সাধারণ বুদ্ধি – বিশেষত এজিআই – নির্দিষ্ট এপিস্টেমিক অবস্থার অধীনে কাঠামোগতভাবে অসম্ভব।
নৈতিকভাবে নয়, ব্যবহারিকভাবে নয়। গাণিতিকভাবে।
যুক্তিটি তিনটি বাধা জুড়ে বিভক্ত: 1. কম্পিউটারযোগ্যতা (গডেল, টুরিং, ভাত): আপনার সিস্টেমটি কী দেখতে পাচ্ছে না তা আপনি সিদ্ধান্ত নিতে পারবেন না। 2. ইন্ট্রপি (শ্যানন): একটি নির্দিষ্ট বিন্দুর বাইরে, সিগন্যালটি কাঠামোগতভাবে ভেঙে যায়। 3. কমপ্লেক্সিটি (কোলমোগোরভ, চেইটিন): বেশিরভাগ বাস্তব-বিশ্বের সমস্যাগুলি মৌলিকভাবে সংকুচিত।
এই কাগজটি (3) এর উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে: কোলমোগোরভ জটিলতা। এটি যুক্তি দেয় যে মানুষ যা যত্ন করে তার বেশিরভাগই কেবল মডেল করা শক্ত নয়, তবে আনুষ্ঠানিকভাবে অপরিবর্তনীয় – কারণ কোনও সমস্যার সংক্ষিপ্ত বিবরণ হ’ল সমস্যা।
অন্য কথায়: আপনি যা সংকুচিত করা যায় না তা থেকে আপনি সাধারণীকরণ করতে পারবেন না।
⸻
এখানে বিমূর্ততা:
একটি সাধারণ ভুল ধারণা রয়েছে যে কৃত্রিম জেনারেল ইন্টেলিজেন্স (এজিআই) স্কেল, স্মৃতি বা পুনরাবৃত্ত অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে উত্থিত হবে। এই কাগজটি বিপরীত যুক্তি দেয়: সিস্টেম স্কেল হিসাবে তারা নিজেই সাধারণীকরণের কাঠামোগত সীমাতে পৌঁছায়। কোলমোগোরভ জটিলতা ব্যবহার করে, আমরা দেখাই যে অনেকগুলি বাস্তব-বিশ্বের সমস্যা-বিশেষত যারা সামাজিক অর্থ, প্রসঙ্গ বিচ্যুতি এবং শব্দার্থক অস্থিরতা জড়িত-তারা আনুষ্ঠানিকভাবে সংকুচিত এবং এইভাবে কোনও সীমাবদ্ধ অ্যালগরিদম দ্বারা অবহেলাযোগ্য।
এটি কোনও পারফরম্যান্স ইস্যু নয়। এটি একটি গাণিতিক প্রাচীর। এবং এটি আপনি কত টোকেন পেয়েছেন তা চিন্তা করে না
কাগজটি হালকা নয়, তবে এটি সুনির্দিষ্ট। যদি আপনি সীমাবদ্ধতা, কাঠামো এবং কেন বেশিরভাগ বুদ্ধি অপ্টিমাইজেশনের বাইরে ঘটে তবে এটি আপনার সময়ের জন্য উপযুক্ত হতে পারে।
https://philpapers.org/archive/schaii-18.pdf
আপনার দৃষ্টিভঙ্গি পড়ে খুশি।
