Искусственный интеллект станет умнее, научившись сомневаться в себе

Искусственный интеллект станет умнее, научившись сомневаться в себе

Специалисты Uber и Google разрабатывают модификацию двух наиболее популярных платформ глубокого обучения, которые позволят искусственному интеллекту оценивать степень своей уверенности в прогнозе или решении.

Глубокое обучение, ставшее в последние годы чрезвычайно распространенным методом тренировки нейронных сетей, обладает существенным недостатком — оно требует значительных объемов данных и вычислительных мощностей и при этом весь процесс оказывается на удивление хрупким. Парадоксально, но решением может стать неуверенность в себе. Такой подход может оказаться полезным в экстренных ситуациях с участием беспилотных автомобилей или другой автономной техники.

По мнению Дастина Трана, разработчика из Google, система, которая сообщает о степени своей уверенности, должна понравиться людям. «Если беспилотный автомобиль не знает, насколько он не уверен, он может совершить фатальную ошибку, и последствия будут катастрофическими», — говорит он.

Неуверенность — ключевой аспект человеческого интеллекта, считает Зубин Гахрамани, профессор Кэмбриджа и главный научный специалист Uber.

Если глубокое обучение обогатится возможностью оценки неуверенности, оно сделает нейронные сети умнее по ряду показателей. Например, поможет программе распознавать объекты с определенной степенью уверенности на основании всего пары примеров, а не многих тысяч. Наличие степени уверенности в ответе вместо простого да или нет поможет также конструировать сложные системы, пишет MIT Technology Review.

Для интеграции неуверенности Uber создает язык программирования Pyro, а Колумбийский университет — язык Edward. По словам разработчика Pyro Ноя Гудмана, эти языки сближают две соперничающие школы разработки ИИ, одна из которых ориентирована на нейронные сети, а другая — на вероятности. В последние годы первая школа завоевала настолько большую популярность, что другие идеи остались без внимания. Для того чтобы двигаться вперед, следует тщательнее изучить их.

Источник: hightech.fm