导读 到目前为止，我们知道人工智能是未来。许多企业都在AI技术上投入大量资金，而科学家正在取得很大进步。但是，我们如何衡量这一进展?滑铁卢...
到目前为止，我们知道人工智能是未来。许多企业都在AI技术上投入大量资金，而科学家正在取得很大进步。但是，我们如何衡量这一进展?滑铁卢大学的科学家进行了一项研究，该研究表明，没有确定机器学习工具是否可以成功解决给定问题的确切方法。
有些人害怕人工智能。这是一个可以做坏事，但也可以做很多事的工具。科学家们一直在谈论这项技术的新进展。但是，现代AI的有效性和功能很难衡量。实际上，当我们将任务分配给各种算法时，我们几乎无法预测它们是否太困难。这是一个令人担忧的概念，科学家们说我们应该谨慎行事。
如果需要搬运重物，则必须选择合适的卡车。您查看它们的功率，发动机规格，货舱尺寸，然后准确地决定机器是否适合该工作。
没有用于AI算法的此类测量系统。
此外，科学家们说，也不可能有一个-如果任务比简单的“是或不是”情况更复杂，更笼统，我们就无法将可学习与不可学习任务区分开。
科学家使用一种称为估计最大值的学习模型来捕获许多常见的机器学习任务。他们为AI系统提供了各种任务，例如确定最佳位置来定位一组分销设施，以优化其对未来预期消费者的可访问性。分析表明，仅通过使用数学方法就无法预测基于AI的工具是否可以完成该任务。
这很有趣，因为科学家认为他们几乎可以测量和研究所有东西。该分析表明，不可能100%的时间。该研究的主要作者Shai Ben-David说：“这一发现令研究界感到惊讶，因为长期以来人们一直相信，一旦提供了任务的精确描述，便可以确定机器学习算法是否有效。将能够学习并执行该任务”。
未来，人工智能系统仍将被广泛使用。实际上，人工智能技术已经超越了科学活动的边界，并且已经是一种可商购的工具。有趣的是，科学家将如何解决无法预测任务对于算法而言是否太困难的问题。