Новости со всего интернета
Все новости

Математики придумали задачу, которую искусственный интеллект не способен решить принципиально

Математики придумали задачу, которую искусственный интеллект не способен решить принципиально
Интернациональная группа исследователей систем машинного обучения и ненастоящего интеллекта опамятовалась к неутешительному выводу – они более ограничены, чем мы полагали. Это проистекает из математической природы их архитектуры и методов работы. Сообразно «Теореме о неполноте» Геделя и положениям его же Другой теоремы, в реальности вдалеке не все математические задачи решаемы. А настолько будто машинное обучение имеет собственно математическую природу, то у него есть собственный предел.
Одной из насущных проблем в машинном обучении изображает «оценка максимума». Ее можно проиллюстрировать на таковом образце: есть некий сайт, какой посетит безвестное численность пользователей, чьи интересы заблаговременно тоже известны, однако в круглом набор параметров конечен. Надобно создать подобный алгоритм, какой обеспечит им всем показ целевой рекламы с точностью, задушевной к безотносительной. При моделировании подобной ситуации ученые вышли на однозначное сходство с обстоятельствами «Гипотезы континуума», какая длительно времена находилась в списке нерешенных задач математики.
Если говорить аккуратнее, то и для Теоремы о неполноте, и для Гипотезы континуума, не существует ответа в привычном для машины облике. ИИ, даже самый продвинутый, при решении подобной задачи выйдет на подобный шаг, когда не сможет дать оценку «верно» или «неверно». Человек бы попросту махнул десницей, завел бы кое-какое добавочное условие или проигнорировал важность выбора, встретил решение интуитивно. Алгоритмы машинного обучения не позволяют подобный вольности, поэтому ИИ не сможет продолжить работу.
Гнет недоказуемости, увы, присуще излишне многим математическим задачам, а потому вероятность того, что ИИ безвременно или поздно столкнется с похожей ситуацией, близится к 100 %. Значит, нам надобно уже ныне придумать, будто позволить ему обогнуть подобные парадоксы. Однако при этом сохранить ту точность разбора ситуации и принятия решений, ради коей мы и норовим обучать наш рукотворный рассудок. А это тем сложнее, чем большее отклонение от правил допускается в его работе.Измерить — Nature Machine Intelligence
Источник : https://www.techcult.ru/technology/6256-zadacha-kotoruyu-iskusstvennyj-intellekt-ne-sposoben-reshit
Если вы заметили ошибку в тексте, выделите его и нажимите Ctrl+Enter
Семин: самое важное - матч с "Оренбургом", оставшиеся в живых сыграют с "Шальке"
"Сочи" победил по буллитам рижское "Динамо" в матче КХЛ
Крыховяк назвал победу над "Рубином" в Кубке России очень тяжелой
Ильин: ничья со "Спартаком" в Кубке России в нашу пользу
Вратарь "Спартака" о матче с "Уралом": нам не хватило немного удачи
Лучшее за неделю
Технологии
Крошечный маячок «Hero» бесплатно вызовет помощь в любой точке планеты
Wi-Fi 6 официально запущен: что нужно знать о новом стандарте беспроводной связи
В Финляндии разработали прочный экопластик из паутины и древесных волокон
Немецкая компания WOF обновила первый в мире электрический дом на колесах
Отключение единственного белка в теле человека дает иммунитет к простуде