Математики назвали проблему, которую искусственный интеллект не сможет решить

Международная группа математиков нашла проблему, которую искусственный интеллект не сможет решить из-за особенностей функционирования машинной логики.

Как оказалось, даже самые умные машинные алгоритмы не способны обойти ограничения математики, сообщает издание ScienceAlrert.

«Однако преимущества математики иногда приходят с сопутствующими ограничениями … в двух словах … не все доказательно», — отмечает один из исследователей ученый-программист Шаем Бен-Дэвид из Университета Ватерлоо.

Осознание этих математических ограничений часто связывают с известным австрийским математиком Куртом Геделем, который разработал в 1930-х годах теоремы о неполноте — два предположения о том, что не все математические вопросы действительно могут быть решены.

Теперь новое исследование Бен-Дэвида показывает, что машинное обучение ограничено той же проблемой.

Машинное обучение связано с разработкой и анализом алгоритмов, которые могут учиться и совершенствовать свою работу, поскольку они подвергаются воздействию проанализированных данных.

Силу этой идеи можно проиллюстрировать следующим примером: хотя, кажется, что безнадежно трудно явно запрограммировать компьютер, способный определить, какие именно объекты изображены на картине, машинная система Виола — Джонса может обнаруживать человеческие лица в режиме реального времени после обучения на маркированных образцах фотографий.

То есть, для обучения в этом случае искусственный интеллект использует базы данных, заранее подготовленные человеком.

Однако в случае, когда для принятия решений используются неполные наборы данных, все значительно усложняется, ведь тогда задача, в зависимости от обстоятельств, может быть либо разрешимой, или неразрешимой. Как оказалось, искусственный интеллект не сможет развязать проблему, которая подпадает под недоказуемую сферу математики и не может быть решена с ответом «правильно или неправильно».

«Для нас это было неожиданностью», — объясняет старший научный сотрудник и математик Амир Егудайф с Технион-Израильского технологического института.

В своем исследовании ученые рассматривали проблему машинного обучения, которую они называют «оценкой максимума». Речь идет о веб-сайте, который пытается отразить целевую рекламу для посетителей, чаще всего просматривающих сайт, хотя заранее не известно, кто именно из пользователей в определенный момент времени посещает интернет-ресурс. То есть, в зависимости от обстоятельств, у искусственного интеллекта может быть информация о предпочтениях или только части посетителей сайта в данный момент, или всех из них.

Так что заранее нельзя сказать, удастся ли на основе этих ограниченных данных натренировать искусственный интеллект идеально предугадывать рекламу для всех пользователей, ведь появляется непредсказуемое распределение вероятностей — заранее не известно, какие именно пользователи портала попадают в выборку.

Таким образом, поставленная перед искусственным интеллектом задача становится похожей на известный математический парадокс — континуум-гипотезу, которая утверждает, что любое бесконечное подмножество континуума является или счетным, или континуальным. Гипотеза континуума связана с математикой, которая никогда не может быть истинной или ложной.

В этом случае стандартные аксиомы математики не могут быть использованы для решения проблемы и искусственный интеллект столкнется с вечной патовой ситуацией.

Результаты исследования показывают, что создать универсальный искусственный интеллект, который сможет решать любую задачу, будет труднее, чем считалось ранее.

По мнению ученых, именно от решения вопроса с континуум-гипотезой зависит будущее искусственного интеллекта.

Напомним, недавно ученые создали искусственный интеллект, способный распознавать депрессию.