Grupė matematikų tvirtino, kad neįveikiama matematika yra neįveikiama mašinų mokymosi algoritmų kliūtis. Dabar jie sugebėjo tai įrodyti praktiškai.
Ne viskas pasaulyje yra žinoma. Bent jau tai taikoma dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi algoritmams. Iš pirmo žvilgsnio toks teiginys mūsų progreso amžiuje gali skambėti kaip tikra erezija - bet, deja, taip yra. Tarptautinė matematikų ir AI tyrėjų grupė nustatė, kad nepaisant neva beribio mašininio mokymosi potencialo, net ir pažangiausius algoritmus sieja matematiniai apribojimai.
- „Salik.biz“
„Matematikos pranašumai kartais grindžiami tuo, kad … paprastai kalbant, ne viskas įrodyta“, - rašo tyrėjai, vadovaujami informatiko Shai Ben-David iš Vaterlo universiteto. Jie teigia, kad mašinų mokymasis dalijasi tokiu likimu.
Kaip jie padarė tokią išvadą? Matematiniai apribojimai dažnai siejami su garsiuoju austrų matematiku Kurtu Gödeliu, kuris 1930-aisiais sukūrė neišsamumo teoremas - dvi prielaidas, parodančias formaliosios aritmetikos apribojimus (ir dėl to bet kokią formalią sistemą, kuri naudoja šios aritmetikos sąvokas: 0 ir 1)., sudėjimas ir daugyba bei natūralieji skaičiai). Nauji tyrimai tik įrodė, kad mašinų mokymasis yra susijęs su ta pačia sistema.
Šiuo metu AI tiesiogine prasme riboja neišmatuojama matematika. Kitaip tariant, dirbtinis intelektas negali išspręsti problemos, kurios algoritmas nenumato „tikro“ar „melagingo“sprendimo. Matematikas Amir Yehudayov iš „Technion-Israel“technologijos instituto, duodamas interviu žurnalui „Nature“, pripažino, kad tai mokslininkams buvo staigmena. Tyrimas buvo paremtas svetaine: algoritmas turėjo parodyti tikslinius skelbimus lankytojams, kurie dažniausiai lankosi puslapyje - iš anksto nežinodami, kurie lankytojai jame lankysis. Tai yra vadinamasis maksimalios (EMX) problemos įvertinimas.
Anot tyrėjų, matematinės problemos šaknys gali būti mokymosi algoritmo, žinomo kaip „tikimybiškai beveik teisingas mokymasis“, arba PAC, struktūra. Tai taip pat labai panašu į matematinį paradoksą, vadinamą tęstine hipoteze. Kaip ir išsamumo teoremos, ši hipotezė yra susijusi su matematika, kurios negalima įrodyti tikrosios / klaidingos sistemos rėmuose. Hipotetiškai, net ir tobuliausio algoritmo atveju tai yra aklavietė, iš kurios jis negali išeiti. Matematikai pripažįsta, kad neišlaikomumas yra našta, kurią dabar turės patirti mašinos. Levas Reizinas, kuris nedalyvavo tyrime, pažymi, kad šios priemonės „gali išmokyti AI nuolankumo, net jei jis ir toliau revoliucionuoja mus supantį pasaulį“.
Vasilijus Makarovas