Matematikawan Telah Membuat Masalah Yang Tidak Dapat Diselesaikan Dengan Mesin - Pandangan Alternatif

Matematikawan Telah Membuat Masalah Yang Tidak Dapat Diselesaikan Dengan Mesin - Pandangan Alternatif
Matematikawan Telah Membuat Masalah Yang Tidak Dapat Diselesaikan Dengan Mesin - Pandangan Alternatif

Video: Matematikawan Telah Membuat Masalah Yang Tidak Dapat Diselesaikan Dengan Mesin - Pandangan Alternatif

Video: Matematikawan Telah Membuat Masalah Yang Tidak Dapat Diselesaikan Dengan Mesin - Pandangan Alternatif
Video: Sejarah Filsafat Matematika 2024, Maret
Anonim

Sekelompok ahli matematika berpendapat bahwa matematika yang tidak dapat dibuktikan adalah penghalang yang tidak dapat diatasi untuk algoritme pembelajaran mesin. Sekarang mereka bisa membuktikannya dalam praktek.

Tidak semua hal di dunia ini bisa diketahui. Setidaknya ini berlaku untuk kecerdasan buatan dan algoritma pembelajaran mesin. Sekilas, pernyataan seperti itu di zaman kemajuan kita mungkin terdengar seperti bid'ah yang nyata - tetapi, sayangnya, ini masalahnya. Sekelompok matematikawan internasional dan peneliti AI telah menemukan bahwa terlepas dari potensi pembelajaran mesin yang tampaknya tak terbatas, bahkan algoritme paling canggih pun terikat oleh batasan matematika.

"Keunggulan matematika terkadang dibangun di atas fakta bahwa … dalam istilah sederhana, tidak semuanya dapat dibuktikan," tulis para peneliti, yang dipimpin oleh ilmuwan komputer Shai Ben-David dari Universitas Waterloo. Mereka berpendapat bahwa pembelajaran mesin memiliki nasib yang sama.

Bagaimana mereka sampai pada kesimpulan ini? Batasan matematika sering dikaitkan dengan ahli matematika Austria terkenal Kurt Gödel, yang pada tahun 1930-an mengembangkan teorema ketidaklengkapan - dua asumsi yang menunjukkan batasan aritmatika formal (dan, sebagai konsekuensinya, sistem formal apa pun yang menggunakan konsep aritmatika ini: 0 dan 1, penjumlahan dan perkalian, dan bilangan asli). Penelitian baru hanya membuktikan bahwa pembelajaran mesin dikunci dalam framework yang sama.

Saat ini, AI secara harfiah dibatasi oleh matematika yang tidak dapat dibuktikan. Dengan kata lain, kecerdasan buatan tidak dapat memecahkan masalah yang algoritmanya tidak menyediakan solusi yang "benar" atau "salah". Ahli matematika Amir Yehudayov dari Technion-Israel Institute of Technology, dalam sebuah wawancara dengan jurnal Nature, mengakui bahwa ini merupakan kejutan bagi para ilmuwan. Studi ini dibuat berdasarkan situs web: algoritme harus menampilkan iklan bertarget kepada pengunjung yang paling sering mengunjungi laman - tanpa mengetahui sebelumnya pengunjung mana yang akan mengunjunginya. Ini adalah apa yang disebut masalah memperkirakan maksimum (EMX).

Menurut para peneliti, akar dari masalah matematika mungkin terletak pada struktur algoritma pembelajaran yang dikenal sebagai "pembelajaran yang mendekati probabilistik," atau PAC. Ini juga sangat mirip dengan paradoks matematika yang disebut hipotesis kontinum. Seperti teorema kelengkapan, hipotesis ini terkait dengan matematika, yang tidak dapat dibuktikan dalam kerangka sistem benar / salah. Secara hipotetis, bahkan untuk algoritme yang paling sempurna, ini adalah jalan buntu, yang darinya ia tidak bisa keluar. Matematikawan menyadari bahwa ketidakprovabilitas adalah beban yang sekarang harus ditanggung oleh mesin. Lev Reizin, yang tidak terlibat dalam penelitian ini, mencatat bahwa langkah-langkah ini "mungkin dapat mengajarkan kerendahan hati AI, bahkan jika itu terus merevolusi dunia di sekitar kita."

Vasily Makarov

Direkomendasikan: