アーロンソンのオラクル: この興味深いアルゴリズムは何ですか?

私たちには自由意志がありますか、それとも私たちの行動はあらかじめ決まっていますか? 私たちは自分が思っているほど自由ですか？

これらの質問は、 アーロンソンのオラクル、一見単純なアルゴリズム どのキーを押すかを研究することに限定されていますが、次にどのキーを押すかを知ることができます。

単純で面白くないように思えるかもしれませんが、単純なプログラムであることを考慮すると、 コンピューターは、私たちがどのように反応しているかに基づいて、私たちがどのように行動するかを知ることができます。それは粘液ではありません トルコの。 次に見てみましょう。

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アーロンソンのオラクルとは？

アーロンソンのオラクルは、 人間の意思決定の高い予測能力を持つことが示されているコンピュータープログラム.

このプログラムの背後にあるアルゴリズムは、Scott Aaronson によって開発されました。 参加者を作成すると、プログラムは次のキーになるものを知ることができます プレス。 その人は、プログラムがオンになっているコンピューターの前にいて、 D キーまたは F キーを必要な回数、必要な順序で押す必要があります。.

人がキーを押している間、オラクルはフィードバックを与え、押されたキーが彼が考えていたものかどうかを示します。 つまり、オラクルは、その人が D キーを押すか F キーを押すかの予測が正しかったかどうかを示します。

それはどのように機能しますか？

すでに見てきたように、名前の謎にもかかわらず、アーロンソンのオラクルはコンピューター プログラムの背後にあるアルゴリズムにすぎません。 これ D キーと F キーで構成された 5 文字の 32 通りの異なるシーケンスを分析する責任があります。、その人が以前に入力したもの。 アルゴリズムは、サブジェクトがそれらを入力するときにそれらを記憶し、人が再度入力すると、 以前に行われたものと同様に始まるシーケンスの場合、アルゴリズムは次のシーケンスを予測します 手紙。

それをよりよく理解するために、次のケースを考えてみましょう。 ある時点で、次のシーケンス D-D-D-F-F-F を入力しました。 アルゴリズムはそれを記憶しており、たまたま次のように入力した場合 シーケンス D-D-D-F-F、オラクルは、次に押されるキーが 別のf。 もちろん、D を入力してオラクルを間違ったものにすることもできますが、シーケンスの後半で、 アルゴリズムの予測率が 60% を超えている.

最初のキーを押しているとき、オラクルの予測パーセンテージは高くありません。 これは、情報を入力したばかりであるためです。つまり、以前のシーケンスがなく、したがって、すぐに入力した情報にリンクできる前件がないためです。 最初の試行では、オラクルは、D と F のどちらを配置するかを予測できません。 この決定は完全にランダムである可能性があるため、オラクルは 50% 以上確実ではありません。

ただし、すでにいくつかのキー シーケンスを配置すると、 プログラムは私たちの行動パターンをより正確に予測します. より多くのキーを押すほど、より多くの情報が得られるため、次に D と F のどちらになるかを知る能力が高くなります。 その Web バージョンでは、成功率を確認できます。 これらが 50% 未満の場合は、オラクルが正しくないことを意味し、より高い場合は正しい軌道に乗っていることを意味します。

この番組のすごいところは、 混乱させようとしても、アルゴリズムはそこから学習します. 彼は私たちに対して私たちの決定を利用することになり、私たちが自由にそれを行ったと思われるという事実にもかかわらず、実際にはそうではないことを私たちに理解させます.

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私たちはそれほど予測可能ですか？

単純なコンピューター アルゴリズムで構成されるアーロンソンのオラクルで見られたことに基づいて、存在するかどうかについての議論を開く必要があります。 常に自由意志を示してきた人間は、本当にそのような才能を持っているか、逆に単純なものにすぎません 妄想。

自由意志の概念の背後にある考え方は、人々が完全に行動するということです 私たちの以前の行為や身近な環境に存在する刺激とは無関係であり、 近く。 つまり、私たちが何をしたか、何を見たり、聞いたり、感じたりしても、 私たちの行動は意識的に決定され、過去や環境とは無関係です. 要約すると、自由意志は、何も書かれていない、すべてが可能であると言うようになります。

この概念の反対は、決定論の考え方です。 私たちが以前に行ったこと、すでに経験したこと、または現在経験していることは、私たちの行動を決定します。 決定論によれば、私たちが自分の行動をどれほど意識し、所有していると信じていても、それらはすでに起こったことの結果にすぎません。 それらは一連のイベントの次のリンクであり、それぞれが次の原因です。

これらの定義を見ると、確かに、昨日、先週、前月の毎日、またはそれ以降 私たちが午後2時に食べた年は、おそらく明日も繰り返されるという事実ですが、これは明日私が行くことを決定するという意味ではありません 合格。 つまり、明日の 2 時に食事をする可能性は非常に高いですが、翌日の食事をする時間を完全に無作為に変更できないわけではありません。

しかし、アーロンソンのオラクルが明らかにしたことは、 人間として、予測可能にならないように努めているにもかかわらず、最終的にはそうなるのです。. 単純なコンピューター プログラムがどのキーを押すかを認識できないようにしようとしても、 もう一方を押すという単純な事実、コンピューターは 高度。 私たちがどのように行動するかを知るのに十分な情報をすでに提供しています。

前向性健忘症と反復行動：メアリー・スーの事例

少し前に、ある女性が、残念なことに彼女の症状で有名になりました。 一過性全健忘症 これは、ネットワークの好奇心を刺激することが判明しました。 メアリー・スーという名前の女性は、娘が録画したビデオに登場し、会話をしていました。

これまでのところ、1 つの重要な詳細を除いてすべて正常です。 会話はループで繰り返され、約9時間半続きました. メアリー・スーは古いカセットテープのように繰り返されていました。 女性にとって幸いなことに、彼女の記憶喪失は 1 日で解消されました。

このような会話の繰り返しは、前向性健忘症に苦しむ人々によく見られます。 実際、それらは広く文書化されており、ここで私たちに関係する問題に光を当てるのに役立つことに加えて、私たちの決定は自由ですか? 過去に行った決定が仮定の結果であったかどうかを確認できない問題 自由意志、または逆に決定されたということは、私たちが過去に旅行してしようとすることができないということです それを変更します。

しかし幸いなことに、Mary Sue のようなケースでは、このことをもう少しよく理解することができます。 比喩的に言えば、メアリー・スーは時間ループの中にいました。 彼が話し、少し時間が経ち、突然、まるで過去に戻ったかのようになりました。 最初に、メアリー・スーは同じ質問をし始め、同じ答えを言い始めました。. 前向性健忘症に苦しんでいた彼は、脳が絶えずリセットされていた新しい記憶を生み出すことができず、同じトリガーイベントで同じ行動をとっていました。

メアリー・スーの場合、私たちは自由ではなく、自由意志という考えは単なる幻想にすぎず、 アーロンソンのオラクルなどのアルゴリズムや、製造されているその他のアルゴリズムが、私たちがどのように振る舞うかを知ることができるのはまったく正常なことです.

この同じ問題は、Koenig-Robert と Pearson (2019) の傑出した研究で、より科学的な方法で対処されています。 彼らの実験では、被験者の意思決定を最大 11 秒前に予測することができました。、しかし行動自体に先立ってではなく、むしろ彼らは自分の選択にさえ気づいていた.

ただし、最終的な反省として、興味深いものの、コンピュータープログラムは存在しないと言うことが重要です 実験は、それ自体と同じくらい古い哲学的議論を決定的に解決することもできません。 世界。 科学的研究は人間を理解するのに役立ちましたが、実験室の状況ではなく、自然な状況でどのように行動するようになるかを理解することは非常に困難です.

Scott Aaronson とコンピューター サイエンス

Scott Joel Aaronson は、コンピューター科学者であり、テキサス大学オースティン校の教授です。 彼の研究分野は、基本的には量子コンピューティングです。 マサチューセッツ工科大学に勤務した経験があり、米国の高等研究所およびウォータールー大学でポスドク研究を行ってきました。

彼はその研究でいくつかの賞を受賞し、アラン T. 2012 年にウォーターマン賞を受賞し、2011 年にはロシアのコンピューティングに関する最高の科学論文賞を受賞しました。 サンプリングと検索の同等性. 彼の最も注目すべき作品の中に、 Complexity Zoo、計算複雑性理論に関連するさまざまな計算をカタログ化する wiki.

ブログの作者です Shtetl 最適化、エッセイを書いたことに加えて より大きな数に名前を付けることができるのは誰ですか? (「誰が最大の数を言うことができますか?」)、コンピュータ サイエンスの世界で広く報告されている研究、および Tibor Radó によって記述された Beaver Algorithm の概念は、より多くの 教育的。