Ang artificial intelligence wala magsunod sa lohika sa pag-uswag sa siyensya
Nagsulat kami sa daghang mga higayon sa MT bahin sa mga tigdukiduki ug mga propesyonal nga nagproklamar sa mga sistema sa pagkat-on sa makina ingon "mga itom nga kahon" (1) bisan sa mga nagtukod niini. Kini nakapalisud sa pagtimbang-timbang sa mga resulta ug paggamit pag-usab sa mga nag-uswag nga mga algorithm.
Ang mga neural network - ang teknik nga naghatag kanato og mga intelihente nga pag-convert sa mga bot ug mga makinaadmanon nga mga text generator nga makahimo pa gani og mga balak - nagpabilin nga usa ka dili masabtan nga misteryo sa gawas nga mga tigpaniid.
Sila nagkadako ug mas komplikado, nagdumala sa dagkong mga dataset, ug naggamit sa dagkong mga compute arrays. Kini naghimo sa pagkopya ug pagtuki sa nakuha nga mga modelo nga mahal ug usahay imposible alang sa ubang mga tigdukiduki, gawas sa dagkong mga sentro nga adunay dagkong mga badyet.
Daghang siyentista ang nasayod pag-ayo niini nga problema. Lakip kanila mao si Joel Pino (2), tsirman sa NeurIPS, ang nag-unang komperensya sa reproducibility. Ang mga eksperto sa ilawom sa iyang pamunoan gusto nga maghimo usa ka "reproducibility checklist".
Ang ideya, matud ni Pino, mao ang pagdasig sa mga tigdukiduki sa pagtanyag sa uban og roadmap aron sila makabuhat pag-usab ug magamit ang trabaho nga nahimo na. Mahibulong ka sa kabatid sa usa ka bag-ong text generator o sa labaw sa tawo nga kahanas sa usa ka robot sa dula sa video, apan bisan ang labing kaayo nga mga eksperto wala’y ideya kung giunsa kini nga mga katingalahan. Busa, ang pagkopya sa mga modelo sa AI importante dili lamang sa pag-ila sa bag-ong mga tumong ug direksyon alang sa panukiduki, kondili isip usa usab ka praktikal nga giya nga gamiton.
Ang uban naningkamot sa pagsulbad niini nga problema. Gitanyag sa mga tigdukiduki sa Google ang "mga modelo nga kard" aron ihulagway sa detalye kung giunsa ang mga sistema gisulayan, lakip ang mga resulta nga nagpunting sa mga potensyal nga mga bug. Ang mga tigdukiduki sa Allen Institute for Artificial Intelligence (AI2) nagpatik sa usa ka papel nga nagtumong sa pagpalapad sa Pinot reproducibility checklist sa ubang mga lakang sa proseso sa eksperimento. “Ipakita ang imong trabaho,” awhag nila.
Usahay kulang ang batakang impormasyon tungod kay ang proyekto sa panukiduki gipanag-iya, labi na sa mga laboratoryo nga nagtrabaho sa kompanya. Kasagaran, bisan pa, kini usa ka timaan sa kawalay katakus sa paghulagway sa pagbag-o ug labi ka komplikado nga mga pamaagi sa panukiduki. Ang mga neural network usa ka komplikado kaayo nga lugar. Aron makuha ang labing kaayo nga mga sangputanan, kanunay nga gikinahanglan ang maayong pag-tune sa libu-libo nga mga "knobs ug butones", nga gitawag sa uban nga "itom nga salamangka". Ang pagpili sa kamalaumon nga modelo kanunay nga gilangkit sa daghang mga eksperimento. Ang salamangka nahimong mahal kaayo.
Pananglitan, sa dihang ang Facebook misulay sa pagsundog sa buhat sa AlphaGo, usa ka sistema nga gihimo sa DeepMind Alphabet, ang buluhaton napamatud-an nga hilabihan ka lisud. Daghang mga kinahanglanon sa pagkalkula, milyon-milyon nga mga eksperimento sa libu-libo nga mga aparato sa daghang mga adlaw, inubanan sa kakulang sa code, naghimo sa sistema nga "lisud kaayo, kung dili imposible, sa paghimo pag-usab, pagsulay, pagpauswag, ug pagpalapad," sumala sa mga empleyado sa Facebook.
Ang problema daw espesyalidad. Apan, kon kita maghunahuna sa dugang, ang panghitabo sa mga problema uban sa reproducibility sa mga resulta ug mga gimbuhaton sa taliwala sa usa ka research team ug sa lain makahuyang sa tanan nga lohika sa ninglihok sa siyensiya ug research proseso nga nailhan kanato. Ingon sa usa ka lagda, ang mga resulta sa miaging panukiduki mahimong gamiton ingon nga basehan alang sa dugang nga panukiduki nga makapadasig sa pagpalambo sa kahibalo, teknolohiya ug kinatibuk-ang pag-uswag.
