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.
Риск смерти у полярных рыб почти вдвое ниже, чем у жителей тропических морей. Поэтому они созревают медленнее, набирают большие размеры и только затем переходят к размножению, оставляя больше потомства.
Наблюдая за такими событиями, ученые пытаются найти частицы за пределами Стандартной модели и решить загадки, подобные темной материи.
Возрастная потеря памяти — одна из самых неприятных «старческих болезней», но результаты крупномасштабного исследования американских исследователей показали, что правильное питание может сохранить «твердую» память.
Риск смерти у полярных рыб почти вдвое ниже, чем у жителей тропических морей. Поэтому они созревают медленнее, набирают большие размеры и только затем переходят к размножению, оставляя больше потомства.
Синдром внезапной детской смерти, когда внешне здоровый младенец неожиданно погибает на первом году жизни, до сих пор уносит тысячи жизней по всему миру. И теперь американские исследователи заявили, что нашли одну из причин таких смертей.
Наблюдая за такими событиями, ученые пытаются найти частицы за пределами Стандартной модели и решить загадки, подобные темной материи.
В американской прессе обсуждают острый вопрос: почему, несмотря на санкции и потолок цен, в России не просто не было спада, но и, судя по ряду параметров, в 2023-м начался экономический подъем? Чтобы разрешить эту загадку, The Wall Street Journal обратился к спутниковым данным по мониторингу окислов азота. С их помощью журналисты обнаружили, что российские власти, кажется, дают миру неправильную статистику, а на самом деле в России, видимо, происходит глубокий спад. Насколько верна такая оценка? И что на самом деле случится с российской экономикой в этом году?
Большая часть алмазов, образующихся в недрах Земли, выносятся ближе к поверхности небольшими, но мощными извержениями породы. Однако австралийские исследователи обнаружили, что на деле эти извержения подпитываются громадными «тепловыми столбами», начинающимися у самого ядра нашей планеты.
Ученые сравнили три типа коммуникации человека с кошкой и выяснили, какой из них нужно использовать, чтобы подружиться с питомцем.
Природа она дура по большому счетуА природа по-Вашему, это что? Создатель, классная дама или процесс?
Эмоциональное окрашивание явлений весьма характерно для стадных животных.Т.е. нестадные животные, по-Вашему", не обладают понятиями "вкусно - не вкусно", "мягко - жёстко", "комфортно - не комфортно"?
Природа она дура по большому счетуА природа по-Вашему, это что? Создатель, классная дама или процесс?
Эмоциональное окрашивание явлений весьма характерно для стадных животных.Т.е. нестадные животные, по-Вашему", не обладают понятиями "вкусно - не вкусно", "мягко - жёстко", "комфортно - не комфортно"?

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
Мы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Комментарии