Винник Д.В. Объяснительная сила нейросетевого моделирования когнитивных функций

Объяснительная сила нейросетевого моделирования когнитивных функций Д.В. Винник Как известно, одной из фундаментальных проблем систем искусственного интеллекта, основанных на нейросетевом машинном обучении и, часто отождествляемых с ними, является т.н. логическая или интеллектуальная непрозрачность, – нейронная сеть представляет собой модель системы типа «чёрный ящик», поскольку синаптическая матрица как результат обучения обычно является неинтерпретируемой или необъяснимой. Философы порой говорят о нечеловекомерности результатов машинного обучения. Разрешение или смягчение этой проблемы именуют «доверительным», «объяснимым» и, соответственно, – «интерпретируемым ИИ». Раскрыть содержания интеллектуальной непрозрачности как негативного теоретико-познавательного феномена пытаются с помощью теории параллельных алгоритмов, которой, если верить В.В. Воеводину [5, с.130], пока не существует. Автор утверждает, что к началу массового внедрения параллельной архитектуры не было никакой полной теории параллельных алгоритмов, аналогичной теории алгоритмов для последовательных вычислений. Боле того, – не было даже сколько-нибудь ясного представления, что же нужно понимать под параллельным алгоритмом: «отсутствовал какой-либо формальный математический аппарат, который можно было бы назвать параллельным аналогом машины Тьюринга. Скорее всего, именно эти причины привели к тому, что в течение долгого времени параллельные вычисления не удавалось сформировать как самостоятельную...