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 Борщевик занимает почти 300 тысяч гектаров в 39 регионах России. Известно о 12 нижегородцах, восьми петербуржцах и двух москвичах, пострадавших от вредителя этим летом. У некоторых ожоги составляют от 30 до 80% тела. На этой неделе Госдума приняла закон и обязала землевладельцев бороться с этим опасным растением. Но, помимо борщевика, есть и другие часто встречающиеся и почти настолько же токсичные представители флоры, о которых мы почти ничего не знаем. Ученые Пермского Политеха рассказали, можно ли прикасаться к борщевику ночью, как безобидный ландыш может привести к летальному исходу, а чистотел к отказу почек, и что будет если съесть мед, собранный с ядовитых растений.
Новое исследование показало, что реакция псов на объекты и звуки с ТВ-экранов варьируется в зависимости от характера и психологических особенностей питомцев. По мнению специалистов, знание этих деталей может пригодиться при разработке коррекционных программ для собак с проблемным поведением.
Используя образцы, собранные миссией «Чанъэ-5», китайские ученые нашли способ извлекать воду из лунного грунта и перерабатывать выдыхаемый астронавтами углекислый газ. Это делается за счет небольшого устройства, работающего на солнечной энергии. Авторы нового исследования уверены: в будущем их прибор сможет обеспечить лунные поселения водой, кислородом и топливом.
Лето 2025 обещает насыщенную линейку научно-фантастических сериалов на ведущих стриминговых платформах. От адаптаций культовых романов до масштабных космических одиссей — мы отобрали проекты, на которые стоит обратить внимание.
Борщевик занимает почти 300 тысяч гектаров в 39 регионах России. Известно о 12 нижегородцах, восьми петербуржцах и двух москвичах, пострадавших от вредителя этим летом. У некоторых ожоги составляют от 30 до 80% тела. На этой неделе Госдума приняла закон и обязала землевладельцев бороться с этим опасным растением. Но, помимо борщевика, есть и другие часто встречающиеся и почти настолько же токсичные представители флоры, о которых мы почти ничего не знаем. Ученые Пермского Политеха рассказали, можно ли прикасаться к борщевику ночью, как безобидный ландыш может привести к летальному исходу, а чистотел к отказу почек, и что будет если съесть мед, собранный с ядовитых растений.
В условиях отсутствия связи (шахты, горы, тайга) критически важна надежная передача данных. Ученые Пермского Политеха разработали цифровую радиостанцию, устойчивую к помехам и физическим препятствиям, включая бетонные стены. Устройство передает данные в двух сетях MANET одновременно, обеспечивая скорость до 300 кбит/с (низкоскоростной канал) и 54 Мбит/с (высокоскоростной). Рация работает как ретранслятор и узел сети, что делает ее незаменимой для спасателей, промышленности и туристов. Ключевые преимущества разработки: помехоустойчивость, дальность связи до 30 километров и работа при -25°C до +55 градусов Цельсия.
Группа российских ученых из Института прикладной математики имени М. В. Келдыша РАН и МФТИ провела детальное численное исследование источников шума, генерируемых крылом прототипа сверхзвукового бизнес-джета в режиме посадки. Эта работа, сочетающая передовые методы вычислительной гидродинамики и аэроакустики, впервые позволила с высокой точностью локализовать и охарактеризовать основные зоны шумообразования вблизи полноразмерной геометрии крыла модели прототипа сверхзвукового пассажирского самолета в посадочной конфигурации.
Результаты эксперимента в США в будущем могут позволить добиться разрешения на использование отработанной конопли в качестве кормовой добавки в животноводстве.
Лето 2025 обещает насыщенную линейку научно-фантастических сериалов на ведущих стриминговых платформах. От адаптаций культовых романов до масштабных космических одиссей — мы отобрали проекты, на которые стоит обратить внимание.
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