Нейросети, также известные как искусственные нейронные сети, применяются в самых различных областях – медицинской диагностике, экономике, творчестве, транспортной сфере и множестве прочих. Однако, несмотря на их способность решать сложные задачи и стремительное развитие, дальнейший путь прогресса ИИ все же пока не так однозначен, как кажется многим. В сегодняшнем обзоре поговорим о том, какие сложности имеются на пути развития искусственного разума.
Главная проблема – понимание результатов работы ИИ
Одно из главных препятствий на пути повсеместного внедрения искусственного интеллекта заключается в том, что результаты его работы достаточно непросто поддаются трактовке. Особенно в таких сложных областях, как медицина или финансовый сектор.
Например, если нейросеть рекомендует хирургическое вмешательство или инвестицию в определенный актив, необходимо понять, на чем был основан этот совет. В настоящее время исследователи активно разрабатывают способы повышения интерпретируемости; для этого применяются различные методы, посредством которых достигается объяснить данные более понятно и однозначно.
Также остается открытым вопрос о том, как обеспечить проверяемость работы моделей, как ее верифицировать. В традиционных и более простых моделях легко отследить шаги, которые привели к конкретному результату, но все же нейросети в большинстве случаев являются черным ящиком. В данной ситуации высокую важность приобретает разработка новых стандартов и протоколов проверки.
Источник: изображение создано при помощи нейросети Dall-E, доступной на сервисе Creator Project
Неглубокий анализ информации
Нейросети являются мощным инструментом для анализа информации, но их способности ограничены, когда речь идет о более глубоком понимании информации. На уровне поверхностного анализа ИИ может определить те или иные закономерности (к примеру, цвет или форму на фото). Например, нейросеть может точно распознать автомобиль на фотографии по его характерным чертам, но не может «понять», что машина находится на парковке возле школы.
Когда дело касается текстов, ситуация схожа. Для искусственного интеллекта текст представляет собой всего лишь последовательность слов и символов, лишенную глубинного смысла. Он способен распознавать частотные слова, обнаруживать синтаксические связи, определять основные темы. Но зачастую он испытывает трудности с пониманием метафор или иронии. Для этого нейросеть должна обладать пониманием определенных культурных или общественных тонкостей, но пока что искусственный разум на это не способен.
Недостаток данных для обучения
Еще одной серьезной проблемой на пути развития нейросетей является качество и доступность данных, необходимых для развития нейронных сетей. Новые модели требуют огромных объемов информации для того, чтобы их обучение было на самом деле эффективным. Проблема в том, что не всегда эти данные доступны в необходимом количестве или качестве. Более того, информация, на которой обучаются нейросети, зачастую содержит в себе большое количество ошибок и неточностей. Все это потенциально может привести к созданию в лучшем случае малоэффективных моделей – а в худшем, и опасных.
Сбор данных – сложный и дорогостоящий процесс. В некоторых областях (к примеру, в медицине) доступ к информации ограничен по причине конфиденциальности и этики. Даже если определенные данные, скажем, о той или иной выборке пациентов доступны, их нередко приходится подвергать дополнительной обработке, что также требует значительных человеческих ресурсов и времени. Это особенно актуально для задач, связанных с распознаванием изображений или текстов, в которых огромное количество данных приходится классифицировано вручную.
Источник: изображение создано при помощи нейросети Dall-E, доступной на сервисе Creator Project
Еще один момент состоит в том, что обучающие выборки могут не всегда точно отражать реальную ситуацию. Нейросети, обученные только на определенном типе данных, могут плохо работать в других условиях. Это явление называется проблемой генерализации. Для преодоления этой проблемы активно разрабатываются методы, позволяющие повысить устойчивость моделей к изменениям в данных и их качеству.
Разные взгляды на необходимость развития нейросетей
Также нельзя не учитывать и тот факт, что само по себе развитие ИИ таит в себе немало возможных трудностей для человечества. Например, применение искусственного интеллекта может привести (и приводит уже сейчас) к сокращению потребности в определенных видах деятельности. Компании сокращают персонал, вследствие чего люди остаются без работы.
В связи с этим многие влиятельные лица выступают против развития нейронных сетей. Они считают, что лучше ограничить прогресс ИИ, так как он может стать потенциально опасным для всего человечества.