные физические размеры вычислительной системы, ограниченные законами квантовой механики, общей теории относительности и термодинамики, гораздо меньше этого «юпитероподобного» уровня [Sandberg 1999; Lloyd 2000].

26. См.: [Stansberry, Kudritzki 2012]. На долю центров хранения и обработки данных приходится примерно 1,1–1,5% общего объема потребления электроэнергии в мире, см.: [Koomey 2011]; см. также: [Muehlhauser, Salamon 2012].

27. Это упрощение. Количество блоков информации, которые могут храниться в рабочей памяти, зависит от характера как самой информации, так и задачи; тем не менее понятно, что их не может быть очень много; см.: [Miller 1956; Cowan 2001].

28. Пример: трудность изучения логических концепций (категорий, определенных правилами логики) пропорциональна длине наиболее коротких логически эквивалентных им пропозициональных формул. Обычно довольно трудно запоминаются даже формулы, состоящие всего из 3–4 букв; см.: [Feldman 2000].

29. См.: [Landauer 1986]. Это исследование основано на экспериментальных оценках скорости запоминания и забывания информации людьми. Если учесть еще и неявное обучение, оценка может чуть улучшиться. Исходя из допущения, что емкость хранения равна примерно 1 биту на синапс, верхнюю границу емкости человеческой памяти можно оценить в 10¹⁵ бит. Обзор других оценок см.: [Sandberg, Bostrom 2008, Appendix A].