Специалисты Google сформулировали один из ключевых недостатков важнейшего компонента создания искусственного интеллекта — машинного обучения — и озвучили, как можно это компенсировать.
Научная работа опубликована на портале arXiv. Специалисты описали понятие недостаточной детализации (underspecification) в машинном обучении (machine learning).
Авторы отметили, что в привычном процессе обучения нейросетевых алгоритмов слишком часто возникают неочевидные поначалу аномалии, из-за таких ошибок алгоритм будет выдавать непредсказуемые или ошибочные выводы.
Читать на cursorinfo.co.il