Долгосрочные перспективы научно-технического прогресса

[AlexAV]

Вы продолжаете попытки табуировать тему связи патриотизма/социального консерватизма с возможной иллюзией окончания прогресса(и которая, по моему тезису, может стать самоисполняемым пророчеством, которое и приведёт к общепланетарной цивилизационной катастрофе), от которой, у Вас, простите, горит.

Бремя доказательства лежит на утверждающем. Это, кстати, тоже элемент этики научного подхода.

Вам бы стоило сначала привести хотя бы какие-то доказательства Вашего утверждения. А то пока это выглядит взятыми с потолка, ничем не обоснованными, фантазиями. А тратить время на опровержения фантазий, для которых не приведена чёткая и понятная система доказательств, вообще не нужно.

Тем не менее приведу контрарумент против сказанного Вами. Очевидным фактом является то, что темпы прогресса непрерывно падают начиная с границы 19-го и 20-го века (посмотрите вот эту работу https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0040162505000235 , если не согласны - прошу привести развернутую критику высказанного в этой статье взгляда). При этом весь период угасания скорости прогресса идёт под знаком ослабления национализма и усилением глобализма. Идеи национализма после 70-х были на много слабее, чем на рубеже 19-го и 20-го века, однако темпы инноваций в последней четверти 20-го явно ниже, чем в золотой век национализма. Каким образом и на основании чего можно считать, что национализм как-то виноват в затухании прогресса, если период подъёма национализма во второй половине 19-го - начале 20-го века сопровождается самым быстрым научным и техническим прогрессом за всю историю человечества, а его упадок во второй половине 20-го века одновременно сопровождается и затуханием темпов прогресса. Тут нельзя говорит о какой-то связи подъёма национализма с падением темпов прогресса даже на уровне корреляций, уж скорее есть основание заподозрить связь упадка прогресса с глобализмом (отмечу, что этой точки зрения я тоже не разделяют, тут причины явно куда глубже и фундаментальнее).

[AlexAV]

Знаете, как это называется? Это называется черри-пикинг. Возьмём некий список инноваций, составленный непрозрачно, невоспроизводимо, и построим на его основе нужный нам график Знакомы ли Вы с работами Курцвейла?
Читаю дальше

Список вообще-то открытый. Те инновации, которые они брали для анализа приведены в работах по ссылке [1], [2], [3]. Вам ничего не мешает его детально изучить и явно указать, что там из существенно пропущено. Так что пока Вы не привели конкретных претензий к анализируемому списку (что конкретно не учтено или учтено лишнего) - данное возражение не по существу.

В конце концов Вам никто не мешает привести свой список и если он даст иные результаты будет основание для анализа кто тут прав Вы или авторы статьи. Пока Вами это не сделано - ваше высказывание о том, что список для анализа плохой, является полностью голословным.

ещё одна ошибка: Харари и Даймонд убедительно показали, что прогресс коррелирует с абсолютным, а не относительным числом специалистов. И как бы да, одному человеку всё сложнее и сложнее совершать открытия - это и есть мой начальный тезис, что прогресс требует апгрейда и/или замены лысой обезьяны. Когда Вы пользуетесь компьютером лет 10-15, он начинает тормозить, потому, что устарел морально. Вы его или апгрейдите, или, чаще, выкидываете. Пока же мы вынужденно собираем вот такие старые компьютеры в кластеры.

А что тут ошибочного? Понятно, что чем больше людей - тем больше вероятность инновации за единицу времени. Если затраты ресурсов на одну инновацию постоянны, то эта зависимость при прочих равных должна быть линейной. Соответственно,  нормировка числа инноваций на численность населения является вполне естественным шагом при анализе их тренда.

Опят же в условиях падения вероятности инновации в расчёте на человека по экспоненциальному закону (в соответствии с аппроксимацией (3)) валовое количество инноваций за единицу времени может расти только при экспоненциальном росте населения. Понятно что вечный экспоненциальный рост населения невозможен и население будет описываться кривой близкой к какой-то S-кривой. Если оценит валовое количество инноваций с помощью аппроксимации (3), то для любой реалистичной кривой, описывающей население (а это всегда функция с ограниченной областью значений), в асимптоте вы получите 0. Так что Ваше возражение тут ничего по существу не меняет, результаты работы для любой возможной реалистичной демографической кривой дают S-образную кривую для прогресса цивилизации в целом (причём мы уже давно находимся на участке этой кривой с отрицательной второй производной даже с учётом роста населения, который, кстати, сейчас в мире замедляется).

Нормировка числа инноваций за единицу времени на население является вполне разумным приёмом для разделения внутренних факторов, определяющих скорость НТР, от демографических факторов, которые могут подчиняться своим закономерностям. И при переходе обратно от нормированной скорости прогресса к полной при любых реалистичных предположениях о форме демографической кривой там в выводах по сути ничего не меняется. Всё равно получается S-кривая, причём с пиком скорости прогресса в прошлом по отношению к текущему моменту. Поэтому это Ваше возражение попросту не по существу. Т.е. его учёт никак по существу не влияет на выводы работы.

Так что нет, пока никаких обоснованных аргументов против того, что там написано Вы пока не привели.

[AlexAV]

выдаётся за доказательство замедления прогресса и как повод делить количество патентов на население

Это нормальный приём для разделения внутренних факторов прогресса от демографических. Ну если совсем не нравится - домножите справа и слева их аппроксимацию (3) на население (никаких серьёзных возражений против получения самой аппроксимации (3) Вы не привели, ваши претензии к выбранному ими списку для анализа пока абсолютно голословны) и получите слева валовое количество инноваций за единицу времени (уже не нормированное на население), а справа формулу, которая асимптотически стремится к нулю при любой сколько-нибудь реалистичном выборе формы демографической кривой. Ну и что по существу при этом поменяется?

[AlexAV]

Скажи пожалуйста, в твоём мире таких штук как Нейролинк вообще нет? Они запрещены законами физики? Неужели ты не понимаешь, что нейрочипы будут game change? Это изменит всё, и прогресс ускорится ещё больше, когда умное мясо(учёные и инженеры) станет умным мясом на стероидах

А в Вашем есть? Тогда где можно ознакомится с их техническими характеристиками?

А если серьёзно - то давайте перестанем путать научную фантастику с реальным миром.

[AlexAV]

Сходите к Курцвейлу, возьмите список, например, у него. А

У него из данных по существу я видел только график числа логических элементов на схеме между 1900 и 2000 годом и график вычислений за фиксированную стоимость за тот же период. Т.е. для очень специфической области на ограниченном промежутке времени. Больше вроде ничего. Если я не прав - приведите ссылку на конкретную работу, где они есть. Явно этих данных недостаточно для того чтобы судить о развитии науке в целом. К тому же и в области увеличения количества логических элементов на схеме сейчас наблюдается явное торможение в связи с приближением к фундаментальных физических барьеров, а кроме этого Курцвейл в поддержку своей позиции вообще ничего не приводит. В данном вопросе это слишком слабый и неубедительный аргумент (а окончательный выход электроники на верхнюю полку S-кривой его вообще полностью фальсифицирует).

Делать мне больше нечего

Так научные работу не критикуют. Если Вы сказали, что Вам что-то не нравится - вы обязаны обосновать почему. Так что, извините, но эмоциональное "мне не нравится" здесь не аргумент. Пока это Вы (или кто-то ещё) не сделал нет никаких оснований считать, что база данных для анализа в работе  https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0040162505000235 чем-то плоха.
 

няет. НТР просто перераспределяет людей в пользу наукоймких областей (они тупо больше не ходят на завод, а, например, пишут код или даже статьи в журналы...), и пока это работает (см. количество патентов). Как работать перестанет, НТР на это отреагирует тем, что нейролинки начнут ставить не только больным, но и здоровым людям. НТР обычно не решает те проблемы, которые ещё не стали проблемами.

Они делят число инноваций на полное население, Вы предлагаете делить не на полное население, а на население занятое в наукоёмких областях. Однако, ведь число людей занятых в наукоёмких областях за последние 300 лет рос ещё быстрее,  валовое населения! Если поступить так, как предлагаете Вы, то спад на нормированной кривой инноваций получится ещё круче, а максимум скорости инноваций отодвинут ещё более далеко в прошлое. А выводы, соответственно, будут ещё более пессимистическими, чем у авторов. Даже если принять такой метод анализа - это никак не изменит основные качественные выводы работы. Точнее, наоборот, сделает их ещё более яркими. Т.е. S-кривая для цивилизации в целом не просто сохранится, но спад скорости прогресса на верхней полке получится ещё круче, чем выходит у авторов статьи.

Таким образом, данное замечание, даже если его принять, не влияет на основные качественные выводы авторов.

Не является Потому, что НТР именно с помощью демографии (выгнать людей с завода в опенспейсы и коворкинги) и решает свои задачи. Как раньше выгнала крестьян в города на заводы.

Нельзя выгнать в опенспейсы и коворкинги больше людей, чем физически существует на планете. Надеюсь с этим тезисом вы спорить не станете. Далее вспомните реальных характер современных демографических тенденций всех сколько-нибудь развитых стран (я о том, что их население по сути вымирает). Объедения современные демографические тенденции с очевидным тезисом, что число людей занятых в науке не может быть больше полного числа людей на планете приходим к очевидному выводу, что график числа людей занятых в наукоёмких отраслях - также функция с ограниченной областью значений. При экспоненциальном падении эффективности инноваций в расчёте на человека никакая демографическая функция с ограниченной областью значений не может изменить выводы авторов по существу. В силу этого это возражение также ничего не меняет.

Есть только один вариант при котором выводы авторов могут оказаться не вполне очевидными - вечный экспоненциальный рост населения. Понятно, что это невозможно физически (иначе у Вас довольно быстро биомасса людей станет больше массы Солнца, экспоненциальный рост - вещь очень быстрая, что очевидный абсурд), а при условии, что практически во всех сколько-нибудь развитых странах СКР<2 это невозможно в двойне.

Меняется
Есть сразу несколько способов как решить эту проблему:
1. иммиграция мозгов в развитые страны (они всегда этим занимались...), Африки хватит ещё на очень долгое время; а IQ как мера биологического интеллекта популяции не прошёл кризис воспроизводимости (дада, если кто не знал - расисткие теории лженаука! IQ действительно в разных популяциях разный, но условный бедуин, если видит тест в первый раз, никак не сможет заполнить его лучше школьника, которого годами готовили к ЕГЭ. Но это не значит, что он тупой. Отсылаю интересующихся к Ружьям, Микробам и Стали в очередной раз за дополнительными подробностями
2. таблетка от старения. Это тоже будет гейм чендж. В мире появится множество людей с биологически молодым, пластичным мозгом и, например, столетним опытом работы в науке
3. Прямые стероиды для мозгов, вроде нейролинка, а так же, возможно, какой-то крутой фармы будущего (то, что сейчас нам доступны только опасные, в долгосрочной перспективе, запрещённые вещества, не значит, что так будет всегда. Особенно учитывая бурный прогресс в биотехе в последние годы).

Эмиграция ничего не меняет вообще. Так как население Земли очевидно ограничено и всегда будет ограничено. Его вечный экспоненциальный рост заведомо невозможен (рост медленнее экспоненты на выводы авторов вообще никак не влияет заведомо).

Два оставшихся пункта - это из области научной фантастики, а не реальности. Давайте всё же фантастику с реальностью не путать.

По существу.

Что по существу? Никакой разумной критики Вы вообще не представили. Т.е. ни один из выдвинутых Вами тезисов, даже если их принять, существенно на выводы не влияет. Собственно единственный Ваш аргумент "мне не нравится". Но понятно, что Ваша эмоциональная оценка при оценке научной работы никакого значения не имеет и как реальный аргумент рассматриваться не может.

[AlexAV]

Напротив, я предлагаю пользоваться абсолютными числами - например, числа патентов.

Нет, нормировать обязательно нужно, хотя бы для того, чтобы разобраться во внутренних механизмах явления. Нормирование на демографические переменные позволяет отделить реальные внутренние тенденции НТР от простого количественного демографического фактора (т.е. от той очевидной истины, что 10 миллионов человек при прочих равных что-то откроет с вероятностью в 10 раз большей, чем 1 млн. человек). На что нормировать - тут можно дискутировать (полное население, городское население, образованное население, население занятое в R&D), но нормировать точно надо.

Население всё ещё растёт.

С замедлением и точно медленнее экспоненты.

1. Вы продолжаете игнорировать то, что это пока не проблема

Не проблемой было бы если бы доля населения не занятого не на производстве была бы ничтожно мала. А когда эта доля даже в Китае около 50%, то дно, как говорится, у этого пути уже видно.

Но тут важно не это. При экспоненциальном падении эффективности поиска инноваций в расчёте на человека такой путь компенсации этого падения эффективности в любом случае исчерпывается в историческом масштабе времени просто мгновенно, буквально за десятилетия. Т.е. как устойчивая долговременная стратегия это заведомо не работает.
 

Такое ощущение, что Вы просто не читаете, что я пишу. Печально

Что конкретно?

[AlexAV]

Я Вам уже объясняла, что только время может показать масштаб инновации, но Вы почему-то предпочитаете не замечать этот тезис.

Именно поэтому я задал более слабый критерий для отбора:

Это должна быть инновация так сказать "первого ранга", т.е. открытие принципиально нового явления, эффекта или устройства. Т.е. такого, который не предсказывается современной ему теорией, либо прямо противоречит ей, либо по отношению к нему существует на момент его создания общее мнение, что это невозможно (примеры - открытие радиоактивности, электролюминесценции (светодиода), сверхпроводимости и т.д.).

Чтобы оценить любую инновацию по этому критерию не нужно ждать много десятилетий, достаточно знать современную научную литературу и историю науки (критерий чисто по научной новизне). Для прорывной инновации этот критерий практически всегда является необходимым, но часто, конечно, недостаточным (эффект может быть абсолютно новым, неожиданным, но совершенно непригодным в каких-либо практических задачах). Но вот если инноваций, удовлетворяющих этим ограничениям нет, то и прорывных тем более не будет.

Таким образом смягчив требование к отбору инноваций мы можем оценить реальные темпы прогресса без необходимости ожидать несколько десятилетий, оценка научной новизны того или иного достижения этого не требует.

Так что, как видите, я это Ваше возражение учёл и сформулировал требование к инновациям в форме, позволяющих произвести оценку соответствия с ней сразу, без спекулятивных рассуждений и длительного ожидания.

P.S. Для объективности ту на самом деле для каждой инновации нужно приводить две даты. Первая - когда она была предложена теоретически. Вторая - когда она была подтверждена экспериментально. Иногда эти даты совпадают (для тех случаев, когда новое явление нашли случайной, как ВТСП, иногда разнесены по времени, как у полевого транзистора (Шокли его предсказал раньше, чем он был сделан физически)).

[AlexAV]

Я же не зря написала про Африку...

Африка - это только 15% населения планеты. Принципиально это точно ничего не решает. Это уже все из области недоедания остатков.

ей. Мы разобрались. И пришли к одинаковым промежуточным выводам - хомо сапиенс 1.0 "не тянет" прогресс.

Скажем точнее. Это минимальный тезис, который точно доказали авторы статьи по ссылке. Я придерживаюсь более сильного тезиса. Главная причина ограниченности прогресса не в недостатках человеческого мозга, а в более фундаментальных вещах. А именно двух.

1) Принципиальная не познаваемость мира за пределами квантовой механики. Т.е. то, что квантовая механика абсолютно точно описывает всю познаваемую часть мироздания и никакой более общей теории за ней нет. Фактически это утверждение равнинность законченности познания мира на фундаментальном уровне. Т.е. новые фундаментальные открытия, касающиеся устройства мира на фундаментальных свойств материи, не появляются не по той причине, что мы глупые, а по той, что открывать там попросту больше нечего.

В обоснование этого тезиса я вдаваться не буду, отмечу только, что сейчас появляется аргументов, что квантовая механика является единственной теорией, которая может одновременно удовлетворить следующему набору требований: микромир неклассичен, макромир описывается законами классической механики, первое и второе начало термодинамики верны, постулаты СТО верны. Так как я ни на секунду не могу усомниться ни в одном из перечисленных требований, то прихожу к выводу, что квантовая механика - окончательное знание о мире, которое никогда не будет уточнено или пересмотрено, так как ничего иного и более общего доступного человеческому разуму во Вселенной просто нет.

2) Общая задача квантовой механики имеет сложность QMA, но человеческому разуму (или по крайней мере научному методу) доступны только проблемы, которые могут быть сведены к P-сложной задаче. Иногда QMA-сложную задачу можно приблизительно аппроксимировать P-сложной, но лишь приближенно и каждый шаг в уточнении этого приближения будет требовать экспоненциального роста затрат ресурсов. Ну а в некоторых случаях QMA-сложную задача вообще не может быть сколько-нибудь эффективно решена P-сложным алгоритмом даже приближенно. Отсюда и растёт экспоненциальное падение эффективности инноваций. По той причине, что все явления, которые можно хорошо описать P-сложным алгоритмом просто кончились, а попытка лезть в сложные задачи тонет в этой несводимости QMA-задач к P-задачам. Именно в этом состоит фундаментальная причина кризиса НТР и не в чем другом. И это проблема столь фундаментальная, что никаким ИИ, нейроинтерфейсом, апгрейдом мозга принципиально не лечится. Цифровой компьютер столь же бессилен перед общей QMA-задачей, как и человеческий мозг.

Теперь по Вашим 6 пунктам. Ни один из этих пунктов вообще никак не решает это принципиальное противоречие между QMA-сложностью мира и P-сложностью задач, которые могут быть эффективно решены человеческим разумом или цифровым компьютером. Т.е. проще говоря ни один из них вообще в этой фундаментальной проблеме ничего не решает, соответственно в данном контексте их обсуждать просто неинтересно.

По мне что-то может дать только какой-то метод эффективного решения задачи из класса шире P. Скажем, полноценный квантовый компьютер. Всё остальное тут будет просто бесполезно и двигаться в сторону познания сложных явлений, имея устройство способное решать только P-сложные задачи, далее невозможно. Причём тут совершенно не важно на сколько эти устройства мы сделаем совершенными, всё это безнадежно утонет в экспоненциальном росте затрат, который практически всегда возникает при попытки решать общую QMA-задачу имея возможность эффективно решать только P-сложные задачи.

[AlexAV]

. Однако нет, никто не знает что именно выстрелит.

Сложно сказать, что выстрелит, но во многих случаях можно точно определить, что что-то не выстрелит точно.

Недостаточно. Среди учёных тоже бывают люди, кто хочет денег. Однако миллиардеров среди них водится не так много.

Для проверки соответствия записанному мной критерию - достаточно. Он содержит только пункты касающиеся научной новизны, что легко проверятся.

[AlexAV]

Про homo sapiens 2.0 - у Вас тут слепое пятно. А ведь это выход из тупика, и главный тезис моего стартового сообщения. Нужно или атомную войну, коллапс и откат в эту вашу викторианскую эпоху, или человечество 2.0.

Я вообще-то считаю, что сейчас основная проблема в том, что мы в познание дошли до предела, где начинаем сталкиваться с QMA сложностью мира имея в распоряжение только инструменты для решения P сложных задач. Из-за чего и тонем в сложности.

И человечество 2.0, и нейроинтерфейсы, и нейронные сети, и любой ИИ на любом мыслимом классическом компьютере тут будет также бессильны, так как столь же как мы не способны решать задачи за пределом P-класса сложности. В общем все это тут бесполезно заведомо.

Вот что касается квантового компьютера (если его удастся заставить работать в полноценном виде, что не очевидно) возможно есть варианты. А все эти сегодняшние хайп-темы вокруг цифровых вычислений это заведомо не то.

[AlexAV]

Например, одна из ошибок, которую Вы делаете - я привела пример S-кривой винтовых самолётов, которую сменила S-кривая пассажирских самолётов, и это запутало и обмануло Вас с AlexAV.

Извините, я не мог допустить отмеченной Вами ошибки просто по той причине, что никогда не приводил пример с авиацией, как доказывающей вообще хоть что-то. Я прекрасно знаю, что частный пример может фальсифицировать общее утверждение, но не может его доказать. Вообще я изолированные примеры из техники как доказывающие вообще хоть что-либо в плане общих утверждений я не использовал.

Мой набор аргументов в пользу того, что мы практически достигли верхней полки S-кривой иной и Вы ни одного из них по существу не оспорили. Чётко перечислю их:

1) Очевидный кризис прогресса в области фундаментальной теории. По сути в низкоэнергетической области после Стандартной модели ничего существенного не предложено. Причём причиной этого является не ограниченность теоретиков, а ограниченность природы. Проблема не в том, что мы не можем придумать что-то новое, а в том, что уже придуманное оказалось слишком хорошим. Мы просто не можем найти явления ради которого нам бы понадобилась новая теория.

2) Ещё на более фундаментальном уровне, на уровне не КТП, а самой квантовой механики появляются всё более убедительные аргументы, что это не просто лучшая теория из известных теорий, а логически безальтернативна. Т.е. ничего иного, более общего и глубокого, даже теоретически не может быть.

3) Явный кризис в поиске фундаментальных инноваций в области более приближенной к практике. Качественно новые явления (по крайней мере явления относительно простые) обнаруживаются все реже, можно сказать что вообще уже практически не обнаруживаются, причём тут опять же проблема не столько в исследователе, сколько в самой природе. Попросту нельзя найти того, чего не существует. Судя по всему главная причина этого кризиса попросту в том, что количество этих качественно новых явлений (по крайней мере явлений простых) исходно существовало ограниченное количество и они просто кончились.

4) При попытке двигаться в сторону сложных явлений мы банально тонем в математической сложности. Причём тут проблема, судя по всему, не просто в слабости разума исследователя или ограниченности вычислительных мощностей, а куда  глубже и фундаментальнее. Попросту мы тут уже начинаем лезть в область явлений глубоко квантовых в своей природе, а такие явления в общем случае требует решения QMA-сложной задачи, а мы имеем инструменты только для решения P-сложных. Это противоречие принципиально не преодолимо ни в рамках стандартного научного анализа (наш мозг, судя по всему не умеет решать задачи за пределами класса P-сложных), ни любым возможным алгоритмом на классическом компьютере (любой ИИ тут будет столь же бессилен, как и человек).

В результате возможности НТР оказываются с одной стороны зажаты ограниченным многообразием относительно простых явлений, которые банально кончились, и фундаментальной сложность сложных, которая вообще запрещает их всеобъемлющие рассмотрении и понимание человеческим мозгом и любым возможным в нашей Вселенной цифровым  с любым возможным алгоритмом (несводимость QMA задач к P-задачам проблема куда фундаментальнее простого "не хватает вычислительных мощностей"). Что и предопределяет принципиальную ограниченность НТР.

Ну и где тут что-то про авиацию? Чтобы оспорить эти утверждения Вам нужно показать

1) Или что существующая фундаментальная теория не полна и не описывает мир. Причём речь именно о мире в низкоэнергетическом секторе, что там в области планковских энергий малоинтересно, так как туда нельзя попасть и это, соответственно, не в полной мере наша реальность. Если скажем квантовая механика окажется не полной, а некоторым приближением более общей теории, дающей какие-то наблюдаемые явления в низкоэнергетическом секторе, то, естественно, все выводы о конечности прогресса, следующие из структуры квантовой механики, естественно можно будет поставит под сомнение. Но серьёзных аргументов в пользу этого сейчас нет совсем.

2) Или показать, что никакого падения темпов обнаружения фундаментальных инноваций нет (т.е. показать что, да, возможно набор инноваций конечен, но нет свидетельств, что мы близки к его исчерпанию). Я ведь Вам ту игру с перечислением инноваций предложил не случайно. Это именно способ фальсифицировать этот пункт, и критерий для выбора инноваций там подобран как раз с учётом этого (и, естественно, я сам с собой уже пробовал так "играть" и результат с высокой вероятностью знаю заранее ).

3) Или показать, что QMA-сложность не является таким уж не преодолимым препятствием. Тут кстати действительно весомые аргументы привести можно. Если удастся построить полноценный квантовый компьютер, то этот тезис станет отнюдь не столь очевидным (хотя это его на самом деле и не фальсифицирует с гарантией, наличие квантового компьютера, даже способного теоретически решить задачу, ещё не значит, что будет существовать способ написать квантовый алгоритм для этого, если само написание алгоритма не будет являться P-сложной задачей, то тут вполне может возникнуть следующий порочный круг, написать квантовый алгоритм можно будет только с помощью другого квантового алгоритма, который также как и первый не сможет быть создан ни разумом исследователя, ни любым возможным цифровым компьютером, так как его написание также не будет являться P-сложной задачей). Однако сейчас возможность создания квантового компьютера достаточно сложного, чтобы он был пригоден хотя бы для чего-то, совершенно не очевидна.

Поэтому, когда AlexAV предлагает сыграть в угадайку "назови великие технологии последних 20 лет, или у нас тут S-кривая", он раз из раза делает эту ошибку.

Если Вы внимательно прочитаете условия, которые я указал, то найдете, что там только научные критерии для выбора инновации, которые являются вполне проверяемыми без необходимости ждать 20 лет.

[AlexAV]

1. Вы признаёте, что интеллект хомо сапиенса вряд ли является наибольшим возможным?

Нет, он не является наибольшим из возможных, но судя по всему является достаточным для познания любого процесса, описываемого P-сложной задачей. По крайней мере по сути ни одной задачи для которой можно доказать P-сложность и для которой не предложено сколько-нибудь разумного алгоритма решения и нет. А вот те задачи, которые не относятся P-классу (т.е. к NP и уж тем более к ещё более широким квантовым BQP и QMA) как правило остаются для нашего разума неприступны. Однако, задачи лежащие за пределом P-класса, недоступны не только нашему разуму, но и в равной мере остаются недоступными и для любого цифрового компьютера, который может существовать в нашей Вселенной, и уж тем более не будут доступны ни при каком апгрейде нашего мозга (по крайней мере при работе в рамках научного метода, который построен на формальной логике, а формальная логика за пределами P-сложных задач неэффективна, описываются ли сами процессы мышления P-сложной задачей сейчас не очевидно, а так как сейчас появляется всё больше свидетельств, что в работе мозга определенную роль играют существенно квантовые процессы (см. этот обзор https://avs.scitation.org/doi/10.1116/1.5135170), то это становится ещё более сомнительно, так как там где играет существенную роль квантовая механика как правило имеет место выход за пределы P-сложности). Это вопрос не количественный, а качественный.

Соответственно, никакой апгрейд мозга, ИИ, нейросети, нейроинтерфейсы и прочее тут просто заведомо ничего не решат.

Признаете ли, что предположение, что мы уперлись в некий лимит с точки зрения физики, это очень сильное утверждение, вводящее новую сущность?

Нет, я считаю, что мы уперлись именно в лимит с точки зрения физики с одной стороны, а с другой в проблемы связанные с неэквивалентностью вычислительных классов QMA (которым описывается природа как она есть) и P (который только и доступен познанию), что, впрочем, тоже является лимитом с точки зрения физики. QMA шире P, в следствии чего многое из того что может существовать принципиально не может быть познано (что прежде всего относится к задачам биологии, так как жизнь явление в своей природе квантовое).

Ещё раз - это проблемы принципиальные и качественные. Методом построить более мощный компьютер или проапгредить мозг (даже если это возможно) они не решается.

 

2. Вы признаёте, что хомо сапиенс, как биологическая машина, оптимизирован для совсем других условий, нежели живёт сейчас? Например, в саване люди загоняли раненную антилопу часами. А сейчас мы часами сидим в офисе; Загоняющие антилопу должны были экономить калории, и должны были иметь экономный мозг, не потребляющий множества калорий - им нужно большое количество ленивых вычислений, которые мы уже обсуждали. Программист же "загоняет" свою антилопу в кресле, и страдает от ожирения - ему бы нужно было бы, чтобы мозг потреблял как можно больше калорий. Загоняющие антилопу перегревают свои мышцы, они умеют потеть. Охладительная же система нашего мозга оптимизирована для совсем других вычислительных нагрузок. Что будет, если на мощный CPU вроде треадриппера поставить слабый куллер? Троттинг. Наша лень в вопросе интеллектуальных занятий и есть такой троттинг :/
3. Вы признаёте, что эволюция не выбирает лучшие решения, а выбирает лучшие решения, которые достижимы только по определённой дорожке из положительных и нейтральных мутаций, а негативные (сиюминутно) мутации, которые бы дали в будущем большое преимущество, отфильтровываются отбором? Например, список когнитивных искажений человека. Например, слепое пятно в глазу - это всё отвратительно с инженерной точки зрения.
4. Вы признаете, что сделать ГМ-человека не сложнее, чем сделать ГМ-млекопитающее? И если да, то о чём мы вообще спорим?
5. Вы признаёте, что существуют животные, в том числе млекопитающие, с пренебрежимым старением, и что мы могли бы (но пока не знаем как!) модифицировать человека так, чтобы он тоже перестал стареть? Вы признаёте, что учёный со столетним опытом, но биологически молодым, пластичным мозгом вовсе не будет закоренелым ретроградом, а вполне будет отказываться от теорий, что ему первоначально нравились, и привнесёт куда больший вклад, чем те, кто только отучился? А теперь представьте, что случится с наукой, если учёные перестанут стареть в принципе - сколько всего смог бы ещё создать Ландау, Энштейн? Вам вовсе не нужно убивать (физически) сторонников ошибочных моделей. Их можно переубедить - если они не потеряют остроту разума, если будут стремится к новому (к чему обычно стремятся молодые организмы).
6. Вы признаёте, что гибрид компьютера с мозгом возможен, и может дать  преимущества в интеллектуальном труде тем, у кого он есть?
Редактировать сообщение

Данные пункты не по существу, так как они по сути в рассматриваемой проблеме ничего не решают. Ни один из них не расширит границы того, что допускается закон Природы, ни решит фундаментального противоречия между QMA-сложностью мира и P-сложностью того, что доступно для познания. А именно эти фундаментальные проблемы и являются главными причинами торможения НТР сейчас.

[AlexAV]

Но зато численными методами решается практически всё.

Одно НО. Если задача P-сложная.

А так легко можно придумать на вид не такую уж сложную задачу, решить которую с помощью любого возможного цифрового компьютера не более возможно, чем построить сверхсветовой гипердвигатель.

В качестве примера. Пусть у нас есть двумерная квадратная решетка кубитов размера 100x100. Каждый кубит решетки взаимодействует только с ближайшими соседями (четыре кубита во внутренней части решетки, три по краям, два по углам), при этом гамильтониан системы имеет вид:

\[ \hat{H} = \Delta_z\sum_i q^z_i\sigma^z_i + \Delta_x\sum_i q^x_i\sigma^x_i + \Delta_{zz}\sum_{i,j} q^{zz}_{ij}\sigma^z_i\sigma^z_j + \Delta_{xx}\sum_{i,j} q^{xx}_{ij}\sigma^x_i\sigma^x_j \]

\( \sigma^z \),  \( \sigma^x \) - операторы Паули, \( \Delta_z \),  \( \Delta_x \),  \( \Delta_{zz} \), \( \Delta_{xx} \) - фиксированные вещественные числа, \( q^z_i \),\(  q^x_i \), \( q^{zz}_i \), \( q^{xx}_i \) - набор чисел, каждое из которых может принимать только одно из двух дискретных значений, 0 или 1, последние два суммирования ведётся только по ближайшим соседям.

Теперь введем величину

\[ \delta = \frac{1}{2^{64}(10000|\Delta_z|+10000|\Delta_x|+19800|\Delta_{xx}|+19800|\Delta_{zz}|)}  \]

И сформулируем задачу - для любого набора битов  \( q^z_i \), \( q^x_i \), \( q^{zz}_i \),\(  q^{xx}_i \) нужно найти 64-битное целое число \( N \), такое, что величина \( N\delta \) было бы наилучшим приближением к абсолютному значению энергии основного квантового состояния решетки кубитов с гамильтонианом \( \hat{H} \).

Т.е.  ищем дискретную функцию, которая 59600-битному целому числу (каждый бит этого числа - одно из значений\(  q^z_i \), \( q^x_i \), \( q^{zz}_{ij} \), \( q^{xx}_{ij} \)) ставит в соответствие 64-битное целое число. Очевидно, что для любого входного 59600-битному целого числа решение этой задачи существует и единственно. Но вот построить алгоритм для цифрового классического компьютера массой менее видимой части Метагалактики, и который бы решил эту задачу за время меньшее времени жизни Метагалактики абсолютно невозможно. Невозможно на столько же, на сколько невозможны сверхсветовые перемещения или вечный двигатель, так как для подобной задачи строго доказано, что она не принадлежит к P-классу.

[AlexAV]

Как насчет убежденности римлян, что боги сделали нужное - простым, а сложное - ненужным?
Как прикладной программист при "эффективных менаГерах" давно заметил эмпирический закон: если задача плохо решается, возможно ее цель - идиотская.

О, нет. Тут другое. Дело в том, что строго доказано, что любая задача квантовой химии может быть сведена к задачи поиска основного квантового состояния двумерной решетки кубитов с гамильтонианом

\[ \hat{H} =\sum_i  \Delta_z^i\sigma^z_i + \sum_i \Delta_x^i\sigma^x_i + \Delta_{zz}\sum_{i,j}\Delta_{zz}^{ij}\sigma^z_i\sigma^z_j + \sum_{i,j}\Delta_{xx}^{ij}\sigma^x_i\sigma^x_j \]

 (это впервые доказано А.Ю. Китаевым)

Т.е. возможность решения этой задачи эквивалентна возможности точного решения общей задачи квантовой химии. Принципиальная невозможность её решения на любом цифровом компьютере, который может существовать в нашей Вселенной, - это ведь для той же биологии или настоящей нанотехнологии (той, которая пока существует только в фантастике, т.е. с настоящими наномашинами, такими же как молекулярные машины в живой клетке) такое же фундаментальное ограничение, как невозможность сверхсветовых перемещений для межзвёздных перелетов.

Совершенно не преодолимое ограничение, которые делает недоступными для познания и технологического применения целые области реальности, которые хотя могут существовать, но оказываются абсолютно не познаваемыми. Такого рода задача (а точнее отсутствии её решения) на самом деле такой же фундаментальный ограничивающий фактор для НТР, как и ограничения со стороны фундаментальных законов природы (конечность скорости света, второе начало термодинамики и т.д.).

И на какой животрепещущий вопрос отвечает решение этой задачи? Так-то можно напридумать что-угодно, что нельзя посчитать.

К весьма похожей математической задаче, скажем, может быть сведена задача о предсказании каталитической активности ферментов (и другие задачи связанные с квантовым описание молекулярных систем).

[AlexAV]

В нашей Вселенной скорость взаимодействий ограничена скоростью света, а это значит, что физические процессы не могут мгновенно "решить в уме" такие уравнения, которые и "гигакомпьтер" не решит за год, чтобы произошло то что происходит. От этого надо исходить.

Я и не говорю о том, что такой мегакомпьютер имеет смысл. Наоборот, утверждение состоит в том, что если размер памяти для компьютера, который нужен, чтобы решить задачу, такой, что если ячейка памяти будет состоять из одного протона, то вещества всей видимой части метагалактики не хватит, чтобы её построить, то такое вычисление физически невозможно, т.е. вообще никак.

Это уточнение про размер и время работы необходимо по той причине, что если его не делать, то формально можно возразить, что машина Тьюринга с бесконечной лентой и имеющая возможность работать бесконечное время поставленную задачу решить может (и это правда). На практике же это невозможно, так как требуемый объём памяти и времени работы получается таким, что в нашей физической реальности подобную машину построить нельзя.

Ошибка математического аппарата, неспособного найти более простого и правильного решения, основана на неправильной интерпретации физических процессов с попыткой неумело натянуть сову (математику) на глобус (реальные физические процессы).

Нет. Тут всё глубже и фундаментальнее. Это не недостаток нашего знания или математического аппарата. Это свойство физической реальности. Описанная ситуация возникает из-за неэквивалентности вычислительных классов, описывающих квантовый и классический мир. А эта неэквивалентность в свою очередь есть отражение фундаментальных качественных различий между квантовым миром, как он есть на самом деле, и классической реальностью. Из-за этого различия, скажем, принципиально невозможно построить устройство (на том же уровне, как и невозможен вечный двигатель), которое могло бы преобразовать кубит в цепочку классических битов, причём даже бесконечную (в отношении этого в квантовой механики есть специальная теорема, называемая no-teleportation theorem). Ну а в теории вычислений эти же качественные различия между квантовой и классической информации, их несводимость друг к другу, и принципиальная невозможность преобразования квантовой информации в классическую, приобретает форму того, что классические и квантовые процессы описываются неэквивалентными вычислительными классами.

Это объективное, неустранимое, свойство физической реальности, а не следствие недостатка наших знаний. Любой классический компьютер не может сколько-нибудь эффективно моделировать квантовый процесс в общем случае не из-за того, что мы что-то не знаем, а из-за существующих объективно различий в природе классической и квантовой информации. И с этим принципиально нельзя ничего сделать.

[AlexAV]

Я где-то недавно карем уха слышал, что где-то сеть натоскали предсказывать белковые конструкции, для тупого прямого просчета которых нужен перебор запредельного числа комбинаций.

Все эти нейросетевые алгоритмы работают только на очень ограниченном поле близких по структуре пептидов. Чуть шаг в сторону от той выборки, по которой осуществлялось обучение - и они какую-то чушь выдают. Из-за этой неустранимой проблемы к прогнозированию свойств молекулярных систем с помощью нейросетей  у меня несколько скептическое мнение о таких подходах. Ну "фокусы" с помощью них показывать можно, когда для структуры близкой к выборке по которой производилось обучения она будет давать великолепные результаты, а при прогнозировании свойств чего-то нового и сильно не похожего на то для чего есть экспериментальные данные она обычно какую-то чушь даёт.

Интерполяция таблиц (чем в сущности и является нейросеть), пусть даже таблиц многомерных, и есть интерполяция таблиц. Если там рядышком с входными данными есть клеточка со схожими параметрами, используемыми для обучения, результат будет хорошим. Нет - будет ерунда какая-то.

В принципе фолдинг белка вполне доступен для моделирования классической МД. Это метод на много более ресурсоёмкий, чем нейросети, но зато является не бездумной интерполяцией таблицы, а учитывает реальную физику молекул, поэтому может работать для куда более широкого множества структур, в том числе далеких от тех, для которых есть экспериментальные данные. Т.е. использоваться для прогнозирования чего-либо в новой области, где никаких прямых экспериментальных данных нет (что очень плохо получается у интерполяционных подходов, вроде нейросетей).

Но фолдинг белка - эта классическая задача. Тут всей этой квантовой магии нет. Тут всё прекрасно описывается на уровне классических траекторий частиц, как это происходит в МД. Такие задача хоть вычислительно ёмкие, но в общем приемлемые методы для их решения существуют.

Вот эти все квантовые чудеса начинаются скорее при описании каталитической активности ферментов и, особенно, сложных молекулярных машин (вроде АТФ-аз). И там сейчас вообще хороших методов нет. Т.е., скажем, нет сейчас способа для какой-то структуры определить будет ли она иметь каталитическую активность или нет. Нейросеть тут может помочь только в том, что с её помощью можно установить, что структура похожа на уже известную, а значит, вероятно, будет иметь аналогичные свойства. В этом смысле они тут будут иметь какую-то предсказательную силу. Но вот для структур не имеющих аналогов среди известных они будут  полностью бесполезны.

Ну а хороших первопринципных методов в этой области сейчас вообще нет (для простых ферментов что-то пробуют делать, описывая квантовым образом только реакционный центр, а остальной белок учитывая эффективно через среднее поле, но даже для них это работает в общем весьма посредственно, а для сложных, с переносом электронов и энергии между несколькими реакционными центрами, это вообще не работает).

[AlexAV]

Это как игра в шахматы. Теоретически можно выбирать лучшие ходы тупым перебором (если у вас хватает мощностей) комбинаций по дереву, но человек шахматист пользуется опытом и набором эвристик, не делая ничего подобного. Сейчас уже есть нейросети и алгоритмы (суть - одно и тоже) которые точно так же обучаются и таким образом вырабатывают НЕЧЕЛОВЕЧЕСКУЮ интуицию, которая позволяет пусть не объять все поле решений, но нащупать какие-то. Может этого будет и достаточно?

При поиске решении квантовых задач часто проблемой является даже просто запись состояния квантовой системы, без всякой оптимизации. Пространство состояний квантовой системы описывается всеми возможными нормированными суперпозициями выбранного полного базиса состояний (чуть упрощая, нужно перечислить все классически-различимые состояния, в которых в принципе может находиться система, а затем присвоить каждому из них комплексную амплитуду, вектор из амплитуд для всех возможных различимых состояний рассматриваемой системы и будет описывать её какое-то квантовое состояние). В приведенном примере решетки кубитов 100x100 полный базис включает \( 2^{10000} \) векторов. Т.е. чтобы просто описать состояние квантовой решетки нужно  записать \( 2^10000 \) комплексных чисел. Не оптимальное, а просто любое. Его то и записать невозможно (если даже один бит будет храниться на одном протоне, то для записи \( 2^{10000} \) комплексных чисел потребуется масса превышающая массу видимой части Метагалактики ), не то что дальше оптимизировать.

Из-за того, что для сколько-нибудь сложной квантовой системы её вектор состояния описывается каким-то астрономическим объёмом информации (экспоненциально растущим с увеличением числа различимых состояний системы) оптимизировать его оказывается невозможно вообще никакими алгоритмами (и ни генетические алгоритмы, ни нейросети, ни что-либо другое тут никак не поможет). Его для сколько-нибудь сложной системы и записать-то невозможно.

Поэтому для решения самой общей квантовой задачи - тут ответ строго отрицательный. Ничем это не поможет. Так как проблема тут начинается ещё до какой-либо оптимизации, просто на шаге представления состояния системы, которое требует такого объёма информации, которое делает вычисление заведомо невозможным.

Другой вопрос, что если у нас есть достаточно обширная база данных решений квантовой задачи в узкой области параметров, то оценить результат решения с параметрами мало отличающимися от уже известных можно без решения полной квантовой задачи, а просто интерполяцией решения в уже известных точках исходя из предположения, что решение зависит от входных параметров посредством достаточно гладкой функции. И для построения такой интерполяции нейросети могут быть действительно весьма эффективны.

Но это будет работать только до тех пор, пока мы изучаем решение в области, где входным параметры мало отличаются от входных параметров для точно известных решений. Вдали от известных решений никакая нейросеть нам ничего не даст.   


P.S. В задачах оптимизации для классических систем описание положения системы в фазовым пространстве можно обычно сделать довольно небольшим объёмом информации. Например, в случае примера фолдинга белка тут достаточно просто указать координаты всех атомов белка в трехмерном пространстве. И такой объём информации вполне представим для существующих компьютеров. А далее оптимизацию можно вести какими-то алгоритмами. С оптимизацией состояний квантовой системы всё радикально сложнее. Там часто просто запись состояния системы требует такого объёма информации, который делает какую-либо работу с ней заведомо невозможной. И сократить её без утраты информации (а значит и существенного упрощения физики системы, и, следовательно, в общем случае невозможностью полного воспроизведения её свойств), невозможно. И в этом состоит принципиальное отличие этих задач. 

[AlexAV]

в бесонечную можно ...

Нельзя. Теорема запрещает и это.

а статья Китаева есть?...

Есть. Сейчас быстро не найду, потом дам ссылку.

ТоЭто  в спиновом приюлижении или можно аппроксимировать с любой точность. - любой гамильтониан?

Любой. Через теорему гаджетов.

А  алгортмы аппроксимации гамильтаноианов за конечное время   при конечных ресурсах есть?

Да, алгоритм, позволяющий это сделать за полиномиальное время существует.  Довольно подробное описание как это делается можно найти, например, здесь: https://journals.aps.org/pra/abstract/10.1103/PhysRevA.91.012315

[AlexAV]

Есть. Сейчас быстро не найду, потом дам ссылку.

Речь об этих двух работах:
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0003491602962548
и
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-540-30538-5_31

[AlexAV]

можно..берешь и комплексный вектор  число заптсываешь сначала как набор комплексных ыисел, затаем , каждое комплексное как  пару действительных, затем  аппоксимируегь какдое действительное бинарным рядом и передаешь по классическму каналу свящзи - на приемнике все деоайешт в обратном порял\дке... так получаешь конечную аппроксимацию чс любой заранее заданной точностью
Редактировать сообщение

Речь о другом. Вот у вас есть кубит на в котором что-то записано (что именно - Вы не знаете). Невозможно построить машину, которая полностью, без потери информации перенесла бы содержимое этого кубита в классический канал связи.

Если кубит известен, то да, его можно записать двумя комплексными числами. Но тут речь о конвертировании в классический канал связи неизвестного кубита.