1е открытие 2019 – возможности ИИ оказались небеспредельными.
Подобно человеческому разуму, ИИ ограничен парадоксами теории множеств.

До сих пор считалось, что самой фундаментальной проблемой развитии технологий ИИ является необъяснимость принимаемых им решений. В январе 2019 к этой проблеме добавилась еще одна, не менее фундаментальная проблема — принципиальная непредсказуемость, какие задачи ИИ может решить, а какие нет.
На пути триумфального развития технологий машинного обучения, как казалось, способных при наличии большого объема данных превзойти людей в чем угодно — в играх, распознавании, предсказаниях и т.д. — встала первая из 23 проблем, поставленных в докладе Давида Гильберта на международном математическом конгрессе в Париже еще в 1900-м году.
Первой в списке этих 23 проблем, решение которых до сих пор считается высшим достижением для математика, была так называемая гипотеза континуума (континуум-гипотеза или 1я проблема Гильберта), которую выдвинул и пытался решить (но потерпел неудачу) еще сам создатель теории множеств Георг Кантор.
И вот сейчас, на исходе второго десятилетия XXI века гипотеза континуума, будучи примененная к задачам машинного обучения, стала холодным отрезвляющим душем для всех технооптимистов ИИ.
• Машинное обучение оказалось не всесильно
• И что еще хуже, — в широком спектре сценариев обучаемость ИИ не может быть ни доказана, ни опровергнута.
Продолжить чтение можно
- на Medium https://clck.ru/F3wny
- на Яндекс Дзен https://goo.gl/mFqasZ
#ИИ #МашинноеОбучение

https://clck.ru/F3wny

1е открытие 2019 — возможности ИИ оказались небеспредельными

Подобно человеческому разуму, ИИ ограничен парадоксами теории множеств
| Medium