Почему создание ИИ с общим интеллектом математически недостижимо: роль энтропии и бесконечного выбора

Цифровое искусство NFT Стартапы и венчурный капитал

Развитие искусственного интеллекта с общим интеллектом (AGI) уже давно занимает умы ученых, инженеров и философов. Обсуждения о возможности создания AGI нередко переходят в исследования фундаментальных преград, препятствующих реализации этой идеи. Одной из таких преград является математическая невозможность создания AGI, обусловленная природой энтропии и так называемой «барьером бесконечного выбора», который возвращает нас к классическим идеям информационной теории, предложенным Клодом Шенноном. Основная сложность AGI заключается в необходимости обрабатывать огромное количество вариантов действий и решений, которые система должна принимать в реальном времени. При этом эти варианты имеют практически бесконечный спектр, что создаёт феномен­ бесконечного выбора.

Чем больше информации поступает в систему, тем выше становится её энтропия — мера неопределённости или хаоса в системе. Энтропия возвышается, когда обстоятельства и факторы становятся более сложными и запутанными. Именно из-за увеличения энтропии возникает непреодолимая математическая преграда для AGI, поскольку невозможно эффективно и своевременно обработать и выбрать наилучшее действие в условиях бесконечного множества возможных исходов. Теория информации, заложенная Клодом Шенноном, предоставляет глубокое понимание процессов передачи и обработки информации, а также ограничений, связанных с этими процессами. В частности, концепция энтропии в теории информации измеряет количество неопределенности в сообщении и помогает определить максимально возможную скорость передачи данных при заданных условиях.

Применительно к AGI это значит, что когнитивная система будет испытывать затруднения с обработкой данных и принятием решений в условиях постоянно меняющейся и растущей энтропии окружающей среды. Значение энтропии прослеживается и в теории вероятностей, где повышение неопределённости приводит к снижению предсказуемости и, как следствие, усложняет оптимальное управление системой. Применительно к искусственному интеллекту это означает, что чем больше вариантов действий и реакций должно быть учтено, тем менее предсказуемыми становятся последствия каждого отдельного выбора и, соответственно, тем сложнее построить универсальную модель интеллекта, способную одинаково эффективно реагировать в любой ситуации. Еще одним важным аспектом является архитектура современных вычислительных систем. Даже самые мощные суперкомпьютеры и алгоритмы машинного обучения имеют ограничения в обработке информации.

Увеличение объема данных и количество возможных сочетаний экспоненциально возрастает, приводя к взрывному росту вычислительной сложности. Последствия этого взрывного роста делают практически невозможным разработку универсальной интеллект-системы, способной мгновенно учитывать и правильно интерпретировать все входные данные и как результат — принимать оптимальные решения во всех возможных сценариях. Проблема бесконечного выбора не только теория. Она отражает глубокое противоречие в понимании интеллекта — как человеческого, так и искусственного. Человеческий мозг обладает уникальной способностью фильтровать и приоритизировать информацию, используя опыт, интуицию и контекст, однако алгоритмы AGI пытаются выстроить правила и модели, основанные на жёстких данных и статистических зависимостях.

Именно отсутствие интуитивного выбора приводит к экспоненциальному усложнению задач, стоящих перед AI, и, в свою очередь, к усилению энтропии, что делает реализацию AGI математически невозможной в традиционном понимании. Кроме того, необходимо учитывать, что любые модели и алгоритмы, созданные человеком, базируются на конечных вычислительных ресурсах и памяти. Это накладывает жёсткие ограничения на гипотетическую архитектуру AGI. Энтропия системы с ростом входных данных неизбежно увеличивается, и при попытке полного охвата всех вариантов поведенческих стратегий возникает необходимость бесконечных ресурсов, что просто выходит за рамки реальности. Также важным фактором является динамика окружающей среды, в которой должен функционировать AGI.

Мир постоянно изменяется, образцы поведения, контексты и ситуации меняются быстрее, чем система способна адаптироваться к ним. Рост энтропии в этом динамичном пространстве ведет к увеличению неопределенности, а отказ от жёстко заданных сценариев означает необходимость постоянной генерации новых данных и перестройки модели интеллекта. Очевидно, что построение AGI подчиняется законам физики и математики, в том числе ограничениям, связанным с энтропией и информационной избыточностью. Несмотря на озарения и прорывные технологии в области искусственного интеллекта, фундаментальные барьеры, обусловленные бесконечным выбором и ростом энтропии, вызывают сомнения в достижимости AGI в практическом смысле. Независимо от этого, изучение проблемы энтропии и бесконечного выбора в контексте искусственного интеллекта имеет огромное методологическое значение.