新數學框架「終極演算法」理論提出，或讓機器誕生意識

新智元編譯

來源：thenextweb

編譯：小潘

【新智元導讀】台灣中正大學的退休教授Daniel j.Buehrer，最近發表的一篇論文提出一種新的數學框架，如果他的理論是正確的，那麼他的數學理論將會創造出一種無所不包的全學習演算法。

一位來自台灣國立中正大學的退休教授Daniel j.Buehrer，最近發表的一篇論文提出一種新的數學框架，可能會導致機器意識的誕生。論文題為「A Mathematical Framework for Superintelligent Machines」（超級智能機器的數學框架）。

機器人意識是人工智慧領域的一個敏感話題。為了討論一個能「感覺」和「思考」的電腦的想法，並且有它自己的動機，你首先必須找到在感知的語義上達成一致的兩個人。而想做到這一點，那麼你必須提出針對於任何理論上成立的AI所存在的無數的假設性反對。

我們還沒有準備好接受一個完全獨立於人類「存在」的機械物種的想法，這是有充分理由的：它是想以往的宇宙飛船和激光一樣存在於科幻小說里的東西。

這讓我們回到了Buehrer論文中提出了一個新的微積分類別。如果他的理論是正確的，那麼他的數學理論將會創造出一種無所不包的全學習演算法。

這篇論文提出了一種新的數學類型，作者稱其是「足以描述和改進自己的學習過程」的類微積分。

Buehrer提出的數學方法，可以在一個單一的結構下組織各種各樣的人工學習，就像 Pedro Domingos在他的「The Master Algorithm」（《終極演算法》）一書中提出的一個數學方法。

我們對Buehrer進行了採訪，詢問他我們期待的這個「Master Algorithm」什麼時候會出現，他說：

「如果類微積分理論是正確的，那麼人類和機器智能是基於相同的演算法，那麼基於OpenAI Gym，這個理論只需要不到一年的時就間可以進行測試。這個演算法涉及到類的層次結構、物理對象的部分和子程序，通過用一個『等價類』節點替換每個圖來消除這些圖的循環。獨立子問題被自動識別，以簡化實現模糊邏輯推理的矩陣運算。屬性可以繼承給子類，位置和方向可以相對於物理對象的中心點繼承，而規劃圖則用來組合子程序。」

這是一個革命性的想法，即使在像AI這樣的領域，突破也像日出一樣存在規律。創建一個自學微積分課程，可以學習和控制任意數量存在連接關係的AI代理，或稱為人工智慧機器的CEO。從理論上講，每一次它控制的學習系統被更新，這個AI的智能就會以指數級的速度增長。

而最有趣的是，這個控制和更新系統將提供一種反饋循環。Buehrer對這個反饋迴路產生機器意識進行了說明：「允許機器進行模型自修正可能會創建一個有『意識』的機器，其中，意識的測量標準被認為是世上一類微積分模型和機器人實際上在世界上引起的結果之間的反饋迴路的使用次數。」

Buehrer指出，有必要基於只讀硬體來開發這類系統，從而防止機器通過自己編寫新的代碼而成為人類的一員。他接著警告說：「但是，在沒有同意的情況下關閉一個有意識的SIM可以被視作一種謀殺行為，每個國家都應該對這種行為進行適當的懲罰。」

索菲婭機器人可能會很激動，但這並不是因為它只是一個木偶。

Buehrer的研究進一步表明，人工智慧有一天可能會與自己的霸權發生衝突，宣稱智能系統「很可能不得不像之前的人類一樣，在經歷一段漫長的戰爭和衝突後，才會進化出一種普遍的社會良知。」

這種新數學能否產生一種具有自我信念和動機的機械物種還有待觀察。但是，哪些模糊了科學與虛構之間界限的機器學習理論已經無法被輕易忽略了。這應該就是一種進步吧。

摘要

我們描述了一種可以描述和改進它自己的學習過程的類微積分。它可以根據其以前學習的程序的本體來設計和調試滿足給定輸入/輸出約束的程序。它可以通過檢查機器人激勵的實際結果來改進它自己的模型。例如,它可以通過檢查一次車禍的黑盒來確定車禍原因：是否可能是由於電氣故障，電子門卡，暗冰，或其他一些必須添加到本體中的可能性，用於在未來預防此類事故的發生。類代數基本上定義了等價類的剩餘布爾代數與類代數類型表達式的超/子類之間的eval / eval-1Galois連接，以及雙余關係的殘差Boolean代數。

基於一種被認為是產生了一組獨特的Karnagugh的簡化演算法，它區分了哪些公式是等價的或者是不相關的，這裡的Karnagugh圖描述了最大bicliques關係的大致的集合。這樣的圖將一個最多包含n個命題的2n-1個連接的n維空間分割為閉開的因果集（即一組封閉的區域及其邊界）。利用相對頻率作為概率，將該類代數推廣到type-2模糊類代數。它也被推廣到涉及改變程序狀態賦值的一類演算。

論文：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1804/1804.03301.pdf

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