मशीन लर्निंग एक तेजी से बढ़ता हुआ क्षेत्र है, और Google वर्षों से चार्ज का
नेतृत्व कर रहा है। कंपनी फ्लाइट देरी की भविष्यवाणी करने, वर्चुअल कीबोर्ड में
सुधार करने, सड़कों पर नाम देने, स्प्रेडशीट्स से चार्ट बनाने, ऑनलाइन लेखों की
सिफारिश करने और बहुत कुछ करने के लिए एआई का उपयोग करती है। हालांकि, मशीन लर्निंग सटीक
तकनीक नहीं है जिसे कई लोग मानते हैं। कंपनी के एक शोधकर्ता अली रहीमी को मशीन
सीखने, "कीमिया का एक रूप" कहने के लिए एआई सम्मेलन में 40-सेकंड का उद्घाटन
मिला। उन्होंने कहा कि शोधकर्ता अक्सर नहीं जानते कि क्यों कुछ एल्गोरिदम काम करते
हैं जबकि अन्य लोग नहीं करते हैं। रहीमी ने समझाया, "हम में से कई महसूस
करते हैं कि हम एक विदेशी तकनीक पर काम कर रहे हैं।"

उन्होंने 30 अप्रैल को वैंकूवर
में लर्निंग रिप्रेजेशंस पर अंतर्राष्ट्रीय                            सम्मेलन में प्रस्तुत एक   पेपर    पर 


अन्य
शोधकर्ताओं के साथ सहयोग किया, जो एआई की 'पुनरुत्पादन समस्या' के बारे में विस्तार
से बताता है। सारांशित करने के लिए, यह आरोप लगाता है कि कई शोधकर्ता यह नहीं समझते
कि एल्गोरिदम निष्कर्षों पर कैसे आते हैं - वे प्रोग्राम को तब तक ट्विक करते रहते
हैं जब तक यह व्यवहार न करे। नतीजतन, इन एल्गोरिदम दूसरों द्वारा (आसानी से) नहीं
बनाया जा सकता है, क्योंकि शोधकर्ता स्वयं इसे समझा नहीं सकते हैं। टीम ने यह भी
दावा किया कि एआई पर अधिकांश कागजात एल्गोरिदम पर बकाया हैं, जो कि एल्गोरिदम
वास्तव में कैसे काम करते हैं, इस बारे में नहीं। रहीमी ने कहा,
"विज्ञान का
उद्देश्य ज्ञान उत्पन्न करना है।" "आप ऐसा कुछ बनाना चाहते हैं जो अन्य
लोग ले सकें और निर्माण कर सकें।"