IT之家1月25日消息，哥本哈根大學(xué)的研究人員在世界上首次用數(shù)學(xué)方法證明，在各種基礎(chǔ)問題之上，不可能開發(fā)出始終穩(wěn)定的人工智能算法。
哥本哈根大學(xué)的研究人員已經(jīng)證明，處理復(fù)雜問題的完全穩(wěn)定機(jī)器學(xué)習(xí)算法近乎無法實(shí)現(xiàn)，這凸顯了對(duì)人工智能局限性。
以ChatGPT為代表的AI浪潮下，機(jī)器能比醫(yī)生更準(zhǔn)確解讀醫(yī)學(xué)掃描圖像、能比人類更安全地駕駛汽車，但再優(yōu)秀的算法也存在弱點(diǎn)。
以自動(dòng)駕駛汽車讀取路標(biāo)為例，如果有人在路標(biāo)上貼有標(biāo)簽，人類駕駛員的注意力通常不會(huì)被分散，而機(jī)器由于和接受訓(xùn)練的路標(biāo)存在差異，很容易出現(xiàn)分心。
該小組負(fù)責(zé)人阿米爾?耶胡達(dá)約夫（Amir Yehudayoff）教授說：“現(xiàn)實(shí)生活中存在著各種各樣的噪音，人類習(xí)慣于忽略這些噪音，而機(jī)器卻會(huì)感到困惑”。
