Ang mga futurologist at mga may-akda ng science fiction ay nilinaw sa amin na ang takot sa artificial intelligence ay magiging makatwiran kapag ito ay makakalikha ng sarili nitong uri nang walang interbensyon ng tao. At tila dumating na ang araw na ito.
Kamakailan, ipinakilala ng mga inhinyero ng Google Brain ang AutoML , isang proyekto na, mismong artificial intelligence, ay may kakayahang magdisenyo ng mga child AI sa pamamagitan ng pagbuo ng maliliit na neural network na katulad ng nilikha ng mga tao. Ang eksperimento ay nagpakita na ang AutoML ay nakayanan ito nang napakahusay. Kaya, ang "robot" ay dinisenyo ang NASNet computer vision system, na higit na mataas sa lahat ng umiiral na mga analogue. Nakumpleto ng AI ang gawain ng pag-uuri ng bagay gamit ang malaking dataset ng computer vision ng ImageNET . Ang NASNet ay nahaharap sa gawain ng pagkilala ng mga bagay sa video sa totoong oras nang tumpak hangga't maaari. Tulad ng nangyari, independiyenteng sinanay ng AutoML ang neural network ng bata, na inuulit ang proseso ng pagsasanay nang libu-libong beses. Tinukoy ng AutoML artificial intelligence ang mga error sa pagpapatakbo ng NASNet, pinoproseso ang mga ito at gumawa ng mga pagbabago upang maiwasan ang mga ito sa hinaharap.
Nang sinubukan ng mga inhinyero ang NASNet sa ImageNet at COCO image sets , nalampasan nito ang lahat ng umiiral na computer vision system. Ang katumpakan ng hula ng imahe sa control set ay 82.7%, na 1.2% na mas mataas kaysa sa nakaraang tagapagpahiwatig ng pamilya ng Inception. Bilang karagdagan, ang neural network ay naging 4% na mas epektibo kaysa sa mga analogue nito na may 43.1% average na katumpakan, at ang bersyon ay inangkop para sa mga mobile platform na may 74%. Ang kahusayan ng sistema ng anak ay maaaring gamitin sa mga autonomous na kotse o sa paglikha ng mga robot para sa mga taong may kapansanan sa paningin. Ang NASNet ay open source at makikita sa mga repositoryo ng Slim at Object Detection para sa TensorFlow.
GO TO FULL VERSION