Umělá inteligence matky společnosti Google generuje svou vlastní „dětskou“ umělou inteligenci. Sedneme si na chvíli a přemýšlíme?

O článku nemá cenu hlasovat negativně, nezabíjejte poslíčka, ten s tím nemá nic společného..., naopak si raději prostudujte doplňující informace dole pod článkem.

S pozdravem,

f.

Google AI 09 12 2017
Google

V květnu 2017 výzkumníci Google Brain oznámili vytvořeníAutoML, umělá inteligence (AI) schopná generovat vlastní, ještě efektivnější AI. Nedávno se výzkumníci rozhodli konfrontovat AutoML s dosud největší výzvou. Tato umělá inteligence, která dokáže generovat další umělé inteligence, účinně vytvořila skutečné „dítě“, které předčilo všechny své protějšky navržené lidmi.

Nyní výzkumníci Google zautomatizovali návrh modelů strojového učení pomocí přístupu tzv posilovací učení: AutoML funguje jako řadič neuronové sítě, který vyvíjí takzvanou dětskou síť umělé inteligence pro provádění konkrétního úkolu.

Pokud jde o tuto novou AI, kterou vědci nazvali NASNet, úkolem je rozpoznávat předměty: lidi, auta, semafory, kabelky, batohy atd. a to vše ve videu a v reálném čase. AutoML poté vyhodnotí výkon NASNet a použije tyto informace ke zlepšení nové umělé inteligence, přičemž tento proces opakuje tisíckrát, aby se maximalizovalo jeho zlepšení.

Při testování proti ImageNet (správovaná databáze obrázků) a COCO (Common Objects in Context – detekce, segmentace a titulkování objektů velkého rozsahu), které výzkumníci Google označují jako „ dva z nejrespektovanějších rozsáhlých akademických datových souborů v počítačovém vidění NASNet AI překonala všechny ostatní systémy vidění, které dnes existují.

Podle výzkumníků dosáhl NASNet 82,7% přesnosti při předpovídání obrázků napříč ImageNet. To je o 1,2 % lepší než všechny dříve publikované výsledky. Systém je také o 4 % účinnější s průměrnou přesností 43,1 % (průměrná průměrná přesnost – mAP). Výpočetně méně náročná verze NASNet navíc překonala všechny stejně velké top modely o 3,1 % pro mobilní platformy.

Umělá inteligence AI Google NASNet DeepMind
Kredity: Google Research

Strojové učení je to, co dává mnoha systémům umělé inteligence schopnost provádět konkrétní úkoly. Přestože je tento koncept poměrně jednoduchý – algoritmus se učí tím, že dostává velké množství dat – proces je stále časově a výpočetně náročný. Automatizací procesu vytváření přesných a účinných systémů umělé inteligence podporuje tuto důležitou práci AI schopná navrhnout další.

Pokud jde konkrétně o NASNet, přesné a efektivní algoritmy počítačového vidění jsou velmi vyhledávané kvůli množství potenciálních aplikací. Tyto algoritmy lze skutečně použít k vytvoření sofistikovaných robotů řízených umělou inteligencí. Mohly by také pomoci konstruktérům vylepšit technologie autonomních vozidel: čím rychleji autonomní vozidlo dokáže rozpoznat objekty ve své dráze a ve svém okolí, tím rychleji na ně může reagovat, a tím zvýšit bezpečnost těchto vozidel.

Výzkumníci společnosti Google uznávají, že NASNet by mohl být velmi užitečný v celé řadě aplikací a vytvořili open source AI pro odvození klasifikace obrázků a detekce objektů. " Doufáme, že větší komunita strojového učení dokáže na těchto modelech stavět a vyřešit nesčetné množství problémů s počítačovým viděním, které si zatím neumíme představit. “, vysvětlují výzkumníci.

Přestože aplikací pro NASNet a AutoML je mnoho, skutečnost, že jedna umělá inteligence je schopna vytvořit jinou, také vyvolává určité obavy. Co by například bránilo „rodičovské“ AI přenášet nežádoucí prvky na své „dítě“? Co když AutoML budovalo systémy tak rychle, že společnost nestíhala? Skutečně není těžké si představit, jak by mohl být NASNet v blízké budoucnosti využit v automatizovaných sledovacích systémech. Možná ještě dávno předtím, než se zrodily předpisy na ovládání tohoto systému a jeho limitů.

Doufejme tedy, že světoví lídři budou pracovat dostatečně rychle a efektivně, aby zajistili, že takové systémy nepovedou k žádné dystopické budoucnosti. Měli byste vědět, že Amazon, Facebook, Apple a další velké společnosti jsou členy Partnerství v oblasti umělé inteligence ve prospěch lidí a společnosti (Partnering to Make AI Work for People and Society), organizace zaměřená na zodpovědný a řízený rozvoj AI.

Institut elektrických a elektronických inženýrů (IEE) navrhl etické standardy pro umělou inteligenci a DeepMind, výzkumná společnost vlastněná společností Google, nedávno oznámila vytvoření skupiny zaměřené na morální a etické důsledky umělé inteligence.

Několik vlád také pracuje na předpisech, jejichž cílem je zabránit používání umělé inteligence k nebezpečným účelům, jako jsou autonomní zbraně. Dokud je zachována kontrola nad obecným směrem vývoje AI, výhody AI schopné navrhovat další, jako je tomu v tomto případě, by měly převažovat nad potenciálními nebezpečími.

 

Zdroj: Trustmyscience.com

Doplňující informace:

Crashdebug.fr: NextAge 06...
 
 
 


Nejnovější články

S ohněm a krví... (JDM)

Francie na pokraji chaosu: Čeho se bát a co dělat? (Marc Touati)

Přihlaste se k odběru Daily Crashletter

Přihlaste se k odběru Crashletteru a získejte všechny nové články na webu v 17:00.

Informatique

Oranžový telefon

VSA: Shromáždění již projednává jeho rozšíření na dopravu (LQDN)

Přátelské stránky