I matematici israeliani hanno dimostrato che l'intelligenza artificiale è lungi dall'essere sempre in grado di trovare schemi nei set di dati o di dare risposte univoche a qualsiasi domanda. I loro risultati sono stati presentati sulla rivista Nature Machine Intelligence.
I moderni sistemi di apprendimento automatico e intelligenza artificiale funzionano secondo un principio molto semplice. Imparano gradualmente a "vedere" determinati schemi ea distinguere le risposte corrette da quelle errate utilizzando estesi database preparati dall'uomo.
Inizialmente, questo approccio è stato utilizzato principalmente per creare sistemi di riconoscimento delle immagini. Successivamente, si è scoperto che può essere utilizzato per quasi tutto, dalle IA “creative”, in grado di disegnare e creare musica da sole, alla macchina AlphaZero, che può imparare senza l'aiuto di persone e giocare a diversi giochi da tavolo, conoscendo solo le loro regole.
Tali successi, osserva Yehudayoff, hanno costretto programmatori, filosofi e matematici a chiedersi se questo metodo di risoluzione dei problemi abbia dei limiti e se un'intelligenza artificiale estremamente "generale" possa trovare uno schema in qualsiasi insieme arbitrario di dati e rispondere a tutte le possibili domande.
I matematici israeliani hanno cercato di scoprire se è davvero così analizzando le versioni più generali di vari problemi matematici che vengono risolti attivamente oggi utilizzando sistemi di apprendimento automatico.
La loro attenzione è stata attirata dalle versioni dell'intelligenza artificiale che cercano di prevedere i valori massimi utilizzando set di dati incompleti. Ad esempio, tali macchine cercano di indovinare le preferenze dei visitatori di un determinato sito e di selezionare tali annunci che sarebbero interessanti per la maggior parte di loro.
Presentando questo problema come una raccolta di diversi insiemi grandi e piccoli, Yehudaioff ei suoi colleghi hanno scoperto che era simile nella sua descrizione al famoso teorema di Gödel. Già nel 1940, il famoso matematico austriaco Kurt Gödel scoprì che qualsiasi sistema formale, inclusa la matematica stessa, è incompleto o contraddittorio.
In altre parole, ciò significa che per i sistemi di machine learning, così come per i matematici "semplici", ci sono problemi, affermazioni e domande che non possono essere risolti, né provati, né smentiti senza andare oltre.
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In questo caso, ad esempio, è impossibile prevedere se l'intelligenza artificiale può essere "addestrata" per abbinare idealmente gli annunci utilizzando la conoscenza delle preferenze di un numero limitato e arbitrario di visitatori. A seconda di quali visitatori del portale verranno inclusi in questo esempio, questo problema è sia risolvibile che irrisolvibile.
Come sottolineano gli scienziati, da un punto di vista pratico, questa scoperta non influisce in alcun modo sul modo in cui l'intelligenza artificiale si svilupperà attivamente in futuro e su come risolverà i problemi pratici. D'altra parte, la presenza di tali restrizioni suggerisce che sarà molto più difficile creare una macchina "pensante" universale in grado di risolvere qualsiasi problema di quanto gli scienziati credano oggi.
