> Знает ли птица про аэродинамику? В природе есть более одного способа получить
> результат.И что? У человека ещё больше способов получать результат, чем у природы. И создание теории -- это один из таких способов, которыми не владеет природа.
> И даже инженеры считают многие конструкции по упрощенным эмпирическим приближениям.
Кто сказал, что аэродинамика точная? Те же братья Райт, как я понимаю, не столько считали -- у них не было суперкомпьютеров для решения дифур, -- сколько моделировали в реале, в аэродинамической трубе. Аэродинамика -- это знания о том, как газ обтекают твёрдые тела, и методы изучения этого обтекания. В том числе и упрощённые эмпирические способы.
> Потому что полная точная модель может быть очень сложной или нерешаемой.
Не существует такого понятия, как "полная точная модель". Модель по определению неточна и не полна. Если мы создадим точную карту местности, то эта карта будет в масштабе 1:1 и она будет содержать такое количество деталей, что единственным способом представить такое количество информации будет создание точной копии. Что, кстати, совершенно неизвестно как сделать в силу квантовой неопределённости. Но даже если и сделать, это будет совершенно непрактично.
Люди создают модели для того, чтобы выкинуть из рассмотрения то, что не важно для решения данной конкретной задачи. Чтобы ненужные данные под ногами не болтались.
> А тут инженеры то же самое сделали с AI. Собственно ученые и
> подкачали - теории описывающей работу AI мало.
Во-во. Поэтому я и говорю, что до решения проблемы AI ещё пахать и пахать. Deep-learning не повод считать, что мы уже на пороге.
В новости приведён пример демонстрирующий границы понимания. Я могу привести другой. http://www.evolvingai.org/fooling
Самым честным образом обученная нейронная сеть подвержена иллюзиям, но каким именно неясно. А это false positives, причём на которые сеть даёт высокий уровень достоверности распознавания, при желании даже более высокий, чем на реальный объект. Эти иллюзии можно изучить единственным способом, тыкая эту нейронную сеть палочкой. Работая с ней как с чёрным ящиком. И речь ведь не о таких сложных процессах как "мышление", речь о гораздо-гораздо более простой вещи -- о классификации.
