Исследователи разработали систему стандартов обучения искусственного интеллекта

Ученые в области наук о жизни, использующие машинное обучение в своих работах, должны принять стандарты, которые позволят другим исследователям воспроизводить их результаты. Об этом говорится в комментарии к статье, опубликованной в журнале Nature Methods.

Авторы предложили три уровня стандартов доступности алгоритмов: бронзовый, серебряный и золотой. Каждый из них устанавливает минимальные требования для обмена учебными материалами, чтобы другие исследователи могли доверять работе, подтверждать ее результаты и опираться на них.

Чтобы получить бронзовый стандарт, исследователям необходимо открыть доступ к датасетам, исходному коду и моделям.

Серебряный стандарт предполагает расширение бронзового уровня дополнительной информацией о системе, в которой запускается код. Для других ученых эта информация даст возможность дублировать тренировочный процесс.

Чтобы претендовать на золотой стандарт, исследователи должны добавить к своей работе «простую кнопку», чтобы другие команды могли воспроизвести предыдущий анализ с помощью одной команды.

По мнению авторов работы, стандарты являются ключом к научным прорывам, развитию знаний и обеспечению воспроизводимости результатов исследований от одной группы ученых к другой.

«Стандарты позволят другим командам сосредоточиться на следующем прорыве, а не тратить время на изобретение колеса, созданного авторами первоначального исследования», — говорится в работе.

Директор Центра искусственного интеллекта Медицинской школы Университета Колорадо Кейси С. Грин считает, что немаловажным фактором в исследовательской работе является и доверие к предыдущим работам.

«Вся наука требует доверия — ни один ученый не может воспроизвести результаты каждой прочитанной статьи», — заявил он.

Напомним, в июле стало известно, что до 2024 года в России разработают более 200 стандартов для ИИ.

В июне исследователи из ЮНЕСКО назвали искусственный интеллект и робототехнику самыми популярными направлениями в науке за последние пять лет.

В марте аудиторская компания KPMG сообщила, что пандемия ускорила развертывание систем на базе ИИ в различных областях.