Развитие искусственного интеллекта зашло в тупик

Сотрудники MIT Review (журнал Массачусетского технологического института) провели анализ статей по теме «искусственный интеллект» за последние 25 лет в крупнейшей открытой базе научных работ arXiv. В работах определялись ключевые слова, затем считалось их количество и распределение по времени. В результате оказалось, что «бум нейросетей» спал, а что придет ему на смену, пока неясно.

До середины 2000-х годов основным направлением развития ИИ-программ были системы, основанные на предварительно заложенных алгоритмах и базах. Затем популярность набирают нейросети, которые обучаются самостоятельно. Однако, как отмечают авторы исследования, последние годы частота употребления связанных с ними ключевых слов в работах по искусственному интеллекту падает. В тоже время возрастает число научных работ по обучению с подкреплением. Это может свидетельствовать о невозможности дальнейшего совершенствования существующих алгоритмов.

Глубинное обучение (deep learning) — это парадигма создания искусственного интеллекта, имеющая три вида: с учителем, без учителя и с подкреплением. В первых двух вариантах программа на предоставленной тренировочной выборке «учится» (с помощью контролирующего ее человека, или без) и сама формирует алгоритмы действий, а затем применяет их на практике. Третий метод — обучение с подкреплением — напоминает дрессировку животных. Ее обсуждение в научных кругах ведется несколько десятилетий, но практические реализации стали возможными лишь недавно.