Теорема Аммосова: почему AGI недостижим
K@kedr2earthмедиа / агрегатор
1 месАвторская гипотеза о невозможности AGI из-за исчерпания вычислительных ресурсов агентами пред-AGI систем.
Это теоретическое рассуждение о фундаментальных ограничениях масштабирования ИИ-систем.
- Предлагается гипотеза о том, что рост сложности ИИ ведет к неконтролируемому росту числа агентов.
- Утверждается, что вычислительные затраты на управление множеством агентов приведут к коллапсу системы.
- Автор связывает возможность реализации AGI с физическими пределами доступных вычислительных мощностей.
Кратко сформулирую "теорему Аммосова".
AGI недостижим, потому что по мере приближения к нему пред-AGI будет порождать все большее число агентов. В случае своего существования, AGI должен будет использовать бесконечное число агентов. Но еще до приближения к этому числу агенты пред-AGI поглотят вычислительный ресурс полностью, после чего вычислительная система, в которой функционирует пред-AGI, зависнет и остановится. Следовательно, AGI невозможен.
Королларий: косвенным подтверждением верности теоремы будет, если будет показан экспоненциальный рост числа агентов по мере роста сложности и возможностей новых моделей.
Кто считает, что мне надо об этом немедленно заметку написать и на arxiv выложить, ставьте лайк 💯.
Кратко (AI)
Автор предлагает «теорему Аммосова», согласно которой AGI недостижим из-за неизбежного экспоненциального роста числа агентов в пред-AGI системах. По мнению автора, это приведет к полному поглощению вычислительных ресурсов и зависанию системы до момента достижения полноценного AGI.
Обсуждение
0Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖