Tämän vuoden toukokuussa kirjoitimme AutoML-projektista, Googlen tekoälyn (AI) tekniikasta, joka on suunniteltu erityisesti luomaan muita AI: itä. Nyt Google on ilmoittanut, että sen AutoML on ohittanut AI-kehittäjät ja pystyy itse rakentamaan koneoppio-ohjelmistoja, jotka ovat tehokkaampia ja tehokkaampia kuin parhaat esimerkit samanlaisista ihmisen suunnittelemista järjestelmistä.
AutoML asetti äskettäin ennätyksen kuvien luetteloinnin tehokkuudesta ja nopeudesta määritellyissä olosuhteissa 82 prosentin hyötysuhteella. Ja vaikka tämä tehtävä itsessään osoittautui järjestelmän kannalta suhteellisen yksinkertaiseksi, AutoML pystyi myös ohittamaan automatisoidut järjestelmät ja erityiset lisätyn todellisuuden järjestelmät monimutkaisemmassa tehtävässä - määrittämään useiden kohteiden sijainnin kuvassa. Tässä testissä AutoML suoritti 43 prosenttia ajasta, kun taas ihmisen tekemät järjestelmät suorittivat 39 prosenttia ajasta.
Tulokset ovat vaikuttavia, koska jopa Googlen kaltaisessa jättiläisyrityksessä on vain harvoilla ihmisillä kokemusta johtaa tämän tason AI-järjestelmien kehittämistä. Tämän alueen automatisointi vaatii erittäin monenlaisia taitoja, mutta kun tulos on saavutettu, se voi Googlen mukaan muuttaa kokonaan toimialaa.
”Nykyään vain muutama tuhat koneoppimisasiantuntijaa ympäri maailmaa voi luoda sellaisia ohjelmistoja. Mutta haluamme varmistaa, että sadat tuhannet muut kehittäjät voivat myös osallistua tähän”, - Wired-lehti lainaa Google Sundar Pichain toimitusjohtajan sanoja.
Suuri osa meta-oppimisesta liittyy ihmisen aivojen hermoverkkojen jäljittelemiseen, samoin kuin tarpeeseen ajaa valtavia määriä erilaista tietoa näiden verkkojen kautta. Tietenkin vaikein tehtävä on juuri se, kuinka jäljitellä aivojen rakennetta ja saada se ratkaisemaan monimutkaisempia ongelmia.
Nykyään olemassa olevia hermoverkkoja on edelleen helpompi nykyaikaistaa tai mukauttaa tiettyihin tehtäviin kuin kehittää uusia tyhjästä. Kuitenkin tutkimus, josta puhumme, viittaa siihen, että tämä on vain väliaikaista.
Koska uuden AI: n on helpompaa luoda yhä monimutkaisempia järjestelmiä, jotka on suunniteltu suorittamaan tehtäviä, joita ihmiset eivät yksinkertaisesti pysty suorittamaan, on erittäin tärkeää, että ihmiset pysyvät avainlinkkinä, jota ilman nämä järjestelmät eivät yksinkertaisesti pysty toimimaan. Todella täysimittainen AI voi helposti käyttää puolueellista tulkintaa tietyissä asioissa, esimerkiksi stereotypioimalla eettisten ja sukupuolten ominaispiirteiden välisen rinnan. Jos insinöörit kuitenkin omistavat enemmän aikaa tämän mahdollisen ongelman ratkaisemiseen nyt, älä jätä kaikkea myöhempää käyttöä varten, niin tulevaisuudessa sillä on vähemmän mahdollisuuksia todelliseen esiintymiseen.
Yleensä Google yrittää hioa AutoML: ää, jotta kehittäjät voivat käyttää sitä reaalimaailman ongelmien ratkaisemiseen. Jos ne onnistuvat, AutoML: n käyttö voi vaikuttaa huomattavasti yrityksen itsensä ulkopuolelle.
Mainosvideo:
"Haluamme demokratisoida sen", Wired-lehti lainasi Pichain sanoneen.
Nikolay Khizhnyak