Рациональность: От ИИ до Зомби

Точно так же мы можем быть уверены, что никто никогда не сможет предсказать результаты какого-нибудь квантового эксперимента, только потому, что наша фундаментальная теория ясно говорит нам, что разные версии нас будут видеть разные результаты. Если знание фундаментальных законов говорит, что существует последовательность кубов, и что маленький человечек стоит на каждом из них, и что все эти человечки одинаковые, за исключением того, что стоят на разных кубах, и что вы — один из этих человечков, то вы знаете, что у вас нет способа узнать, на каком вы кубе, кроме как посмотреть.

Современное знание говорит, что «реальность» — это идеально постоянный, детерминированный и очень большой математический объект, который очень дорого и трудно моделируется. Так что «реальная жизнь» не особенно похожа на предсказание следующего куба в цепочке кубов, а больше похожа на знание, что очень много маленьких человечков стоят на кубах, не зная, кто они и на каких именно кубах они стоят. А, и еще они не очень быстро считают в уме. Наше знание правил слегка ограничивает наши предсказания, но не полностью.

Вот. Теперь это похоже на реальность?

Но неопределенность существует в карте, а не в территории. Если мы не знаем о феномене, это говорит что-то о нашем состоянии сознания, а не о самом феномене. Эмпирическая неопределенность, логическая неопределенность и индексная неопределенность – просто имена для нашей неразберихи. Пока мы все равно думаем, что мир состоит из математики, а математика совершенно стабильна и определена. Беспорядок только в глазах смотрящего.

Даже самые жуткие трясины блогосферы определены той же самой совершенной физикой, что и {1, 8, 27, 64, 125, …}

Так что интернет — не огромная помойка… это серии кубов.

Прекрасная вероятность

Элиезер Юдковский

Должны ли мы ожидать, что на определенном уровне рациональность будет простой? Должны ли мы надеяться и искать красоту в искусстве убеждения и выбора?

Позвольте мне привести цитату покойного мастера Байесианства Джейнса (1990):

«Два медика-исследователя используют одинаковую методику лечения независимо друг от друга в разных больницах. Ни один из них не фальсифицирует данные, однако один решил заранее, что из-за ограниченности ресурсов он остановится после лечения N=100 пациентов, сколько бы вылечившихся ни было. Другой поставил на кон свою репутацию и решил, что он не остановится, пока данные не покажут, что процент вылеченных больше 60%, сколько бы пациентов ни потребовалось. На деле, оба остановились на почти одинаковых данных: n=100 [пациентов], r=70 [вылеченных]. Должны ли мы сделать разные выводы из их экспериментов?» (по-видимому, две контрольные группы также дали равные результаты).

В соответствии со статистической процедурой старой школы — которой, я верю, все еще обучают сегодня — два исследователя выполнили разные эксперименты с разными условиями прекращения. Два эксперимента могли быть прекращены с разными данными и таким образом представлять разные тесты гипотезы, требуя различных методов статистического анализа. Поэтому весьма возможно, что первый эксперимент будет «статистически значимым», а второй нет.

То, волнует ли вас это или нет, говорит о том, волнует ли вас теория вероятности и рациональность сама по себе.

Статистики-небайесианцы могут пожимать плечами, говоря «ну, не все статистические инструменты имеют одни и те же сильные и слабые стороны, вы же знаете, молоток не похож на отвертку, и если вы применяете разные статистические инструменты, вы можете получить разные результаты, в зависимости от того, обрабатываем мы данные вычисляя линейную регрессию или тренируя нейронную сеть. Вы должны использовать правильный инструмент для каждого отдельного случая. Жизнь запутанна».

И тогда Байесианцы отвечают: «Извините? Очевидное влияние фиксированного экспериментального метода, продуцирующего одинаковые данные, зависит от частных мыслей исследователя? И вы еще умудряетесь обвинять нас в «чрезмерной субъективности?»

Если Природа устроена одним образом, то так же данные, пришедшие путем, который мы видели, должны представлять одно явление. Если Природа устроена другим образом, то данные должны отражать что-то еще. Однако состояние Природы, которое отражено в данных, никак не зависит от намерений исследователя. Так что каковы бы не были наши гипотезы о Природе, отношение правдоподобия остается одним и тем же, и доказательное влияние то же самое, и апостериорное убеждение должно быть тем же самым между двумя экспериментами. По меньшей мере один из двух методов старой школы должен учитывать не всю информацию, или просто вычисляться с ошибкой, чтобы два метода дали разные ответы.

Древняя война между байесианцами и сторонниками частотного подхода тянется уже десятилетия, и я не собираюсь рассматривать всю эту историю в данном посте.

Но один из центральных конфликтов в том, что байесианцы ожидают, что теория вероятности будет… как же это сказать? Стройной? Ясной? Самосогласующейся?