loader image

Системная ошибка классического AI

Врождённый деффект нейросетей

В парадигму развития существующих нейросетей изначально заложена ошибка. Именно она является главной причиной замедления развития искусственного интеллекта и его экстенсивности. Мы называем это «Ошибка Розенблатта» — ошибочный постулат, описывающий конструкцию формального нейрона как ограниченного одним весом на синапсе, что соответствовало давно устаревшим представлениям биологов.

Свойственные ограничения

Эта ошибка в изначальном устройстве нейросетей порождает неизбежные ограничения, которые становятся всё ощутимее и всё более критичными. C увеличением объёма данных и сложности задачи, потребность в вычислительной мощности нейросетей на обычных нейронах возрастает экпоненциально. Вместе с ними по экспоненте растут время на обучение, энергопотребление, стоимость человеческого ресурса и иные издержки. Стоимость обучения нейронных сетей становится непомерной.

Последствия

Описанный выше «врождённый дефект» и порождённые им ограничения привели к замедлению развития в области искусственного интеллекта. Причин несколько:

  1. Монополизация доступа:
    1. Требуется мощное компьютерное оборудование и дорогостоящая инфраструктура.
    2. Доступно лишь большим компаниям и гигантам-монополистам.
    3. Хронический дефицит вычислительных мощностей при экспоненциально растущих потребностях.
    4. Обработка данных на чужих мощностях несет в себе риски утери конфиденциальности данных.
  2. Высокие издержки:
    1. Колоссальная энерго- и ресурсоёмкость и гигантские выбросы.
    2. Сложность в интеграции, использовании и поддержке.
    3. Уязвимость и невысокая надёжность: сбои, ошибки, внешние воздействия.
    4. Непрозрачность процессов: тренировка нейросети происходит путём проб и ошибок.
  3. Низкая производительность:
    1. Низкая скорость тренировки, ускорение тренировки идёт очень медленно.
    2. Потребность в большом количестве данных и обучающих примеров.
    3. Эффект катастрофического «забывания» и «зависания» при усложнении задач.
    4. Невозможность до-обучения.

Разочарование экспертов в существующих ИНС

Джефф Хинтон, один из наиболее известных исследователей искусственного интеллекта, недавно рассказывал, что относится к современным технологиям искусственного интеллекта «с глубоким подозрением». «Я считаю, что нужно всё выкинуть и начать сначала.»

Франсуа Шолле, один из ведущих практиков в области сетей глубокого обучения, пришёл к выводу, что «нельзя достичь общего искуственного интеллекта просто масштабируя существующие технологии глубокого обучения».
Источник: The Secret to Strong AI by Jeff Hawkins, Co-Founder at Numenta

Стань одним из первых участников технологической революции в Искусственном Интеллекте с нами