Google a anunțat următorul mare pas în dezvoltarea AI cu o nouă abordare a învățării automate care poate utiliza rețelele neuronale pentru a crea rețele neuronale și mai eficiente. Practic, vorbim despre învățarea unei mașini să își creeze propriul tip.
Rețelele neuronale artificiale sunt dezvoltate pentru a imita procesul de învățare al creierului și, potrivit Google, noua sa tehnologie, denumită AutoML, are potențialul de a face aceste rețele și mai puternice, mai eficiente și mai ușor de utilizat.
CEO-ul Google, Sundar Pichai, a dat un exemplu despre modul în care funcționează AutoML vorbind la Google I / O 2017, un eveniment anual pentru dezvoltatorii de hardware și software în care compania prezintă de obicei sau cel puțin vorbește despre produsele la care lucrează în prezent.
„Funcționează așa: luăm un set de candidați pentru rețelele neuronale - să le numim rețele neuronale pentru copii - și rulăm o rețea neuronală gata făcută prin ele pentru a căuta erori până când vom obține o rețea neuronală și mai eficientă”, - spuse Pichai.
Acest proces se numește învățare stimulată, unde va fi acordată o recompensă computerului pentru găsirea unor erori. Prin același principiu, de exemplu, ei învață noi trucuri câinilor. Desigur, în cazul computerelor, acest lucru necesită o putere de calcul enormă, dar puterea echipamentelor Google a atins deja un astfel de nivel încât o rețea neuronală poate analiza cu ușurință activitatea unei alte rețele neuronale.
Este nevoie de o echipă reală de experți în ingineria computerelor și de o cantitate uriașă de timp pentru a crea o rețea neuronală, dar datorită AutoML, în viitor, aproape orice utilizator va putea să-și construiască propriul sistem AI și să-l programeze pentru a îndeplini absolut orice sarcină.
„Sperăm că tehnologia AutoML, care este disponibilă în prezent doar pentru câteva centre de cercetare, în trei până la cinci ani, va deveni disponibilă pentru sute și pentru mii mai bune de dezvoltatori de rețele neuronale care vor să le folosească în scopurile lor specifice”, a scris Pichai în oficialul blog.
Schema tehnologiei AutoML: analiza pe mai multe niveluri a funcționării rețelelor neuronale pentru a determina cea mai inteligentă dintre ele
Video promotional:
Învățarea automată - o încercare de a înzestra computerul cu capacitatea de a-și trage propriile concluzii pe baza informațiilor disponibile - este doar una dintre abordările în dezvoltarea inteligenței artificiale, care include două aspecte importante: procesul de învățare și capacitatea reală de a trage concluzii în mod independent pe baza acestuia. Cu antrenamentul, totul este relativ clar. Arătați computerului o sută de mii de imagini cu pisici și câini și, în cele din urmă, își va da seama ce combinație de pixeli face fiecare dintre aceste animale. A doua parte este puțin mai complicată. La urma urmei, aparatul este obligat să arate ceea ce a învățat și, pe baza acestei învățări, ajunge independent la o presupunere logică. Trageți o concluzie.
Acum înlocuiți pisicile și câinii cu rețele neuronale și veți avea o idee despre cum funcționează AutoML, care, în loc să recunoască animalele, recunoaște care dintre sistemele prezentate este cel mai inteligent. Potrivit Google, chiar și acum nivelul AutoML este deja astfel încât poate fi mai eficient decât experții umani în găsirea celor mai bune abordări pentru rezolvarea problemelor specifice. În viitor, acest lucru va simplifica în mod semnificativ procesul de creare a unor noi sisteme de IA, întrucât, de fapt, acestea vor fi create de tipul lor.
AutoML este încă în stadiile incipiente în acest moment, spune Google, însă AI, învățarea automată și învățarea automată profundă (metode avansate de învățare automată bazate pe simularea neuronilor din creierul uman) își găsesc drumul într-un fel sau altul. în acele aplicații și domenii pe care le folosim și în care ne găsim zilnic.
Într-o demonstrație pe scenă la conferința I / O, inginerii Google au arătat cum tehnologia lor de învățare automată poate lumina în mod semnificativ imaginile foarte întunecate, de exemplu, eliminând zgomotul de pe ele. Și toate aceste acțiuni mașina este capabilă să efectueze numai bazându-se pe informațiile obținute prin analiza a milioane de alte mostre clare de imagini. Google notează că supercomputerele lor au devenit acum mai eficiente decât oamenii în procesul de recunoaștere a ceea ce este în fotografie. Pe baza acestei tehnologii, în curând va fi lansată o aplicație Google Lens personalizată, care poate determina efectiv ce floare (sau flori) se află în fața dvs. (sau în imagini) prin intermediul camerei smartphone.
În viitor, astfel de algoritmi super-puternici bazați pe învățarea profundă vor găsi cu siguranță un loc pentru aplicarea lor în medicină, unde sistemele bazate pe acestea vor detecta semne de tumori maligne în imagini și în majoritatea cazurilor vor face acest lucru mult mai eficient decât chirurgii profesioniști.
Cu tehnologia AutoML, platformele AI vor învăța mai repede și vor fi mult mai inteligente. Este adevărat, acest moment va trebui să aștepte puțin mai mult decât lansarea „aplicației de flori” promisă pentru platforma Android. Cu toate acestea, până în acest moment, dezvoltatorii de aplicații și oamenii de știință vor avea suficient timp pentru a cunoaște mai bine AutoML.
„Credem că această tehnologie va duce la apariția de noi rețele neuronale și la deschiderea de oportunități în care nici măcar experții nu vor putea crea propriile rețele neuronale personale pentru nevoile lor specifice, care, la rândul lor, vor crește doar capacitatea tehnologiilor de învățare automată de a exercita o influență mai mare asupra noastră tuturor. - spun oamenii de știință Google Kuok Le și Barrett Zof.
NIKOLAY KHIZHNYAK
