Les futurologues et les auteurs de science-fiction nous ont clairement fait comprendre que la peur de l’intelligence artificielle sera justifiée lorsqu’elle pourra créer sa propre espèce sans intervention humaine. Et il semble que ce jour soit venu.
Récemment, les ingénieurs de Google Brain ont présenté AutoML , un projet qui, étant lui-même une intelligence artificielle, est capable de concevoir des IA pour enfants en générant de petits réseaux neuronaux similaires à ceux créés par les humains. L'expérience a montré qu'AutoML s'en sort très bien. Ainsi, le « robot » a conçu le système de vision par ordinateur NASNet, supérieur à tous ses analogues existants. L'IA a accompli la tâche de classification des objets à l'aide du vaste ensemble de données de vision par ordinateur d'ImageNET . NASNet était confronté à la tâche de reconnaître le plus précisément possible les objets en vidéo en temps réel. Il s’est avéré qu’AutoML a entraîné indépendamment le réseau neuronal de l’enfant, en répétant le processus d’entraînement plusieurs milliers de fois. L'intelligence artificielle AutoML a identifié les erreurs dans le fonctionnement de NASNet, les a traitées et apporté des modifications pour les éviter à l'avenir.
Lorsque les ingénieurs ont testé NASNet sur les ensembles d'images ImageNet et COCO , il a surpassé tous les systèmes de vision par ordinateur existants. La précision de la prédiction d'image dans l'ensemble de contrôle était de 82,7 %, soit 1,2 % de plus que l'indicateur précédent de la famille Inception. De plus, le réseau neuronal s'est avéré 4 % plus efficace que ses analogues avec une précision moyenne de 43,1 %, et la version adaptée aux plateformes mobiles avec 74 %. L’efficacité du système fille pourrait être utilisée dans des voitures autonomes ou dans la création de robots pour les personnes malvoyantes. NASNet est open source et peut être trouvé dans les référentiels Slim et Object Detection pour TensorFlow.
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