n类咖啡馆

牛津大学令人印象深刻的“人类未来研究所”主任尼克·博斯特罗姆（Nick Bostrom）写了一篇论文-你生活在电脑模拟中吗？-以类似的主题。

摘要：

本文认为，以下命题中至少有一个是正确的：（1）人类物种在达到“后人类”阶段之前很可能灭绝；（2） 任何后人类文明都极不可能对其进化史（或其变体）进行大量模拟；（3） 我们几乎可以肯定生活在计算机模拟中。因此，除非我们目前生活在模拟环境中，否则相信有一天我们很有可能成为运行祖先模拟的后人类的想法是错误的。还讨论了该结果的其他一些后果。

11月，《新科学家》杂志刊登了一份概要。

[…]我们生活在模拟环境中的可能性比生活在现实世界中的可能性高1000倍[…]

我对这样的陈述的问题是，我一开始似乎知道它们的意思，但当我仔细思考之后，我意识到也许我根本无法给它们任何确切的含义。

Scott Aaronson所做的最棒的事情是，他也有类似的想法，但随后设法从中推导出一个定理，该定理等同于两个复杂性类，即

作为一个简单的结果，他得到了一个推论：$\mathbf{PP}$“十字路口关闭”。

（这在最后三段)

这是一个诚实的定理，它现在是我们数学知识体系的一部分。

David Corfield写道：

最后，统计力学被描述为一个“方法的大杂烩”，该理论没有受到太多哲学审查，但在某种程度上，它甚至没有明确提出哪些问题。

也许与统计力学有关的一些问题隐藏在关于弱涌现与强涌现？

Christine，我假设有向代数拓扑在并发系统中的应用是赫利希和沙维特这是在90年代末完成的，并获得了2004年哥德尔奖。

你可能想与普拉卡什·帕南加登作为一名理论计算机科学家，他似乎曾在并发和分布式系统以及量子计算方面工作过，并且拥有强大的兴趣广义相对论的因果结构及其与计算机科学中出现的抽象概念的联系。

您好，Christine，您可能已经知道，作为一个研究领域的并发系统的创始人之一，Carl Petri曾提出这样的观点，即并发的适当语义需要足够广泛，才能涵盖物理。

从我最近读到的Anima ex Machina公司他在博客中更新了这一立场，以一种更“外向”的宇宙即Petri网的姿态。他可能是对的！（斯莫林也可能如此——我看到了你的亚马逊评论！）在我链接的同一页上，你还可以从去年柏林的一次会议上找到塞思·劳埃德和其他一些人关于这个主题的想法。

你可能也很熟悉沃恩·普拉特他显然对这类话题有着深刻的思考（尽管他的出版物可能过于密集）。

当我还是格拉斯哥的CS学生时，他们常常问我们一些问题，比如“大模拟”论点，只是为了吓唬我们。我一直不明白为什么这会让一个顽强的理论物理学家感到困惑——当然，他们（在理论上）会对塔底的乌龟感兴趣，也就是说，真正的模拟应该是模拟自己？！

我期待着看到量子lambda-calculus课程与这种事情的结合。量子计算似乎依赖于任意决定的复数振幅——但在这一过程中，我们费了好大的劲才把真和假定义为态射，我们现在肯定不会被允许拿出高精度的复数了吧？如果你在设计一种编程语言，他们需要以某种方式定义和计算自己……谁“计算”了他们所依赖的振幅？

让我看看我是否理解您的意思。如果一组并发进程之间存在关联，则必须对它们进行约束以避免死锁。也许必要的约束会导致系统中状态之间的相关性和反相关性，以及与量子态之间的相关性类似的状态跃迁。这些相关性还意味着系统避免了部分状态空间。

你似乎是假设只要并发进程的数量是有限的，并且相关的状态空间是有限的。我是否应该假设您已经想到了一组并发进程的连续模拟？

这里有一个简单而相当具体的模型，您可能需要检查一下。考虑状态空间包含一组n个布尔变量和并发进程n个两个变量的布尔转换函数，为每个变量生成“后续”状态。过程（转换函数）共享资源的重要意义在于，每个函数都对两个变量进行操作，其中至少一个变量可以被另一个函数用作输入。在这样一个系统中，什么会构成僵局，需要什么来避免？系统的行为是否必然存在随机成分？也就是说，转换结构是否必须经常重新安排自己，以一种无法确定描述的方式？我意识到这是一个非常粗略的问题表述。

顺便说一下，关于代数拓扑的相关性，这个简单模型中的转移函数集可以看作是定义了一个抽象的单形复数；布尔变量是顶点，函数定义边。（但请记住，这些函数有一些内部结构，因为我们有16个不同但相互关联的布尔函数可供选择。（顺便说一句，在这种情况下，过渡函数的集合可以被松散地视为边[1-D！]的“气体”，它与布尔状态变量的“气体”并行演化，并且必然耦合到布尔状态变量的“气体”。）

还有一点：布尔变量当然正在经历连续“时间步”的转换。人们可能会问，是否可以定义这些转变或“事件”的因果顺序。也就是说，给定一个这样的事件，人们能说它之前以一种定义明确的方式出现了另一组事件，随后又出现了另一群事件吗？目前尚不清楚如何从过渡函数中导出这样的描述，尽管人们可能会合理地预期这应该是可能的。

（我在这里想补充一下因果集顺便说一下，关于基于因果集的离散性与洛伦兹不变性的兼容性，请参见不破坏对称性的离散性：一个定理[2006年5月1日]。）

当你可能是多个人时，推理事件是一件棘手的事情。

为了记录在案，也许值得指出的是，当Aaronson在演讲中谈到“如果……自杀”时，他是在用一个涉及人们及其生活的离奇故事来娱乐观众。

我认为问题是，有一个确切的说法，应该用这个来说明，但这并不涉及人们及其生活。

就像有一个复杂性类$\矩阵{NP}$最初的描述是“假设你有一台概率计算机，每次都能猜出正确的路径选择”，Aaronson引入了一个复杂性类$\mathbf{PostBQP}$这是这样描述的：“假设你有一台量子计算机，你碰巧知道你正在对它进行测量，并得到了期望的结果”。

也许人们应该把这称为受到启发的根据人类原理。它归结为考虑后验概率。

大概一半人和三分之一人在不同复杂度等级的相等性上存在分歧。

我宁愿认为区别在于他们认为问题意味着什么准确地说这就是我的观点：一旦我们试图弄清楚这些故事的真正含义，所有的谜团都会消失。

以下是一种使“睡美人”问题精确化的方法：

编写计算机程序，$A类$，它首先在中生成一个随机数$\{0,1\}$并将其存储在变量中$\数学{rnd}$.

如果该数字为1，则程序将向给定端口发送ping。

如果数字为0，则首先显示程序向给定端口发送ping，然后，它进入100个循环的for-loop，其他什么都不做，然后再向给定端口发送另一个ping。

现在你的任务是编写另一个程序，$B类$，每个ping运行一次。

$B类$可以返回0或1。你的任务是编程$B类$这样，此返回值与随机数的相关性$\数学{rnd}$由存储$A类$很高（没有读出）。

周围有没有人愿意提供他对“睡眠美容问题”的另一种解释？