Група математици твърдят, че недоказуемата математика е непреодолима бариера за алгоритмите за машинно обучение. Сега те успяха да го докажат на практика.
Не всичко на света е знаещо. Поне това се отнася за алгоритмите за изкуствен интелект и машинно обучение. На пръв поглед подобно твърдение в нашата епоха на прогрес може да звучи като истинска ерес - но, уви, това е така. Международна група математици и изследователи на ИИ откриха, че въпреки привидно неограничения потенциал на машинното обучение, дори и най-напредналите алгоритми са свързани с математически ограничения.
"Предимствата на математиката понякога се основават на факта, че … най-просто казано, не всичко е доказано", пишат изследователите, водени от компютърния специалист Шай Бен-Дейвид от Университета в Ватерло. Те твърдят, че машинното обучение споделя тази съдба.
Как стигнаха до това заключение? Математическите ограничения често се свързват с известния австрийски математик Курт Гьодел, който през 30-те години на миналия век разработва теореми за непълнота - две предположения, които показват ограниченията на формалната аритметика (и, като следствие, всяка формална система, която използва концепциите на тази аритметика: 0 и 1, събиране и умножение и естествени числа). Новите изследвания само доказаха, че машинното обучение е заключено в същата рамка.
В момента AI е буквално ограничен от недоказуема математика. С други думи, изкуственият интелект не може да реши проблем, чийто алгоритъм не предвижда "вярно" или "невярно" решение. Математикът Амир Йехудайов от Технически-Израелския технологичен институт в интервю за списание Nature призна, че това е изненада за учените. Проучването е изградено около уебсайт: алгоритъмът трябваше да показва насочени реклами на посетителите, които посещават страницата най-често - без предварително да знаят кои посетители ще я посетят. Това е така наречената оценка на максималния (EMX) проблем.
Според изследователите корените на математическия проблем могат да се крият в структурата на алгоритъма на обучение, известен като „вероятностно приблизително правилно обучение“или PAC. Той също е много подобен на математическия парадокс, наречен хипотеза на континуума. Подобно на теоремите за пълнота, и тази хипотеза е свързана с математиката, която не може да бъде доказана в рамките на истинска / невярна система. Хипотетично, дори и за най-съвършения алгоритъм, това е задънена улица, от която не може да се измъкне. Математиците признават, че неизправността е бреме, което машините сега ще трябва да понесат. Лев Рейзин, който не е участвал в изследването, отбелязва, че тези мерки "може да са в състояние да научат ИИ смирение, дори ако продължава да революционизира света около нас".
Василий Макаров