นักวิจัยที่โดดเด่นของการเรียนรู้ของเครื่องจักรและปัญญาประดิษฐ์กำลังเถียงว่าสนามของเขาหลงทางจากขอบเขตของวิทยาศาสตร์และวิศวกรรมและเข้าสู่ "การเล่นแร่แปรธาตุ. "และเขาเสนอเส้นทางกลับ
Ali Rahimi ผู้ทำงานกับ AI สำหรับ Google กล่าวว่าเขาคิดว่าสนามของเขามีความก้าวหน้าที่น่าทึ่ง แต่แนะนำว่ามีบางสิ่งบางอย่างเน่าเสียในแบบที่มันพัฒนาขึ้น ในการเรียนรู้ของเครื่องคอมพิวเตอร์ "เรียนรู้" ผ่านกระบวนการทดลองและข้อผิดพลาด ปัญหาในการพูดคุยที่นำเสนอในการประชุม AI คือนักวิจัยที่ทำงานในสนาม - เมื่อคอมพิวเตอร์ "เรียนรู้" เนื่องจากกระบวนการทดลองและข้อผิดพลาด - ไม่เพียง แต่ไม่เข้าใจอย่างแน่นอนว่าอัลกอริทึมของพวกเขาเรียนรู้อย่างไร แต่พวกเขาไม่เข้าใจว่าเทคนิคที่พวกเขาใช้ในการสร้างอัลกอริทึมเหล่านั้นทำงานอย่างไรMatthew Hutsonสำหรับนิตยสารวิทยาศาสตร์
ย้อนกลับไปในปี 2560 ราฮิมิส่งเสียงเตือนทางด้านลึกลับของปัญญาประดิษฐ์: "เราให้ผลลัพธ์ที่น่าประทับใจอย่างน่าทึ่ง"เขาเขียนในบล็อก- "รถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองดูเหมือนจะอยู่ใกล้ ๆ แท็กปัญญาประดิษฐ์ต้องเผชิญในภาพถ่ายถอดเสียงข้อความเสียงแปลเอกสารและป้อนโฆษณาของเรา บริษัท พันล้านดอลลาร์ถูกสร้างขึ้นจากการเรียนรู้ของเครื่องจักรในหลาย ๆ ด้านเราอยู่ในจุดที่ดีกว่าเราเมื่อ 10 ปีที่แล้วในบางวิธี -เครื่องจักรสุดพิเศษ: 7 Robotic Futures-
Rahimi ตามที่ฮัทสันรายงานแสดงให้เห็นว่าอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจักรจำนวนมากมีคุณสมบัติที่ติดตั้งที่ไร้ประโยชน์เป็นหลักและอัลกอริทึมจำนวนมากทำงานได้ดีขึ้นเมื่อคุณสมบัติเหล่านั้นถูกถอดออก อัลกอริธึมอื่น ๆ นั้นแตกหักและทำงานเพียงเพราะเปลือกแข็งของการแก้ไขแบบเฉพาะกิจที่ซ้อนอยู่ด้านบนของโปรแกรมดั้งเดิม
อย่างน้อยก็ในบางส่วนเป็นผลมาจากฟิลด์ที่คุ้นเคยกับวิธีการสุ่มการทดลองและข้อผิดพลาด Rahimi แย้งในบล็อกนั้น ภายใต้กระบวนการนี้นักวิจัยไม่เข้าใจเลยว่าทำไมความพยายามครั้งเดียวในการแก้ปัญหาการทำงานและอีกครั้งล้มเหลว ผู้คนใช้และแบ่งปันเทคนิคที่พวกเขาไม่เข้าใจจากระยะไกล
ผู้ที่ติดตาม AI อาจได้รับการเตือนถึงปัญหา "กล่องดำ" ฮัทสันกล่าวในบทความของเขา - แนวโน้มของโปรแกรม AI ในการแก้ปัญหาในรูปแบบที่ผู้สร้างมนุษย์ของพวกเขาไม่เข้าใจ แต่ปัญหาในปัจจุบันแตกต่างกัน: นักวิจัยไม่เพียง แต่ไม่เข้าใจเทคนิคการแก้ปัญหาของโปรแกรม AI เท่านั้น Rahimi กล่าว แต่พวกเขาไม่เข้าใจเทคนิคที่พวกเขาใช้ในการสร้างโปรแกรมเหล่านั้นตั้งแต่แรก กล่าวอีกนัยหนึ่งสนามคือเหมือนการเล่นแร่แปรธาตุมากขึ้นกว่าระบบการวิจัยที่ทันสมัยเขากล่าว
“ มีสถานที่สำหรับการเล่นแร่แปรธาตุการเล่นแร่แปรธาตุทำงาน” Rahimi เขียน
"นักเล่นแร่แปรธาตุคิดค้นวิธีการทำยาวิธีการใช้ยา, เทคนิคการทำสิ่งทอและกระบวนการทำแก้วที่ทันสมัยของเราจากนั้นนักเล่นแร่แปรธาตุก็เชื่อว่าพวกเขาสามารถถ่ายทอดโลหะฐานเป็นทองคำได้อีกครั้งและเป็นวิธีที่ดีในการรักษาโรค"
ในการพูดคุยล่าสุดของเขา (และกระดาษประกอบ) ในการประชุมนานาชาติเกี่ยวกับการเป็นตัวแทนการเรียนรู้ในแวนคูเวอร์แคนาดาราฮิมิและเพื่อนร่วมงานหลายคนเสนอวิธีการและโปรโตคอลจำนวนมากที่สามารถย้ายการเรียนรู้ของเครื่องจักรเกินกว่าโลกแห่งการเล่นแร่แปรธาตุ ในหมู่พวกเขา: การประเมินอัลกอริธึมใหม่ในแง่ของส่วนที่เป็นส่วนประกอบของพวกเขาการลบชิ้นส่วนของพวกเขาทีละครั้งและการทดสอบหากโปรแกรมโดยรวมยังคงทำงานและดำเนินการ "การทดสอบสติ" พื้นฐาน "กับผลลัพธ์ที่อัลกอริทึมผลิต
นั่นเป็นเพราะ AI Rahimi แย้งในบล็อก 2017 ของเขากลายเป็นสิ่งสำคัญในสังคมที่จะพัฒนาในรูปแบบ slapdash เช่นนี้
“ หากคุณกำลังสร้างบริการแบ่งปันภาพถ่ายการเล่นแร่แปรธาตุก็ดี” เขาเขียน “ แต่ตอนนี้เรากำลังสร้างระบบที่ควบคุมการดูแลสุขภาพและการมีส่วนร่วมของเราในการอภิปรายทางแพ่งฉันอยากจะอยู่ในโลกที่ระบบสร้างขึ้นด้วยความรู้ที่เข้มงวดเชื่อถือได้และตรวจสอบได้และไม่เกี่ยวกับการเล่นแร่แปรธาตุ”
เผยแพร่ครั้งแรกเมื่อวิทยาศาสตร์สด-
