¿Hay alguna manera de probar si es posible un modelo algorítmico de la mente humana sin implementarlo?

Esta es una pregunta interesante de hecho.

La computadora es básicamente una máquina de Turing con su cinta como memoria y el conjunto de reglas como el conjunto de instrucciones de su CPU (o GPU adicional). Por supuesto, una máquina de Turing “real” tendrá memoria infinita, pero ignoraremos esto por ahora y consideraremos que la máquina de Turing es un buen modelo para una computadora (de todos modos, este es el modelo preferido)

Una máquina truing es un modelo más simple / bien entendido de una computadora y nos permite usarlo como el marco genérico para tal demostración. Y lo único que queda es demostrar equivalencia en la expresividad. Si podemos demostrar que cualquier cosa que pueda ser expresada por “el cerebro” (o más exactamente humano inteligente) puede expresarse a la inversa por una máquina de Turing, entonces sin tener un algoritmo específico tenemos nuestra prueba (al menos una gran parte de ella).

Ahora hay dos problemas:

Las máquinas First Turing tienden a abstraer el tiempo de respuesta, lo que puede ser un aspecto crítico, especialmente si necesitamos demostrar que no solo una computadora puede modelar la mente humana, sino que puede hacerlo de manera eficiente (es decir, no tomará décadas simular un nanosegundo;))

Segundo, el problema de cómo demostrar que la máquina de Turing es al menos tan expresiva como la mente humana. La prueba más fácil sería simplemente mostrar un algoritmo que emule exactamente la mente, pero es exactamente lo que desea evitar. Por lo tanto, debemos ir a un nivel más atómico. Por ejemplo, la Red Neural Artificial intenta hacerlo asumiendo razonablemente que la mente puede ser emulada simplemente reproduciendo el intercambio entre las neuronas y la plasticidad de su conexión. Ya demostraron que puede emular un modelo de neurona y su conectividad dinámica, tal como la entendemos, algorítmicamente. Entonces, si sus suposiciones básicas son correctas, ya lo hemos demostrado, aunque todavía no tenemos el algoritmo completo (o al menos la estructura de composición) para reproducir una mente.

Aún quedan muchos problemas por resolver. La capacidad de seguimiento es grande y puede tener una mente lenta que limitará su interés e incluso puede impedir su capacidad de ser “inteligente” (el circuito propioceptivo es probablemente un gran aspecto y si usted es demasiado lento, puede convertirse en un problema para reaccionar) o incluso aprender, ya que realmente no puede digerir la información y aplicarla en un retraso razonable). El conjunto de suposiciones hechas puede ser demasiado simplista y, por lo tanto, uno debe asegurarse de que no están simplificando demasiado el problema. Finalmente, uno podría argumentar que ANN ya proporciona un algoritmo para hacer la demostración que presenté. Esto es parcialmente cierto (en cuanto a mi demostración, utilicé la implementación de una neurona) pero está a un nivel más atómico que el algoritmo global y la composición requieren para exhibir realmente lo que consideramos inteligencia artificial hoy en día.

En resumen, debería ser posible y tal prueba (o incluso contra prueba) ayudaría enormemente a avanzar hacia el algoritmo. Aún así, a menudo es más fácil demostrar lo contrario, ya que en ese caso solo necesita un contraejemplo (es decir, solo muéstreme una cosa que la mente humana es capaz de hacer y que es absolutamente imposible a nivel central para cualquier máquina universal). Sin embargo, tenga en cuenta que incluso ese contraejemplo aún no se ha identificado (y no, la sala china no es ese ejemplo y de todos modos ha sido criticada en muchos niveles)

Lo más probable es que la mente no sea algorítmica, sino que es un sistema complejo en parte caótico, con anulaciones aperiódicas causadas por un razonamiento lógico. interrupciones emocionales, mal funcionamiento orgánico. No es para nada como un programa de computadora algorítmico.

Imagine una multitud de personas, cada una con una soga. Las cuerdas están todas atadas juntas en un punto. El nudo se mueve donde la multitud lo tira. Cada miembro de la multitud tiene sus propios propósitos y dirección, y el foco se mueve donde el complejo de propósitos lo mueve.