Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Инженеры Google описали ключевой изъян машинного обучения, приводящий к ошибкам ИИ
Тема искусственного интеллекта в последние годы стала невероятно популярной. Однако, несмотря на все достижения в этой области, ИИ по-прежнему чаще человека ошибается практически в любом классе задач. Специалисты Google сформулировали один из ключевых недостатков важнейшего компонента создания искусственного интеллекта — машинного обучения — и предложили способ его компенсации.
Научная работа опубликована на портале arXiv. В ней описано понятие недостаточной детализации (underspecification) в машинном обучении (machine learning). Авторы указывают на то, как в привычном процессе обучения нейросетевых алгоритмов слишком часто возникают неочевидные поначалу аномалии. В результате обученный таким образом алгоритм будет выдавать непредсказуемые или ошибочные выводы.
По мнению команды специалистов из Google, проблема в следующем. Во время обучения алгоритма на некоем наборе данных искусственный интеллект может сделать не совсем то обобщение, которое считают необходимым или эффективным его создатели. И сам по себе этот факт не является чем-то негативным, наоборот — в этом и есть «сила» нейросетей. Но, тренируя алгоритм, программисты не учитывают и далеко не всегда могут знать, что именно он выбрал в качестве дополнительных критериев. В итоге, классифицируя результаты как точные и неточные, человек обучает ИИ не совсем тому, чему хотел.
Результатом подобного обучения могут стать непредсказуемые ошибки. Например, в эпидемиологии есть математическая модель, описывающая течение эпидемии. Она строится на ключевых параметрах: коэффициенте распространения инфекции (R0) и продолжительности времени, пока заболевший заразен (D). Теоретически даже на ранних стадиях пандемии можно проанализировать эти данные по нескольким случаям и предсказать ее ход. Это крайне важно для властей и медиков, которые будут иметь понимание, когда переполнятся больницы и в какой момент и как нужно реагировать на статистику.
Однако на практике обученный по массивам медицинских данных искусственный интеллект может выдавать разные предсказания. И выбор из них реалистичного — нетривиальная задача. Дело в том, что во время обучения алгоритм будет учитывать множество побочных параметров. Так же делают и люди, но они могут объяснить свои решения, а ИИ — нет. Таким образом, необходимо еще на стадии создания алгоритма и его обучения учитывать все больше параметров. В этот момент появляется второе ключевое ограничение.
Подобных второстепенных параметров может быть огромное количество, и далеко не все из них будут так же важны для человека, как для нейросети. Фактически предсказать только по результату (прогнозу) модели, на основании каких второстепенных факторов была достигнута нужная точность, невозможно. И тем более нельзя сходу оценить, как именно изменится работа алгоритма при других масштабах поступающих данных. Свои соображения авторы описываемой работы наглядно и подробно иллюстрируют четырьмя примерами, в которых ИИ либо традиционно считается более точным, чем человек, либо его использование предполагается наиболее перспективным. Речь о компьютерном зрении, распознавании медицинских изображений и речи , а также медицинских предсказаниях на основе статистики.
Однако не все так ужасно. Авторы работы предлагают методику стрессового тестирования искусственного интеллекта. По их мнению, можно ввести в процесс машинного обучения обязательные стресс-тесты на специально подготовленных данных. Они могут быть нарочно выходящими за рамки моделей или хорошо изученными экстремальными примерами из реальной жизни. В любом случае с их помощью будут сразу обнаружены основные аномалии алгоритма.
Несомненно, озвученные сотрудниками Google идеи не являются революционными и зачастую используются на практике. Но они еще не стали стандартом даже в самых критичных для нас областях применения ИИ. И, конечно, для многих профессионалов вышеописанная работа может выглядеть простой и очевидной. Тем не менее в ней от элементарных моделей до сложнейших симуляций показано влияние недостаточной детализации на результат. Кроме того, авторы работы собрали воедино идеи и выводы из колоссального количества публикаций на смежные темы. Это позволяет назвать ее отличным промежуточным итогом в развитии современных наработок в области ИИ.
Telegram 
Дзен 
VK Российские ученые из МФТИ с коллегами из Института прикладной математики им. М. В. Келдыша РАН и Института физики Земли им. О.Ю. Шмидта РАН разработали инновационный метод для расчета равновесного распределения несмешивающихся жидкостей в пористой среде. Результаты применения этого метода можно использовать в разработках по повышению нефтеотдачи и гидрологии, а также геологического СО2-хранения.
Согласно гипотезе о так называемой Еврогондване, в эпоху динозавров Европа, как часть северного суперконтинента Лавразия, еще не полностью отделилась от южного суперконтинента Гондвана и животные могли свободно мигрировать между Европой и Африкой. Однако новый анализ найденных в Венгрии костей первобытного крокодила показал, что его сходство с гондванскими видами обусловлено не близким родством, а схожим образом жизни.
Как показало недавнее исследование, кристальная чистота льдинок в кольцах Сатурна еще не основание окончательно утверждать, что газовый гигант приобрел их недавно. По новым расчетам, они вполне могли сохраняться практически в первозданном виде долгие миллиарды лет.
Одна сторона сыплет более дорогими и сложными баллистическими ракетами, другая — относительно дешевыми крылатыми. Но при этом первая на порядок беднее второй. А что у них с технологическим уровнем для наземной войны, и почему, кстати, глава второй избегает даже самого этого слова? Попробуем разобраться в реальных возможностях военных машин сторон потенциально самого опасного конфликта 2026 года.
Запасы лития в России требуют переоценки и могут оказаться в разы выше, чем считалось до 2025 года. Об этом говорится в исследовании «Состояние ресурсной базы критически важных металлов и элементов для развития современных технологий», подготовленном учеными РГУ нефти и газа (НИУ) имени И.М. Губкина.
Российские ученые из МФТИ с коллегами из Института прикладной математики им. М. В. Келдыша РАН и Института физики Земли им. О.Ю. Шмидта РАН разработали инновационный метод для расчета равновесного распределения несмешивающихся жидкостей в пористой среде. Результаты применения этого метода можно использовать в разработках по повышению нефтеотдачи и гидрологии, а также геологического СО2-хранения.
Астрономы недавно проанализировали базу данных о падающих на Землю объектах и пришли к выводу, что два из них прибыли из межзвездного пространства. Известна не только дата, но и место падения каждого из них.
В ноябре 2025 года при взлете российской ракеты с Байконура к МКС с существенной высоты упала кабина обслуживания 8У216. Поскольку в 2010-х годах из экономии средств у нас отказались от дублирования стартовых площадок, это создало ситуацию временной невозможности пилотируемых полетов. Теперь, всего через три месяца после происшествия, «Роскосмос» смог решить проблему, поставив запасную кабину обслуживания, найденную на складах Минобороны. Весенние пуски к МКС, запланированные ранее, теперь имеют шансы пройти в срок.
«Любить лишь можно только раз», — писал поэт Сергей Есенин, а герои культовых сериалов приходили к выводу, что «настоящая» влюбленность случается в жизни максимум дважды. Однако ни один из этих тезисов не подкреплен научными данными. Американские исследователи подошли к вопросу иначе: опросили более 10 тысяч человек и вывели среднее число сильных влюбленностей, возможных в течение жизни.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Последние комментарии