Google hatte einen effektiven Weg, wie man die KI erstellen noch leistungsfähigere KI

Google kündigte den nächsten großen Schritt in der Entwicklung der künstlichen Intelligenz und berichtete über einen neuen Ansatz für machine learning, mit deren Hilfe neuronale Netze können verwendet werden, um eine noch effektivere neuronale Netze. In der Tat, es geht um die Ausbildung von Maschinen seinesgleichen zu schaffen.

Künstliche neuronale Netze entwickelt wurden, um die Simulation des Lernprozesses des Gehirns, und laut Google seine neue Technologie, genannt AutoML, in der Lage ist das zu tun diese Netze noch leistungsfähiger, effizienter und einfacher zu bedienen.

Google-CEO Sundar Pichai zeigte ein Beispiel für die Arbeit AutoML, spricht auf der Konferenz Google I/O 2017 — der jährlichen Veranstaltung für die Entwickler von Software und Hardware, wo in der Regel das Unternehmen ist oder zumindest erzählt über die Produkte, an denen im Moment arbeitet.

«es Funktioniert so: wir nehmen eine Reihe von Kandidaten in neuronale Netze, — wir nennen Sie neuronalen Netzen-den Kindern, — und wiederholt durchläuft Sie auf die Suche nach Fehlern ein fertiges neuronales Netzwerk solange, bis wir eine noch effektivere neuronale Netzwerk», — sagte Pichai.

Ist der Prozess genannt стимулированным Ausbildung, wo für die Fehlersuche den Computer wird angewiesen, eine gewisse Belohnung. Nach dem gleichen Prinzip, zum Beispiel, lehren neue Tricks der Hunde. Natürlich, im Falle von Computern, hier erfordert enorme Rechenleistung, aber die Leistung der Hardware Google ging bereits auf einem solchen Niveau, dass ein neuronales Netz kann ohne Schwierigkeiten zu analysieren, die Arbeit der anderen neuronalen Netzwerks.

Für die Erstellung eines neuronalen Netzwerks erfordert ein richtiges Team von Experten in der Computer-Technik und eine enorme Menge an Zeit, aber Dank AutoML in Zukunft fast jeder in der Lage, bauen Sie Ihre eigenen KI-System und Programmieren Sie für die Ausführung absolut jede Herausforderung.

«Wir hoffen, dass die Technologie AutoML, die derzeit nur einigen und Forschungszentren, in drei bis fünf Jahren verfügbar sind, wird für Hunderte und Tausende von Entwicklern besser neuronaler Netze, die wollen, nutzen Sie für Ihren bestimmten Zweck», — schrieb Pichai im offiziellen Blog.

Schema-Technologie AutoML: Multilevel-Analyse der neuronalen Netze für die Bestimmung der intelligenten von Ihnen

Maschinelles lernen – der Versuch, verleihen der Computer die Möglichkeit, Ihre eigenen Schlussfolgerungen auf der Basis der verfügbaren Information ist nur ein Ansatz bei der Entwicklung der künstlichen Intelligenz, umfassend zwei wichtige Aspekte: der Prozess des Lernens und der tatsächlichen Fähigkeit selbst Schlüsse zu ziehen auf seiner Basis. Mit der Ausbildung ist alles relativ klar. Zeig Computer hundert tausend Bilder mit Robben und Hunden, und er am Ende versteht, was die Kombination von Pixel beträgt jedes dieser Tiere. Mit dem zweiten Teil etwas komplizierter. Denn es ist hier von der Maschine erforderlich, um zu zeigen, was Sie gelernt hat, und auf der Grundlage dieses Lernens selbst kommen zu der logischen Einsicht. Eine Auszahlung.

Und jetzt ersetzen Sie Katzen und Hunde auf neuronale Netze, und Sie bekommen eine Vorstellung davon, wie funktioniert AutoML, die anstelle der Anerkennung der Tiere erkennt, welches der folgenden Systeme ist das intelligent. Wenn Sie glauben, dass Google, auch jetzt Ebene AutoML schon so ist, dass es möglicherweise effektiver, Experten-Menschen in der Frage der Suche nach der besten Ansätze für die Lösung der konkreten Probleme. In der Perspektive wird es deutlich vereinfachen den Prozess der Erstellung neuer KI-Systeme, wie in der Tat, Sie schaffen sich solche.

Im Moment AutoML befindet sich noch in einem frühen Stadium Ihrer Entwicklung, sagt Google, jedoch die KI, maschinelles lernen und tief maschinelles lernen (fortgeschrittene Methoden der Ausbildung der Autos, welche sich auf die Simulation der Arbeit der Neuronen im Gehirn des Menschen) – alles, was Sie irgendwie schon finden Ihre Anwendung in den Anwendungen und Bereichen, die wir verwenden und in denen wir uns täglich.

Im Rahmen der Demonstration auf der Bühne der Konferenz I/O Google-Ingenieure haben gezeigt, wie Sie die Technologie des maschinellen Lernens deutlich aufhellen sehr dunkle Bilder, oder, zum Beispiel, entfernen Sie mit Ihnen verschiedene Geräusche. Und alle diese Maschine ist in der Lage Handlungen auszuführen, nur unter Berufung auf die Informationen, die im Rahmen der Analyse von Millionen von anderen klare Aufnahmen der Proben. In Google sagen, dass Sie Supercomputer sind inzwischen effizienter Person in den Prozess der Erkennung dessen, was ist auf dem Foto. Auf der Basis dieser Technologie in kurzer Zeit wird eine benutzerdefinierte Anwendung Google Lens, fähig, um effektiv bestimmen, was für eine Blume (oder Blumen) liegt jetzt vor Ihnen (oder auf Bildern), über die Kamera des Smartphones.

Solche Hochleistungs-algorithmen auf der Basis der Tiefe des Lernens in der Zukunft auf jeden Fall finden Sie Platz für Ihre Anwendungen in der Medizin, wo Systeme auf Ihrer Basis, bestimmen die auf den Bildern Anzeichen von bösartigen Tumoren und den meisten Fällen zu tun ist es ist viel effektiver professionellen Chirurgen.

Mit Hilfe der Technologie AutoML KI-Plattformen werden schneller lernen und viel klüger werden. Freilich, auf diesen Moment warten müssen etwas länger als die versprochenen Ertrag «Blumen-Applikation» für die Android-Plattform. Wie dem auch sei, bis dahin haben Entwickler und Wissenschaftler viel Zeit, um sich näher kennenzulernen AutoML.

«Wir denken, dass diese Technologie führt zur Entstehung von neuen neuronalen Netzwerken und der Entdeckung der Möglichkeiten, auch wenn Experten nicht in der Lage, erstellen Sie Ihrepersönliche neuronale Netze für Ihre spezifischen Bedürfnisse, was wiederum, erhöht nur die Möglichkeit, Technologien für maschinelles lernen, mehr Einfluss auf uns alle», — glauben wissenschaftliche Experten Google Le Quoc und Barrett Зоф.