Google ha encontrado una manera eficaz de enseñar de la ia para crear aún más poderosos de la ia

La Compañía Google anunció que la próxima gran paso en el desarrollo de la inteligencia artificial, dando a conocer el nuevo enfoque de la sala de máquinas de aprendizaje, mediante el cual una red neuronal artificial se puede utilizar para crear aún más eficaces de redes neuronales. Básicamente, se trata acerca de la enseñanza de la máquina de la creación de su propia especie.

Artificiales las redes neuronales están diseñadas para imitar el proceso de aprendizaje del cerebro, y, según Google, su nueva tecnología, que ha recibido el nombre AutoML, es capaz de hacer estas redes aún más potente, más eficiente y más fácil de usar.

El director General de Google Сундар Пичаи mostró un ejemplo de trabajo de AutoML, haciendo uso de la palabra en la conferencia Google I/O 2017 — el evento anual para desarrolladores de software y hardware, donde por lo general la empresa es, o por lo menos se habla de los productos sobre los que trabaja actualmente.

"así es como Funciona: tomamos el conjunto de candidatos en redes neuronales, — los llamaremos нейронными redes-niños — y muchas veces прогоняем a través de ellos en busca de errores ya existente neuronal en la red hasta que no recibamos más eficaz neuronal en la red", —, dijo Пичаи.

Este proceso se denomina стимулированным formación, donde por la búsqueda de errores de la computadora va a depender de una recompensa. Según el mismo principio, por ejemplo, para aprender nuevos trucos de perros. Por supuesto, en el caso de los ordenadores, aquí es necesaria la presencia de la enorme potencia de procesamiento, sin embargo, la potencia de la maquinaria de Google ha salido ya a tal nivel que una red neuronal puede sin esfuerzo de analizar el trabajo del otro de la red neuronal.

Para crear una red neuronal se requiere de un verdadero equipo de expertos en informática, la ingeniería y la gran cantidad de tiempo, sin embargo, gracias a AutoML en el futuro prácticamente cualquier usuario puede construir su propia ia-sistema y programar la ejecución de cualesquiera de las tareas.

"esperamos que la tecnología AutoML, que en este momento solo está disponible para varios centros de investigación, a través de tres-cinco años, estará disponible para los cientos, y lo mejor de miles de desarrolladores de las redes neuronales que quieran usar para sus fines específicos", — escribió Пичаи en el blog oficial.

el Esquema de trabajo de la tecnología de AutoML: varios niveles de análisis del uso de redes neuronales para determinar la manera más inteligente de ellos

Aprendizaje de Máquina – el intento de dotar a su equipo la oportunidad de hacer sus propias conclusiones en base a la información disponible, sólo es uno de los enfoques en el desarrollo de la inteligencia artificial, que incluye dos aspectos importantes: el proceso de aprendizaje y la capacidad de hacer sus propias conclusiones sobre su base. Con el aprendizaje de todos los relativamente claro. Muéstrame equipo centenares de miles de imágenes con drogas y собачками, y finalmente comprender cuál es la combinación de píxeles es de cada uno de estos animales. A partir de la segunda parte un poco más difícil. Ya que es el de la máquina de mostrar lo que ha aprendido, y en base a este aprendizaje por sí mismo llegar a la lógica de la conjetura. Hacer una conclusión.

Y ahora reemplace el кошечек y perros en las redes neuronales, y obtendrá una idea de cómo funciona AutoML, que en lugar de reconocimiento de animales reconoce cuáles de los sistemas es el más inteligente. Si hemos de creer a Google, incluso en la actualidad, el AutoML ya es tal, que puede ser más eficientes que los expertos de las personas en la cuestión de la búsqueda de las mejores enfoques para resolver problemas concretos. En plazo, esto permitirá simplificar el proceso de creación de la ia de los sistemas, ya que esencialmente se crea en sí mismo de estos.

En este momento AutoML se encuentra aún en una fase temprana de su desarrollo, dice Google, sin embargo, ia, aprendizaje de máquina y profunda de aprendizaje de máquina (avanzadas técnicas de aprendizaje de máquinas, basados en la simulación del trabajo de las neuronas del cerebro humano), todos ellos de una u otra manera ya encuentran su aplicación en las aplicaciones y los ámbitos que utilizamos y en el que nos encontramos todos los días.

En el marco de la demostración en el escenario de la conferencia I/O de los ingenieros de Google han mostrado como su tecnología de aprendizaje automático es capaz significativamente aclarar muy oscuras de la imagen o, por ejemplo, eliminar los ruidos. Y todas estas acciones de una máquina capaz de realizar, sólo confiando en la información obtenida en el análisis de millones de otros claras muestras de fotografías. En Google señalan que sus supercomputadoras ahora más efectivo que la persona en el proceso de reconocimiento de lo que está en la foto. Basados en esta tecnología en poco tiempo saldrá una aplicación personalizada de Google Lens, capaz eficazmente a identificar qué tipo de flor (o flores) se encuentra ahora ante usted (o en las fotos), a través de la cámara del smartphone.

Estas resistentes de los algoritmos basados en profundidad de la enseñanza en el futuro, definitivamente encontrará lugar para su aplicación en la medicina, donde los sistemas que trabajan en su base, van a determinar en las imágenes de los signos de los tumores malignos y la mayoría de los casos, hacer esto es mucho más eficaz que los cirujanos profesionales.

Con la ayuda de la tecnología AutoML de ia plataforma serán más rápidas de aprender y serán mucho más inteligente. La verdad, esperar ese momento, un poco más largo que la salida de la promesa "las flores de la aplicación para la plataforma Android. Sea como sea, hasta ese momento, los desarrolladores de aplicaciones y de los científicos será la masa de un tiempo para familiarizarse con AutoML.

"creemos que esta tecnología dará lugar a la aparición de nuevas redes neuronales y la apertura de oportunidades, cuando ni siquiera los expertos pueden crear suspersonales de las redes neuronales para sus necesidades concretas, que, a su vez, sólo aumentará la capacidad de la tecnología de aprendizaje automático tener un mayor impacto en todos nosotros", — científicos creen que Google Le quoc y barret Зоф.