滑翔机的原理是什么(汽车专业毕业论文参考文(6)
理论上,真正适用的量子计算机是可以模拟任何有限物理系统(包括头脑)或其他量子计算机所期望的任何精度。量子化的进程还可以让这种模拟批量运行,概率测试也可以超速完成。然而,尽管近年来人们已取得了巨大的实验室和理论进步,这理论在实际操作仍是困难重重的。日前,虽然人们提出过量子计算应用(例如语境化搜索)可能与“认知计算”(现在许多人工智能的当前运作的缩影)完全吻合,但离真正的人工智能还很远,关于任何一种拟人AI的争论还有很多。
我们可能生活在过去物种所憧憬的未来宇宙之中。
支持计算的基本单位——可能以冷原子或其他量子物体形式出现的量子比特—— 也许只需要很少的能量。但是,将量子计算机的组件保持在一致性状态(即所有这些量子状态都控制地很好)就需要巨多额外的能量,并且总依赖于大量的支持系统和工程技术,这些支持系统和工程也会消耗能量。目前我们甚至还不清楚,量子计算真实所需要的能量到底是多少。
还有其他因素也同样令人担忧。“n”量子比特的量子计算机可以在一个周期内执行2n个计算,但是设置这些计算是巨大的数据流工程。通过计算,模拟我们整个宇宙中约1089个粒子和光子可能只需要296个量子比特,但是如何进入1089这个初始条件?更难的是,如何从量子模拟中挑选出正确的解决方案?模拟一个人的大脑可能会更容易一些,但仍然需要量化并启动至少1014个神经联结(人脑中大致一个数字)来建立计算。然后呢,我们还希望这个量子化大脑具有非常高的吞吐计算量,有与世界保持高分辨率、高保真感官界面。这又是另一个未知的,很可能无法克服的挑战。
好吧,我可能太过简化了现有可被利用的技术手段。我对未来的看法也许太有限。无论怎样,我认为社会对仿生AI的乐观预测有越来越针对性的反响是有缘由的。我们需要承认,尽管与人类智商相当或超过人类的AI是可能诞生,但它可能无法实现人们经常提出的指数量级计算的增长能力。
换句话说,指数级的完美AI从数学角度上是没有破绽的,但实际面临的障碍或是不可逾越的。
说到这儿,我会(假设性地)从未来主义者口中选一些内容,做出一些疯狂的推论。我想探讨如果我们将机器智能增长缓慢的概念与费米悖论的问题结合起来,会发生什么。这样做很有趣,但所需的信息量也很大。
我们来假设宇宙中某高智商物种已成功地将自身转化为机器形式,或者被比他们进化程度更高更、并不是指数级进化的机器智能所取代。那接下来会发生什么?
由于这些智能机器受到效率限制的影响,他们有可能会温故而知新,想用过去手段变出新法子来向前继续推进。 他们知道的一件事(就像我们已经知道那样)就是生物学的体系,其已经是非常完善的。有研究人员估计,现代人类的大脑处于其计算的极限,但可能只需要一个稍微更聪明一点点的机器重新设计这样一个复杂的器官。换句话说,可能有一个更好的方法,能从机器智能回到生物学上,并有着更非凡的能源效率。
我们也不能保证机器智能必定是或可能是完全合理。为研究复杂宇宙相,数学本身含有不可证明的定理,一点点不可解都可能是成为致命的绊脚石。现在,我们时不时就推测,智能化未来会以硅或量子形式到来——这些我们认为优于的某种其他形式。照着葫芦画瓢,那么那些机器可能也出于能量效率问题,或者由于其他我们无法想象或理解的原因,想再次回归生物学形态。
图源:Imgur如果生命是恒久不衰的,且最终形成更智能的形式的话,那么我们可能生活在过去生命物种所预测的未来之中。宇宙是138亿岁,而我们星系更是亘古久远;在过去130多亿年,恒星和行星已逐渐形成。有理由相信宇宙在我们太阳系诞生之前的80亿年左右肯定发生了些有趣的事儿。有一天,我们可能又会认为地球上的智能未来需要生物学,而不是机器算法。过去数十亿年前的无数生命可能已经经历了过这个阶段。
那些早期的高智商生命物种可能早就达到了他们决定从机器转移到生物学的阶段。 如果是这样,我们又回到了费米悖论:那些外星人现在在哪里?一个简单的答案是,他们可能受到星际过渡期的极端困难束缚,特别是在物理、生物学上的束缚。 也许这些早期生物物种还在,但回归生物学形态的代价,意味着得重新回归孤立的状态。
有些机器智能可能已经在想回归生物形态,想在巨大的星际空间中恢复到从前的孤岛状态。
文章来源:《小型内燃机与车辆技术》 网址: http://www.xxnrjycljs.cn/zonghexinwen/2022/1221/1250.html
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