Искусственный интеллект от Google создал AI, превосходящий все AI, когда либо созданные людьми
Привет. Проект AutoML от Google, разработанный для создания AI, способного самостоятельно создавать другие AI, теперь разработал систему компьютерного зрения, которая значительно превосходит существующие модели. Проект мог бы улучшить то, как «видят» автономные транспортные средства и роботы следующего поколения.
AI, который создает другие AI
В мае 2017 года исследователи из Google Brain объявили о запуске проекта AutoML, искусственного интеллекта, способного генерировать собственные системы AI. Совсем недавно они представили разработку AutoML - их AI создал алгоритм искусственного интеллекта, который превзошел все свои существующие аналоги, созданные людьми.
Исследователи Google автоматизировали разработку моделей машинного обучения с использованием подхода, называемого подкреплением. AutoML действует как нейронная сеть контроллера, которая разрабатывает дочернюю сеть AI для конкретной задачи. Для этого конкретного AI, который исследователи назвали NASNet, задача заключалась в распознавании объектов - людей, автомобилей, светофоров, сумок, рюкзаков и т.д. - анализируя видео в режиме реального времени.
AutoML будет анализировать достигнутые NASNet результаты для использования полученных данных в целях улучшения своего дочернего AI, повторяя этот процесс тысячи раз. При тестировании на основе классификации изображений ImageNet и наборов данных обнаружения объектов COCO object detection, которые исследователи Google называют «двумя наиболее уважаемыми крупными академическими наборами данных в компьютерном видении», NASNet превзошла все другие системы компьютерного зрения.
По словам исследователей, NASNet на 82,7 процента точнее прогнозирует изображения в наборе валидации ImageNet. Это на 1,2% лучше, чем в ранее опубликованные результаты. Кроме того, менее требовательная к вычислительной мощности версия NASNet опередила лучшие модели аналогичного размера для мобильных платформ на 3,1 процента.
Взгляд в будущее
Машинное обучение - это то, что дает многим системам искусственного интеллекта способность выполнять определенные задачи. Хотя концепция, стоящая за ней, довольно проста - алгоритм учится, проглатывая тонны данных - для этого требуется огромное количество времени и усилий. Автоматизируя процесс создания точных и эффективных систем AI, которые могут создавать новые AI, берет на себя основную тяжесть этой работы. В конечном итоге это означает, что AutoML может открыть доступ к области машинного обучения и AI для неспециалистов.
Что касается NASNet, то точные, эффективные алгоритмы компьютерного зрения пользуются высокой популярностью благодаря количеству потенциальных приложений. Они могут быть использованы для создания сложных роботов, работающих на базе AI, или для того, чтобы помочь людям с ослабленным зрением восстановить возможность видеть. Они также могут помочь разработчикам улучшить автономные транспортные технологии. Чем быстрее автономный автомобиль сможет распознавать объекты на своем пути, тем быстрее он сможет реагировать на них, тем самым значительно повышая безопасность таких транспортных средств.
Исследователи Google признают, что NASNet может оказаться полезным для широкого спектра приложений и имеет открытый код AI для заключений о классификации изображений и обнаружения объектов. "Мы надеемся, что большое количество членов сообщества машинного обучения сможет использовать эти модели для решения множества проблем компьютерного зрения".
Хотя сегодня существует большое количество приложений для NASNet и AutoML, создание AI, способного создавать собственные системы искусственного интеллекта, вызывает определенные проблемы. Например, что может помешать родительскому AI передавать нежелательные предубеждения своему детищу? Что делать, если AutoML начнет создавать системы так быстро, что общество не сможет идти с ним в ногу? Нетрудно понять, как NASNet можно будет использовать в автоматизированных системах наблюдения в ближайшем будущем, возможно, это произойдет раньше, чем общество разработает правила для контроля над такими системами.
Разработчики, уверены, что, к счастью, мировые лидеры работают в этом направлении достаточно быстро, чтобы гарантировать безопасность таких систем.
Amazon, Facebook, Apple и некоторые другие технологические компании являются членами Партнерства по разработке искусственного интеллекта, организации, ориентированной на ответственное развитие AI. Институт инженеров по электротехнике и электронике (IEE) предложил этические стандарты для искусственного интеллекта, а DeepMind, исследовательская компания, принадлежащая материнской компании Google Alphabet, недавно объявила о создании группы, ориентированной на изучение моральных и этических последствий искусственного интеллекта.
Некоторые правительства также уже работают над правилами, запрещающими использование AI в опасных для людей целях, таких как автономное оружие, и пока люди сохраняют контроль над общим направлением развития этой технологии, выгоды от наличия AI, способного создавать другие AI, должны намного превышать любые потенциальные угрозы.
Так считают разработчики из подразделения искусственного интеллекта компании Google. Но, похоже, эта разработка - очередной шаг к сингулярности. Также трудно разделить их оптимизм на счет безоблачных перспектив развития в данном направлении. Я не думаю, что правительства стараются ограничить развитие технологии, скорее, наоборот, нарастает технологическая гонка вооружений, где победителю достанется все....
