:format(webp)/nginx/o/2019/07/10/12351150t1h01e8.jpg)
/nginx/o/2018/05/07/7830460t1h0e66.jpg)
Arvutiteadlase Ali Rahimi hinnangul tegelevad tehisintellekti arendajad suurema osa ajast kulujuttudel põhineva huupi katsetamise katsetamisega.
Tehisintellekti uurija: kogu meie valdkond on muutunud alkeemiaks
Juhime tähelepanu, et artikkel on rohkem kui viis aastat vana ning kuulub meie arhiivi. Ajakirjandusväljaanne ei uuenda arhiivide sisu, seega võib olla vajalik tutvuda ka uuemate allikatega.
Esimest korda tõmbas Rahimi oma arvamuse avaldustega tähelepanu möödunud aasta detsembris erialakonverentsil kus teatas, et katse-eksitus meetodil põhinev masinõppe on sisuliselt taandunud alkeemiaks – isegi tarkvarainsenerid ise ei tea enam, miks mõned algoritmid töötavad samas, kui teised läbi kukuvad. Seetõttu puudub ka ülevaade sellest, millised tarkvara lahendused teistest paremini töötavad. Toona võeti kõne vastu 40-sekundise aplausiga, kirjutab Science.
Nüüd on mees oma ideid veelgi kogunud ja avaldanud need ka teadusartikli vormis, mida tutvustas 30. aprillil Vancouveris toimunud erialakonverentsil. Artikkel võtab kokku Rahimi ja tema kolleegide murekohad kogu tehisintellekti arengu osas.
«Kogu valdkonnas on levinud ahastus, kuna paljud meist tegelevad täiesti võõra tehnoloogiaga,» ütles Rahimi Science’ile. Kui varem on juhitud tähelepanu nii tehisintellekti nn kordamisprobleemile – enamasti ei suuda teadusgrupid üksteise tulemusi reprodutseerida – ja ka nn musta augu probleemile ehk suutmatusele tehisintellekti tulemusi selgitada, siis seekordne kriitika on sootuks laiapõhjalisem. Nagu ütles Rahimi, on kogu valdkond kujunenud omamoodi mustaks auguks.
Nimelt ei ole algoritmide hoomamatuse tõttu võimalik arendada välja ka lihtsaid meetodeid nende treenimiseks, mistõttu meenutab arendustöö aina enam keskaegsete alkeemikute kuulujuttudel põhinevat tööd. Suur hulk tööst taandub välja kujunenud harjumustele ja juhuslikule katsetamisele. Selle tulemuseks võib aga olla töö ja energia raisku minek ja ka nõrgem lõpptulemus. Tihtipeale võivad algoritmid olla seetõttu koormatud kasutute või koguni tulemuslikkust vähendavate lisaosadega, millest arendajad isegi teadlikud ei ole. Teinekord jälle võib algoritmi «südamik» olla kasutu, kuid nn ballast selle ainus väärtuslik osa.
Ühe lahendusena toob Rahimi välja lisakatsetused, mille käigus tuleks üksikuid programmi osasid välja lülitada, et teha kindlaks, millised algoritmi osad reaalselt vajalikud või kasutud on.