JavaRush /Java блог /Random /Готовимся к восстанию машин: ИИ Google обучил дочерний ИИ...

Готовимся к восстанию машин: ИИ Google обучил дочерний ИИ и получил отличные результаты

Статья из группы Random
Футурологи и авторы научной фантастики нам дали ясно понять, что страх перед искусственным интеллектом станет обоснованным тогда, когда он сможет создавать себе подобных без участия человека. И, кажется, этот день настал.
Готовимся к восстанию машин: ИИ Google обучил дочерний ИИ и получил отличные результаты - 1
Недавно инженеры Google Brain представили AutoML, проект, который сам являясь искусственным интеллектом способен проектировать дочерние ИИ методом генерирования маленьких нейросетей подобных созданным человеком. Эксперимент показал, что AutoML справляется с этим очень неплохо. Так, «робот» спроектировал систему компьютерного зрения NASNet, превосходящую все существующие аналоги. ИИ выполнил задачу классификации объектов с помощью большого набора данных по машинному зрению ImageNET. Перед NASNet стояла задача максимально точно распознать объекты на видео в реальном времени. Как выяснилось, AutoML самостоятельно обучил дочернюю нейросеть, повторяя процесс обучения много тысяч раз. Искуственный интеллект AutoML определял ошибки в работе NASNet, обрабатывал их и вносил изменения, чтобы избегать их в дальнейшем.
Готовимся к восстанию машин: ИИ Google обучил дочерний ИИ и получил отличные результаты - 2
Когда инженеры протестировали NASNet на наборах изображений ImageNet и COCO, она превзошла все существующие системы компьютерного зрения. Точность предугадывания изображения в контрольной выборке составила 82,7%, что на 1,2 % выше предыдущего показателя семейства Inception. Кроме того, нейросеть оказалась на 4% эффективнее аналогов с 43,1% средней точности, а версия, адаптированная под мобильные платформы — с 74%. Эффективность дочерней системы может быть использована в автономных автомобилях или при создании роботов для слабовидящих людей. С открытым исходным кодом NASNet можно ознакомится в репозиториях Slim и Object Detection для TensorFlow.
Комментарии
ЧТОБЫ ПОСМОТРЕТЬ ВСЕ КОММЕНТАРИИ ИЛИ ОСТАВИТЬ КОММЕНТАРИЙ,
ПЕРЕЙДИТЕ В ПОЛНУЮ ВЕРСИЮ