luckyea77 (luckyea77) wrote,
luckyea77
luckyea77

Программное обеспечение машинного обучения Google научилось самовоспроизводству



В мае этого года мы писали о проекте AutoML – технологии искусственного интеллекта (ИИ) компании Google, разработанной специально для того, чтобы создавать другие ИИ. Теперь Google объявила о том, что ее AutoML смогла превзойти разработчиков ИИ и способна самостоятельно создавать программное обеспечение для машинного обучения, которое оказывается более эффективным и мощным в сравнении с лучшими примерами аналогичных систем, разработанных человеком.

AutoML недавно установила рекорд в эффективности и скорости каталогизации изображений, по указанным условиям, показав результат в 82 процента эффективности. И хотя это задание само по себе оказалось для системы относительно простым, AutoML также смогла превзойти автоматизированные системы и специальные системы дополненной реальности в более сложной задаче – определении местоположения множественных объектов на изображении. В этом испытании AutoML справилась в 43 процентах случаев, в то время как созданные человеком системы показали уровень эффективности в 39 процентов.

Результаты впечатляющие, потому что даже в такой гигантской компании, как Google, имеется всего несколько человек, обладающих достаточным опытом для того, чтобы вести разработку ИИ-систем подобного уровня. Для автоматизации этой сферы требуется наличие очень широкого набора навыков, но как только результат будет достигнут, это может полностью изменить индустрию, как отмечают в Google.

«Сегодня создавать подобное программное обеспечение могут лишь несколько тысяч специалистов по машинному обучению во всем мире. Но мы хотим сделать так, чтобы сотни тысяч других разработчиков тоже могли принять в этом участие», — цитирует слова генерального директора Google Сундара Пичаи журнал Wired.

Значительная часть метаобучения связана с имитацией работы нейронных сетей человеческого мозга, а также необходимостью прогона огромных объемов различных данных через эти сети. Разумеется, самая сложная задача как раз заключается именно в том, чтобы имитировать структуру мозга и заставить ее решать более сложные проблемы.

Сегодня существующие нейронные сети по-прежнему проще модернизировать или настроить под определенные задачи, нежели разрабатывать новые с самого нуля. Однако исследование вроде того, о котором мы говорим, предполагает, что это лишь временное явление.

Поскольку новым ИИ будет проще создавать все более сложные системы, предназначающиеся для выполнения задач, выполнить которые сейчас человек просто не в состоянии, то очень важно, чтобы человек по-прежнему оставался в качестве ключевого звена, без которого эти системы попросту не смогут функционировать. По-настоящему полноценный ИИ без труда сможет использовать предубежденное толкование в тех или иных вопросах, например, стереотипно оценив параллель между этическими и гендерными особенностями. Однако если инженеры будут уделять больше времени решению этой потенциальной проблемы уже сейчас, не оставляя все на потом, то в будущем у нее будет меньше шансов на реальное возникновение.

В целом Google старается отточить AutoML до такого состояния, чтобы разработчики могли использовать ее в реальных решениях задач. Если у них это получится, то эффект использования AutoML сможет сказаться далеко за пределами стен самой компании.

«Мы хотим ее демократизировать», — цитирует слова Пичаи журнал Wired.

Tags: google, искусственный интеллект
Subscribe

Posts from This Journal “google” Tag

promo luckyea77 july 4, 2016 11:42 2
Buy for 10 tokens
Публикую рейтинги форекс-компаний по таким параметрам, как суммарные капиталы инвесторов, суммарные капиталы управляющих и суммарные доходы ПАММ-счетов за все время по 20 самым крупным ПАММ-счетам. Капитал инвесторов (КИ) 1. PrivateFX - 11 636 000 $ 2. Альфа-Форекс - 7 007 000 $ 3. Alpari…
  • Post a new comment

    Error

    default userpic

    Your IP address will be recorded 

    When you submit the form an invisible reCAPTCHA check will be performed.
    You must follow the Privacy Policy and Google Terms of use.
  • 1 comment