Проблемот што дури и вештачката интелигенција не може да го реши
Лесно е да се поверува дека вештачката интелигенција може да реши повеќето проблеми, но ова е далеку од вистината.
Меѓународно истражување направено од тим математичари и истражувачи специјализирани за вештачка интелигенција покажува дека дури и најинтелигентните алгоритми можат да пропаднат кога станува збор за математички правила.
„Придобивките од математиката, понекогаш, може да имаат цена - накратко - не е сè што може да се докаже“, велат истражувачите, кои ги водеше научникот Шаи Бен-Давид од Универзитетот во Ватерло. „Тука покажуваме дека машинското учење ја дели оваа судбина“.
Признавањето на математичките ограничувања е поврзано со Курт Гедел, кој во 1930-тите ги развива таканаречените теореми за нецелосност. Овие се во основа две реченици кои сугерираат дека не сите математички прашања имаат решение.
Истражувањето на Бен-Давид сугерира дека тие теореми се применуваат и на машинското учење на вештачката интелигенција. Поточно, способноста на машината да учи може да биде ограничена со недокажани математички правила. Поточно, вештачката интелигенција се соочува со нерешлив проблем, кој не може да го реши со едноставен вистински или лажен одговор.
„За нас, тоа беше изненадување“, рече високиот истражувач и математичар Амир Јехудајоф од Институтот за технологија „Техонион-Израел“.
Во студијата, тимот истражуваше проблем со машинско учење наречен максимална проценка (EMX), преку кој веб-страница се обидува да обезбеди персонализирани реклами на посетителите кои најчесто влегуваат на страницата, иако однапред не е познато кои посетители ќе влезат на страницата. Научниците рекоа дека овој проблем има сличности со хипотезата за континуитет, математички парадокс.
„[Истражувачите] идентификуваа проблем со машинско учење чија судбина зависи од хипотезата за континуитет, оставајќи ја нејзината разрешница секогаш далеку од постигната“, рече математичарот Лев Рејзин од Универзитетот во Илиноис во Чикаго, кој не беше вклучен. во истражувањето.