W maju tego roku pisaliśmy o projekcie AutoML, technologii sztucznej inteligencji (AI) Google zaprojektowanej specjalnie do tworzenia innych AI. Teraz Google ogłosił, że jego AutoML przewyższył programistów AI i jest w stanie samodzielnie zbudować oprogramowanie do uczenia maszynowego, które jest bardziej wydajne i potężne niż najlepsze przykłady podobnych systemów opracowanych przez ludzi.
AutoML niedawno ustanowił rekord wydajności i szybkości katalogowania obrazów w określonych warunkach, z 82-procentową wydajnością. I chociaż samo to zadanie okazało się dla systemu stosunkowo proste, AutoML był również w stanie prześcignąć systemy zautomatyzowane i specjalne systemy rzeczywistości rozszerzonej w bardziej złożonym zadaniu - określaniu położenia wielu obiektów na obrazie. W tym teście AutoML wykonywał 43 procent czasu, podczas gdy systemy stworzone przez człowieka działały w 39 procentach.
Wyniki są imponujące, bo nawet w tak gigantycznej firmie jak Google jest tylko kilka osób, które mają doświadczenie w kierowaniu rozwojem systemów AI na tym poziomie. Automatyzacja tego obszaru wymaga bardzo szerokiego wachlarza umiejętności, ale gdy już zostanie osiągnięty rezultat, może całkowicie zmienić branżę - twierdzi Google.
„Obecnie tylko kilka tysięcy specjalistów ds. Uczenia maszynowego na całym świecie może stworzyć takie oprogramowanie. Chcemy jednak mieć pewność, że setki tysięcy innych programistów również mogą wziąć w tym udział”- magazyn Wired cytuje słowa prezesa Google Sundar Pichai.
Wiele z meta-uczenia się dotyczy naśladowania sieci neuronowych ludzkiego mózgu, a także potrzeby przesyłania ogromnych ilości różnych danych przez te sieci. Oczywiście najtrudniejszym zadaniem jest właśnie to, jak naśladować strukturę mózgu i sprawić, by rozwiązywał bardziej złożone problemy.
Obecnie istniejące sieci neuronowe są nadal łatwiejsze do modernizacji lub dostosowania do określonych zadań niż tworzenie nowych od podstaw. Jednak badania takie jak to, o których mówimy, sugerują, że jest to tylko tymczasowe.
Ponieważ nowej sztucznej inteligencji będzie łatwiej tworzyć coraz bardziej złożone systemy zaprojektowane do wykonywania zadań, których ludzie po prostu nie są w stanie wykonać, bardzo ważne jest, aby ludzie pozostali kluczowym ogniwem, bez którego systemy te po prostu nie mogą funkcjonować. Prawdziwie pełnoprawna sztuczna inteligencja może z łatwością stosować tendencyjną interpretację w niektórych kwestiach, na przykład poprzez tworzenie stereotypów podobieństwa między cechami etycznymi i płciowymi. Jeśli jednak inżynierowie poświęcą więcej czasu na rozwiązanie tego potencjalnego problemu teraz, nie zostawiając wszystkiego na później, to w przyszłości będzie miał mniejsze szanse na realne wystąpienie.
Ogólnie rzecz biorąc, Google próbuje udoskonalić AutoML, aby programiści mogli go używać do rozwiązywania problemów w świecie rzeczywistym. Jeśli im się uda, efekt zastosowania AutoML może mieć wpływ daleko poza mury samej firmy.
Film promocyjny:
„Chcemy go zdemokratyzować” - zacytował Pichai magazyn Wired.
Nikolay Khizhnyak
