HackerNoon маалыматына ылайык, заманбап жасалма интеллект моделдеринин бардыгы, анын ичинде эң жаңы системалар да, натыйжалуулугун жокко чыгара турган олуттуу математикалык катаны камтыйт. Изилдөөчүлөр бул көйгөй ыктымалдык эсептөөлөрдүн негизиндеги формулаларда экенин белгилешет, жазат InoZpress.
Адистердин айтымында, көйгөй маалыматтарда же алгоритмдерде эмес, системалардын сандык маанилерди иштетүү ыкмасында. Ар бир эсептөө этабында кеткен кичинекей каталар топтолуп, акырында тактыкты жоготууга алып келет. Бул прогноздордун жана чечимдердин ишенимдүүлүгүнө терс таасир этет, натыйжада бардык белгилүү архитектуралар — трансформерлерден тартып генеративдик моделдерге чейин — шек туудурат.
Ката кайдан келип чыккан жана эмнеге байкалган эмес
Ката жасалма интеллекттин негизги математикасына — сызыктуу алгебра менен ыктымалдык статистикага — байланыштуу. Нейрондук тармактар чоң көлөмдөгү маалыматтарды иштеткенде сандардын тегеректелиши жана таралышы туура эмес интерпретацияланат.
Баштапкы этаптарда бул маселе байкалган эмес, анткени эсептөө мүмкүнчүлүктөрү чектелүү болчу, моделдер болсо жөнөкөй эле. Бирок азыр параметрлердин саны миллиарддаганга жеткенде, кичинекей эле сандык четтөө жыйынтыгында чоң жаңылыштык жаратат.
Эмнеге жаңы архитектуралар да коркунучта
Азыркы эң өнүккөн системалар — ири тилдик моделдерден тартып мультимоделдик платформаларга чейин — ошол эле математикалык негизге таянат. Ошондуктан бул ката бир гана технологияга эмес, машиналык үйрөнүүнүн түпкү логикасына тиешелүү.
Айрым илимпоздор муну азайтуу үчүн маалыматтарды нормалдаштыруунун туруктуураак ыкмаларын сунушташууда. Бирок бул көйгөйдү толук чечкен универсалдуу метод али жок, анткени аны оңдоо учурдагы архитектуранын өзөгүн өзгөртүүнү талап кылат.
Индустрия үчүн мүмкүн болгон кесепеттер
Эксперттер бул катанын кесепеттери олуттуу болушу мүмкүн деп эсептешет. Эгер ал системалуу мүнөздө экени ырасталса, анда миллиондогон параметрлер менен үйрөтүлгөн бардык моделдер кайра текшерүүгө муктаж болот.
Бул медицина, финансы, коргонуу жана транспорт сыяктуу тармактардагы ИИ чечимдеринин тактыгына коркунуч жаратат. Айрым адистер муну «жасалма интеллектке болгон ишеним кризиси» деп да атап жатышат.
Чечим издөөнүн жолдору
Ири лабораториялар жана изилдөө борборлору бул көйгөйдү жоюунун жаңы математикалык ыкмаларын иштеп чыгууда. Алардын бири — өзгөрүлмө тактыктагы эсептөөлөрдү колдонуу, башкача айтканда, эсептөөнүн тактыгы тапшырманын контекстине жараша өзгөрөт.
Башкалар болсо машиналык үйрөнүүнүн ыктымалдык ыкмаларын логикалык структуралар менен алмаштырууну сунушташууда. Бул жаңы муундагы жасалма интеллектти жаратуу мүмкүнчүлүгүн ачышы мүмкүн.
Биз буга чейин жазганыбызды эскертебиз, магниттик ачылыштын микрочиптерди өзгөртүү мүмкүнчүлүгү тууралуу.
