live
Спутник ASTRA-4A 12073 МГц. Поляризация-Н. Символьная скорость 27500 Ксимв/с. FEC 3/4

Развитие технологий тормозят программисты, скрывающие свой код, - исследование

Главная проблема развития искусственного интеллекта в том, что большинство исследователей не публикуют исходный код своих работ и учебные алгоритмы

Об этом пишет журнал Science.

Такая "скрытность" приводит к тому, что воспроизвести результаты работы почти невозможно, а следовательно, нельзя устроить полноценное сравнение или организовать работу по улучшению результатов.

Издание ссылается на исследования профессора Норвежского университета естественных и технических наук Одда Эрика Гюндерсена. Тот изучил 400 работ в области искусственного интеллекта, представленных на конференциях в течение нескольких последних лет.

Оказалось, что только в 6% из них представлен исходный код. Половина работ идет с ограниченным описанием алгоритма, представленном в формате псевдокода. И только треть ученых поделилась данными, на которых проводились исследования.

Гюндерсен считает это большой проблемой, близкой к кризису. Невозможность воспроизвести эксперименты с ИИ других ученых ставит их результаты под сомнение.

Кроме кризиса доверия, такая практика и в целом тормозит всю область машинного обучения. К слову, ранее с кризисом воспроизводимости столкнулись психология, медицина и некоторые другие отрасли науки.

Но считалось, что область, связанная с ИИ, защищена от этого, ведь всегда есть исходный код, данные - все это позволяет воспроизводить эксперименты до мельчайших подробностей. Но на практике все иначе.

Исследователи находят тысячи причин, чтобы не публиковать тренировочную выборку и исходный код, пишет издание. Они начинаются с объективных - соглашение о неразглашении или желание обогнать конкурентов - и заканчиваются "детскими" отговорками, вроде, "у нас полетел жесткий диск с данными".

И Гюндерсен, и Science понимают причины, препятствующие публикации выходных данных, но протестуют против того, чтобы это тормозило развитие технологий.

Другие ученые, например, Питер Хендерсон из Университета МакГилл в Монреале, отмечают, что именно в области машинного обучения и искусственного интеллекта особенно важны точные исходные данные.

Говоря "точные, он подразумевает совпадение до последнего знака в коде. Он также подразумевает, что данные для тренировки алгоритма должны быть представлены. Свое мнение он подтверждает на примерах, запуская один и тот же алгоритм с наименьшими изменениями в тренировочной выборке или в коде.

По описанию, это по-прежнему одна и та же программа, но результаты совершенно противоположные. Поэтому Science, Гюндерсен и его коллеги пришли к выводу, что без исходного кода полноценное сравнение и реакция на работы в сфере ИИ других ученых невозможны.

Читайте также: Все говорят об искусственном интеллекте. Простыми словами объясним, что это

Специалистами из японских университетов Тохоку и Хокайдо был разработан робот, который может адаптироваться к физическим увечьям и показывать эмоции боли.
Искусственный интеллект создал собственную религию: физик Джанель Шейн с помощью нейросети решила проверить, что будет, если совместить несколько человеческих верований и свести их в единую систему
Ученые скачали "мозг" червя в робота, и тот самостоятельно взял его под контроль: они создали биологически достоверную модель нейронной сети круглого червя и погрузили в простого робота из Lego.
Лаборатория реактивного движения NASA в Калифорнии провела эксперимент, чтобы выяснить, кто быстрее и лучше руководит беспилотным летательным аппаратом - искусственный интеллект или профессиональный пилот.
Ученые Калифорнийского университета научили искусственный интеллект определять, как будут развиваться отношения пары, основываясь на записи их голосов.

новости партнеров

14 декабря, 2018 пятница

13 декабря, 2018 четверг

14 декабря, 2018 пятница

13 декабря, 2018 четверг

Видео

Введите слово, чтобы начать