Большая часть работы, выполняемой искусственным интеллектом, включает в себя учебный процесс, известный как машинное обучение.
ИИ становится лучше при выполнении таких задач, как распознавание чего-либо или составление карты маршрута, чем дольше он это делает.
Теперь та же самая техника используется для создания новых систем ИИ без вмешательства человека.
В течение многих лет инженеры Google работали над необычайно умной системой машинного обучения, известной как система AutoML (или система автоматического машинного обучения), которая уже способна создавать ИИ.
Теперь исследователи внесли изменения в концепцию эволюции Дарвина и показали, что возможно создавать программы ИИ, которые продолжают совершенствоваться быстрее, если бы люди кодировали их вручную.
Новая система называется AutoML-Zero, она может привести к быстрому развитию более интеллектуальных систем — например, нейронных сетей, предназначенных для более точной имитации человеческого мозга.
«Сегодня возможно автоматически обнаружить полные алгоритмы машинного обучения, просто используя базовые математические операции в качестве строительных блоков», — пишут исследователи в своей статье. «Мы демонстрируем это, вводя новую концепцию, которая значительно снижает влияние человека через общее пространство поиска».
Первоначальная система AutoML предназначена для того, чтобы приложениям было проще использовать машинное обучение, и она уже включает в себя множество автоматических функций, но AutoML-Zero практически не требует написанного человеком кода.
Используя простой трехэтапный процесс — настройку, прогнозирование и обучение — его можно рассматривать как машинное обучение с нуля.
Система начинается с выбора из 100 алгоритмов, сделанных путем случайного объединения простых математических операций. Сложный процесс проб и ошибок затем определяет лучших, которые сохраняются — с некоторыми изменениями — для следующего раунда испытаний. Другими словами, нейронная сеть постоянно эволюционирует.
Когда создается новый код, он проверяется на задачах ИИ — например, обнаружение разницы между изображением грузовика и изображением собаки — и наиболее эффективные алгоритмы затем сохраняются для будущей итерации. Как выживание сильнейшего.
И это тоже быстро: исследователи считают, что в секунду можно загружать до 10 000 возможных алгоритмов на процессор (чем больше компьютерных процессоров доступно для задачи, тем быстрее она может работать).
В конце концов, это должно привести к тому, что системы искусственного интеллекта станут более широко используемыми и доступными для программистов, не имеющих опыта в разработке ИИ.
Работа по улучшению AutoML-Zero продолжается, в надежде, что в конечном итоге он сможет разработать алгоритмы, о которых простые программисты никогда бы не подумали.
«В то время как большинство людей делали маленькие шаги, [исследователи] совершили гигантский прыжок в неизвестность», — сказал Эдд Гент журналу Science, ученый из Техасского университета в Остине. «Это одна из тех работ, которая может начать множество будущих исследований».
Работа еще не опубликована в рецензируемом журнале, но ее можно просмотреть на arXiv.org.
Подключение пятого поколения или «5G» для сотовых технологий стало стандартом для сетей всего около пяти…
Каждую секунду через вас проходит около триллиона крошечных частиц, называемых нейтрино. Созданные во время Большого…
На ночной стороне экзопланеты Астролабос всегда темно и бурно.Там, в постоянной тени, обращенной в сторону…
Вы видели Солнце, но никогда не видели его таким. Этот единственный кадр из видео, снятого…
Аналог черной дыры может рассказать нам кое-что о неуловимом излучении, теоретически испускаемом реальной вещью.Использование цепочки…
Охота на неуловимую Девятую планету продолжается, и новое исследование утверждает, что располагает «самыми убедительными статистическими…