Ez év májusában írtunk az AutoML-ről, a Google mesterséges intelligencia (AI) technológiájáról, amelyet kifejezetten más AI létrehozására fejlesztettek ki. A Google bejelentette, hogy az AutoML meghaladta az AI fejlesztőit, és képes önálló építőipari gépi tanulási szoftverre, amely hatékonyabb és hatalmasabb, mint a hasonló ember által tervezett rendszerek legjobb példái.
Az AutoML a közelmúltban rekordot adott a képes katalógus hatékonyságának és sebességének a megadott feltételek mellett, 82 százalékos hatékonysággal. És bár ez a feladat önmagában viszonylag egyszerűnek bizonyult a rendszer számára, az AutoML egy komplexebb feladat során is képes volt felülmúlni az automatizált rendszereket és a speciális kibővített valóság rendszereket - meghatározva a képen több objektum helyét. Ebben a tesztben az AutoML az idő 43% -át, az ember alkotta rendszerek pedig a 39% -ot teljesítette.
Az eredmények lenyűgözőek, mert még egy olyan óriásvállalatban, mint a Google, csak néhány ember rendelkezik tapasztalattal az ilyen szintű AI rendszerek fejlesztésében. A terület automatizálása nagyon sokféle készséget igényel, de ha eléri az eredményt, az a Google szerint teljes mértékben megváltoztathatja az iparágat.
„Manapság csak néhány ezer gépi tanulási szakember készíthet ilyen szoftvert az egész világon. Biztosítani akarjuk azonban, hogy más fejlesztők százezrei is vegyenek részt ebben.”- a Wired magazin idézi a Google Sundar Pichai vezérigazgatójának szavait.
A meta-tanulás nagy része az emberi agy ideghálóinak utánozására, valamint annak szükségességére, hogy hatalmas mennyiségű különféle adatot futtasson ezeken a hálózatokon keresztül. Természetesen a legnehezebb feladat éppen az, hogy utánozzuk az agy szerkezetét, és hogyan tegyük az összetettebb problémák megoldására.
Manapság a meglévő ideghálózatokat még mindig könnyebb modernizálni vagy testreszabni az egyes feladatokhoz, mint újak kifejlesztéséhez. Ugyanakkor a hasonló kutatások azt sugallják, hogy ez csak ideiglenes.
Mivel az új AI könnyebb egyre összetettebb rendszereket létrehozni olyan feladatok elvégzésére, amelyeket az emberek egyszerűen nem képesek végrehajtani, nagyon fontos, hogy az emberek maradjanak a kulcsfontosságú láncszemek, amelyek nélkül ezek a rendszerek egyszerűen nem képesek működni. Az igazán teljes értékű AI könnyen felhasználhatja az elfogult értelmezést bizonyos kérdésekben, például az etikai és a nemi jellemzõk párhuzamának sztereotípiájával. Ha azonban a mérnökök több időt szentelnek ennek a lehetséges problémanak a megoldására, és nem hagynak mindent későbbi célra, akkor a jövőben kevesebb esélye van annak valódi előfordulására.
Általánosságban elmondható, hogy a Google megpróbálja élesíteni az AutoML-t, hogy a fejlesztők ezt felhasználhassák a valós problémák megoldásában. Ha sikerrel jár, akkor az AutoML használatának hatása messze túlmutathat a vállalat falain.
Promóciós videó:
"Demokratizálnunk akarjuk" - idézte a Wired magazin Pichai állítását.
Nikolay Khizhnyak