Google bulmuş etkili bir yol olarak yetiştirmek AI oluşturmak için daha güçlü bir AI

Google, duyurdu bir sonraki büyük adım, geliştirme, yapay zeka, anlatarak yeni bir yaklaşım, makine öğrenme, hangi ile yapay sinir ağları kullanabilirsiniz oluşturmak için daha etkili sinir ağları. Aslında, öğrenme söz konusu makine oluşturmak için kendi tür.

Yapay sinir ağları geliştirilmiştir taklit, öğrenme süreci, beyin, ve, göre, Google, ona yeni bir teknoloji lakaplı AutoML, yapma yeteneğine sahip bu ağ daha güçlü, daha etkili ve kullanımı daha kolaydır.

Google ceo'su Sundar Pichai örnek gösterdi çalışma AutoML, bir konferansta konuşan Google I/O 2017 — bir yıllık olay geliştiriciler için yazılım ve donanım nerede genellikle bir şirket ya da en azından anlatıyor ürünler üzerinde çalıştığı için şu anda.

«bu şu şekilde Çalışıyor: biz bir dizi aday sinir ağları, — hadi onları sinirsel ağlar-bebeklerin, — ve tekrar tekrar прогоняем onlar üzerinden konu aramak hata zaten bitmiş sinir ağı kadar almak daha etkili bir nöronal ağ», — dedi Pichai.

Bu süreç denir стимулированным eğitim, arıza giderme, bilgisayara bağımlı bir tür ödül. Aynı ilke, örneğin, eğitilmiş köpek yeni numaralar. Tabii ki, bu durumda bir bilgisayar, burada gereklidir büyük işlem gücü, ancak, güç ekipmanları Google çıktı zaten, böyle bir düzeyde, tek bir sinir ağı kolayca analiz iş başka bir neural ağ.

Oluşturmak İçin bir neural ağ gerektirir, gerçek bir ekip, uzman, bilgisayar mühendisliği ve zaman büyük miktarda, ancak sayesinde AutoML gelecekte, hemen hemen herhangi bir kullanıcı oluşturmak, kendi AI-sistem ve program onu gerçekleştirmek için kesinlikle herhangi bir görev.

«Biz umuyoruz ki teknoloji AutoML bir anda kullanılabilir, sadece bir kaç araştırma merkezleri, üç-beş yıl içinde kullanılabilir hale için bir yüz, ve daha binlerce geliştiriciler sinir ağları kullanmak isteyeceksiniz, onları belirli amaçlar için», — yazdı Pichai resmi blog.

Devre teknolojisi, AutoML: çok düzeyli bir analiz çalışması sinir ağları tanımlamak için en akıllı biri

Makine öğrenme girişimi bağışlamak bilgisayar için yeteneği yapmak için kendi sonuçlara tabanlı bilgilere bu gibi bir yaklaşım geliştirmek için yapay zeka içeren iki önemli yönü vardır: öğrenme süreci aslında yeteneği kendi sonuçlara varmak için onun dibinde. Eğitim ile tüm nispeten anlaşılabilir bir durumdur. Göster bilgisayara yüz bin resim ile котиками ve köpekler, ve o sonunda anlayacak, hangi kombinasyonu piksel ise, her biri bir hayvan. İkinci kısmı biraz daha zordur. Sonuçta bu bir makine gereklidir göstermek, bir şey öğrendi, ve bu dayalı öğrenme, kendi kendine gelip mantıklı bir tahmin. Sonucuna varabiliriz.

şimdi yerine kedi ve köpekler üzerinde yapay sinir ağları, ve sen-ecek almak bir fikir gibi çalışır AutoML bir yerine tanıma hayvanları tanır, hangi temsil sistemleri en akıllı. Eğer inanmak Google, şimdi bile seviye AutoML zaten budur, o daha verimli olabilir uzman-insan söz konusu arama en iyi yaklaşım, belirli sorunları çözmek için. Uzun vadede önemli ölçüde sürecini kolaylaştırmak için yeni AI sistemleri gibi, aslında onları oluşturmak olacaktır aynı benzer.

şu anda AutoML hala erken gelişme, Google diyor, ancak AI, makine öğrenme ve temel makine öğrenme (gelişmiş öğrenme teknikleri, makineleri, dayalı çalışmasını taklit nöronlar beyin adam) – hepsi öyle ya da böyle zaten uygulama bulabilirsiniz bu uygulamalarda ve alanlarda kullandığımız ve içinde bulunduğumuz her gün.

Bir parçası olarak bir gösteri sahnede konferansı I/O Google mühendisleri gösterdi, onların teknolojisi makine öğrenme yeteneğine sahiptir önemli ölçüde hafifletmek çok koyu resimler ya da, örneğin, kaldırmak, onlara çeşitli sesler. Ve tüm bu eylemler, makine yetenekli gerçekleştirmek için, sadece güvenerek elde edilen bilgileri analizi içinde milyon diğer net örnek çekim. Google kutluyoruz, onların süper oldu şimdi daha etkili bir insan tanıma sürecinde ne fotoğraf. Tabanlı bu teknoloji yakında çıkacak özel bir uygulama Google Lens edebilecek etkin bir şekilde belirlemek, hangi çiçek (veya çiçek) şimdi önce (veya resimler), bir kamera ile bir akıllı telefon.

Bu Tür ağır algoritmaları tabanlı derin öğrenme gelecekte kesinlikle bir aile için bir yer, onun tıbbi uygulamalar, nerede, sistem üzerinde çalışan kendi veritabanında belirleyecek resimlerde belirtileri malign oluşumları ve çoğu durumda bunu yapmak çok daha etkili ve profesyonel cerrahlar.

Yardımcı teknoloji AutoML AI-platform olacak daha hızlı, eğitimli ve çok akıllı. Gerçekten beklemek bu noktadan zorunda birkaç uzun bir süre daha çıkış söz «çiçek uygulama» Android platformu için. Ne var ki, bu noktaya kadar var, uygulama geliştiriciler ve bilim adamları, tahmini ağırlık için zaman tanımak için AutoML.

«Biz düşünüyoruz ki, bu teknoloji açacak ve yeni sinir ağları ve keşif yetenekleri, zaman bile uzmanlar oluşturmak mümkün olacakkişisel sinir ağları için onların belirli ihtiyaçları olduğunu, buna karşılık, sadece bir olasılığı artacaktır teknoloji makine öğrenme sağlamak için daha fazla bizi etkileyen tüm», — inanıyorum bilimsel uzmanları, Google Quoc Le ve Barrett Зоф.