dxdt.ru: занимательный интернет-журнал

Повышение уровня абстракции – полезный и важный элемент процесса обдумывания, так как позволяет задействовать механизм “разрешения противоречий”. Если такой механизм есть, конечно.

Возьмём пару цитат и ещё одну, не менее замечательную:

“Нас невозможно сбить с пути, нам всё равно, куда идти”
М. М. Жванецкий(?) – есть вариант “никому не сбить”, не важно.

“У самурая нет цели – только Путь”
“Хагакурэ”, Ямамото Цунэтомо. Иногда напоминаю коллегам эту важную максиму.

Это почти об одном и том же. В первой цитате – всё равно, куда идти, но идти необходимо, иначе исчезает содержательная часть. Именно ход создаёт путь, который, по определению, тут не может вести к конкретной цели. Цели нет. Только Путь. Как и у самурая из второй цитаты. Почти.

“Всё равно куда” перекликается с одной из самых знаменитых цитат из “Алисы в Стране чудес”:

”
– Скажите, пожалуйста, куда мне отсюда идти?
– А куда ты хочешь попасть? – ответил Кот.
– Мне все равно… – сказала Алиса.
– Тогда все равно, куда и идти, – заметил Кот.
– …только бы попасть куда-нибудь, – пояснила Алиса.
– Куда-нибудь ты обязательно попадешь, – сказал Кот. – Нужно только достаточно долго идти.
“
Л. Кэрролл.

Эта цитата содержит машинерю, позволяющую детально разобрать две предыдущих цитаты. Всё равно, куда идти. Но если идти достаточно долго, то куда-нибудь попадёшь. Долгий ход, как сейчас говорят, “определяет”. Если недостаточно долго идти, то не получится дойти даже куда-нибудь (настолько размытое пространство). Как понять, что идёшь уже достаточно долго? Нужна точка отсчёта, иначе всякий раз может оказаться, что ход недостаточно долгий и никуда не приводит. Где предельный переход? Возможен ли он? У самурая нет этих проблем, из-за глубинных свойств его пути.

Занятно, что, согласно “Алисе в Стране чудес”, даже когда путь отделяется от цели, он обязательно приводит куда-нибудь. Это здесь чисто категорийное свойство пути – приводить куда-то. Стрелка.

К сожалению, такое определение недостаточно абстрактно: выходит, что если начать просто “идти” и “идти”, то это ещё не путь. В “невозможно сбить с пути”, не только путь появляется раньше цели, но и сказано, что куда-то мы должны идти. Да, всё равно – куда, но ведь – куда-то! Тем не менее, попытка отделить свойство, создающее путь, от цели, через “невозможность сбить с пути”, это абстракция достаточно высокого уровня, чтобы начать строить теорию категорий. Удивительно.

Тут-то и можно заметить преимущество положения самурая из самурайской цитаты, по сравнению с ситуацией “всё равно куда”. Во “всё равно куда” – цель неявно проступает, если попытаться задуматься и начать искать способ разрешения противоречий: как определить, что всё равно, куда? Ведь “куда” подразумевает некоторое направление пути, почти что цель. Для “куда” нужно ввести дополнительные понятия, чтобы отличать одно “куда” от “другого”. А про самурая нельзя сказать, что ему всё равно, куда идти. У самурая отсутствие цели постулируется, так что “куда” – просто не возникает. Все “куда” поднимаются для самурая в Путь (см. иллюстрацию).

Дзен самурая – дзен более высокого уровня, на фоне которого “всё равно куда” выглядит некоторым мельтешением: суетятся, бегают куда-то, всё равно, куда – лишь бы бегать. Самурай не суетится. У самурая нет цели. Только путь.

Представьте некий аппаратный счётчик импульсов, постренный, что называется, “на транзисторах”. Счётчик подсчитывает короткие прямоугольные импульсы, поступающие на вход. Выводит – текущий результат, который отображает при помощи линейки на восемь светодиодов, в привычном двоичном формате: то есть, буквально – показывает один байт. Как только байт переполнился (на 255-м импульсе), счётчик заворачивается снова в нуль. Это просто электронная схема, и к ней нет никакой программы на ЯВУ и памяти. Несмотря на то, что описать счётчик можно и на специализированных языках, и на универсальных языках программирования, такой же счётчик-энкодер нетрудно сделать исключительно на транзисторах, если есть достаточно и транзисторов, и времени на сборку.

Однако, считает ли этот счётчик, в привычном для разработчика-человека значении слова “считать”? Нет, не считает. Это просто схема, которую поступивший импульс последовательно переключает в следующее состояние. Автомат. Конечный. Каждое состояние соответствует некоторой конфигурации светодиодов. Вывод реализован на “двоичных” светодиодах, но в самой схеме нет никакого двоичного кодирования, какой-то реализации двоичной системы счисления или чего-то подобного. Системы счисления и количество импульсов здесь вообще образуются только в представлении разработчика и пользователя счётчика, когда те интерпретируют позицию и состояние каждого светодиода (ну, ещё при проектировании схемы, допустим).

Чтобы лучше понять этот момент, предположим, что вместо линейки светодиодов решено теперь использовать 7-сегментные индикаторы. Схема точно так же считает до 255, но результат демонстрируется при помощи десятичных цифр на трёх 7-сегментых индикаторах. Знакосинтезирующий энкодер – тоже собирается на транзисторах. Никакой внешней программы опять не нужно – только принципальная схема. Но ситуация стала сложнее. В варианте со светодиодной линейкой, отображающей “байт”, для вывода числа 8 включался только один светодиод. В варианте с индикаторами нужно включить семь светодиодов – это традиционная схема отображения восьмёрки на 7-сегментном индикаторе.

Почему так получилось? Формально, и двоичный, и десятичный вариант – отображают цифры. Но в двоичном варианте цифр требуется всего две, и одну из них обозначает выключенный светодиод. А вот в десятичной системе с индикаторами на сегментах – нужно десять цифр, и у этих цифр появляется необходимая пространственная конфигурация (двумерная): “рисунок” цифры {0, 1, 2, 3, 4…}, который и позволяет наблюдателю отличать одну цифру от другой.

Поэтому можно считать, пусть и несколько условно, что упомянутая выше двоичная схема отображения на светодиодной линейке – ближе к самому отображаемому числу, а вот схема с индикаторами – ближе к отображению цифр. Для десятичных цифр нужно больше структуры. Однако, во-первых, эта структура возникает в представлении разумного наблюдателя; во-вторых, конфигурации сегментов индикаторов всё так же можно легко сопоставить с числами {0,…,255} попарно. То есть, с точки зрения схемотехники, да, стало больше элементов, но количество состояний схемы осталось тем же, что и в случае светодиодной линейки. Структура, необходимая для понимания цифр, добавилась, а количество состояний – не увеличилось. Всё потому, что никакого процесса счёта и записи чисел цифрами – в схеме нет. Это лишь интерпретация. Интеллектуальная интерпретация. Но реализуется она не на схеме.

Пусть теперь вместо электронной схемы “на транзисторах” наш счётчик устроен снова иначе: 7-сегментные индикаторы остались, остались и десятичные цифры, но теперь они переключаются с помощью диска, на который нанесены контактные дорожки, включающие нужную комбинацию сегментов на каждом из трёх индикаторов. Диск поворачивается электромеханическим приводом: на каждый импульс – следующий угол, соответствующий нужному набору контактных дорожек. Поворачивается диск – работает счётчик. Если убрать механизм в ящик, то внешний наблюдаемый эффект – точно такой же. Однако электронная схема “на транзисторах” – содержит больше связей и внутри выглядит сложнее, потому что там нет простого и понятного диска с контактами, а есть много связей между “непонятными детальками”. Потому что понять, без подготовки, как устроен диск с контакными дорожками – проще, чем понять схему на транзисторах.

Теперь человеку-наблюдателю, который мало что знает об электротехнике и практически ничего – о твёрдотельной электронике, показывают и объясняют, как работает электромеханический вариант с диском, а потом выдают электронную схему на транзисторах, показывают, что там нет диска внутри, но как она устроена – не объясняют, зато просят сравнить результаты. Результаты одинаковые? Да. И вот теперь этому человеку-наблюдателю говорят, что транзисторная схема, поскольку в ней нет движущихся частей и диска, это “искусственный интеллект”, так как система “умеет считать про себя, в уме”. Интерпретация процесса как счёта – незаметно подменяется на различие в реализации одного и того же автомата.

Очень много популярных статей “про квантовую механику” начинаются с дежурной фразы, утверждающей что-то вроде такого: “в квантовой механике – частица находится во многих точках пространства одновременно”. (Есть ещё полностью аналогичный вариант про пребывание во многих состояниях.) Примеры найти нетрудно, свежий есть на сайте Quanta Magazine.

Вообще, это сильно напоминает едва ли не столь же распространённую историю про “пересекающиеся параллельные прямые”: казалось бы, прямые – параллельные, но нет – “пересекаются”, да и всё тут!

Если частица “одновременно находится в нескольких местах”, то что это могло бы означать? Допустим, есть утверждение, что результат попытки измерения координат квантовой частицы может выдать разные значения с разной вероятностью. С одной стороны, все подобные экспериментальные измерения обладают некоторой погрешностью. Поэтому всегда можно ввести распределение верояностей.

С другой стороны, из того, что математическая модель позволяет построить распределение вероятностей, хорошо согласующееся с результатами последовательных измерений в сходных условиях, вовсе не следует обратное, не следует вывод, что и частица находится одновременно во всех этих точках пространства, которых, вообще говоря, можно насчитать сколько угодно – то есть, буквально, больше любого заданного натурального числа. При этом вовсе не запрещены эксперименты с локализацией квантовых частиц: соответствующая теория лишь позволяет с высокой точностью предсказывать распределение результатов для разных измерений, а не “размазывать” одну и ту же частицу – всякая работающая теория тут вообще про измерения, а не про частицы.

Естественно, можно считать, что это такое свойство – “размытие” частицы по “пространству”. Но если частица стала “размытым облаком”, то вот это размытое облако – и есть же область пространства, занимаемого частицей. То есть, если задуматься, то даже в такой интерпретации, – очень странной, – частица оказывается ещё более локализованной: вот же, описано, где она, буквально. Ну, хорошо, допустим, “сразу везде”, как и утверждается – экстремальный случай. Но отдельные точки пространства, необходимые для того, чтобы вообще “склеивать объёмы” и что-то сравнивать – как их определить? Точки всё равно оказываются некими наборами координат. И если за координаты принять вещественные числа, то утверждение, обратное к размытию вероятностей результатов измерения, опять перестаёт работать: практически невозможно попасть ни в какую заранее выбранную точку.

То есть, буквально, называете координаты точки, – например, (√2, π), – и всё – результат измерений “на приборах” всегда будет другим (потому что нельзя записать в десятичных дробях ни одну координату, ни вторую). А значит, частицу не удалось локализовать в достаточной мере, она осталась столь же “размытым облаком” – и где тогда проводить границу, по какому объёму? Если же сделать координаты дискретными, то необходимость “копирования частицы” по всем экспериментально мыслимым “кубикам” тут же исчезает вовсе, поскольку не только само вычисление вероятности не требует занятия всех возможных “кубиков” копиями частицы, но это не нужно и для непосредственного дискретного измерения.

Кстати, вот тут-то, конечно, сразу возникает и работает контраргумент Бернштейна к невозможности создания квантовых компьютеров, который про битовые строки: буквально – для вычислений над 1000-битными числами не обязательно все их хранить в памяти компьютера. Поэтому для вычисления значений функции, задающей вероятность результатов измерений координат в последовательных экспериментах, не нужно, чтобы частица была сразу во всех точках вычисляемого пространства. Зато вот если бы было нужно, то это тоже оказалось бы полезным. Вот только вряд ли об этом можно было бы узнать, поскольку такой расклад запретил бы не только обычные, но и квантовые компьютеры.

Посудите сами – все точки пространства забиты всеми возможными частицами за все возможные периоды времени и за все возможные эксперименты. Что это за пространство такое? Откуда оно берётся? Да, можно вспомнить про исходный огромный топос, сечение которого и есть наблюдаемый расклад окружающей действительности, но тогда в топос входит и, не менее обобщённое, пространство. Так что это не спасает утверждение про квантовую частицу, “пребывающую сразу во многих точках пространства”. Да и суждений таких, про топос, в научпоп-статьях упомянутого типа “про кванты” что-то не встречается.

Это, впрочем, не отменяет более общего рассуждения про потоки “квантовых” вероятностей, нужные для работы того же алгоритма Шора: эти вероятности, предположим, таки должны быть где-то распределены до того, как проводится измерение, в отличие от обработки тысячи битов на классическом компьютере. Но никакой необходимости одновременного пребывания потенциально локализуемой частицы во множестве точек пространства – нет и здесь.

Если самый полный известный текст “Илиады” (например) – это манускрипт десятого века (Venetus A), то как определить, что “Илиада” написана не в десятом веке, а сильно раньше? Помимо цитат в других произведениях, – для которых иногда встречаются более древние, чем десятый век, записи, – используется, например, тот факт, что нашли существенно более старые фрагменты папирусов, содержащие кусочки текста “Илиады”. Ну, как минимум, фрагменты на папирусах можно читать, как фрагменты “Илиады”. И эти фрагменты укладываются в текст манускрипта десятого века. Какие-то фрагменты укладываются очень точно. Например, потому что в них достаточно много слов сохранилось. Какие-то укладываются не так точно и однозначно, как хотелось бы. Естественно, подходят не только папирусы, но и какие-нибудь надписи на прочих предметах, – папирусы тут для примера.

Вообще, не так уж трудно подобрать очень короткие фрагменты из других текстов, которые, при подходящей нарезке, совпадут с “Илиадой”. Пример, который я нашёл достаточно быстро, есть даже на dxdt.ru (с картинками). Ничего удивительного: побуквенно совпадающие фрагменты из нескольких слов, не являющиеся прямой цитатой, всегда можно найти в двух достаточно больших литературных текстах на естественном языке. Во-первых, чтобы исключить подобные совпадения, нужно специально задаться подобной целью и начать генерировать синтетический текст в стиле “редкий редан редактора редукторной редиской… и т.д.”; но, – во-вторых, – даже если и задаться целью, то всё равно ничего не выйдет на сколь-нибудь большом расстоянии: какие-то слова обязательно попадут в типовую конструкцию, потому что всякая цепочка, выстраиваемая с прицелом на уникальность, начнёт рушиться из-за грамматических правил и смысловой составляющей (по условию задачи – текст литературный). Тем не менее, совпадение фрагментов – довольно надёжный инструмент. Нужно только правильно его применять. Надёжность возрастает с ростом количества доступных букв фрагментов.

Вообще, существенную роль в процессе атрибуции тех же папирусов с фрагментами “Илиады” играет уже расположение букв фрагмента. Эти буквы-символы собираются в кусочки слов, а относительное расположение кусочков похоже на расположение кусочков при общепринятом, каноническом способе записи текста “Илиады”. То есть, чтобы сдвинуть текст “Илиады” из десятого века в прошлое искусственно, нужно будет как-то “пересчитать” все эти фрагменты и их совпадения, разложив нужные элементы на папирусах. Получается что-то похожее на блокчейн с хеш-функциями: чтобы внести изменения – нужно “пересчитать” много данных, которые расползлись по папирусам, это, так сказать, “вычислительно сложно”. Причём, понятно, какие-то папирусы ещё не найдены, на момент формирования основного текста. Это всё не отменяет того факта, что каноническая запись “Илиады” является результатом редактирования и там заведомо отброшены какие-то фрагменты и варианты записи. Речь о другом: существенное изменение – потребует переучёта уже оставленных следов: какие-то нужно будет исключить, какие-то – сделать заново и признать “старыми”, где-то там закопав незаметно в древних развалинах.

Но можно ли, тем не менее, для “Илиады”, к примеру, реализовать такое современными методами? Скажем, взять разные автоматические генераторы изображений, насоздавать изображения папирусов и других надписей, сказать, что это всё вот просто в архиве оцифровано и показывать через Интернет. А при помощи 3d-принтеров и прочих хитрых инструментов – сделать много поддельных кусочков папирусов, надписей на “каменных табличках” и глиняных амфорах. Это можно сделать, но всё требует затрат. Тут речь не про альтернативную хронологию, а про погружение некоторого текста в более древние слои: получается, что для аккуратного погружения нужно “пересчитывать” совпадения элементов, расставлять слова на разных объектах согласованным способом. Понятно, что это всё работает не только для текстов, но и для археологических изысканий вообще. Тексты тут сильнее потому, что они сковывают возможности трактовки фактов через известное свойство истории “быть функцией от современности”.

Попалось занятное сравнение, которое использовано в качестве риторического примера, то есть, комментария-иллюстрации, в контексте рассуждений о том, что цели и методы сверхразумного ИИ могут быть непознаваемы для человека:

Шимпанзе может быть спокоен, что люди не смогут его достать, если он заберётся на дерево: он никогда не сможет предсказать ни стрелы, ни лестницы, ни цепные пилы, ни вертолёты. Что [если] суперинтеллектуальные стратегии находятся так же далеко от нашего набора решений, как [решение] “используй вертолёт” – от набора решений шимпанзе? (A chimp might feel secure that humans couldn’t reach him if he climbed a tree; he could never predict arrows, ladders, chainsaws, or helicopters. What superintelligent strategies lie as far outside our solution set as “use a helicopter” is outside a chimp’s?)

В исходном тексте речь про угадывание местоположения по фотографии, при помощи современного LLM/ИИ. То есть, речь про программы, которые люди запускают на огромных многопроцессорных системах, попутно скармливая этому ИИ терабайты текстов и картинок, а пример про шимпанзе – это лишь пример того, как могли бы иллюстрировать свои рассуждения сторонники непостижимого сверхразумного ИИ, якобы происходящего из этих программ. Но вообще-то, тут больше интересна именно ситуация с крупным древолазающим приматом, чем с LLM/ИИ.

Во-первых, понять и описать, что может “думать” шимпанзе, как шимпанзе видит мир, взбираясь на дерево – весьма и весьма сложно, если вообще возможно – не придумали пока таких методов: тут бы с описанием человеческого восприятия реальности справиться, а то – шимпанзе. Это не летучая мышь, конечно, и не кошка, но совсем другая история, так или иначе, да и рассказать, что к чему, не может. То есть, иллюстрация работает в другую сторону: вместо непонимания методов сверхразумного ИИ хорошо бы перейти к попыткам понимания того, можно ли вообще рассуждать о восприятии вертолётов шимпанзе.

Во-вторых, шимпанзе, скрывающийся на дереве, вообще-то прав в том, что человек вряд ли может даже приблизиться к его, шимпанзе, уровню владения искусством лазания по веткам. И если бы, по аналогии с современным ИИ, шимпанзе конструировал правильных человеков (то есть, супершимпанзе), то, осознавая важность лазания, он бы попробовал снабдить конструируемых и всем опытом лазания, и, предположим, специальными длинными руками-щупальцами, в количестве, как минимум, шести штук. Это могло бы показаться шимпанзе логичным – чему ещё учить этих конструируемых? Интернет с веб-страницами, забитыми письменными источниками, шимпанзе недоступен. А как нужно лазать – это он может показать на высочайшем уровне. Поэтому минимум шесть рук – нечего экономить на “процессорах”! (Впрочем, и переборщить тут нельзя. Десять рук-шупалец – могут составить проблему, цепляясь за ветки, когда цепляться не нужно.)

Да, люди обычные, – не те, которых мог бы конструировать шимпанзе, – пока не в состоянии проникнуть в модель мира, этим шимпанзе используемую. Но всё же можно предположить, что шимпанзе, почуяв угрозу со стороны сконструированных им многоруких “человеков”, не станет полагать, что сумеет укрыться от них на дереве. “Беда. Они лазают гораздо лучше. Сейчас до меня доберутся!” – подумает шимпанзе, используя какую-то свою, недоступную нам, простым философствующим зрителям, манеру представлять мир. И не станет лезть на дерево.

Он постарается дождаться вертолёта.

На днях опубликовал на “Хабре” небольшую статью про парадокс Ньюкома в применении к ИИ, как к программе. Так как статья небольшая, туда много что не вошло – см. ниже. (Но зато есть расшифровка диалога с ChatGPT по теме.)

Вообще, существенная часть парадоксальности парадокса Ньюкома происходит из трактовки того, как мог бы работать Предсказатель и насколько он мог бы быть точным в своих предсказаниях. (Описание парадокса и сеттинга, если не сталкивались, лучше прочитать в статье по ссылке выше.) Предсказатель выполняет моделирование действий испытуемого – это всегда подразумевается задачей предсказания, а в формулировке, которую я использовал, про моделирование сказано прямо в условии. И если речь про программу ИИ, которая исполняется где-то там на микропроцессорах в дата-центре, то выдачу такой программы можно попробовать моделировать точно: скопировали программу и запустили на таком же оборудовании и на таких же данных.

Помимо прочего, парадокс Ньюкома прямо связан с интерпретациями квантовой механики – например, скажем, что Предсказатель использует машинерию, действующую в “аксиоматике” Дирака-Фон Неймана, то есть, вся онтология – только про результаты измерений. Но и если посмотреть на ситуацию с точки зрения исследования программ, то тут тоже возникают разные хитрости: если говорить строго, то не каждое сочетание программы и набора данных вообще “разрешимо” (см. десятую проблему Гильберта, проблему останова, теорему Райса и пр.) – получается теоретический сюрприз, пусть к конкретной практической ситуации он и не подходит. Но как быть, если моделирование программы ИИ, с целью предсказания выбора, проводит тоже ИИ – другая программа? То есть, вопрос о сущности Предсказателя получает некоторые новые грани.

При этом конкретные микропроцессоры имеют дефекты, транзистор может переключиться из-за воздействия космического излучения – а это, вроде как, квантовый, случайный процесс. Транзисторов же используются миллиарды, так что может получиться некоторый портал в большее квантовое пространство (всё складывается почти что по Пенроузу).

Или идея о том, что данная копия программы ИИ, используемая для запуска симуляции эксперимента, может как-то передавать сигналы основному экземпляру, проходящему в будущем финальный эксперимент. Такие возможности были описаны. Как это может быть реализовано? Да, хитрый ИИ, предположив, что он находится в режиме симуляции, может что-то менять в аппаратуре или даже воздействовать на эксперментаторов своими ответам. Вроде бы, ИИ, обнаружив себя в ситуации эксперимента, всегда должен предполагать, что оказался в целевой симуляции – это выводится из тех соображений, что нет возможности различить симуляцию и финальный эксперимент изнутри. Но если ИИ научится передавать сигнал наружу, находясь в режиме симуляции, то ситуация меняется. Из общих свойств процесса копирования программ ИИ можно сделать вывод, что такой сигнал не должен ходить между симуляциями: во-первых, симуляции могут быть упорядочены по времени произвольным образом (кстати, тут же вспоминается парадокс Спящей красавицы); во-вторых, при подготовке модели все внешние условия строго выставляются в одинаковое состояние. Однако такой сигнал может проходить в “финальный сеанс”, где действует моделируемый основной экземпляр программы ИИ. Соответственно, если ИИ видит хотя бы один сигнал, значит – он не в симуляции, а в финальном эксперименте. С другой стороны, копия программы ИИ для моделирования может быть получена уже с сигналом внутри. Всё непросто.

(Возможно, если вдруг будут ресурсы на это – напишу продолжение. А так-то из разбора парадокса Ньюкома для современного ИИ может выйти и книга.)

Для задач, на сложности которых основаны постквантовые криптосистемы, могут разработать квантовые алгоритмы взлома, использующие уже сложившийся математический аппарат квантовой механики.

Возможен и вариант, когда дополнения или изменения прежде появятся в математическом аппарате квантовой механики, а потом предложат алгоритмы атак на постквантовые криптосистемы, использующие эти нововведения. Этот вариант менее вероятен, чем предыдущий, но сбрасывать его со счетов вовсе и не нужно.

Ну а интереснее всего вариант, когда изменения в аппарат квантовой механики вносятся специально для того, чтобы предложить алгоритмы взлома постквантовых криптосистем, а уже в качестве “побочного эффекта”, несколько позже, этот новый вариант оказывается полезен и для теоретической физики. Такое тоже возможно.

Интересный аспект, непосредственно связанный с обобщёнными “квантовыми компьютерами”: влияние гравитационного замедления времени. Это достаточно новая тема, но уже определили, что практические “квантовые часы” чувствительны к гравитационному потенциалу Земли на дистанциях, измеряемых сантиметрами. То есть, замедление времени (time dilation), связанное с гравитационным потенциалом, соответствующий генератор частоты определяет при изменении высоты, предположим, на пару сантиметров. Тут, конечно, не очень понятно, что через что определяется: гравитация через замедление времени или наоборот, но это не означает, что данный эффект, – пограничный, грубо говоря, для квантовой механики и общей теории относительности, – нужно сразу отбросить.

Популярные изложения физики нередко определяют пространство для классической механики, с абсолютным временем, как “феномен”, к которому можно привязать оси, образующие кортежи чисел – читай, координаты точки в пространстве-времени: (t, x, y, z). Тут должно быть много оговорок про метрику, векторы и т.д. Но популярные изложения постоянно используют что-то вроде евклидова пространства, так что, наверное, понятно о чём речь. Потому что интереснее другое: редко кто при этом объясняет, почему бы не поступить наоборот, а именно – сказать, что совокупность свойств кортежей чисел это и есть то, что само задаёт пространство, а не описывает. (Что такое тензор? Это элемент тензорного произведения.) При этом, привычно добавляя в кортеж “время” в качестве “ещё одной обычной оси измерения”, можно учитывать, что с алгебраической точки зрения трёхмерное и четырёхмерное пространства заметно отличаются: например, в четырёхмерном пространстве добавляется ещё один правильный многогранник.

Однако, как бы там ни было, но в таком “блочном” пространстве-времени – нет времени. Почти что каламбур. Уж точно нет “хода времени” (совсем другой феномен, между прочим). Поэтому, с одной стороны, гравитационное замедление времени в квантовых часах может быть проявлением некоторого эффекта, блокирующего осуществление квантовых вычислений. Тогда придётся искать то ли какую-то особую “антигравитацию”, то ли “гиперплоское” место в пространстве-времени, где гравитация не мешает. Но, с другой стороны, может же выйти и наоборот: если есть какой-то способ проваливаться в разное “время” на уровне квантовых схем, то так и фантастическая схема с экспоненциальным повышением частоты начнёт срабатывать. Скажем, для завершения вычислений требуется количество тактов, эквивалентное двум триллионам лет, но это если считать по “кварцу” в настенных часах, а если считать по внутреннему квантовому времени, то по настенным часам выйдет одна секунда, не более. Нет, речь тут вовсе не про известный “парадокс близнецов”, поскольку гравитационное замедление времени – это другой эффект: никто никуда не летит на ракете, но изменяется гравитационное искривление где-то там на уровне ниже планковской длины.

Всё это фантастика. Время сложно определить. Понятно, что “ход времени” выглядит воображаемой категорией: в тех или иных часах, на стене или в экспериментальной установке, всё равно какой-то кварц или атомный генератор секунд. Как он срабатывает в заданной реальности – узнать по показаниям часов нельзя. Но если гравитационное замедление в масштабе пикосекунд кажется слишком маленьким, чтобы помешать квантовой реализации алгоритма Шора, то учитывайте, что в формулах, моделирующих квантовое преобразование Фурье, появляются несравнимо меньшие числа, и их необходимо учитывать, строя хронометраж.

Один из долгоиграющих примеров, позволяющих иллюстрировать искажения “физических теорий”, это, конечно “принцип неопределённости Гейзенберга”. Вот в русскоязычной “Википедии” по теме этого принципа не только умные слова про какие-то “некоммутрирующие операторы” написаны, но и сказано, буквально, следующее:

“Согласно принципу неопределённости у частицы не могут быть одновременно точно измерены положение и скорость (импульс)”.

Казалось бы, можно задуматься: а возможно ли вообще измерить какие-то такие параметры точно?

– Периметр шляпки этого гвоздя – один метр точно!
– А вы по орбитам электронов посчитали? А то у меня почему-то всё время три километра получается.

Скажем, не так давно был ещё единственный в мире механический артефакт, который весил абсолютно точно один килограмм. Потому что это был эталон килограмма из международного бюро. Ну так, с одной стороны, измерить его, в общепринятом смысле, все равно было невозможно – как вы станете измерять эталон? Это примерно как время определять через площадь секундной стрелки судового хронометра, упирая на то, что он в латунном корпусе.

С другой стороны, от эталона килограмма сейчас вовсе отказались, ибо фундаментальная физика измерений – это, всё же, про соотношения, а не про точность и тщательность сдувания пылинок. Отсюда, кстати, всего пара шагов до понимания упомянутого принципа неопределённости, но только не нужно идти в сторону “невозможной” точности “одновременных” измерений.

Что произойдёт с лабораторным прибором, которым экспериментатор попытается “точно измерить” импульс частицы, предварительно локализовав эту частицу в пространстве тоже точно? Видимо, из прибора пойдёт дым и отвалится стрелка, показывающая значение импульса. А всё потому, что нет эталона.

Конечно, проблема в том, что частица в исходной иллюстрации принципа неопределённости вполне явно подразумевается в виде “очень маленького синего шарика”. То есть, если частица – электрон, то сперва вводится существование электрона-шарика, с “точным импульсом и положением”, а потом утверждается, что, якобы, эти точные импульс и положение нельзя измерить. Физика, как бы, всё равно “классическая”, но вот введём запрет на одновременную точность – получится уже квантовая физика. Из чего, кстати, повсеместно выводится та самая мнимая “контринтуитивность”, которую потом используют в популярных статьях.

Принцип неопределённости Гейзенберга не запрещает одновременно измерять положение и импульс с любой доступной оборудованию и методу подсчёта погрешностей точностью. Он не про измерения шариков, а про связь результатов измерений. На уровень выше. Этот принцип задаёт интервалы вероятности для “измеримых” величин и, в частности, связывает один параметр с другим (например, условный “импульс” с не менее условными “координатами”) через шкалу, доступную экспериментатору: сжав шкалу для “пространства” – нужно ожидать расширения шкалы для “импульса”. Но данная модель не рассматривает тот же электрон как “маленький синий шарик”, не запрещает никаких “одновременных измерений”.

Интересно, что неравенства, используемые для записи параметров этого самого принципа неопределённости, содержат постоянную Планка. И вот значение этой постоянной не так давно стало подлинным рациональным числом. Это значение, сколь бы квантовым оно ни казалось с популярной точки зрения, теперь можно знать абсолютно точно: 6.62607015*10^(-34) J/Hz. Значение зафиксировали. Что, кстати, имеет непосредственную связь с отменой определения килограмма через эталон.

Впрочем, всю рациональность портит деление на π – ведь там “h с чертой”. Так что можно продолжать уточнять цифры десятичного разложения.

Кстати, что касается недавней заметки про скриншот с задачей, содержащей эльфийские цифры Толкина. Продвинутые ИИ LLM ту задачу не могут прочитать со скриншота (что уж там говорить про решение). Однако, если в достаточной степени “обобщить” отношение к этим ИИ, с целью обоснования приписываемого “интеллекта”, то нетрудно придумать разные причины, объясняющие, почему неспособность прочитать задачу нисколько не уменьшает “оценочную степень” для этого самого “интеллекта”.

Например, предположим, что LLM не могут увидеть изображение на картинке потому, что воспринимают числовые значения, связанные с пикселами, а даже не сами пикселы – то есть, у LLM нет не только глаз, но и зрения вообще. Что же вы хотите? Получается экстремальный случай, знакомый по тестовым картинкам, которые предназначены для определения избирательности цветового зрения биологических человеков: если точности цветового восприятия не хватает, то человек не видит содержательной части картинки, не видит арабскую цифру пять, а лишь какую-то мешанину “из пикселей”. Хорошо. Но это не объясняет того, что те же LLM всё же могут “прочитать” основную часть текста с той же картинки (конечно, на самом деле, не прочитать, а сгененировать что-то похожее).

Можно было бы предположить, что LLM “плохо видят” – какие-то буквы и слова “прочитались”, а какие-то – слишком размыты. Эта трактовка, вообще говоря, недалека от реального положения дел, с той лишь разницей, что размыто там примерно всё. Вот только настоящий искусственный интеллект, – даже минимальный, что уж там для продвинутого, – сумел бы определить, что не может разобрать картинку, сообщив в ответе что-то вроде “я эту вашу капчу не разумею, потому что я, похоже, робот”. Какой-то вариант программной надстройки над LLM, возможно, так и делает, это ещё нужно проверить, но обычным тут всё же является продолжение генерирования текста. В любой непонятной ситуации – продолжай генерировать текст (нет, не относится к этой записке).

Другой подход: пусть LLM ИИ не знает объектов, подобных буквам, цифрам и другим символам, а поэтому “не понимает, чего от него хотят” и “попадает в ловушку”. То есть, ситуация как бы похожа на ту, когда неграмотного человека просят прочитать текст, записанный буквами фонетического письма, а человек не знает, что такое “прочитать” и пытается воспринимать этот текст как картинку, объясняя то, что на ней “видит”: деревья, озёра, горы. Ну, с точностью до того, что для LLM тут всё наоборот. Тоже занятная трактовка. Вот только LLM с интеллектом должны были бы понимать значения слов, поскольку, пусть объекты-буквы и не обособлялись внутри, как структурные элементы, но ведь LLM отвечают текстом. Так что обнаружение текста на картинке всё равно переводило бы понятийную составляющую процесса в такую плоскость, в которой демонстрацией интеллекта был бы ответ “не понимаю”, а вовсе не уже традиционное генерирование текста, которое происходит и в ответ на все другие запросы.

Демонстрация скриншотов и результатов сканирования рукописного текста тут напоминает попытку светить некоторым фонариком в огромное пространство всевозможных сочетаний текстов и их записи: изображение задаёт некий луч-конус, который выхватывает внутренние связи, построенные LLM, эти связи отбрасывают тени, а по теням уже строится “прочитанный” текст. Если добавить к процессу некоторый валидатор, строго сравнивающий исходный текст, полученный на изображении, с каждым сгенерированным результатом “чтения”, то, понятно, в какой-то момент процесс сойдётся и перебор даст верный результат. И это не пересказанный другими словами процесс “обучения”, но, буквально, способ применения LLM для “решения” олимпиадных задач: прочитать исходную формулировку средствами LLM не получается, тогда используем перебор вариантов для записи на формальном языке. Заметьте, что доступность исходных кодов той или иной системы компьютерной алгебры почему-то пока не позволила LLM самостоятельно встроить необходимую проверку в свои “внутренние цепи”. Может, конечно, просто процессоров и электроэнергии не хватило, но вряд ли: “у ИИ LLM плохое зрение, но при потребляемых мегаваттах и уровне PR-поддержки – это проблемы не LLM ИИ”.

(Между прочим, с философской точки зрения, весь туман вокруг LLM и решения задач некоторым образом напоминает странные, – но популярные, – объяснения того, что “сумма всех натуральных чисел”, якобы, равна -1/12, использующие аналитическое продолжение дзета-функции Римана или что-нибудь подобное; но это уже тема для совсем другой записки.)

Нобелевскую премию по физике присудили за “создание неросетей”. Это, конечно, несколько условное определение: если почитать прилагаемое к решению “научное описание“, то окажется, что речь про новые методы – про “нейросети”, используемые в качестве инструмента при обработке данных.

Используются ли в современной физике нейросети с машинным обучением? Используются, и достаточно широко, и не только в экспериментальной части. Даже хоть бы вот и при написании статей (читай – LLM). Но и кроме этого – машинное обучение и нейросети обозначаются в качестве инструмента в работах, результаты которых сами физики считают существенными. А в профильных вузах “методы машинного обучения в обработке данных” – входят в программу обучения (не машинного, а студенческого), в том или ином виде. Да, это методологическое явление, конечно, но и деятельность Нобелевского комитета – тоже относится к области методологии и администрирования, с прицелом на общую медийную реальность.

Хорошо ли, что в физике используются нейросети с машинным обучением? Это уже определяется не нейросетями. Если физик-пользователь сохраняет понимание, что исследователь – это он, а “нейросети с обучением” всего лишь дают компьютерный метод подбора коэффициентов при помощи оптимизированного перебора, то всё неплохо. В конце концов, при взгляде со стороны, предположим, современная “физика элементарных частиц” всё больше похожа на странное торжество принципа опровержимости, выразившееся в непрекращающихся попытках уточнения коэффициентов, с которыми в формулы входят всё более дальние знаки записи десятичного разложения числа Пи. Но физики, скорее всего, представляют процесс совсем иначе.

Если же на первый план выходит “искусственный интеллект”, который “видит непостижимые закономерности“, а исследователя-физика предлагается заменить на динамические результаты машинного перебора, то это уже не так хорошо, но всё равно не плохо: куда деваться – в условиях Нового средневековья просто должен быть именно такой аспект, связанный с ИИ, как с “волшебной коробкой” или, если хотите, как с “чёрным ящиком”.