Software für maschinelles lernen Google gelernt самовоспроизводству
Source:Im Mai dieses Jahres – Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) von Google, speziell entwickelt, um eine andere KI. Jetzt Google hat angekündigt, dass seine AutoML übertreffen konnte Entwickler die KI in der Lage, selbstständig und erstellen die Software für maschinelles lernen, die effizienter und leistungsfähiger im Vergleich mit den besten Beispielen von ähnlichen Systemen, entwickelt von Menschen.
AutoML kürzlich einen Rekord in der Effizienz und Geschwindigkeit der Katalogisierung von Bildern, unter den angegebenen Bedingungen erfüllen, zeigt das Ergebnis in 82 Prozent Wirkungsgrad. Und obwohl diese Aufgabe selbst zeigte sich für das System relativ einfach, AutoML konnte auch automatisierte Systeme übertreffen und die speziellen Augmented-Reality-System in einer komplexeren Aufgabe – Ortung mehrerer Objekte auf dem Bild. In dieser Prüfung AutoML gelang in 43 Prozent der Fälle, während die vom Menschen geschaffenen Systeme zeigte 39 Grad an Effizienz in Prozent.
Die Ergebnisse sind beeindruckend, weil selbst in einem so riesigen Unternehmen wie Google, gibt es nur wenige Menschen, die genügend Erfahrung, um zu führen, um die Entwicklung von KI-Systemen dieser Ebene. Für die Automatisierung in diesem Bereich erfordert eine sehr umfangreiche Reihe von Fähigkeiten, aber sobald das Resultat erreicht wird, es kann völlig verändern die Industrie, wie bereits in Google.
«Heute ähnliche Software erstellen können nur ein paar tausend Spezialisten für machine learning auf der ganzen Welt. Aber wir wollen es so machen, um Hunderte von tausenden von anderen Entwicklern könnte auch daran teilnehmen», — zitiert Chief Executive Officer von Google Сундара Pichai Magazin Wired.
Ein Erheblicher Teil der метаобучения verbunden Arbeit mit simulierten neuronalen Netze des menschlichen Gehirns, sowie die Notwendigkeit, die Träger von großen Mengen unterschiedlicher Daten über diese Netze. Natürlich, die schwierigste Aufgabe gerade darin besteht, zu imitieren die Struktur des Gehirns und machen Sie es komplexere Probleme zu lösen.
Heute bestehende neuronale Netzwerke noch einfacher zu modernisieren oder anzupassen an bestimmte Aufgaben, als neue von Grund auf. Doch eine Studie wie, über die wir hier reden, deutet darauf hin, dass dies nur ein vorübergehendes Phänomen.
Da die neue KI wird einfacher, immer komplexere Systeme, * ornamentale Becken für die Erfüllung der Aufgaben, die jetzt der Mensch einfach nicht in der Lage, ist es sehr wichtig, dass der Mensch nach wie vor blieb als wichtiger Vermittler, ohne die diese Systeme einfach nicht funktionieren. Ein wirklich komplettes KI ohne Schwierigkeiten verwenden kann voreingenommene Interpretation in dieser oder jener Fragen, Z. B. Stereotyp die Beurteilung der ähnlichkeit zwischen ethischen und geschlechtsspezifische Besonderheiten. Aber wenn die Ingenieure mehr Zeit für die Bewältigung dieses möglichen Problems bereits jetzt, so dass alle für später, in der Zukunft wird es weniger Chancen auf wirkliche Auftritt.
Insgesamt habe Google versucht zu schärfen AutoML bis zu einem solchen Zustand, dass die Entwickler Sie verwenden können, in realen Lösungen der Aufgaben. Wenn Ihnen das gelingt, wird der Effekt der Verwendung AutoML kann Auswirkungen weit außerhalb der Wände des Unternehmens.
«Wir wollen Sie demokratisieren», — zitiert Pichai Magazin Wired.
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