Šių metų pavasarį „Google Brain“inžinieriai pristatė „AutoML“dirbtinį intelektą, galintį sukurti savo unikalią AI be žmogaus įsikišimo. Ne taip seniai tapo žinoma, kad „AutoML“pirmasis sukūrė kompiuterio matymo sistemą NASNet, žymiai pranašesnę už visus žmogaus sukurtus analogus. Ši AI pagrįsta sistema gali tapti rimta pagalba kuriant, pavyzdžiui, autonominius automobilius, taip pat robotikoje, leidžiančią pakelti robotų viziją į visiškai naują lygį.
AutoML vystosi pagal vadinamąją sustiprinimo mokymosi sistemą. Tiesą sakant, tai yra kontrolinis nervų tinklas, kuris savarankiškai kuria visiškai naujus neuroninius tinklus bet kokioms specializuotoms užduotims atlikti. Šiuo atveju pagrindinis „AutoML“tikslas buvo sukurti tiksliausią vaizdo įrašų objektų atpažinimo realiu laiku sistemą. PG savarankiškai treniravo naują nervų tinklą, stebėjo jo klaidas ir koregavo savo darbą. Mokymosi procesas buvo kartojamas daugybę tūkstančių kartų, kol sistema pradėjo veikti. Be to, jis pranoko visus esamus panašius neuroninius tinklus, kuriuos sukūrė ir išmokė žmonės.
- „Salik.biz“
Remiantis oficialiu „Google“pareiškimu, „NASNet“atpažinimo tikslumas yra 82,7%. Tai yra 1,2% geriau nei ankstesnis rekordas, kurį šių metų rugsėjį nustatė Oksfordo ir „Momenta“ekspertai. Neuroninis tinklas taip pat pasirodė esąs 4% efektyvesnis nei analogai, kurių vidutinis tikslumas yra 43,1%. Paprastinta NASNet versija, pritaikyta mobilioms platformoms, daugiau nei 3% lenkia panašius neuroninius tinklus. Ateityje ši sistema gali būti naudojama kuriant autonominius automobilius, nes jiems kompiuterio matymas yra nepaprastai svarbus. Tuo tarpu „AutoML“toliau kuria naujus neuroninius tinklus, ir kas žino, kokias aukštumas tai galės pasiekti artimiausiu metu.
Sergejus Grėjus