Пермские ученые объяснили, почему больше данных не делает ИИ точнее

Дополнительная информация не всегда помогает нейросетям выдавать более точные результаты. Это показало исследование специалистов Пермского государственного национального исследовательского университета (ПГНИУ), посвященное использованию искусственного интеллекта в медицине.

Ученые изучили, как объем исходных данных отражается на точности медицинских ИИ-моделей. Анализ показал, что увеличение информационной базы не обязательно улучшает работу алгоритмов. В некоторых рассмотренных случаях качество результатов даже снижалось.

Исследователи отмечают, что между количеством информации и точностью ответов нет однозначной зависимости. Поэтому при разработке и оценке медицинских нейросетей важно учитывать не только объем данных, но и особенности их обработки.

При этом выводы относятся к конкретным моделям и примерам, которые изучали пермские специалисты. Они не свидетельствуют о том, что увеличение объема данных неизбежно ухудшает работу искусственного интеллекта в целом, сообщает "Самара Онлайн 24".