Futurologistas e autores de ficção científica deixaram claro para nós que o medo da inteligência artificial se tornará justificado quando ela puder criar a sua própria espécie sem intervenção humana. E parece que esse dia chegou.
Recentemente, os engenheiros do Google Brain apresentaram o AutoML , um projeto que, por ser inteligência artificial, é capaz de projetar IAs infantis gerando pequenas redes neurais semelhantes às criadas por humanos. O experimento mostrou que o AutoML lida muito bem com isso. Assim, o “robô” projetou o sistema de visão computacional NASNet, que é superior a todos os análogos existentes. A IA completou a tarefa de classificação de objetos usando o grande conjunto de dados de visão computacional do ImageNET . A NASNet enfrentou a tarefa de reconhecer objetos em vídeo em tempo real com a maior precisão possível. No final das contas, o AutoML treinou de forma independente a rede neural infantil, repetindo o processo de treinamento milhares de vezes. A inteligência artificial do AutoML identificou erros na operação do NASNet, processou-os e fez alterações para evitá-los no futuro.
Quando os engenheiros testaram o NASNet em conjuntos de imagens ImageNet e COCO , ele superou todos os sistemas de visão computacional existentes. A precisão da previsão da imagem no conjunto de controle foi de 82,7%, 1,2% superior ao indicador anterior da família Inception. Além disso, a rede neural revelou-se 4% mais eficaz que os seus análogos com 43,1% de precisão média, e a versão adaptada para plataformas móveis com 74%. A eficiência do sistema filho poderia ser utilizada em carros autônomos ou na criação de robôs para deficientes visuais. NASNet é de código aberto e pode ser encontrado nos repositórios Slim e Object Detection do TensorFlow.
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