Máquinas vão prevalecer sobre os humanos? No momento, o sistema ai do Google tem sido capaz de criar seu próprio ai, ainda melhor do que a construção humana. De acordo com Fudzilla e futurismo, pesquisadores do Google Brain anunciou em maio a criação de ai sistema automl que poderia criar programas ai por conta própria. Eles decidiram recentemente mais Automl desafio para criar ai que é melhor concebido do que os seres humanos. Pesquisadores do Google usaram métodos de aprendizado intensivo para projetar automaticamente modelos de aprendizagem de máquina, e AUTOML agiu como um controlador de rede neural (controlador neural receptáculo) para desenvolver uma criança ai redes para tarefas específicas. Os pesquisadores chamaram esta sub-rede o ai nasnet, cuja missão é identificar instantaneamente pessoas, carros, registros de tráfego, bolsas, mochilas, e outros objetos em imagens de vídeo. AUTOML irá avaliar o desempenho do nasnet, usar essas informações para melhorar a sua criança ai, e repita o processo milhares de vezes. Nas duas principais áreas de visão computacional dos mais populares conjuntos de dados acadêmicos grandes, isto é, classificação de imagem imagenet e DataSet Target detecção de coco, no teste, desempenho nasnet que todos os outros sistemas de visão de computador. A exatidão do nasnet é 82,7% ao prever a imagem no conjunto de verificação imagenet. 1,2% melhor do que o sistema previamente publicado, a eficiência do sistema é aumentada em 4%, e o valor médio média de precisão (mapa) é de 43,1%. Além disso, a eficiência nasnet da versão mais baixa de requisitos de energia computacional também é 3,1% maior do que o modelo de aprendizagem de máquina móvel ideal do mesmo tamanho. A aprendizagem da máquina é uma capacidade chave para muitos sistemas do ai executar tarefas específicas. O conceito por trás disso é muito simples, ou seja, o algoritmo, fornecendo uma grande quantidade de dados para aprender, mas o processo leva muito tempo e esforço. Se você pode criar um sistema ai preciso e eficiente, como automação de processos, como AUTOML pode criar sistema ai, pode fazer para o ser humano. Em última análise, isso significa que os não-especialistas também podem usar a tecnologia de aprendizagem de máquina e ai através AUTOML. Actualmente, os algoritmos de visão computacional altamente precisos e eficientes têm sido procurados por um grande número de aplicações potenciais. Pesquisadores do Google dizem que os algoritmos de visão de computador podem ser usados para criar robôs avançados impulsionados pela ai, ou para ajudar pessoas com deficiência visual a recuperar a visão, e ajudar os designers a melhorar suas habilidades de autocondução. Quanto mais rápido você pode identificar um objeto em um caminho, o mais rápido você pode reagir a ele, aumentando assim a segurança de seu próprio carro. Pesquisadores do Google acreditam que nasnet pode ser amplamente utilizado em uma variedade de aplicações e abriu a inferência que usa ai para a classificação de imagem e detecção de destino. Os pesquisadores escreveram em Blogs que espera-se que a maior comunidade de aprendizagem de máquina pode construir sobre esses modelos para abordar um grande número de problemas de visão do computador que ainda não foram pensados.
