一些 东说念主工智能模子 正在死力明白陈腐的原则新西瓜影院，“辩论性未便是因果关系”。虽说这并非毁灭东说念主工智能器用的启事，但最近的一项考虑应当给设施员提个醒，即使是可靠的本事版块仍然容易出现奇怪的情况——比如宣称膝盖 X 光片不错证据注解某东说念主喝啤酒或吃炸豆。

东说念主工智能模子所作念的远不啻生成（偶尔准确的）文本修起和（有点）传神的视频。真确尽心打造的器用也曾在助力医学考虑东说念主员阐明多量数据集，以 发现新的冲破、准确辩论天气模式 和 评估环境保护使命。但把柄发表在《科学证明》杂志上的一项考虑，算法“捷径学习”依然存在会产生同期高度准确和乌有信息恶果的问题。

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达特茅斯健康中心的考虑东说念主员近期借助好意思国国立卫生考虑院骨重要炎倡议所提供的跳跃 25，000 张膝盖 X 光片，对医疗东说念主工智能模子张开了磨砺。然后，他们基本上是反向操作，让深度学习设施寻找辩论无兴味特征的共性，比如哪些膝盖的主东说念主显着喝了啤酒或吃了炸豆——正如考虑作家所解释的，这显着是无理的。

“这些模子并莫得揭示咱们膝盖中荫藏的对于豆子或啤酒的玄机真相，”他们写说念。

但是，与此同期，该团队解释说，这些辩论并非纯正未必所得出的恶果。根柢问题在于所谓的算法捷径，在此种情况下，深度学习模子通过容易检测到但仍然无关或具有误导性的模式确立辩论。

他们劝诫说念：“走捷径会让创建出辩论惊东说念主准确但毫无名义效度的模子变得不费吹灰之力。”

举例，算法所识别出的变量包含了一些不辩论的成分，像是 X 射线机型号的不同或者拓荒所处的地舆位置。

“这些模子大致看到东说念主类所看不到的模式，但是它们所识别出的并非所有模式齐具有兴味或可靠，”骨科医师、达特茅斯健康学院骨科助理造就以及该考虑的资深作家彼得·席林（Peter Schilling）在 12 月 9 日的声明中补充说念。“意识到这些风险是至关紧迫的，以幸免得出误导性的论断并确保科学的无缺性。”

另外一个握续存在的问题是，东说念主工智能的捷径学习似乎莫得浅易的护士目的。把柄周一的公告，护士这些偏差的尝试仅仅“略有见效”。

“这远远超出了由种族或性别印迹所产生的偏见界限，”机器学习科学家、该考虑的合著者布兰登·希尔（Brandon Hill）说。“咱们发现该算法以至不错学会辩论 X 光拍摄的年份。这是无益的。当您附近它学习这些元素中的某一个时，它反倒会去学习另一个之前被它忽略的元素。”

据希尔所言，这些问题有可能致使东说念主类民众确信东说念主工智能模子所提倡的“一些极不靠谱的主意”。对席林、希尔以及他们的共事而言，这意味着尽管辩论性深度学习设施有效处，但是在诸如医学考虑等情形下使用它们时，举证的连累需要更为严格。希尔把与东说念主工智能和洽比作在试图将其拟东说念主化的同期与外星人命体式进行打交说念。

“东说念主们极其容易落入这么一个罗网，假设模子‘看’事物的景观与咱们相易，”他说。“但最终并非这么。它学会了一种完成交给它的任务的目的，但不一定是像东说念主那样的设施。它莫得咱们频繁所明白的逻辑或推理。”