Рациональность: От ИИ до Зомби

Чем сложнее объяснение, тем больше свидетельств необходимо, чтобы просто определить его в пространстве убеждений (в Традиционной Рациональности это формулируется вводящим в заблуждение образом, скажем, «чем сложнее утверждение, тем больше требуется оснований, чтобы его принять»). Как можно измерить сложность объяснения? Как определить, сколько свидетельств потребуется?

Допустим, вы, проведя какие-то эксперименты, получили ряд интересных результатов. Почему эти данные выглядят именно так, а не иначе? На ум приходят несколько объяснений, но какое из них выбрать?

Кажется, пришло время вспомнить принцип бритвы Оккама, точнее, следующую его формулировку: «следует считать верным самое простое объяснение, не противоречащее собранным данным». Но как оценить степень простоты? Роберт Хайнлайн как-то заявил, что самое простое объяснение звучит так: «Женщина, живущая дальше по улице — ведьма, значит это сделала она».

Становится понятно, что длина предложения на естественном языке — не очень хороший способ измерить «сложность». И нельзя утверждать, что теория «вписывается» в факты просто потому что не может опровергнуть

 их - этого недостаточно.

Но в чём причина того, что длина предложения — плохая мера сложности? Потому что, произнося предложение, ты используешь обозначения для понятий, которые знает слушатель, и именно в них слушатель уже хранит сложность. Скажем, можно превратить предложение Хайнлайна в аббревиатуру «ЖЖНВТСО!», тогда всё объяснение можно сообщить одним словом. Или, ещё лучше, можно дать предложению короткий произвольный код навроде «фнорд!». Уменьшают ли эти действия сложность? Нет, потому что тогда собеседнику нужно заранее сказать, что «ЖЖНВТСО!» означает «Женщина, живущая напротив — ведьма, так сделала она». «Ведьма», в свою очередь, тоже обозначение для ряда очень необычных утверждений, и то, что все знают, каких именно, не означает, что «ведьма» — это просто.

Гигантский электрический искровой разряд падает с неба, сжигая дерево, и древние скандинавы говорят: «Наверное, какая-то могущественная личность разгневалась и бросила в дерево молнию». Человеческий мозг — самый сложный артефакт во всей известной вселенной. Гнев выглядит простым лишь потому, что мы не видим всей паутины нейронов, отвечающей за эту эмоцию (Представь, как трудно было бы объяснить пришельцам без чувства юмора, почему мы смеёмся над «Летающим цирком Монти Пайтона». Но это не говорит, что люди лучше пришельцев — у людей нет ощущения фнордотоватости). Сложность гнева, и, конечно, сложность разума, не бросилась в глаза авторам гипотезы о Торе, агенте-швыряющим-молнии.

Чтобы человек понял гипотезу Тора, нужно всего лишь бросить пару фраз. Чтобы человек понял уравнения Максвелла, нужно пересказать ему несколько книг. У людей есть встроенное понятие «гнев», но нет встроенного понятия «дифференциальное исчисление». Придётся объяснять язык, и язык, лежащий за языком, и основы математики, и лишь потом можно начинать лекцию об электричестве.

И всё же кажется, что в каком-то смысле уравнения Максвелла проще

, чем человеческий мозг, или чем швыряющий-молнии-агент.

Вот разгадка: как выяснилось, намного проще написать компьютерную программу, симулирующую уравнения Максвелла, чем компьютерную программу, симулирующую пронизанный эмоциями разумный мозг Тора.

В алгоритмической теории информации «сложность описания» измеряется длиной кратчайшей компьютерной программы, выводящей это описание. Прежде чем говорить о «кратчайшей компьютерной программе», нужно задать пространство компьютерных программ, для чего нужен язык и интерпретатор. Индукция Соломонова использует машины Тьюринга (точнее, последовательности битов, задающие машины Тьюринга). Что делать, если тебе не нравятся машины Тьюринга? Можешь заплатить некоторый фиксированный штраф за сложность и спроектировать универсальную машину Тьюринга, которая будет интерпретировать любой код на том языке, который тебе нравится. Штраф за сложность зависит лишь от размера универсального интерпретатора для выбранного языка программирования, и поэтому различные формулировки в некотором смысле совершенно равносильны.

На мой взгляд, лучшая формулировка индукции Соломонова — требующая, чтобы компьютерная программа делала не детерминистическое предсказание, а приписывала строкам вероятности. Например, программа, объясняющая поведение симметричной монеты, будет просто приписывать одинаковую вероятность всем 2N2N строкам длины NN. Как понимать «объясняющая поведение» или «не противоречащая данным»? Чем больше вероятность, которую программа приписывает полученным данным, тем лучше программа их «объясняет». И сумма всех вероятностей должна равняться единице, и поэтому, чтобы лучше «объяснить» одну возможность, программа должна забрать сколько-то вероятностной меры у другой возможности, и теперь она будет «объяснять» её хуже. Монета не может в 100% случаев выпадать орлом, и в 100% случаев выпадать решкой.