万物的统一理论


<p>这是一种赚很多钱的方法用一个没人理解的方程发布一篇推测性的科学文章,发布新闻稿,提出一些证书(比如哈佛大学或麻省理工学院的学位),并让一些博主传播这个词与此同时,悄然创办一家基于这个理念的公司 - 更宏伟,更好</p><p>科学炒作机器的最新例子是来自亚历山大威斯纳 - 格罗斯的论文,他是哈佛大学和麻省理工学院的研究科学家和企业家</p><p>他在网站上发表了一篇文章,“撰写了15篇出版物,获得了19项已发布,待批和临时专利,并成立,管理和建议了5家技术公司,其中1家已被收购”</p><p>据一份报告(由备受尊敬的科学记者,Wissner-Gross和他的合着者Cameron Freer,“已经找到了一条'法律',它可以让无生命的物体表现出[某种程度上]让他们能够瞥见自己的物体</p><p>未来如果他们遵循这一点法律,他们可以表现出让人想起人类所做的一些事情的行为:例如,合作或使用“工具”来执行任务“一家名为Entropica的初创公司旨在利用这一发现;未来主义者网站io9和英国广播公司都滔滔不绝</p><p>论文的核心概念始于声称有一种物理原理,称为“因果熵力”,它推动物理系统走向最大化其未来选择的国家改变例如,矩形框内的粒子将移动到中心而不是侧面,因为一旦它位于中心,它就可以选择向任何方向移动</p><p>此外,论文认为,物理系统受因果熵力的支配因此,因果熵力的原理将是开发人工智能系统的一个有价值的,实际上是革命性的工具</p><p>本文以及Entropica网站上附带的视频,然后预测这个原理将有助于为一切事物构建智能软件</p><p>从社交网络和军事部署到制造和金融投资“我们的假设”,Wisner-Gross在一封电子邮件中告诉我们,“是因果熵力提供了一个有用的,非常简单的新生物物理模型,用于解释人类和非人类动物的复杂智能行为“不幸的是,这种宏大,统一,一刀切的解决方案几乎从不起作用 - 因为它们从根本上低估了现实世界问题的复杂性正如我们其中一个人在几周前写的那样,一个擅长国际象棋的算法无法帮助解析句子,解析句子的算法可能对下棋没有多大帮助在AI中需要认真的工作需要对硬问题的深入分析,恰恰是因为语言,股票交易和国际象棋都依赖于不同的原则在建议因果熵可能解决如此大量的问题时,Wissner-Gross和Freer实际上是在承诺一个可以遛狗的电视机</p><p>第一个问题是,Wissner-Gross的物理学是伪装的,无生命的物体根本就不会像因果熵力理论那样表现出来本文所指的物理学,大多是倾斜的,是推测性的,涉及用于解释宇宙学时间尺度过程的思想,例如星系的形成,或者生命和智力所需的复杂结构的出现</p><p>原始化学汤没有理由认为这些涉及单个生物的个体行为和心理活动背后的生物物理学没有证据表明因果熵过程在个体神经元或肌肉运动的动力学中发挥作用也没有适用于普通物体作者的计算机模拟之一显示了一个移动推车平衡其上方的杆,但当然这不是一个带杆的推车实际上没有实际的物理定律“使”一个独立的推车能够做到这一点在另一个作者运行的因果熵力的计算机模拟,一个在二维盒子里弹跳的粒子找到了通往中心的路径</p><p>盒子中的气体粒子随机移动,随着时间的推移,盒子中的任何地方都可能同时存在</p><p>当然,气体的粒子不能全部会聚在盒子的中心;目前尚不清楚是什么使得该模拟中的特定粒子如此智能或易受因果熵力的影响 当然,即使“因果熵”法律并非真正来自物理定律,它们仍然可以为人工智能或人类行为建模提供有用的框架但是很少有证据表明他们认为AI很难 - 真的很难 - 五十年的制作,以及非常未解决的Wissner-Gross的工作承诺单手打击几十年来困扰研究人员的问题纸和视频主要包括对如何结合因果熵力的玩具系统的模拟描述例如平衡杆和粒子的推车找到通向盒子中心的方式作者观察到这些模拟的行为类似于某些类型的智能行为,他们推断出智能行为很可能是由于因果熵例如,一只猿可以用棍子舀出食物Wissner-Gross的解释是他想要吃,以便最大化他的未来选择;一旦他吃饱了,他就可以做更多的事情</p><p>作为一个平行的,Wissner-Gross建立了一个计算机模拟,其中有一个大盘,对应于猿;夹在管子里的小圆盘,对应食物;和大磁盘附近的另一个小磁盘,对应于工具他进一步设置了模拟,这样当它能够与食物盘Lo接触时,猿盘将具有最多的动作选项,并且看,因果熵力推动猿盘将工具盘推入管中;工具盘将食物盘从管中取出;然后猿盘可以到达食物盘所以猿盘使用工具,就像真正的猿!但在这里,Wissner-Gross过分依赖精心挑选的案例,这些案例恰好与最大限度地利用未来选择的格言很好</p><p>猿人更喜欢葡萄和黄瓜当他们在两者之间做出选择时,他们会抓住葡萄;他们不会永远等待,以便保持他们的选择开放同样,当你结婚时,你故意限制你可以选择的选择;但这并不意味着结婚是非理性的或非智能的</p><p>拯救这个理论的唯一方法就是把它联系起来,制作不同的故事,说明什么是每个不同情况的选择,这个模型将被建模</p><p> Entropica网站上的视频以及相关的宣传都使得模拟没有给出任何特定目标;行为只是从因果熵力“出现”但现实是,正确的行为是否出现实际上取决于如何建立给定的模拟;没有什么比如关于如何将理论应用于现实世界数据的一般理论,也不是确保系统目标实际上与程序员的目标一致的一般方法.Wissner-Gross提供的内容最多,一套数学工具,除了少数玩具问题之外没有真正的结果没有理由认真对待它作为人工智能的贡献,更不用说革命,除非并且直到有证据表明它真正与国家竞争人工智能应用程序中的艺术现在,还没有</p><p>在一组方程中统一所有的物理,智能和人工智能确实很重要,但这种努力总是忽略了生物学的复杂性,复杂性智力,以及这些系统旨在解决的现实问题的复杂性;在人工智能方面,正如在许多其他领域一样,看起来好得令人难以置信的通常是加里·马库斯(Gary Marcus)是纽约大学心理学教授,
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