ИИ-2041

Но решения глубокого обучения базируются на сложных уравнениях с тысячами функций и миллионами параметров. «Резоном» для глубокого обучения, по сути, является многомерное уравнение, полученное на основе больших объемов данных. И вряд ли возможно как следует объяснить его людям — оно слишком сложно. Тем не менее многие ключевые решения ИИ должны сопровождаться объяснением причин — либо по закону, либо потому, что этого ожидают пользователи.
Поэтому в настоящее время проводится множество исследований, направленных на увеличение «прозрачности» ИИ, — либо путем резюмирования его сложной логики, либо посредством введения новых ИИ-алгоритмов, которые изначально проще

егодня ИИ обычно оптимизирует единственный критерий — и чаще всего для того чтобы получить больше (кликов, рекламы, доходов). ИИ маниакально сосредоточен на этой корпоративной цели и ничуть не заботится о благополучии пользователей.
В нашей ист

будет недостаточно примеров для выявления значимых корреляций. Несколько разных областей? Алгоритм не сможет учесть корреляции между примерами из разных областей и не получит достаточно данных, чтобы охватить все возможные перестановки. Слишком общая целевая функция? Алгоритм не будет иметь четких указаний для ее оптимизации.