Ученые Нью-Йоркского университета заявили о том, что технология глубокого обучения нейронных сетей ведет к тупиковому пути развития технологии искусственного интеллекта. Чтобы прийти к такому решению, ученые сконцентрировались на проблемах искусственного интеллекта и главной связанной с ним проблемы технологии глубокого обучения.

Подводя итог исследованиям, ученые заявили, что у технологии присутствуют очевидные ограничения, которые не могут заметить лишь энтузиасты. Свои слова группа единомышленников закрепляет выведенной теорией о том, что для создания настоящего машинного интеллекта понадобится совершенно иной подход, Одна из важнейших причин этого явления в том, что нынешний «узкий ИИ», то есть алгоритмы базы его глубокого обучения, близки к пределу.

Ученые приводят простой пример ограниченности ИИ, предлагая всего лишь сдвинуть элементы в компьютерной игре на три пикселя, и обученный ИИ потеряет эффективность. Инженеры убеждены, что решения человека не идеальны, но они действенны и эволюционны. А у компьютеров такого механизма мышления нет. Ученые считают, что решение в симбиозе классического ИИ, который понимает взаимосвязь и решения получает путем опыта, познания и глубокого обучения.

Свои настроения данная группа не оценивает как пессимистичные, а наоборот, уверена, что главная проблема развития ИИ в том, что большинство сторонников технологии ИИ воспринимают машинное обучение как всесильную технологию и не задумываются о развитии дальнейшего обучения искусственного интеллекта.