Почему текущие методы построения моделей обречены на провал

Ссылка на статью в Substack: https://richardaragon.substack.com/p/...

Ссылка на интервью с Ильей:    • Ilya Sutskever – We're moving from the age...  

Почему современные методы построения моделей обречены на провал: скрытый кризис современного ИИ

Искусственный интеллект развивается с невероятной скоростью, однако фундамент большинства систем ИИ начинает давать сбои. Многие эксперты предупреждают, что современные методы построения моделей обречены на провал не из-за слабости ИИ, а из-за фундаментальных недостатков в том, как мы проектируем, обучаем и внедряем модели. #llm #models #machinelearning #deeplearning #building #modernaircraft #methods

Современные системы страдают от проблем с построением моделей, сбоями моделей ИИ, проблемами машинного обучения и устаревшими методами моделирования, которые не соответствуют требованиям реального мира.

Ниже мы рассмотрим основные причины неудач методов ИИ, недостатки разработки ИИ, о которых никто не говорит, и то, что необходимо изменить для будущих инноваций.

1. Устаревшие методы моделирования не справляются с современной сложностью

Многие системы ИИ по-прежнему полагаются на устаревшие модели ИИ и устаревшие фреймворки. Эти методы не были разработаны для масштаба, шума и непредсказуемости современных данных.

Это напрямую приводит к:
снижению производительности моделей
рискам машинного обучения
алгоритмическим ошибкам

Когда мир меняется быстрее, чем обновляются модели, ошибки предиктивных моделей становятся неизбежными.

2. Проблемы с данными для обучения приводят к сбоям в системах ИИ

Неправильные данные = неправильные решения. Независимо от уровня развития архитектуры, неэффективные конвейеры данных приводят к:
проблемам с данными для обучения;
сбоям в работе моделей данных;
проблемам с точностью ИИ.

Постоянно меняющиеся данные приводят к тому, что даже самые надежные модели могут рухнуть под собственным весом. Это несоответствие между данными для обучения и реальным миром приводит к ненадежности моделей ИИ и общим рискам для надежности моделей.

3. Слабая архитектура ИИ приводит к краху системы.

Многие современные системы разрабатываются наспех, а не правильно. Поспешное развертывание приводит к:
неэффективной архитектуре ИИ;
недостаткам в проектировании МО;
проблемам с масштабируемостью ИИ.

В результате системы испытывают трудности с ростом, адаптацией и масштабированием в разных отраслях. В долгосрочной перспективе это приводит к ошибкам в системах ИИ и масштабным сбоям моделей, которые компании не могут предвидеть.

4. Прогностические модели не справляются с хаосом реального мира.

Реальная жизнь полна хаоса: непредсказуемое поведение, необычные входные данные, меняющаяся среда. Традиционные модели машинного обучения просто не предназначены для работы с хаосом.

Это приводит к:

недостаткам в построении моделей

слабым моделям машинного обучения

неудачным прогнозным моделям

Когда прогнозная модель сталкивается с ситуацией, с которой она никогда не сталкивалась, вся система может выйти из строя.

5. Отрасль игнорирует долгосрочную надежность

Большинство компаний оптимизируют свои решения, ориентируясь на скорость, прибыль или конкурентное преимущество, а не на долгосрочную надежность.

Это приводит к:

кратковременным моделям

поверхностному тестированию
низкой производительности в реальных условиях

Игнорирование надежности еще больше усугубляет проблемы доверия к ИИ. Когда пользователи не доверяют ИИ, внедрение замедляется, и системы быстро теряют актуальность.

Что нужно изменить?

Чтобы избежать будущего, полного ограничений моделей МО и проблем с производительностью ИИ, нам необходимо:

✔ Создавать архитектуры, которые адаптируются быстрее, чем меняется мир
✔ Улучшать качество и прозрачность данных
✔ Отдавать приоритет надежности, а не скорости
✔ Инвестировать в надежность, этику и интерпретируемость
✔ Тестировать модели в условиях реальных сбоев, а не идеальных условиях

Только так мы сможем преодолеть растущий спектр недостатков в разработке ИИ и создать долговечные системы.

Заключение
Современный ИИ обладает невероятным потенциалом, но если мы не решим проблемы построения моделей, проблемы с данными для обучения и несовершенство конструкции моделей, лежащие в основе современных систем, вся отрасль рискует столкнуться с застоем или, что еще хуже, крахом.

Хорошие новости? Признав эти проблемы сейчас, новаторы могут проложить путь к созданию более сильного, интеллектуального и гораздо более устойчивого ИИ.

#Сбой модели ИИ
#Проблемы построения модели
#Неудачные методы ИИ
#Устаревшие методы моделирования
#Неправильное проектирование ИИ
#Проблемы машинного обучения
#Риски надежности модели
#Недостатки разработки ИИ
#Ошибки предиктивных моделей
#Неисправные системы ИИ
#Ограничения моделей МО
#Сбои модели данных
#Ошибки алгоритмов
#Проблемы с данными для обучения
#Снижение производительности модели
#Проблемы масштабируемости ИИ
#Проблемы с точностью ИИ
#Риски...