Проблема, яку навіть штучний інтелект не може вирішити
Неважко повірити, що штучний інтелект може вирішити більшість проблем, але це далеко не правда.
Міжнародне дослідження групи математиків та дослідників, що спеціалізуються на штучному інтелекті, показує, що навіть найрозумніші алгоритми можуть зірватися, коли справа стосується математичних правил.
"Однак переваги математики іноді можуть коштувати вартістю - коротше кажучи, не все можна продемонструвати", - стверджують дослідники, яких очолив вчений Шай Бен-Девід з Університету Ватерлоо. "Тут ми показуємо, що машинне навчання поділяє цю долю".
Визнання математичних обмежень пов'язане з Куртом Геделем, який розробив у 1930-х так звані теореми неповноти. В основному це два речення, які наводять на думку, що не всі математичні питання мають рішення.
Дослідження Бен-Девіда показують, що ці теореми також застосовуються до машинного навчання штучного інтелекту. Зокрема, здатність машини вчитися може бути обмежена недоведеними математичними правилами. Зокрема, штучний інтелект стикається з невирішуваною проблемою, яку він не може вирішити простою істинною чи хибною відповіддю.
"Для нас це було несподіванкою", - сказав старший науковий співробітник і математик Амір Єгудаоф з Технічно-Ізраїльського технологічного інституту.
У ході дослідження група дослідила проблему машинного навчання, яка називається максимальною оцінкою (EMX), за допомогою якої веб-сайт намагається надавати персоналізовану рекламу відвідувачам, які найчастіше заходять на сайт, хоча заздалегідь невідомо, які відвідувачі ввійдуть на сайт. Вчені заявили, що ця проблема має подібність до гіпотези континууму, математичного парадоксу.
"[Дослідники] виявили проблему машинного навчання, доля якої залежить від гіпотези континууму, залишаючи її вирішення завжди далеким від досягнення", - сказав математик Лев Рейзін з Університету Іллінойсу в Чикаго, який не брав участі. у дослідженнях.