Miksi 98 % tarkka tekoäly muuttuu täydeksi hölynpölyksi: faktan laimenemisen ongelma
Kemiakoe, joka selittää, miksi tekoälysi epäonnistuu
Kuvittele, että sinulla on dekantterilasi puhdasta vettä. Joku käskee sinua poistamaan tasan 2 prosenttia vedestä ja korvaamaan sen jollakin vaarattomalla. Teet tämän kerran, ja sinulla on edelleen 98 prosenttia vettä. Ei ongelmaa.
Toista nyt sama prosessi 50 kertaa. Kuinka paljon vettä sinulle jää?
Vastaus riippuu täysin siitä, kumpaan kysymykseen vastaat. Ja juuri tämä erottelu on syy siihen, miksi useimmat nykyiset tekoälyjärjestelmät muuttuvat täysin epäluotettaviksi monivaiheisissa päättelytehtävissä.
Tämä ei ole vertauskuva. Tämä on matematiikkaa. Ja se tuhoaa tekoälyprojekteja kaikilla toimialoilla.
Kaksi tapaa ajatella virheestä
Kun ihmiset puhuvat tekoälyn tarkkuudesta, he ajattelevat yleensä sitä, mitä tilastotieteilijät kutsuvat riippumattomaksi virheeksi. Jokaisella tekoälyoperaatiolla on 2 prosentin todennäköisyys olla väärässä. Seuraava operaatio on riippumaton. Sillä on myös 2 prosentin todennäköisyys olla väärässä.
Tässä mallissa olet 50 operaation jälkeen tehnyt 50 riippumatonta 2 prosentin virhettä. Se on suunnilleen yksi virhe yhteensä. Ei iso juttu, eikö?
Mutta näin tekoäly ei oikeasti toimi. Tekoälyjärjestelmät rakentuvat aiempien tulosten päälle. Jokainen vaihe perustuu siihen, mitä on tapahtunut aiemmin. Ja se muuttaa kaiken.
Kemiassa, kun laimennat liuosta toistuvasti, sovellat vaimenemiskerrointa jäljellä olevaan määrään. Et vähennä joka kerta 2 prosenttia alkuperäisestä pitoisuudesta. Vähennät 2 prosenttia nykyisestä pitoisuudesta.
Nämä kuulostavat samanlaisilta. Ne tuottavat täysin erilaisia lopputuloksia.
Lineaarinen harha
Aloitetaan väärästä tavasta ajatella asiaa, koska näin useimmat tekoälyyritykset oikeasti mallintavat järjestelmiään.
Lineaarinen vaimeneminen olettaa, että vähennät aina 2 prosenttia alkuperäisestä määrästä. Aloita 100 prosentin tarkkuudesta. Vaihe 1: olet 98 prosentissa. Vaihe 2: olet 96 prosentissa. 50 vaiheen jälkeen olet tasan 0 prosentissa.
Yksinkertaista. Ennustettavaa. Ja täysin väärin tekoälyjärjestelmille.
Tämä lineaarinen malli saa yritykset uskomaan, että niiden tekoäly on turvallinen. Ne testaavat yksivaiheisen tarkkuuden, huomaavat sen olevan 98 prosenttia, ja olettavat monivaiheisten operaatioiden heikkenevän lineaarisesti. Ne ottavat käyttöön agentteja, päättelyketjuja ja monihyppyisiä kyselyitä. Sitten ne katsovat, kun järjestelmät epäonnistuvat katastrofaalisesti.
Ongelmana on, että tekoälyvirheet eivät toimi kuin riippumattomat kolikonheitot. Ne kasautuvat.
Eksponentiaalinen todellisuus
Näin asia oikeasti toimii. Jokainen tekoälyoperaatio säilyttää 98 prosenttia siitä totuudesta, joka jäi jäljelle edellisestä operaatiosta. Mutta ratkaisevaa on, että tuo 98 prosenttia lasketaan pienenevästä jäännöksestä, ei alkuperäisestä.
Matematiikka on yksinkertaista eksponentiaalista vaimenemista: 0,98 potenssiin n vaihetta.
Näytän sinulle, miltä tämä oikeasti näyttää:
- Vaihe 0: 100 prosentin tarkkuus (täydellinen totuus)
- Vaihe 10: 81,7 prosentin tarkkuus
- Vaihe 25: 60,3 prosentin tarkkuus
- Vaihe 50: 36,4 prosentin tarkkuus
- Vaihe 100: 13,3 prosentin tarkkuus
- Vaihe 228: 1 prosentin tarkkuus
- Vaihe 342: 0,1 prosentin tarkkuus
Lue tuo uudelleen. Vain 50 päättelyvaiheen jälkeen 98 prosentin vaihekohtaisella tarkkuudella järjestelmäsi on todennäköisemmin väärässä kuin oikeassa. 100 vaiheen jälkeen se on väärässä 86,7 prosenttia ajasta. 228 vaiheen jälkeen totuutta on jäljellä hädin tuskin 1 prosentti.
Tämä on syy siihen, miksi tekoälyagenttisi epäonnistuvat. Tämä on syy siihen, miksi monivaiheinen päättely tuottaa hölynpölyä. Tämä on hallusinaatiolumipallon matemaattinen perusta.
Hyödyttömyyden kynnys
Tässä on kysymys, johon kukaan tekoälyalalla ei halua vastata: missä vaiheessa järjestelmästä tulee niin epäluotettava, että se on käytännössä hyödytön?
Matemaattinen vastaus on 34 askelta. Kun tarkkuus on 98 % askelta kohti, järjestelmä on 34 päättelyoperaation jälkeen alle 50 %:n tarkkuudessa. Se on todennäköisemmin väärässä kuin oikeassa.
Käytännön vastaus tulee kuitenkin paljon aiemmin. Tuotantojärjestelmissä ei voida sietää mitään lähelläkään 50 %:n virhetasoa. Luotettavuuden on oltava vähintään 90 %. Tämä kynnys saavutetaan jo 11 askeleessa.
Sanon suoraan, mitä tämä tarkoittaa:
- 11 askeleen päättelyketju: 90 % tuloksista on vääriä
- 34 askeleen päättelyketju: järjestelmä on sattumanvaraista arvausta huonompi
- 50 askeleen päättelyketju: 63,6 %:n epäonnistumisaste
- 100 askeleen päättelyketju: 86,7 %:n epäonnistumisaste
Mietitään sitten, mitä tämä tarkoittaa agenttipohjaiselle tekoälylle. Tyypillinen agenttityönkulku voi sisältää seuraavaa: tehtävän ymmärtäminen (1), jakaminen vaiheisiin (2), tiedonhaku (3), lähteiden arviointi (4), tulosten synteesi (5), vastauksen tuottaminen (6), laadun varmistus (7) ja niin edelleen. Tämä on jo 7 askelta, emmekä ole vielä päässeet monimutkaisiin tehtäviin.
Monivaiheiset päättelyketjut oikeudellisessa tutkimuksessa, lääketieteellisessä diagnostiikassa tai talousanalyysissä ylittävät rutiininomaisesti 20 askelta. Kun tarkkuus on 98 % askelta kohti, epäonnistumisaste on 33 % jo ennen kuin monimutkaisuutta edes otetaan huomioon.
Tämä ei ole teoriaa. Tästä syystä tekoälyagentit epäonnistuvat tuotannossa.
Tuotantokatastrofi, josta kukaan ei puhu
Tilastot ovat musertavia, mutta niitä ei juuri koskaan mainita tekoälyn markkinointimateriaaleissa.
Yritystason tekoälyn epäonnistumiset: MIT:n ja Fortunen vuoden 2025 tutkimuksen mukaan 95 % generatiivisen tekoälyn pilottihankkeista ei pääse tuotantoon mitattavissa olevin liiketoimintavaikutuksin. Ei "kamppaile päästäkseen tuotantoon". Epäonnistuvat täysin.
Agenttikohtaiset epäonnistumiset: LinkedInin analyysi tekoälyammattilaisilta osoittaa, että 95 % tekoälyagenteista epäonnistuu tuotannossa. Ei siksi, että mallit eivät olisi tarpeeksi älykkäitä. Vaan siksi, että virheiden kasautuminen tekee niistä epäluotettavia.
Monagenttijärjestelmät: Tutkimus osoittaa, että kun useat agentit tekevät yhteistyötä, virheet kasautuvat nopeammin. Jos yksi agentti välittää virheellistä tietoa toiselle, toinen agentti rakentaa virheiden varaan ja heikkeneminen kiihtyy.
Taloudelliset vaikutukset: Yritykset käyttävät satoja miljoonia tekoälyjärjestelmiin, jotka eivät perustavanlaatuisesti voi toimia aiottuihin käyttötarkoituksiinsa. Yksi monivaiheinen agenttijulkaisu voi maksaa miljoonia kehittää, mutta epäonnistua yksinkertaisen matematiikan vuoksi.
Tämä on 98 %:n ongelma käytännössä: erinomainen yksivaiheinen tarkkuus, katastrofaalinen monivaiheinen epäonnistuminen.
Hallusinaation lumipalloefekti
Zhangin ja kollegoiden (2023) tutkimus tunnisti ilmiön, jota he kutsuvat "hallusinaation lumipalloksi". Näin se toimii: suuret kielimallit sitoutuvat liikaa varhaisiin virheisiin ja tuottavat sitten lisää vääriä väitteitä oikeuttaakseen nämä virheet. Virhe ei vain leviä. Se kasvaa.
Mieti, mitä tämä tarkoittaa eksponentiaalisen virheen vaimenemisen yhteydessä. Ensimmäinen virheesi vaiheessa 5 ei vain vähennä tarkkuutta 2 prosentilla. Se luo virheellisen pohjan vaiheelle 6, jolla on nyt entistä suurempi virhetodennäköisyys, koska se rakentuu väärien oletusten varaan.
Puhdas eksponentiaalisen vaimenemisen malli on itse asiassa optimistinen. Käytännössä virheet lumipalloistuvat nopeammin kuin matematiikka ennustaa, koska jokainen virhe tekee seuraavista virheistä todennäköisempiä.
Tästä syystä näemme dokumentoituja tapauksia, kuten:
CNET:n tekoälykatastrofi (2023): 41 artikkelia 77 tekoälyn kirjoittamasta artikkelista vaati korjauksia. Se on 53 prosentin virheprosentti tuotantojournalismissa, jossa yksinumeroiset virheprosentit olisivat jo sietämättömiä.
Lääketieteellisten diagnoosien epäonnistumiset: JAMA Pediatrics -tutkimus osoitti, että ChatGPT teki vääriä diagnooseja yli 80 prosentissa lastentautien tapauksista. Tämä ei ole "hallusinaatiota" abstraktilla tasolla. Nämä ovat konkreettisia lääketieteellisiä virheitä, jotka voivat vahingoittaa potilaita.
Juridisten tekoälyjen hallusinaatiot: Stanford HAI:n tutkimus osoittaa, että juridiset tekoälymallit hallusinoivat yhdessä kuudesta vertailukyselystä. Asianajajia on rangaistu tekoälyn tuottamien väärennettyjen oikeustapausten toimittamisesta tuomioistuimille. Useita kertoja. Useissa maissa.
Googlen AI Overview -epäonnistumiset: Järjestelmä ehdotti liiman laittamista pizzaan ja kivien syömistä päivittäin. Nämä eivät ole reunatapauksia. Ne ovat seurausta siitä, kun virheiden kasautuminen yhdistyy itsevarmuuteen ilman varmentamista.
Varmentamisen ansa
Tässä on ironinen osuus. Tiedämme, että suuret kielimallit voivat tunnistaa omat virheensä. Tutkimus osoittaa, että ChatGPT tunnistaa 67 prosenttia virheistään ja GPT-4 tunnistaa 87 prosenttia. Mallit tietävät, milloin ne ovat väärässä.
Mutta ne silti sitoutuvat hallusinaatioihin. Ne tuottavat vääriä väitteitä oikeuttaakseen alkuperäiset virheet. Ne sitoutuvat liikaa virheisiin huolimatta kyvystään tunnistaa ne.
Tästä syystä yksinkertainen varmentaminen ei ratkaise ongelmaa. "Tarkista työsi" -vaiheen lisääminen ei auta, kun järjestelmä on kannustettu puolustamaan aiempia tuotoksiaan korjaamisen sijaan.
Varmentamisvaiheesta itsestään tulee jälleen yksi askel päättelyketjussa. Jälleen 2 prosentin virhe. Jälleen mahdollisuus lumipallon kasvulle.
Miksi nykyiset lähestymistavat eivät voi korjata tätä
Tekoälyteollisuuden vastaus virheiden kasautumiseen on ollut yrittää kovemmin. Enemmän koulutusdataa. Parempi hienosäätö. Nokkelat kehotteet. Ajatusketjupäättely. Varmentamisvaiheet.
Mikään näistä ei käsittele perustavanlaatuista matemaattista ongelmaa.
Lisäkoulutus ei auta: Parempi yksittäisen askeleen tarkkuus ei muuta eksponentiaalista vaimenemista. 99 prosentin tarkkuus vain siirtää kynnystä 34 askeleesta 69 askeleeseen. 99,5 prosenttia siirtää sen 138 askeleeseen. Samaan aikaan käytät eksponentiaalisesti enemmän laskentatehoa marginaalisiin parannuksiin.
Paremmat kehotteet eivät auta: Kehote strategiat ovat pohjimmiltaan yritys taistella matematiikkaa vastaan luonnollisella kielellä. Et voi kehotteilla päästä eroon (0,98)ⁿ.
Varmentaminen pahentaa ongelmaa: Jokainen varmentamisvaihe on toinen operaatio omalla virhetodennäköisyydellään. Lisäät vaiheita taistellaksesi ongelmaa vastaan, jonka aiheutti liian monien vaiheiden olemassaolo.
Yhdistelmämenetelmät auttavat, mutta eivät ratkaise: Tutkimus osoittaa, että itsejohdonmukaisuusmenetelmät voivat parantaa tarkkuutta jopa 17,9 prosenttiyksikköä matematiikan ongelmissa. Mutta tämä tulee 40 kertaa suuremman laskennan kustannuksella. Eikä se poista eksponentiaalista vaimenemista. Se vain siirtää käyrää hieman.
Perusongelma ei ole koulutuksen laatu tai kehotteiden muotoilu. Ongelma on, että liukulukupohjaiset neuroverkot ovat pohjimmiltaan todennäköisyyksiin perustuvia. Jokainen operaatio tuo mukanaan epävarmuutta. Epävarmuus kasautuu. Tälle matematiikalle ei mahda mitään.
Rajoitteisiin perustuva ratkaisu
Rajoitteisiin perustuvat tekoälyjärjestelmät eivät noudata eksponentiaalisen vaimenemisen mallia. Tässä syy siihen.
Deterministiset operaatiot: Lähestymistapamme käyttää diskreettejä operaatioita. XNOR, POPCNT, looginen AND, OR. Nämä operaatiot ovat deterministisiä. Sama syöte, sama tulos. Joka ikinen kerta.
Ei pyöristysvirheitä: Binääriarvot ovat tarkkoja. +1 tai -1. Ei liukulukuapproksimaatiota. Ei kasautuvia pyöristysvirheitä.
Rajoitteiden täyttyminen: Järjestelmämme toimivat rajoitteilla, eivät todennäköisyyksillä. Rajoite joko täyttyy tai ei täyty. Ei ole olemassa 98-prosenttista täyttymistä. On täyttynyt (100 %) tai rikottu (0 %).
Kiteytyneet rajoitteet: Dweven lähestymistavassa rajoite sovelletaan deterministisesti sen jälkeen, kun se on löydetty ja kiteytetty. Rajoitteen sadannes soveltaminen on yhtä luotettava kuin ensimmäinen. Ei vaimenemista. Ei kasautuvia virheitä.
Tästä syystä rajoitteisiin perustuvat järjestelmät pystyvät monivaiheiseen päättelyyn ilman heikkenemistä. Jokainen vaihe tarkistetaan kiteytyneitä rajoitteita vasten. Vaihe 10 on yhtä luotettava kuin vaihe 1. Vaihe 100 on yhtä luotettava kuin vaihe 1.
Virhekäyrä ei näytä eksponentiaaliselta vaimenemiselta. Se näyttää askelfunktiolta: 100 prosentin tarkkuus, kunnes rajoitteen raja tulee vastaan, sitten 0 prosenttia (havaittava virhe). Ei harmaita alueita. Ei asteittaista vaimenemista hölynpölyksi.
Sääntelyn näkökulma
Eurooppalaiset sääntelyviranomaiset ymmärtävät tämän ongelman paremmin kuin amerikkalaiset teknologiayritykset haluavat myöntää.
EU:n tekoälysäädös ei vaadi pelkästään tarkkuutta. Se vaatii selitettävyyttä ja auditoitavuutta. Sinun on selitettävä, miksi tekoälysi teki tietyn päätöksen. Sinun on osoitettava, että se toimii oikein.
Miten todistat, että järjestelmä toimii oikein, kun sen luotettavuus heikkenee eksponentiaalisesti päättelyn syvyyden kasvaessa?
Et voi.
Tästä syystä GDPR:n 22 artiklan oikeus selitykseen ja EU:n tekoälysäädöksen avoimuusvaatimukset suosivat pohjimmiltaan rajoitteisiin perustuvia lähestymistapoja. Kun päätös on rajoitteiden täyttymisen tulos, sen voi selittää. Tässä on rajoite A, rajoite B, rajoite C. Kaikki täyttyvät. Tulos seuraa loogisesti.
Kun päätös on 50 todennäköisyyslaskennan tulosta, joista jokainen kasvattaa edellisen epävarmuutta? Sitä ei voi selittää. Sitä ei voi edes luotettavasti toistaa.
Tämä ei ole vaatimustenmukaisuustaakka. Tämä on matematiikkaa, joka ottaa kiinni markkinointiväitteet.
Liiketoiminnallinen merkitys
Tässä on, mitä eksponentiaalinen virheen väheneminen tarkoittaa tekoälylle liiketoiminnassa:
Yksinkertaiset tehtävät: Yksivaiheiset toiminnot toimivat hyvin. Luokittelu, perustason kysymyksiin vastaaminen, yksinkertainen haku. 98 %:n tarkkuus on aidosti hyödyllistä tässä.
Keskitasoinen monimutkaisuus: Monivaiheiset mutta rajalliset toiminnot ovat riskialttiita. Pystyt todennäköisesti käsittelemään 5-10 vaihetta, jos olet huolellinen. Mutta olet lähestymässä kynnystä, jossa virheet kertyvät nopeammin kuin arvoa syntyy.
Suuri monimutkaisuus: Syvät päättelyketjut, agenttityönkulut ja monivaiheiset kyselyt ovat matemaattisesti mahdottomia liukulukupohjaisilla todennäköisyysmenetelmillä. Järjestelmä epäonnistuu. Ei ole kysymys siitä, jos, vaan milloin.
Tämä selittää, miksi 95 % yritysten tekoälypiloteista epäonnistuu. Yritykset yrittävät ratkaista ongelmia, jotka vaativat 20, 50 tai 100 päättelyvaihetta, käyttämällä järjestelmiä, jotka muuttuvat epäluotettaviksi 11 vaiheen jälkeen.
Matematiikka ei välitä käyttötapauksestasi. Se ei välitä budjetistasi. Se ei välitä kunnianhimoisesta tiekartastasi. (0.98)ⁿ menee nollaan aikeista riippumatta.
Tie eteenpäin
Olemme tunnistaneet ongelman. Eksponentiaalinen virheiden kasautuminen tekee liukulukupohjaisista neuroverkoista soveltumattomia monivaiheiseen päättelyyn. Matematiikka on selvää. Tuotannon epäonnistumiset on dokumentoitu. Taloudelliset kustannukset ovat mitattavissa.
Ratkaisu on yhtä selvä: tarvitsemme tekoälyjärjestelmiä, jotka eivät kärsi eksponentiaalisesta heikkenemisestä.
Rajoitteisiin perustuva tekoäly tarjoaa juuri tämän. Deterministiset toiminnot. Kiteytyneet rajoitteet. Ei kumuloituvia virheitä. Monivaiheinen päättely ilman heikkenemistä.
Tämä ei ole spekulaatiota. Tätä me rakennamme Dwevessä. Core tarjoaa binäärialgoritmikehyksen. Loom toteuttaa 528 rajoitteisiin perustuvaa erikoisasiantuntijaa. Nexus tarjoaa multi-agenttiorkestrointikerroksen. Jokainen toimenpide on matemaattisesti tarkka. Jokainen päätös on jäljitettävissä tiettyihin rajoitteisiin.
Tuloksena: tekoälyjärjestelmät, jotka pysyvät luotettavina satojen päättelyvaiheiden ajan. Eivät 98-prosenttisen tarkkoja vaiheessa 1 ja 36-prosenttisen tarkkoja vaiheessa 50. 100-prosenttisen tarkkoja vaiheessa 1, vaiheessa 50 ja vaiheessa 500.
Kunnes rajoitteen raja saavutetaan, luotettavuus on ehdotonta. Rajalla vika on havaittavissa. Järjestelmä tietää, milloin se ei tiedä. Se ei ole virhe. Se on turvallisuutta.
Mitä sinun tulee muistaa
- Virheiden kasautuminen on eksponentiaalista, ei lineaarista. Jokainen monivaiheinen tekoälyoperaatio pahentaa aiempia virheitä. 98 prosentin tarkkuus vaihetta kohti tarkoittaa 13 prosentin onnistumisastetta 100 vaiheen jälkeen.
- Hyödyttömyyden kynnys saavutetaan nopeasti. Kun tarkkuus on 98 prosenttia vaihetta kohti, järjestelmät putoavat alle 50 prosentin luotettavuuteen jo 34 vaiheen jälkeen. Käytännössä kynnys on noin 11 vaihetta 90 prosentin luotettavuudelle.
- Hallusinaatiot lumipalloistuvat, ne eivät vain leviä. LLM-mallit sitoutuvat liikaa varhaisiin virheisiin ja tuottavat lisää vääriä väitteitä oikeuttaakseen ne. Virheiden kasautuminen kiihtyy puhtaan eksponentiaalisen vaimenemisen yli.
- Tuotannon epäonnistumisasteet ovat katastrofaalisia. 95 prosenttia generatiivisen tekoälyn piloteista ei pääse tuotantoon. 95 prosenttia tekoälyagenteista epäonnistuu käyttöönotossa. Tämä ei ole huonoa suunnittelua. Se on huonoa matematiikkaa.
- Varmennus ei ratkaise ongelmaa. Varmennusvaiheiden lisääminen tuo lisää operaatioita, joilla on omat virhetodennäköisyytensä. Taistelet eksponentiaalista vaimenemista vastaan lisää eksponentiaalista vaimenemista.
- Rajoitteisiin perustuvat järjestelmät eivät kärsi eksponentiaalisesta vaimenemisesta. Deterministiset operaatiot ja kiteytyneet rajoitteet tarkoittavat, että vaihe 100 on yhtä luotettava kuin vaihe 1. Ei kasautuvia virheitä. Ei harmaita alueita.
- Eurooppalainen sääntely suosii matemaattista varmuutta. EU:n tekoälysäädöksen vaatimukset selitettävyydestä ja auditoitavuudesta ovat linjassa rajoitteisiin perustuvien lähestymistapojen kanssa ja ristiriidassa todennäköisyyspohjaisten mustien laatikoiden kanssa.
Lopputulos
98 prosentin ongelma on todellinen, mitattavissa oleva ja tuhoaa tekoälyprojekteja kaikilla toimialoilla. Kun jokainen operaatio menettää 2 prosenttia totuudesta ja virheet kasautuvat päättelyvaiheiden yli, järjestelmien epäonnistuminen on matemaattisesti taattua.
Tässä ei ole kyse paremmasta koulutusdatasta tai älykkäämmistä kehotteista. Kyse on liukulukupohjaisten neuroverkkojen ja rajoitteisiin perustuvan päättelyn perustavanlaatuisesta matematiikasta.
Perinteiset lähestymistavat noudattavat eksponentiaalista vaimenemista: (0,98)ⁿ lähestyy nollaa n:n kasvaessa. Tälle ei ole kiertotietä. Se on sisäänrakennettu matematiikkaan.
Rajoitteisiin perustuvat lähestymistavat toimivat toisin. Deterministisiä operaatioita. Kiteytyneitä rajoitteita. Vaihe 500 on yhtä luotettava kuin vaihe 1. Virhekäyrä on askelfunktio, ei eksponentiaalinen vaimeneminen.
Toimiala herää hitaasti tähän todellisuuteen. Yritykset käyttävät satoja miljoonia järjestelmiin, joiden epäonnistuminen on matemaattisesti taattua. 95 prosentin tuotannon epäonnistumisaste ei ole mysteeri. Se on ennustettavissa.
Eurooppalaiset tekoälyyritykset, jotka rakentavat rajoitteisiin perustuville pohjille, eivät ole epäedullisessa asemassa. Ne ratkaisevat varsinaisen ongelman samalla kun amerikkalaiset yritykset panostavat yhä enemmän virheelliseen matematiikkaan.
Luotettavan tekoälyn tulevaisuus ei ole lisää laskentatehoa, suurempia malleja tai ovelampia kehotteita. Se on rajoitteisiin perustuvia järjestelmiä, joissa on kiteytyneet rajoitteet. Matemaattista varmuutta tilastollisen luottamuksen sijaan. Todistettavaa luotettavuutta eksponentiaalisen vaimenemisen sijaan.
Haluatko tekoälyn, joka ei hajoa hölynpölyksi? Dweve Coren rajoitteisiin perustuva viitekehys tarjoaa deterministisen monivaiheisen päättelyn. Ei eksponentiaalista virheiden kasautumista. Ei hallusinaatioiden lumipalloistumista. Vain matematiikkaa, joka toimii. Kuluttajat pääsevät Dweveen tällä hetkellä vain kutsusta.