Все-таки пригодилась: почему ИИ обыграл китайцев в Доту, но завалил школьный тест по математике?
Исследователи из DeepMind проанализировали математические способности нейронных сетей на примере собственного алгоритма. Обучив его на наборе данных, состоящих из математических задач, создатели заставили алгоритм решать тест из школьной программы. ИИ экзамен провалил.
Причем тут математика? Благодаря теоретической науке развиваются технологии — от космоса до ИИ. Она не несет практического смысла сама по себе, но выступает инструментом для других наук. А иногда подставляет палки в колеса: в математике полно нерешенных задач. Например, теория струн (М-теория) по-прежнему находится в начале пути из-за ограниченности математического аппарата.
Почему важно? Есть маленькое, но быстро растущее направление, где люди учат нейросети понимать и решать математические задачи. Пока упражнения по сложности не выходят за рамки школьного курса, но алгоритмы уже самостоятельно переводят задачу с человеческого языка на свой родной без посторонней помощи.
Почему нейросеть завалила контрольную по математике? Первая причина — даже если алгоритм решает широкий спектр задач с точностью в 99%, он все равно не прав. Представьте, что вы решаете пример у доски: в ответе получилось 4,99, а надо 5. Учитель поставит двойку и будет прав, потому что приближенное вычисление не равно правильное. Вторая проблема — это интерпретируемость. Другими словами, если надо решить сложную задачу из последней части ЕГЭ, и вы написали только ответ, никто вам не поверит. Всегда нужно пошаговое объяснение, как вы пришли к такому результату.
Что дальше? Мы точно доживем до времен, когда алгоритм научится проверять домашнее задание не только на уровне “правильно/неправильно”, но и анализировать предоставленное решение. Что касается сложных задач — может, именно ИИ найдет подтверждение теории струн, а не человек. А пока пусть делает работу над ошибками.
Исследователи из DeepMind проанализировали математические способности нейронных сетей на примере собственного алгоритма. Обучив его на наборе данных, состоящих из математических задач, создатели заставили алгоритм решать тест из школьной программы. ИИ экзамен провалил.
Причем тут математика? Благодаря теоретической науке развиваются технологии — от космоса до ИИ. Она не несет практического смысла сама по себе, но выступает инструментом для других наук. А иногда подставляет палки в колеса: в математике полно нерешенных задач. Например, теория струн (М-теория) по-прежнему находится в начале пути из-за ограниченности математического аппарата.
Почему важно? Есть маленькое, но быстро растущее направление, где люди учат нейросети понимать и решать математические задачи. Пока упражнения по сложности не выходят за рамки школьного курса, но алгоритмы уже самостоятельно переводят задачу с человеческого языка на свой родной без посторонней помощи.
Почему нейросеть завалила контрольную по математике? Первая причина — даже если алгоритм решает широкий спектр задач с точностью в 99%, он все равно не прав. Представьте, что вы решаете пример у доски: в ответе получилось 4,99, а надо 5. Учитель поставит двойку и будет прав, потому что приближенное вычисление не равно правильное. Вторая проблема — это интерпретируемость. Другими словами, если надо решить сложную задачу из последней части ЕГЭ, и вы написали только ответ, никто вам не поверит. Всегда нужно пошаговое объяснение, как вы пришли к такому результату.
Что дальше? Мы точно доживем до времен, когда алгоритм научится проверять домашнее задание не только на уровне “правильно/неправильно”, но и анализировать предоставленное решение. Что касается сложных задач — может, именно ИИ найдет подтверждение теории струн, а не человек. А пока пусть делает работу над ошибками.