Искусственный интеллект (ИИ) является предметом исследований в области компьютерных наук на протяжении десятилетий, и с течением времени его значение только возрастает. Однако при обучении искусственного интеллекта возникают серьезные проблемы, которые необходимо решать. В этой статье мы с вами рассмотрим проблемы обучения искусственного интеллекта, приведем конкретные примеры и обратимся к научным исследованиям.
1. Отсутствие разнообразия данных.
Одной из основных проблем в обучении искусственного интеллекта является отсутствие разнообразия данных. Алгоритмы искусственного интеллекта хороши лишь настолько, насколько хороши данные, на которых они обучаются. Если данные необъективны или нерепрезентативны, то и система ИИ будет такой же. Эта проблема может привести к значительным ошибкам, особенно в области распознавания изображений и обработки устной речи.
Например, в 2015 году была запущена функция автоматического тегирования фотографий Google Photos. Однако система пометила афроамериканцев как "горилл". Эта ошибка произошла потому, что система не была обучена на достаточно наборе данных. Этой проблемы можно было бы избежать, если бы данные, использованные для обучения системы ИИ, были более разнообразными.
2. Недостаточная «объясняемость».
Не такой значительной как остальные, но от этого не менее важной проблемой в обучении искусственному интеллекту является недостаточная объясняемость. По мере усложнения систем искусственного интеллекта становится все сложнее понять, как они принимают решения. Отсутствие прозрачности может стать проблемой в тех областях, где подотчетность и прозрачность очень важны, например, в здравоохранении.
Например, система ИИ может быть разработана для диагностики медицинского состояния. Однако если система не может объяснить, как она пришла к определённому выводу, то доверять ее диагнозу будет сложно. Эту проблему можно решить, разработав более интерпретируемые системы ИИ.
3. Угрозы безопасности.
Наконец, еще одной проблемой в обучении искусственного интеллекта является безопасность алгоритмов. Атака на ИИ систему - это преднамеренная попытка обмануть искусственный интеллект и заставить его принять неверное решение. Эти атаки могут быть особенно проблематичными в критически важных системах, таких как самоуправляемые автомобили.
Например, атака может привести к тому, что самоуправляемый автомобиль неправильно определит знак "Стоп" как знак ограничения скорости, что может привести к аварии.
Заключение:
В заключение следует отметить, что процесс обучения искусственного интеллекта является сложной задачей, требующей пристального внимания к разнообразию данных, жестким ограничениям, объяснимости и безопасности.
Источники:
1. Gebru, T., Morgenstern, J., Vecchione, B., Vaughan, J. W., Wallach, H., Daumeé III, H., & Crawford, K. (2018). Datasheets for datasets.
2. Szegedy, C., Zaremba, W., Sutskever, I., Bruna, J., Erhan, D., Goodfellow, I., & Fergus, R. (2013). Интригующие свойства нейронных сетей. В материалах Международной конференции по изучению представлений.