El software de aprendizaje automático de Google ha aprendido самовоспроизводству
Source:En mayo de este año, la tecnología de la inteligencia artificial (ia) de la compañía de Google, diseñado para crear otros de la ia. Ahora Google ha anunciado hoy que su AutoML pudo superar a los desarrolladores de la ia y es capaz de crear software para la máquina de aprendizaje, que resulta más eficaz y potente en comparación con el de los mejores ejemplos de sistemas similares, elaborados por el hombre.
AutoML recientemente estableció un récord en la eficiencia y la velocidad de la catalogación de las imágenes, de las condiciones especificadas, mostrando el resultado en un 82 por ciento de eficiencia. Y aunque esta tarea, de por sí, ha sido un sistema relativamente simple, AutoML también fue capaz de superar a los sistemas automatizados y sistemas especiales de realidad aumentada en más de la compleja tarea de la determinación de la posición de múltiples objetos en la imagen. En esta prueba, AutoML frente a 43% de los casos, mientras que sistemas creados por el hombre han demostrado un nivel de eficiencia en el 39 por ciento.
Los Resultados impresionantes, ya que, incluso en una empresa gigante como Google, hay pocas personas con experiencia suficiente para liderar el desarrollo de la ia de los sistemas de nivel similar. Para la automatización de este ámbito requiere la presencia de un muy amplio conjunto de habilidades, pero como sólo se logrará, esto puede cambiar por completo la industria, tal y como señalan en Google.
"Hoy en día crear un software similar pueden sólo unos pocos miles de profesionales de la sala de máquinas de aprendizaje en todo el mundo. Pero lo que queremos hacer es para cientos de miles de otros desarrolladores también puedan participar", — cita las palabras del director general de Google Сундара Пичаи la revista Wired.
Una Gran parte de метаобучения está relacionado con la simulación de funcionamiento de las redes neuronales del cerebro humano, así como la necesidad de la viga de grandes cantidades de datos diferentes a través de estas redes. Por supuesto, la tarea más compleja es precisamente para imitar la estructura del cerebro y su fuerza para resolver los problemas más complejos de resolver.
Hoy existentes de las redes neuronales aún más fácil de actualizar o configurar una determinada tarea, en lugar de desarrollar nuevos desde cero. Sin embargo, un estudio como el de que estamos hablando, por supuesto que esto es sólo temporal.
Debido a que el nuevo ai será más fácil de crear los sistemas más complejos, designadas para ejecutar las tareas realizar que ahora el hombre simplemente no está en condiciones, es muy importante que el hombre sigue siendo un factor clave de dirección, sin la cual estos sistemas simplemente no pueden funcionar. Verdaderamente completo de ia sin trabajo podrá utilizar предубежденное la interpretación de los asuntos o de otro tipo, por ejemplo, estereotipados evaluar un paralelo entre la ética y las cuestiones de género características. Sin embargo, si los ingenieros dedicar más tiempo a la solución de este problema potencial ahora mismo, no dejando todo para después, en el futuro habrá menos posibilidades de que el verdadero aspecto.
En general, Google trata de perfeccionar AutoML hasta este estado, para que los desarrolladores puedan utilizar en la vida real las soluciones de las tareas. Si pudieran hacerlo, el efecto del uso de AutoML puede afectar mucho más allá de las paredes de la empresa.
"queremos la democratización", — citó Пичаи la revista Wired.
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