Jak výpočetní složitost způsobí revoluci ve filozofii

Od 30. let 20. století teorie počítání hluboce ovlivnila filozofické myšlení o tématech, jako je teorie mysli, povaha matematických znalostí a vyhlídky na strojovou inteligenci. Ve skutečnosti je těžké vymyslet myšlenku, která měla větší dopad na filozofii.

A přesto v křídlech čeká ještě větší filozofická revoluce. Teorie výpočetní techniky je ve srovnání s potenciálem jiné teorie, která v současné době převládá v myšlení o výpočtech, filozofická mizérie.

Alespoň takový je názor Scotta Aaronsona, počítačového vědce z Massachusettského technologického institutu. Dnes předkládá přesvědčivý argument, že teorie výpočetní složitosti promění filozofické myšlení o řadě témat, jako je povaha matematických znalostí, základy kvantové mechaniky a problém umělé inteligence.

Teorie výpočetní složitosti se zabývá otázkou, jak se zdroje potřebné k vyřešení problému škálují s určitou mírou velikosti problému, nazývají se n. Odpovědi jsou v podstatě dvě. Buď se problém škáluje přiměřeně pomalu, jako n, n^2 nebo nějaká jiná polynomiální funkce n. Nebo se mění nepřiměřeně rychle, jako 2^n, 10000^n nebo nějaká jiná exponenciální funkce n.

Takže zatímco teorie výpočetní techniky nám může říci, zda je něco vyčíslitelné nebo ne, teorie výpočetní složitosti nám říká, zda toho lze dosáhnout za několik sekund, nebo zda to bude trvat déle, než je životnost vesmíru.

To je nesmírně významné. Jak říká Aaronson: Vzpomeňte si například na rozdíl mezi čtením 400stránkové knihy a čtením každé možné takové knihy, nebo mezi zapsáním tisícmístného čísla a dopočítáním do tohoto čísla.

Dále říká, že je snadné si představit, že jakmile víme, zda je něco vyčíslitelné nebo ne, problém toho, jak dlouho to trvá, je pouze otázkou inženýrství, nikoli filozofie. Ale pak pokračuje a ukazuje, jak myšlenky stojící za výpočetní složitostí mohou rozšířit filozofické myšlení v mnoha oblastech.

Vezměte si problém umělé inteligence a otázku, zda počítače někdy mohou myslet jako lidé. Roger Penrose ve své knize skvěle tvrdí, že nemohou Císařova nová mysl . Říká, že ať už počítač může dělat cokoliv pomocí pevných formálních pravidel, nikdy nebude schopen ‚vidět‘ konzistenci svých vlastních pravidel. Na druhou stranu lidé tuto konzistenci vidí.

Jedním ze způsobů, jak změřit rozdíl mezi člověkem a počítačem, je Turingův test. Myšlenka je taková, že pokud nedokážeme rozeznat rozdíl mezi odpověďmi poskytnutými počítačem a člověkem, pak neexistuje žádný měřitelný rozdíl.

Ale představte si počítač, který zaznamenává všechny rozhovory, které mezi lidmi slyší. Postupem času si tento počítač vytvoří značnou databázi, kterou může použít ke konverzaci. Pokud je položena otázka, vyhledá otázku ve své databázi a reprodukuje odpověď zadanou skutečným člověkem.

Tímto způsobem může počítač s dostatečně velkým vyhledávacím stolem vždy vést konverzaci, která je v podstatě k nerozeznání od té, kterou by vedli lidé.

Pokud tedy existuje zásadní překážka pro to, aby počítače prošly Turingovým testem, pak ji nelze nalézt v teorii vyčíslitelnosti, říká Aaronson.

Místo toho je plodnější cestou vpřed přemýšlet o výpočetní složitosti problému. Poukazuje na to, že zatímco přístup databáze (nebo vyhledávací tabulky) funguje, vyžaduje výpočetní zdroje, které exponenciálně rostou s délkou konverzace.

Aaronson poukazuje na to, že to vede k novému mocnému způsobu uvažování o problému umělé inteligence. Říká, že Penrose by mohl říci, že i když je přístup vyhledávací tabulky v zásadě možný, je efektivně nepraktický kvůli obrovským výpočetním zdrojům, které vyžaduje.

Podle tohoto argumentu spočívá rozdíl mezi lidmi a stroji v podstatě ve výpočetní složitosti.

To je zajímavý nový myšlenkový směr a jen jeden z mnoha, které Aaronson v této eseji podrobně zkoumá.

Samozřejmě uznává omezení teorie výpočetní složitosti. Mnoho ze základních principů teorie, jako je P ≠ NP, není prokázáno; a mnoho myšlenek se vztahuje pouze na sériové, deterministické Turingovy stroje, spíše než na chaotický druh počítačů, které se vyskytují v přírodě.

Ale říká, že tato kritika neumožňuje filozofům (nebo komukoli jinému) svévolně odmítat argumenty teorie složitosti. Mnohé z těchto kritik totiž samy o sobě vyvolávají zajímavé filozofické otázky.

Teorie výpočetní složitosti je relativně nová disciplína, která staví na pokroku dosaženém v 70., 80. a 90. letech. A to je důvod, proč jeho největší dopady teprve přijdou.

Aaronson nám ukazuje směr některých z nich v eseji, který provokuje k zamyšlení, je zábavný a velmi čtivý. Pokud máte hodinu nebo dvě času, stojí za to si to přečíst.

Ref: arxiv.org/abs/1108.1791 : Proč by se filozofové měli starat o výpočetní složitost

skrýt