Всякакво научно изследване разчита на метода на репликацията, или възпроизвеждането, за да бъдe потвърденo, а впоследствие и разпространенo в по-широк мащаб. Това е и единственият начин да се докаже, че резултатите от едно изследване не са случайност. В областта на изкуствения интелект (ИИ) обаче повечето изследователи и учени не публикуват точния изходен програмен код, на който са базирали алгоритмите си, нито данните, с които ги „обучават“. Поради това най-различни интересни и обещаващи изследвания с ИИ е невъзможно да бъдат репликирани и потвърдени от други организации.Association for the Advancement of Artificial Intelligence

AI_chart-01Според списание Science на среща на Асоциацията за напредък на изкуствения интелект (AAAI), Одд Ерик Гундерсен компютърен учен в Норвежкия университет за наука и технологии в Тронхейм, е споделил доклад, според който само 6% от близо 400 алгоритъма, представени на две ИИ конференции през последните две години, са предоставили на публиката изходния код. Само една от три организации пък е представила данните, с които обучава и тества програмата си, а едва половината дават достъп до обобщено резюме, описващо алгоритъма, но с ограничени детайли – нещо, наречено „псевдокод“. Гундерсен казва, че тази тенденция на прикритост, завоалираност и потайност трябва да се прекрати, ако искаме ИИ да напредне така, както има потенциала да го направи – и ако искаме употребата му в различни аспекти от живота да стане по-широкоразпространена.

Проблемът е обострен най-вече при изследванията с алгоритми с машинно обучение, които придобиват знания чрез практика и опит. Използването на различни данни за обучение на машината би довело до тотално различни резултати накрая, а начинът на реагиране на ИИ да варира неимоверно в различни изследвания, проведени, без да е споделен изходният код. Разбира се, има много причини той да не се споделя толкова свободно – може би още е в разработка или е защитена собственост. Учените обаче смятат, че бъдещето на индустрията зависи от способността да се погледне отвъд конкуренцията, а за да се доверим на ИИ, трябва да можем да копираме и потвърдим резултатите от всяко едно изследване, проведено до момента.

ОСТАВЕТЕ КОМЕНТАР

Моля, въведете своя коментар!
Моля, въведете вашето име тук

Този сайт използва Akismet за намаляване на спама. Научете как се обработват данните ви за коментари.