https://m.geektimes.ru/post/297309/

Текст ниже - из моего ВК, соотв. стилистика.

Как ни удивительно, но именно в настоящий момент "магическое мышление" расцвело пышным цветом. Молодые инженеры - и особенно ИТ-шники - образованы очень кусочно и действуют в режиме алхимиков: смешаем это с этим, потанцуем вокруг - и получим нужный эффект, который продадим. Пример очень хорошей статьи, помогающей понять, что может и что не может модное машинное обучение.
Для тех, кто в теме годами - и для кого "Персептрон" и Розенблатт - не ругательства, конечно, это и так понимают.

Проблемы бездумного применения нейронок в автономном транспорте я чуть раньше разбирал:https://vk.com/ermakovie?w=wall21060334_1035

Для общего понимания, вот некоторые цитаты из статьи:
"Хотя ГО способно на некоторые весьма удивительные вещи, важно понимать, что слово «глубинное» относится к его технической, архитектурной особенности (большому количеству скрытых слоёв, используемому в современных нейросетях, поскольку их предшественники использовали только один слой), а не к концептуальной (репрезентации, выстраиваемые в этих сетях, нельзя естественным образом применить к каким-либо абстрактным понятиям вроде «правосудия», «демократии» или «интервенции»). Даже более призёмлённые вещи вроде «мячик» или «противник» могут оказаться недоступными для сети. ... Но система ничего такого не поняла, она вообще не понимает, что такое туннель и что такое стена. Она просто выучила определённые действия для определённых ситуаций. Тесты с переносом — в которых систему ГО с подкреплением ставят в ситуации, немного отличающиеся от тех, на которых система тренировалась, показывает, что ГО-решения часто оказываются искусственными."
"Ещё один факт, следующий из всех упомянутых проблем — ГО не подходит для надёжного решения прикладных задач. Как писала команда авторов из Google в 2014-м, в заголовке важного эссе, на которое так и не было получено ответа (Sculley, Phillips, Ebner, Chaudhary, & Young, 2014), МО — это «кредитная карточка с технической задолженностью и высокими процентами», что означает, что делать системы, работающие на ограниченном наборе условий довольно легко (достижение краткосрочных целей), но очень сложно гарантировать, что они будут работать в других условиях с неизвестными данными, которые могут не походить не предыдущие тренировочные данные (долгосрочные цели, особенно когда одна система используется в качестве элемента другой, более крупной).
В важном докладе на ICML Леон Ботто в 2015-м сравнил МО с развитием мотора самолёта, и отметил, что хотя разработка самолётов основывается на построении сложных систем из множества простых, для которых возможно получить гарантии надёжной работы, МО не хватает способности давать схожие гарантии. Как отметил Питер Норвиг из Google в 2016-м, МО не хватает инкрементальности, прозрачности и возможности поиска ошибок, присущих классическому программированию, и в МО определённая простота работы меняется на наличие серьёзных проблем с надёжностью.

Хендерсон с коллегами недавно расширили это мнение, сконцентрировавшись на ГО с подкреплением, и отметив несколько серьёзных проблем в областях, связанных с надёжностью и воспроизводимостью (Henderson et al., 2017).

Реальная проблема состоит в непонимании того, для чего ГО подходит хорошо, а для чего — не подходит. Техника отлично справляется с проблемами чёткой классификации, в которых широкий спектр потенциальных сигналов необходимо разметить по ограниченному количеству категорий, учитывая, что система хватает данных, а проверочный набор сильно напоминает тренировочный.

Но отклонения от этих предположений могут привести к проблемам; ГО — это всего лишь статистическая технология, а все статистические технологии страдают от отклонения от первоначальных предположений.

ГО-системы работают уже не так хорошо, если данных для тренировки оказывается не очень много, или если проверочный набор отличается в важных вещах от тренировочного, или если набор проверочных примеров широк и наполнен совершенно новыми вещами. А некоторые проблемы в реальном мире вообще нельзя отнести к проблемам классификации. К примеру, к пониманию естественного языка нельзя подходить, как к задаче классификационного построения соответствия между большим конечным набором предложений и большим, конечным набором других предложений. Это, скорее, разметка соответствия между потенциально бесконечным набором входящих предложений, и таким же по объёму набором смыслов, многие из которых могли ранее не встречаться. В такой задаче ГО становится квадратным колышком, который забивают в круглое отверстие — грубым приближением в случае, когда решение должно находиться где-то в другом месте."