Программное обеспечение машинного обучения Google научилось самовоспроизводству

17 Октября 2017 в 16:30, Николай Хижняк 8 872 просмотра 11

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.

Программное обеспечение машинного обучения Google научилось самовоспроизводству

Приложение
Hi-News.ru

Новости высоких технологий в приложении для iOS и Android.

11 комментариев

  1. Morfiy

    SKYNET,запускаться (отправлено из приложения Hi-News.ru)

  2. Kajus Bonus

    Всё в итоге идёт к тому, что технологии будут попросту неподвластны для осознания человеком...с учетом того, что и так есть области, в которых разбираются единицы...наука становится магией.

    • deaddreams

      для большинства 99,99% она и так уже является магией, например мало кто задумывается, поднося телефон к уху, какие процессы там сейчас происходят и что именно позволяет общаться с другими на расстоянии. Люди просто пользуются интерфейсом и все. А что там происходит, каким образом...?

      • DP

        А зачем это знать? чтобы пользоваться электричеством, необязательно знать, где оно генерируется и как работает, с газом и многим другим вещами и технологиями тоже самое

    • zegelkranz

      подавляющая часть населения не знает как работает кондиционер. (3/4 считают что он с улицы качает холодный сжатый воздух). Технология давно стала магией, возможно с внедрения электификации, возможно телевидения. с усложнением технологии речь идет только о количественных показателях - "какое количество людей все еще понимает происходящее". И это не принципиальный вопрос.

  3. rewen

    В данном случае магией 0и 1

  4. AMDRYZEN

    Самый распространённый пример это гугл транслэйт , нейронные сети создали буферную зону в который не понятно что происходит , изначальный язык переводится на язык созданный нейросетями потом в тот который задал пользователь , при этом ещё не удалось разобрать что там творится . (отправлено из приложения Hi-News.ru)

  5. Adam Jensen

    Такое ощущение, что эту статью тоже писал ИИ, при том для других ИИ. Так как человеку это читать сложно. (отправлено из приложения Hi-News.ru)

  6. Ce3apyc

    А я было надеялся, что моя профессия позднее всех окажется на заднем плане:(

  7. cefo

    ИИ создал более продвинутый ИИ, который создаст ещё более эффективный ИИ, который создаст ещё более эффективный ИИ, который создаст ещё более эффективный ИИ, который создаст ещё более эффективный ИИ, который... (отправлено из приложения Hi-News.ru)

  8. Ignatish

    Система, конечно, поражает и кажется очень продвинутой, но когда ее запустят в народ - не ясно. Я все-таки пока больше симпатизирую таким системам: https://www.infowatch.ru/products/appercut тем более, что они изначально адаптированы под корпоративные нужды и заточены для защиты сверхсильных атак.

Новый комментарий

Для отправки комментария вы должны авторизоваться или зарегистрироваться.