Forskning: AI-'gennembrud' holder ikke vand ved nærmere eftersyn

gualtiero boffi
Illustration: gualtiero boffi / Bigstock. Se større version
Inden for flere AI-områder er fremskridtet langt mere begrænset, end opfinderne antyder, viser forskning.
Tech fokus3. juni 2020 kl. 11:56
errorÆldre end 30 dage

Adskillige forskningsartikler, som præsenterer ny state-of-the-art resultater på flere AI-områder, kan i virkeligheden ikke dokumenterer fremskridt. Og nogle 'gennembrud' er simpelthen ikke målbart bedre, end deres år gamle forgængere, viser en gennemgang som Science har lavet. 

I et studie af forskere ved MIT, har man undersøgt 81 såkaldte pruning-algoritmer til neurale netværk. Det er algoritmer, som skal fjerne uvigtige forbindelser mellem noder i et neuralt netværk for på den måde at gøre det både mindre komplekst og mindre tungt at træne. 

Alle 81 algoritmer bliver i deres respektive artikler præsenteret som overlegne - på forskellige måder. Men da MIT-forskerne satte sig for at sammenligne dem, og evaluere dem systematisk, var der ingen klar dokumentation for forbedring - over 10 års forskning. 

Få fuld adgang til Tech Management

Vi skriver til direktører, strategiske ledere og projektledere. Som Danmarks teknologifokuserede ledelsesmedie hjælper Tech Management dig med at navigere i og forstå nye teknologier, implementere de nødvendige forandringer og følge vigtige trends inden for forandringsledelse, projektledelse mv. Vi har viden og råd både til dig, som netop er gået i gang med teknologi- og strategiimplementering, og til dig, som er godt i gang. Få tilsendt tilbud

Abonnementsfordele
vpn_key
Fuld adgang til Tech Management
Alt indhold på Tech Management er åbent for dig, så du kan nyde det fra din computer, tablet eller mobil.
drafts
Kuraterede nyhedsbreve
Nyheder, interviews, tendenshistorier og meget mere, leveret til din indbakke.
thumb_up
Adgang til debatten
Deltag i debatten med andre professionelle.
Debatten
Log ind for at deltage i den videnskabelige debat.