Google AI самодельный | «sub-AI» | производительность немного больше, чем человек

Ранее в этом году Google объявила, что ее система AI смогла придумать свой собственный алгоритм шифрования и создать свой собственный ИИ, согласно официальному блогу Google и футуризму, Недавно в сети новостей сообщалось, что этот ИИ, созданный ИИ, производительность победил ИИ, созданный человечеством: в тесте система «sub AI» с именем NASNet достигла правильной скорости в 82,7% по сравнению с ранее выпущенными аналогичными продуктами AI Результат на 1,2% выше, а эффективность системы на 4% выше.

В мае 2017 года исследователи из Google Brain объявили о разработке автоматизированного искусственного интеллекта (AutoML) - системы, которая может создавать собственный «дочерний AI». Недавно они решили запустить AutoML на сегодняшний день с самой большой проблемой на сегодняшний день - - Попробуйте использовать AI, созданный AutoML, чтобы победить человеческий дизайн AI.

Члены команды автоматизируют разработку модели машинного обучения, используя метод, известный как обучение усилению. На этот раз Identity AutoML является нейронной сетью контроллера, которая разрабатывает «вспомогательный ИИ» для конкретных задач. Вызывается NASNet, идентифицирует цели в видео, включая людей, автомобили, светофоры, сумочки, рюкзаки и т. Д. AutoML, как «родитель», оценивает производительность «детского» NASNet и использует эту информацию для улучшения «детского ИИ», , Затем повторите этот процесс тысячи раз.

Члены команды протестировали «Sub AI» NASNet на двух наборах данных ImageNet (Computer Identification Project, в настоящее время самая большая база данных распознавания образов в мире) и COCO Target Recognition, которые, по их словам, находятся в области компьютерного зрения Два наиболее известных крупномасштабных академических набора данных, по порядку величины, делают тестирование очень серьезным.

В результате NASNet достигла прогностической точности на 82,7% при проверке, установленной в тесте ImageNet, на 1,2% выше, чем ранее опубликованные результаты для одного и того же типа продуктов искусственного интеллекта, и сопоставима с тем, что было сообщено, но не опубликовано на предварительно напечатанном веб-сайте С 4% большей эффективностью системы и средней точностью 43,1% для самых больших моделей. Члены группы сказали, что NASNet будет использоваться во множестве приложений, которые позволят пользователям классифицировать изображения и обнаруживать объекты с использованием системы AI.

Главный редактор пунктуации

Робот может сделать робота, AI может спроектировать AI. Не удивительно думать об этом, если четкое определение цели, конечно же, мощного компьютера быстрее человеческого мозга, рано или поздно заменит людей. Но это не значит, что ИИ может быть независимым от прогресса людей. AI все еще привязана к клетке и иногда ставится на трассу, ничего не убегает. Когда капризы AI устанавливают цель для себя, когда ее можно сравнить с людьми, а теперь намного хуже ,