Thema: Evolution

Convergence of Arbitrary Goals to Reproduction

Bird in Zürich

You probably heard of the idea that, at some point in time, we might create systems that solve certain tasks and that get better at these tasks by recursively modifying their code. Here is some scary reasoning:

  1. A system cannot predict (=understand) a system of greater algorithmic complexity.
  2. Therefore, the only way for a system to improve in a way that increases its algorithmic complexity is trial and error, thereby keeping the best results — i.e. evolution.
  3. The only goal that is stable under evolution is rapid reproduction.
  4. Therefore, the only stable goal for recursively self-improving systems is rapid reproduction.

I really hope that someone will point out the flaw in this line of thought or show me the reason why it does not apply to our world and to any self-modifying systems we might create.

Machine Learning from Scratch

Ich habe einige Zahlen, will die nächste in der Folge vorhersagen und weiß nichts über die Herkunft der Zahlen. Kann ich eine Vorhersage treffen? (Nein.)

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Nun habe ich dieselben Zahlen, darf aber annehmen, dass einfache Erklärungen wahrscheinlicher sind als komplizierte. Kann ich jetzt eine Vorhersage treffen? (Nein.)

1010101010101010101010101010101010101010_

Ich nehme zusätzlich an, dass die Folge auf irgendeine Weise berechnet werden kann. Kann ich jetzt die wahrscheinlichste nächste Zahl vorhersagen? (Nein, nicht in endlicher Zeit. Das allgemeine Vorhersageproblem ist unlösbar.)

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Kann ich einen Algorithmus schreiben, dessen Ausgabe gegen die wahrscheinlichste nächste Zahl konvergiert, wenn die Laufzeit gegen unendlich geht? (Ja. Dovetailer über alle möglichen Programme, angefangen mit dem kürzesten; die Ausgabe des kürzesten Programms, das die Zahlen und eine zusätzliche ausgibt, ist die aktuelle Hypothese.)

Wir Menschen treffen jeden Tag Vorhersagen. Der Vorteil, den wir gegenüber derzeitigen Algorithmen haben, liegt in den zusätzlichen Annahmen, die wir unbewusst machen, in der Art von inductive bias, mit dem uns die Evolution ausgestattet hat. Die Aufgabe von Forschern auf dem Gebiet des maschinellen Lernens ist es, den Suchraum von Algorithmen derart einzuschränken, dass die Laufzeit der Algorithmen polynomiell wird, und dabei möglichst wenige Lösungen für Vorhersageprobleme auszuschließen, die für unsere Welt relevant sind.

Beschleunigte Zeiten

Wir wissen wenig über unsere Welt, und das, was wir wissen, ist so seltsam, dass wir es meistens ignorieren. Es gibt keine objektive Zeit; für manche Beobachter geschieht A vor B, für andere B vor A. Wir können nicht feststellen, ob wir in einer Simulation leben. Wir wissen nicht, ob bewusste Beobachter sterben können, und welche Rolle sie in der Physik überhaupt spielen. Wir können nur raten, warum in diesem Universum außer uns niemand zu sehen ist.

Wir wissen wenig über die Zukunft unserer Welt, und das, was uns die Vergangenheit verrät, ist so schwindelerregend, dass wir lieber Konstanz prognostizieren. Ich bin 21 Jahre alt — als ich geboren wurde, gab es kein World Wide Web. Den Großteil meiner Schulzeit über gab es dieses eine Projekt nicht, das es sich zur Aufgabe gemacht hat, jedem Menschen kostenlosen Zugang zum Wissen der Menschheit zu bieten. Als der Vater meiner Freundin geboren wurde, hatte Alan Turing noch nicht beschrieben, was Algorithmen sind. Vor nicht einmal einem Menschenleben gab es keine Computer. Ein halbes Menschenleben weiter und es gab keine Elektrizitätsversorgung. Zwei Menschenleben zuvor keine Dampfmaschinen. Drei Menschenleben weiter und wir sind im Mittelalter.

Eine Generation vor uns brauchte es tagelanges Recherchieren in Bibliotheken, um herauszufinden, ob die Menschheit die Antwort auf eine Frage hat. Heute genügen 10 Sekunden, um die Antwort auf fast jede Frage zu finden, die die Menschheit je beantwortet hat. Ein oder zwei Generationen nach uns genügen 10 Sekunden, um die Antwort auf fast jede Frage zu finden, die je beantwortet werden kann.

Wir verändern alles und merken es nicht. Blind vorwärts ging lange gut.

Memecodes: Die Evolution von Websites

Websites werden von Menschenhand gestaltet. Sie existieren, weil Menschen die darauf zu findenden Informationen verbreiten möchten oder ein anderes Ziel damit verfolgen. Doch muss das so sein? Was passiert, wenn Informationen sich evolutionär ausbreiten und der Inhalt einer Website sich ohne menschliches Zutun selbständig verändern kann? Weiterlesen »