Загадка искусственного интеллекта Искусственный интеллект (ИИ) основан на математических структурах и простых преобразованиях, но при этом позволяет решать сложные задачи, такие как составление резюме по тексту или медицинские обследования. Качество моделей ИИ улучшается с увеличением размера и объема данных, что противоречит существующим теориям. Это явление поднимает вопросы о механизмах, лежащих в основе этих достижений.
От простых задач к сложным решениям Пятнадцать лет назад ИИ было сложно распознать кошку или собаку на изображении; теперь он отлично справляется с такими сложными задачами, как создание связных текстов из больших массивов данных. Инженеры используют доступные инструменты для создания решений, которые решают все более сложные задачи, не понимая до конца, почему они так хорошо работают.
Трансформеры: Прорывная архитектура Современный ИИ опирается на такие архитектуры, как Transformers — простые операции линейной алгебры, применяемые инновационным образом, — для преобразования входных последовательностей в значимые выходные данные. Обучение включает в себя подачу помеченных примеров до тех пор, пока модель эффективно не усвоит закономерности, несмотря на отсутствие теоретических объяснений ее успеха при значительном расширении.
Дилемма "качества данных" в машинном обучении Качественные обучающие данные определяют, развивает ли система искусственного интеллекта подлинное понимание, а не запоминает шум или нерелевантные корреляции. Определение высококачественных наборов данных остается важным, но труднодостижимым из-за неоднозначных определений того, что является "хорошей" информацией в контексте машинного обучения.