智能制造網(wǎng)APP
智能制造網(wǎng)手機(jī)站
智能制造網(wǎng)小程序
智能制造網(wǎng)官微
智能制造網(wǎng)服務(wù)號
智能控制
機(jī)器人
儀器儀表
物聯(lián)網(wǎng)
3D打印
工業(yè)軟件
回放
品牌
傾技
【中國智能制造網(wǎng) 企業(yè)動態(tài)】在人工智能的發(fā)展中，創(chuàng)建更為強(qiáng)大的AI無疑是人類未來的追求?，F(xiàn)在，谷歌的AutoML已經(jīng)擊敗人類AI工程師，可以創(chuàng)造出更為強(qiáng)大、的AI系統(tǒng)。
據(jù)Futurism報道，今年5月份，谷歌發(fā)布了其AutoML項(xiàng)目，目的是幫助人類創(chuàng)建其他AI系統(tǒng)?，F(xiàn)在，谷歌宣布AutoML已經(jīng)可以勝任這項(xiàng)工作。在開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)軟件方面，AutoML已經(jīng)擊敗人類AI工程師，并且創(chuàng)造出比人類設(shè)計更強(qiáng)大、更的AI系統(tǒng)。
一個AutoML系統(tǒng)近打破了一項(xiàng)紀(jì)錄，將圖像按其內(nèi)容分類，準(zhǔn)確率達(dá)到82%。雖然這是一項(xiàng)相對簡單的任務(wù)，但AutoML還可以幫助自動機(jī)器人和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)在更復(fù)雜的任務(wù)中擊敗人類設(shè)計的系統(tǒng)，比如在圖像中標(biāo)記多個物體的位置。在這一任務(wù)中，AutoML的準(zhǔn)確率為43%，而人類設(shè)計的AI系統(tǒng)則為39%。
這些結(jié)果是非常有意義的，因?yàn)榧词故窃诠雀瑁埠苌儆腥司邆錁?gòu)建下一代AI系統(tǒng)所需的專業(yè)技能。這就需要一種技術(shù)幫助自動化這個過程，一旦取得突破，它就會改變整個行業(yè)。谷歌執(zhí)行官桑達(dá)爾·皮查伊(Sundar Pichai)表示：“今天，AI系統(tǒng)都是由機(jī)器學(xué)習(xí)科學(xué)家手工開發(fā)的，而世界上只有幾千名科學(xué)家可以做到這一點(diǎn)。但我們想讓成千上萬的能夠?qū)崿F(xiàn)這樣的目標(biāo)。”
谷歌大部分的“元學(xué)習(xí)”都是模仿人類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行的，并試圖通過越來越多的數(shù)據(jù)訓(xùn)練這些網(wǎng)絡(luò)。當(dāng)機(jī)器接受過培訓(xùn)，它們會非常適合做這些工作。困難的部分是初模仿大腦結(jié)構(gòu)，并在適當(dāng)?shù)某叨壬咸幚砀鼜?fù)雜的問題。
相對于從頭設(shè)計一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，調(diào)整現(xiàn)有系統(tǒng)來滿足新需求要容易得多。然而，谷歌的研究似乎表明，這只是一種暫時性狀態(tài)。隨著AI在設(shè)計越來越復(fù)雜新系統(tǒng)方面變得越來越容易，對于人類來說，扮演好“守門員”的角色更為重要。AI系統(tǒng)可能很容易產(chǎn)生偏見，例如將種族和性別身份與負(fù)面印象聯(lián)系起來。然而，如果人類工程師花在創(chuàng)建系統(tǒng)的繁重工作上的時間減少，他們將有更多的時間來進(jìn)行監(jiān)督和改進(jìn)。
終，谷歌的目標(biāo)是更好地發(fā)揮AutoML的功能，使程序員能夠在實(shí)際應(yīng)用中使用它。如果他們成功做到這一點(diǎn)，AutoML很可能會在谷歌之外產(chǎn)生巨大影響。皮查伊表示：“我們希望能夠民主化這項(xiàng)技術(shù)。”這意味著，該公司希望AutoML能在谷歌之外被更廣泛地使用。
原標(biāo)題：自我復(fù)制 谷歌AI造出的AI比人類工程師的更強(qiáng)
浙公網(wǎng)安備 33010602000006號
智能制造網(wǎng)APP
智能制造網(wǎng)小程序
微信公眾號
