Оглавление

По сообщению Stanford HAI, искусственный интеллект трансформирует практически все аспекты человеческой деятельности — от хирургии до генерации искусства и написания кода. При этом фундаментальное понимание того, как ИИ обучается и рассуждает, отсутствует даже у компаний-разработчиков.

Научное понимание вместо инженерной эмпирики

Сурья Гангули, физик из Стэнфорда, возглавляет проект «Физика обучения и нейронных вычислений», который объединяет физиков, компьютерных ученых, математиков и нейробиологов для исследования внутренних механизмов ИИ. Как отмечает ученый, коммерческие компании сосредоточены на улучшении производительности, а не на фундаментальном понимании технологии.

«Инженерия ИИ значительно опережает науку, поэтому нам нужен согласованный подход для развития научного понимания», — подчеркивает Гангули.

Физика как инструмент анализа сложных систем

Физики имеют богатый опыт работы с высокоразмерными системами, что делает их идеальными исследователями для анализа нейросетей. ИИ с его миллиардами изменяющихся весов во время обучения демонстрирует эмерджентные свойства — новые характеристики, возникающие из взаимодействия компонентов.

Ева Сильверштейн, профессор физики и участница проекта, отмечает: «Дополнительные связи в сетях не обязательно создают проблемы, но они дорогостоящи. Понимание динамики обучения, структуры данных и архитектуры позволит создавать более эффективные системы».

Открытая наука против корпоративной секретности

Ключевое преимущество академических исследований — открытость и публикация результатов в рецензируемых журналах. В отличие от коммерческих компаний, которые сосредоточены на экономической отдаче, университеты могут свободно делиться знаниями с мировым сообществом.

Ирония ситуации в том, что самые сложные технологии нашего времени создаются методом «черного ящика» — инженеры знают, что работает, но не всегда понимают почему. Академические исследования могут стать тем самым светом в конце тоннеля, который превратит ИИ из магического артефакта в предсказуемый научный инструмент. Физики, вторгающиеся в область машинного обучения — это именно тот междисциплинарный коктейль, который может дать прорывные результаты.

Проект Simons Foundation объединяет 17 ведущих исследователей из 12 университетов и планирует проводить семинары и летние школы для подготовки нового поколения ученых. Как отмечает Гангули: «Для чего-то столь важного для общества мы должны делать это в академической среде, где можем открыто делиться знаниями с миром».