Google отново разбуни духовете в света на изкуствения интелект, след като разкри нов подход за обучаване на машини, при който невронни мрежи се използват за изграждането на по-добри невронни мрежи – иначе казано, обучаването на изкуствен интелект да се самообучава.
Тези изкуствени невронни мрежи са създадени да имитират начина, по който се учи мозъка, а от Google казват, че новата им технология, наречена AutoML, може да разработва мрежи, които са по-мощни, ефективни и лесни за употреба.
Сундар Пикаи, главен изпълнителен директор на компанията, демонстрира AutoML на сцената на Google I/O 2017 – ежегодната конференция на разработчиците, която Google организира за програмисти и хардуер производители.
„Системата работи, като вземаме невронни мрежи, нещо като малки бебета мрежи, и използваме невронна мрежа, която постоянно ги анализира, докато не получим най-добрата невронна мрежа.“ – обяснява Пикаи.
Процесът е наречен подсилено обучаване и при него компютрите могат да свързват пробите и грешките с някакъв вид награда, също като при дресирането на куче.
За целта е необходима огромна изчислителна мощ, но хардуерът на Google е достигнал ниво, при което една невронна мрежа може да анализира друга.
За създаването на невронна мрежа обикновено са нужни екип от експерти и инженери и много време, но благодарение на AutoML, почти всеки ще може да изгражда системи с изкуствен интелект, които да се занимават с всякакви задачи.
Машинното учене – да могат компютрите да вземат собствени решения на базата на някаква информация – е един от подходите за разработване на изкуствен интелект и включва две основни стъпки: обучение и заключение.
Обучението може да включва разглеждането на хиляди снимки на кучета и котки, за да се научи компютърът какви пикселни комбинации съставят всяко животно. Заключението е когато системата използва наученото и прави собствени заключения.
Заместете кучетата и котките с невронни мрежи и ще получите някаква представа как работи AutoML, само че вместо да разпознава животни, открива коя система е най-умната.
На базата на резултатите, които са получили Google, AutoML може да е дори по-умна от хората експерти в разпознаването на най-добрите подходи за разрешаването на проблем. Това има потенциала да намали значително необходимата работа за изграждането на изкуствения интелект на бъдещето, защото той на практика ще може отчасти да се самоизгради.
Системата AutoML все още е в ранни стадии, но изкуствения интелект, машинното учене и задълбоченото учене (по-сложни техники за машинно учене, създадени да имитират невроните на мозъка) откриват своето място в приложения, които използваме всеки ден.
По време на демонстрация на сцената на I/O, Google показа как технологията на машинното учене може да изсветли тъмна снимка или да премахне пречещи обекти от снимки, все базирано на обучение, което системата е получила от милиони други примерни снимки.
Google казват, че компютрите вече са по-добри от хората в разпознаването на това какво има на дадена снимка. Скоро се очаква приложението Google Lens, което ще може да идентифицира видовете цветя или някой бизнес на улицата например, чрез камерата на телефона ви.
Тези супер умни алгоритми си проправят път и в сферата на здравето, като системи за обработване на изображението вече могат да разпознават признаци на рак с по-голяма точност от експертите.
С помощта на AutoML, платформите с изкуствен интелект ще станат по-умни по-бързо, макар че вероятно ще е нужно още малко време, преди да видите ползите от това във вашия смартфон.
