Google AI programmatūra ir iemācījusies izveidot savu AI programmatūru

Tim Berners-Lee: The next Web of open, linked data (Maijs 2019).

$config[ads_text] not found
Anonim

Tehnoloģijas milzu AI var radīt labāku mašīnmācību kodu nekā pētnieki, kas to izveidoja

Autors: Warren Miller, rakstnieks

Ja jūs esat noraizējies par cilvēku iespējamām sekām, attīstot mašīnas, kas var domāt par sevi, ir kaut kas jauns, lai jūs varētu uztraukties par - mašīnas, kas pašas var attīstīt mākslīgo intelektu. Pagājušajā gadā Google pētnieki atklāja " AutML " - mākslīgo intelektu (AI), kas spēj izveidot savu mākslīgo intelektu. AutoML, savukārt, nesen ir izstrādājis AI labāk, ja atpazītu attēlus, nevis cilvēkus .

NASNet, Autoklubas ideoloģija, atzina 82, 7% no attēliem, ko tā novērtējusi ar ImageNet attēlu klasifikācijas datu kopu, 1, 2% uzlabojumu nākamajā labākajā iepriekš izveidotajā rezultātā. Automātiskajā mašīntulkošanā Automātiskajā mašīntulkošanā nav automātiskas izmantošanas - tā izmanto tehniku, kuras nosaukums ir pastiprinātājs, lai mācītu saviem "pēcnācējiem", kā atpazīt objektus (un cilvēkus) attēlos. Atkārtoti parādot NASNET attēlus un pēc tam novērtējot tā atpazīšanas rezultātus, AutoML varēja uzlabot savu radīšanu.

AI veidošana var būt darbietilpīgs un laikietilpīgs process, kas paredzēts AutoML cilvēkresursiem. Konkrēta uzdevuma algoritma izstrāde ir relatīvi vienkārša (man ir viegli pateikt), taču, lai tos apgūtu un attīstītu, šie algoritmi prasa asimilāciju milzīgu datu apjomu. Automatizējot šo datu nodrošināšanas procesu AI iekārtām, viss AI attīstības lauks varētu pieaugt eksponenciāli. "Šobrīd tie ir rokrakstā ar mašīnmācības zinātniekiem un burtiski to var izdarīt tikai daži tūkstoši zinātnieku no visas pasaules, " paziņoja vadītājs citāts Google vadītājs Sundar Pichai. "Mēs vēlamies, lai simtiem tūkstošu izstrādātāju varētu to darīt."

Google AI var izveidot labāku mašīnlasāmo kodu, nekā to var darīt cilvēki. Attēlu avots: Pixabay.

Attēla atpazīšanai ir neskaitāmas iespējamās praktiskās pielietošanas iespējas. Autostāvvietas izmanto to, lai identificētu šķēršļus vai iespējamās briesmas ceļos, un dažās valstīs (piemēram, Austrālijā) eksperimentē ar sejas atpazīšanas algoritmu izmantošanu, nevis pasēm. Ja jūs esat vairāk kā puse-tukšs cilvēks, iespējams, ka jums ir noticis, ka Orvelas valdība varētu izmantot šo šāda veida AI uzraudzības programmatūru. Google ir jūtīgs pret šādām iespējām - DeepMind, pētniecības materiāls, kas pieder Google mātes uzņēmumam Alfabēts, nesen izveidoja ideju centru, kas koncentrējas uz morālajiem un ētiskajiem jautājumiem, kurus AI rada. Turklāt daudzi Google laikabiedri (Amazon, Facebook, Apple) ir partnerattiecības AI, kas paredzēts cilvēku un sabiedrības labā, organizācijas, kura šķietami ir balstīta vienīgi ar nolūku novērst "Terminator 2: Judgment Day" paredzētos notikumus, nekad nekļūst par realitāte. Valstu valdības visā pasaulē izstrādā noteikumus AI izplatīšanai arī tādās jomās kā uzraudzība vai ieroču dizains.

Šī attīstība rada priekšstatu par visām šīm jaunajām darbavietām, kuras AI bija paredzēts radīt tiem, kas paredzējuši izstrādāt sarežģītus algoritmus, uzraudzīt veiktspēju un īstenot uzlabojumus. Vai tas nozīmē, ka šīs darba vietas tiks novirzītas uz īpašiem AI botiem tā vietā? Bet kas tad novērtēs, cik labi darbojas AI izveidošanas robotprogrammatūras? Vai tas nebūs faktisko cilvēku inženieru darbs? Nu, varbūt nē. Varbūt tas būs tikai AI robotprogrammatūras.