Я конечно не доктор наук и даже не специалист по ИИ. Но я понимаю как это работает (брал онлайн курс в Стенфорде). Половина наездов на ИИ в этой статье устарели. Уже пару лет как ИИ выигрывает у человека по распознанию людей. Есть куча применений ИИ которые уже совершают революцию в медицине (постановка диагноза, флюорография и т.д.). Отрицать достижения ИИ и то что он легко превзойдёт человека в конкретных областях это глупо. Это всё равно что утверждать что человек может умножить два огромных числа в уме быстрее компьютера. Вопрос больше стоит в том что пока ещё не нашли способа объединить разные специализации ИИ вместе или сделать один универсальный ИИ. В конце концов, в человеческом мозге тоже разные отделы отвечают за разные функции.
Суть статьи не в отрицании несомненных достижений современного ИИ. Наоборот, мы сами решали конкретную задачу - приспособить существующие инженерные решения для максимально эффективного и понятного человеку предсказания некоторых особенностей человеческого поведения. В общем случае эта задача современными методами не решается, и приходится её упрощать и привлекать дополнительную информацию, которой нет в данных. Аналогичные подходы используются при решении других сложных задач с использованием методов машинного обучения. Сегодняшний (конец 2019 года) ИИ выигрывает у человека там, где нужно одновременно учитывать слишком много (для человека) факторов и есть достаточно данных, где эти факторы проявляются. Пока вывести ИИ за эти пределы не получается и при опоре на те же базовые концепции не получится. Нужна смена парадигмы. Об этом и написано в статье.
Я конечно не доктор наук и даже не специалист по ИИ. Но я понимаю как это работает (брал онлайн курс в Стенфорде). Половина наездов на ИИ в этой статье устарели. Уже пару лет как ИИ выигрывает у человека по распознанию людей. Есть куча применений ИИ которые уже совершают революцию в медицине (постановка диагноза, флюорография и т.д.). Отрицать достижения ИИ и то что он легко превзойдёт человека в конкретных областях это глупо. Это всё равно что утверждать что человек может умножить два огромных числа в уме быстрее компьютера. Вопрос больше стоит в том что пока ещё не нашли способа объединить разные специализации ИИ вместе или сделать один универсальный ИИ. В конце концов, в человеческом мозге тоже разные отделы отвечают за разные функции.
Суть статьи не в отрицании несомненных достижений современного ИИ. Наоборот, мы сами решали конкретную задачу - приспособить существующие инженерные решения для максимально эффективного и понятного человеку предсказания некоторых особенностей человеческого поведения. В общем случае эта задача современными методами не решается, и приходится её упрощать и привлекать дополнительную информацию, которой нет в данных. Аналогичные подходы используются при решении других сложных задач с использованием методов машинного обучения. Сегодняшний (конец 2019 года) ИИ выигрывает у человека там, где нужно одновременно учитывать слишком много (для человека) факторов и есть достаточно данных, где эти факторы проявляются. Пока вывести ИИ за эти пределы не получается и при опоре на те же базовые концепции не получится. Нужна смена парадигмы. Об этом и написано в статье.