Математики назвали проблему, яку штучний інтелект не зможе вирішити

Міжнародна група математиків знайшла проблему, яку штучний інтелект не зможе вирішити через особливості функціонування машинної логіки.

Як виявилося, навіть найрозумніші машинні алгоритми не здатні обійти обмеження математики, повідомляє видання ScienceAlrert.

«Однак переваги математики іноді приходять з супутніми обмеженнями … в двох словах … не все доказово», — зазначає один із дослідників вчений-програміст Шаєм Бен-Девід з Університету Ватерлоо.

Усвідомлення цих математичних обмежень часто пов’язують з відомим австрійським математиком Куртом Геделем, який розробив у 1930-х роках теореми про неповноту — два припущення про те, що не всі математичні питання дійсно можуть бути вирішені.

Тепер нове дослідження Бен-Девіда показує, що машинне навчання обмежене тією ж проблемою.

Машинне навчання пов’язане з розробкою та аналізом алгоритмів, які можуть навчатися та вдосконалювати свою роботу, оскільки вони піддаються впливу проаналізованих даних.

Силу цієї ідеї можна проілюструвати таким прикладом: хоча, здається, безнадійно важко явно запрограмувати комп’ютер, здатний визначити, які саме об'єкти зображені на картині, машинна система Віола — Джонса може виявляти людські обличчя в режимі реального часу після навчання на маркованих зразках фотографій.

Тобто, для навчання в цьому випадку штучний інтелект використовує бази даних, заздалегідь підготовлені людиною.

Однак у випадку, коли для прийняття рішень використовуються неповні набори даних, все значно ускладнюється, адже тоді задача, залежно від обставин, може бути або вирішуваною, або невирішуваною. Як виявилося, штучний інтелект не зможе розв’язати проблему, яка підпадає під недовідну сферу математики й не може бути вирішена з відповіддю «правильно чи неправильно».

«Для нас це було несподіванкою», — пояснює старший науковий співробітник і математик Амір Єгудайф з Техніон-Ізраїльського технологічного інституту.

У своєму дослідженні учені розглядали проблему машинного навчання, яку вони називають «оцінкою максимуму». Йдеться про веб-сайт, котрий намагається відобразити цільову рекламу для відвідувачів, які найчастіше переглядають сайт, хоча заздалегідь не відомо, хто саме з користувачів у певний момент часу відвідує інтернет-ресурс.

Тобто, залежно від обставин, у штучного інтелекту може бути інформація про вподобання або тільки частини відвідувачів сайту в цей момент, або всіх з них.

Так що завчасно не можна сказати, чи вдасться на основі цих обмежених даних натренувати штучний інтелект ідеально передбачати рекламу для всіх користувачів, адже з’являється непередбачуваний розподіл ймовірностей — заздалегідь не відомо, які саме користувачі порталу потрапляють у вибірку.

Таким чином, поставлена перед штучним інтелектом задача стає схожою на відомий математичний парадокс — континуум-гіпотезу, яка стверджує, що будь-яка нескінченна підмножина континууму є або зліченною, або континуальною. Гіпотеза континууму пов’язана з математикою, яка ніколи не може бути істинною або неправдивою.

У цьому випадку стандартні аксіоми математики не можуть бути використані для розв’язання проблеми і штучний інтелект зіткнеться з вічною патовою ситуацією.

Результати дослідження показують, що створити універсальний штучний інтелект, який зможе вирішувати будь-яку задачу, буде важче, ніж вважалося раніше.

На думку учених, саме від вирішення питання з континуум-гіпотезою залежить майбутнє штучного інтелекту.

Нагадаємо, нещодавно вчені створили штучний інтелект, який здатний розпізнавати депресію.