Никто не знает, о чём думает искусственный интеллект

Учёные, занимающиеся глубоким обучением, расценивают это направление как мощный двигатель для решения большинства глобальных проблем. Они надеются, что искусственный интеллект сможет диагностировать смертельные заболевания на ранних стадиях, помогать людям принимать сложные финансовые решения и даже трансформировать целые отрасли.

У данных математических моделей большое будущее в узких направлениях, далёких от бытовых: к примеру, банковские программисты и силовики за рубежом возлагают большие надежды на такой подход. Однако пока данное направление в основном мы видим на практике перевода, автоматического изображения субтитров и распознавания голоса.

Глубокое обучение, со слов математиков, представляет собой принципиально иной способ программирования компьютеров. Но проблема применения этого принципа до сих пор остаётся чрезвычайно актуальной. Работая над потенциально важной программой, вполне возможно не понимать, где её применить. Более того, огромное количество обывателей говорит об искусственном интеллекте как о мечте, а не как о прикладной области.

Слои глубокой сети позволяют распознавать разные уровни информации. К примеру, в изучении физических объектов это могут быть контуры, цвет, фактура. Такой же подход применяется в иных областях: буквы, слова, идея текста или даже характер движения руля в машине, управляемой искусственным разумом.

Учёные предостерегают нас: полностью полагаться на машину нельзя. Нет идеально правильного ответа на вопрос, как машина обучает сама себя. Общение с программой, по мнению экспертов из MIT, должно быть максимально осторожным. Если сам робот не объясняет, что делать, то доверять ему нельзя, заключают они.