Технический директор IBM Watson Роб Хай основной задачей в машинном обучении считает сокращения объема данных, необходимых для тренировки ИИ-алгоритмов. «Это вызов, это цель, и есть основания полагать, что это возможно», - заявил он в интервью TechCrunch на Mobile World Congress в Барселоне.
Мнение Хая разделяют и другие представители индустрии. Не так давно глава ИИ Google Джон Джаннандреа подтвердил, что поисковый гигант также занят решением этой проблемы. Обычно для создания модели машинного обучения необходим большой набор данных, но для многих задач их просто не существует.
Сооснователь Facebook: «БОД нужно вводить уже сейчас»
Мнения
Хай, однако, убежден, что это решаемая задача, потому что с ней научились справляться люди. Когда они сталкиваются с новой проблемой, в ход идет весь их накопленный опыт и контекст. Также тут может помочь технология переноса обучения (transfer learning), то есть возможность взять уже обученную ИИ-систему и использовать ее данные, чтобы запустить обучение другой нейросети, для которой данных существенно меньше.
Впрочем, перед ИИ стоят и другие сложности, особенно если речь идет об естественной речи. «Люди воздействуют друг на друга не только словами, но и тем, как мы произносим эти слова, какие используем модуляции, интонации, темп, настроение, мимику и жесты», — говорит Хай. Он не считает, что ИИ должен имитировать человека по всем этим параметрам, но ему нужны какие-то дополнительные каналы передачи информации, например, визуальные. В то же время большинству ИИ необходимо лучше разбираться в сути вопросов и контексте, в том, как данный вопрос связан с предыдущими.
Что касается предвзятости ИИ, то тут Хай выделил две стороны проблемы: с одной, данные действительно могут быть сформированы некорректно, и тем, кто занимается этой задачей, следует внимательнее следить за тем, чтобы в них были учтены интересы всех культурных и демографических слоев. С другой стороны, иногда данные сознательно подобраны избирательно, поскольку так поставлена задача. В качестве примера Хай приводит Ии-алгоритм, который IBM обучала для онкологического центра Sloan Kettering, врачи которого придерживаются определенного подхода к лечению рака, и эта философия должна быть отражена в созданном для них ИИ.
Найдено доказательство теоремы Пуанкаре для квантовой системы
Идеи
Опасения по поводу предвзятости ИИ разделяет и Джаннандреа. Осенью прошлого года он заявил, что боится не восстания разумных роботов, а предвзятости искусственного интеллекта. Эта проблема становится тем значительнее, чем больше технология проникает в такие области, как медицина или юриспруденция, и чем больше людей без технического образования начинают ее использовать.