Впорскування води збільшує потужність ДВЗ?
15 Січня , 2019
Смартфон може стати ефективним дозиметром радіації в разі ядерної катастрофи
15 Січня , 2019

Математики виявили задачу, яку штучний інтелект не здатний вирішити принципово

Міжнародна група дослідників систем машинного навчання і штучного інтелекту прийшла до невтішного висновку – вони більш обмежені, ніж ми вважали. Це випливає з математичної природи їх архітектури і методів роботи. Згідно «Теореми про неповноту» Геделя і положенням його ж Другої теореми, в реальності далеко не всі математичні задачі розв’язувані. А так як машинне навчання має саме математичну природу, то у нього є своя межа.

Однією з нагальних проблем в машинному навчанні є «оцінка максимуму». Її можна проілюструвати на такому прикладі: є певний сайт, який відвідає невідома кількість користувачів, чиї інтереси заздалегідь теж відомі, але в цілому набір параметрів кінцевий. Потрібно створити такий алгоритм, який забезпечить їм усім показ цільової реклами з точністю, близькою до абсолютної. При моделюванні подібної ситуації вчені вийшли на однозначну схожість з умовами «континуум-гіпотези», яка довгий час перебувала в списку невирішених задач математики.

Якщо говорити точніше, то і для Теореми про неповноту, і для континуум-гіпотези, не існує відповіді у звичному для машини вигляді. ШІ, навіть найпросунутіший, при рішенні подібної задачі дійде моменту, коли не зможе дати оцінку «вірно» або «невірно». Людина би просто махнула рукою, ввела би якусь додаткову умову або проігнорувала б важливість вибору, прийнявши рішення інтуїтивно. Алгоритми машинного навчання не дозволяють такої “легковажності”, тому ШІ не зможе продовжити роботу.

Тягар недовідності, на жаль, властивий занадто багатьом математичним задачам, а тому ймовірність того, що ШІ рано чи пізно зіткнеться з подібною ситуацією, наближається до 100 %. Отже, нам потрібно вже сьогодні придумати, як дозволити йому обійти подібні парадокси. Але при цьому зберегти ту точність аналізу ситуації і прийняття рішень, заради якої ми і намагаємося навчати наш рукотворний інтелект. А це тим складніше зробити, чим більше відхиленнь від правил допускається у його роботі.

Джерело

LEU
LEU

Залишити відповідь

Увійти за допомогою: