Damus
极简 · 154w
图灵理论早就证明过了,并不是所有问题都是可计算问题,计算机只能解决可计算问题,解决不了不可计算问题。AI的载体是计算机,并不能解决所有问...
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其实不太一样,你说的是computational complexity里面brute force考虑所有因素+精确定义问题算出来的最优解结果(最优解很重要)。在这定义下确实多少算力都没用。量子计算机也只能解决部分NP问题。

但现实的“解决问题” 其实很难定义:
1. 首先无论怎么干都会有人不满意,然后其实人的容忍度相当高;我们感觉上的 差一点/没差别的完成度,其实对
2. 上面只是没精确定义问题 导致 无法精确定义最优解的一方面;现实人类的解题方式就不是穷举,是一类很高级能不断自己优化的找更优解的启发式算法。根据不同问题,在一定时间内找到的能让自己满足的答案就算解决了。

一个例子是 旅行者问题是np问题,现在的算力谁知道要算几亿年,那多点导航怎么完成的。 其实大部分软件都用了概率 和 某类更优解搜索算法。

不过关于这个大话题,我不觉得模拟现实可行,随便一点因素就能引发很大的蝴蝶效应了。就是说,就算默认寻更优解的结果=最优解,但粒子的量子位置就足够作为这样的因素。
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Kis Sean · 154w
*1.1. 首先无论怎么干都会有人不满意,然后其实人的容忍度相当高;我们感觉上的 差一点/没差别的完成度,其实对设计因素的影响非常大,能一下子把运算复杂度降低几个级别。这也是软件解题的思路,让用户把问题定义到运...
bitcoinstate · 154w
摧毁军事目标,可以是被程序化设定的。 未来存在ChatGPT武器软件系统, 大量分布于全球各地的自带挖矿功能(能量设备,如细胞的线粒体)AI机器人,通过消耗比特币执行军事任务。 单个AI并不存在更高智能,但比特币作为...
爱花 · 154w
我觉得他说的某种程度上也是这个问题的答案,图灵机的可计算性问题归根结底还是被自我指涉给限制了,应用到战场的预测上来说就是无法考虑预测本身带来的影响,无法计算。