Skupina matematikov je trdila, da je neprebavljiva matematika nepremostljiva ovira za algoritme strojnega učenja. Zdaj so to lahko dokazali v praksi.
Ni vse na svetu znano. Vsaj to velja za algoritme umetne inteligence in strojnega učenja. Na prvi pogled se lahko taka izjava v naši dobi napredka sliši kot resnična hereza - ampak, žal, to je tako. Mednarodna skupina matematikov in raziskovalcev AI je ugotovila, da kljub na videz neomejenemu potencialu strojnega učenja tudi najbolj napredne algoritme vežejo matematične omejitve.
"Prednosti matematike včasih temeljijo na dejstvu, da … preprosto povedano, ni vse dokazljivo," pišejo raziskovalci, ki jih vodi računalničar Shai Ben-David z univerze v Waterlou. Trdijo, da strojno učenje deli to usodo.
Kako so prišli do tega zaključka? Matematične omejitve so pogosto povezane z znamenitim avstrijskim matematikom Kurtom Gödlom, ki je v tridesetih letih 20. stoletja razvil teoreme o nepopolnosti - dve predpostavki, ki prikazujeta omejitve formalne aritmetike (in posledično vsak formalni sistem, ki uporablja koncepte te aritmetike: 0 in 1, seštevanje in množenje ter naravna števila). Nove raziskave so le dokazale, da je strojno učenje zaklenjeno v isti okvir.
Trenutno je AI dobesedno omejen z nedokazivo matematiko. Z drugimi besedami, umetna inteligenca ne more rešiti težave, katere algoritem ne zagotavlja "prave" ali "napačne" rešitve. Matematik Amir Yehudayov z izraelskega tehnološkega inštituta Technion je v intervjuju za revijo Nature priznal, da je to presenečenje za znanstvenike. Raziskava je bila zgrajena okoli spletnega mesta: algoritem naj bi prikazal ciljno usmerjene oglase obiskovalcem, ki stran obiščejo najpogosteje - ne da bi vedeli, kateri obiskovalci jo bodo obiskali vnaprej. To je tako imenovana ocena največjega problema (EMX).
Po mnenju raziskovalcev lahko korenine matematičnega problema ležijo v strukturi algoritma za učenje, ki je znan kot "verjetno verjetno pravilno pravilno učenje" ali PAC. Prav tako je zelo podoben matematičnemu paradoksu, ki se imenuje hipoteza kontinuuma. Tako kot teoremi o popolnosti je tudi ta hipoteza povezana z matematiko, ki je ni mogoče dokazati v okviru resničnega / napačnega sistema. Hipotetično je tudi za najbolj popoln algoritem to slepa ulica, iz katere se ne more izvleči. Matematiki priznavajo, da je nedopustnost breme, ki ga bodo stroji zdaj morali nositi. Lev Reizin, ki ni bil vključen v raziskavo, ugotavlja, da lahko ti ukrepi "AI učijo ponižnosti, četudi še naprej spreminjajo svet okoli nas".
Vasilij Makarov