Google a trouvé un moyen efficace de façon à former l'IA de créer encore plus puissant de l'IA

Google a annoncé au sujet de la prochaine grande étape dans le développement de l'intelligence artificielle, en parlant d'une nouvelle approche aux machines de la formation, avec l'aide de laquelle le réseau de neurones peut être utilisé pour créer encore plus efficaces les réseaux de neurones. En fait, il s'agit de l'apprentissage de la machine à créer des semblables.

Les réseaux de neurones Artificiels sont conçus pour simuler le processus d'apprentissage du cerveau, et, selon Google, de sa nouvelle technologie, appelée AutoML, est capable de faire de ces réseaux encore plus puissant, plus efficace et plus facile à utiliser.

Le pdg de Google, Sundar Pichai a montré l'exemple de travail AutoML, prenant la parole lors de la conférence Google I/O 2017 — une manifestation annuelle pour les développeurs de logiciels et de matériel, où, normalement, la compagnie présente le ou au moins nous raconte sur les produits sur lesquels il travaille actuellement.

«Fonctionne de cette façon: nous prenons l'ensemble des candidats dans les réseaux de neurones, — nous les appellerons нейронными des réseaux tout-petits, — et à plusieurs reprises fonctionne à travers eux sur le sujet de la recherche d'erreur était déjà prête à un réseau de neurones, jusqu'à ce que n'obtenons pas encore plus efficace un réseau de neurones», — dit Pichai.

C'Est un processus appelé стимулированным formation, où, pour la recherche des erreurs de l'ordinateur va compter une sorte de récompense. Sur le même principe, par exemple, de former de nouveaux trucs chiens. Bien sûr, dans le cas d'un ordinateur, il faut la présence d'une énorme puissance de calcul, mais la puissance de l'équipement de Google s'est déjà à un niveau tel qu'un réseau de neurones peut facilement analyser les travaux de l'autre un réseau de neurones.

Pour créer un réseau de neurones nécessite une véritable équipe d'experts en génie informatique et une énorme quantité de temps, mais grâce à AutoML à l'avenir, pratiquement n'importe quel utilisateur peut construire son propre IA-système et de programmer l'exécution d'absolument tout.

«Nous espérons que la technologie est AutoML, qui pour le moment n'est disponible que plusieurs centres de recherche, de trois à cinq ans, sera disponible pour des centaines, et le meilleur de milliers de développeurs de réseaux de neurones, qui veulent l'utiliser pour leurs objectifs spécifiques», — Pichai a écrit dans un blog officiel.

le Schéma de fonctionnement de la technologie AutoML: analyse multi-niveaux de réseaux de neurones pour déterminer la manière la plus intelligente d'entre eux

L'apprentissage – la tentative de doter l'ordinateur de la possibilité de faire leurs propres conclusions sur la base des informations disponibles n'est que l'une des approches dans le développement de l'intelligence artificielle, il y a deux aspects importants: le processus d'apprentissage et en fait la capacité de tirer des conclusions sur sa base. Avec l'apprentissage tout est relativement clair. Montrez votre ordinateur d'une centaine de milliers d'images avec des lions et des chiens, et il comprendra quelle combinaison de pixels est de chacun de ces animaux. Avec la deuxième partie un peu plus difficile. En effet, c'est ici de la machine a besoin de montrer qu'elle a appris, et sur la base de cette formation vous-même venir à la logique de la conjecture. Pour faire une conclusion.

Maintenant, remplacez les minous et toutous sur les réseaux de neurones, et vous aurez une idée de comment fonctionne AutoML, qui, au lieu de la reconnaissance des animaux reconnaît, quelle de ces systèmes est le plus intelligent. Si vous croyez que Google, même maintenant, le niveau de AutoML déjà, c'est qu'il peut être plus efficace d'experts de personnes dans la question de la recherche les meilleures approches pour résoudre des problèmes spécifiques. À terme, cela permettra de simplifier considérablement le processus de création de l'IA-systèmes, car en fait leur permettra de créer vous-même ces.

À ce moment AutoML est encore à un stade précoce de son développement, explique Google, mais l'IA, l'apprentissage et le machine learning (avancées techniques de l'apprentissage des machines, qui sont basées sur de simuler le fonctionnement des neurones du cerveau de l'homme), ils sont tous d'une façon ou d'une autre déjà trouvent leur application dans les applications et les domaines d'activité, que nous utilisons et dont nous sommes tous les jours.

Dans le cadre de la démonstration sur la scène de la conférence I/O, les ingénieurs de Google ont montré que leur technologie d'apprentissage automatique est en mesure d'éclaircir les tons très sombres de l'image ou, par exemple, nettoyer avec eux les différents bruits. Et toutes ces actions, la machine est capable d'effectuer, seulement en s'appuyant sur des informations obtenues dans le cadre de l'analyse des millions d'autres échantillons clairement d'images. Dans Google soulignent que les superordinateurs sont devenus plus efficace de l'homme dans le processus de reconnaissance de ce qui est sur la photo. Sur la base de cette technologie dans un court laps de temps sera une application personnalisée de Google Lens, capable de définir efficacement, quelle fleur (ou fleurs) se trouve maintenant en face de vous (ou sur les images), à travers la caméra de votre smartphone.

Ces résistants d'algorithmes sur la base d'un dépôt en profondeur de l'apprentissage dans l'avenir trouveront une place pour son application en médecine, où le système d'exploitation sur leur base, permettra de déterminer les photographies de signes de tumeurs malignes et la plupart des cas, il est beaucoup mieux professionnelle de chirurgiens.

Avec l'aide de la technologie AutoML IA plate-forme sera plus rapide d'apprendre et d'être beaucoup plus intelligent. La vérité, attendre ce moment ont un peu plus longtemps que la sortie de la promesse d'une «fleur d'applications pour la plateforme Android. Quoi qu'il en soit, jusqu'à ce moment, les développeurs d'applications et les scientifiques beaucoup de temps pour se familiariser avec le AutoML.

«Nous pensons que cette technologie conduira à l'émergence de nouveaux réseaux de neurones et à la découverte de possibilités quand même pas des experts peuvent créer leurspersonnels des réseaux de neurones pour leurs besoins spécifiques, qui, à son tour, augmentera seulement la possibilité de la technologie d'apprentissage automatique d'une plus grande influence sur nous tous», — estiment les experts scientifiques de Google Quoc Le Barret et Зоф.