Matematicienii israelieni au dovedit că inteligența artificială este departe de a putea întotdeauna să găsească tipare în seturi de date sau să ofere răspunsuri fără ambiguitate la orice întrebare. Rezultatele lor au fost prezentate în revista Nature Machine Intelligence.
Sistemele moderne de învățare automată și de inteligență artificială funcționează pe un principiu foarte simplu. Învață treptat să „vadă” anumite tipare și să distingă răspunsurile corecte de cele incorecte folosind baze de date extinse pregătite de oameni.
Inițial, această abordare a fost utilizată mai ales pentru a crea sisteme de recunoaștere a imaginilor. Ulterior, s-a dovedit că poate fi folosit pentru aproape orice, de la AI-uri „creative”, capabile să atragă și să creeze muzică pe cont propriu, la mașina AlphaZero, care poate învăța fără ajutorul oamenilor și să joace mai multe jocuri de masă, cunoscând doar regulile lor.
Astfel de succese, notează Yehudayoff, i-au obligat pe programatori, filosofi și matematicieni să se întrebe dacă această metodă de soluționare a problemelor are limite și dacă o inteligență artificială extrem de „generală” poate găsi un model în orice set de date arbitrare și să răspundă la toate întrebările posibile.
Matematicienii israelieni au încercat să afle dacă aceasta este într-adevăr așa, analizând cele mai generale versiuni ale diferitelor probleme matematice care sunt rezolvate în mod activ astăzi folosind sisteme de învățare automată.
S-a atras atenția asupra versiunilor de inteligență artificială care încearcă să prezică valori maxime folosind seturi de date incomplete. De exemplu, astfel de aparate încearcă să ghicească preferințele vizitatorilor unui anumit site și să selecteze astfel de reclame care ar fi interesante pentru majoritatea dintre ele.
Prezentând această problemă ca o colecție de mai multe seturi mari și mici, Yehudaioff și colegii săi au descoperit că în descrierea sa era similară celebrei teoreme a lui Gödel. În 1940, celebrul matematician austriac Kurt Gödel a aflat că orice sistem formal, inclusiv matematica în sine, este incomplet sau contradictoriu.
Cu alte cuvinte, acest lucru înseamnă că pentru sistemele de învățare automată, precum și pentru matematicienii „simpli”, există probleme, enunțuri și întrebări care nu pot fi nici rezolvate, nici dovedite, nici respinse fără a trece dincolo de limitele lor.
Video promotional:
În acest caz, de exemplu, este imposibil de a prezice dacă inteligența artificială poate fi „instruită” pentru a se potrivi ideal cu reclame folosind cunoașterea preferințelor doar unui număr mic, arbitrar. În funcție de ce vizitatori de portal vor fi incluși în acest eșantion, această problemă este atât rezolvabilă, cât și nesoluționabilă.
După cum subliniază oamenii de știință, din punct de vedere practic, această descoperire nu afectează în niciun fel cât de activ se va dezvolta inteligența artificială în viitor și cât de bine va rezolva problemele practice. Pe de altă parte, prezența unor astfel de restricții sugerează că va fi mult mai dificil să se creeze o mașină universală de „gândire” capabilă să rezolve orice probleme decât cred oamenii de știință în prezent.
