為機器崛起做好準備：GoogleAI訓練兒童AI並取得優異成績

未來學家和科幻小說作家已經向我們明確表示，當人工智慧能夠在沒有人類幹預的情況下創造出自己的同類時，對人工智慧的恐懼就會變得合理。而這一天似乎已經到來了。 最近，Google大腦工程師推出了AutoML項目，該項目本身就是人工智慧，能夠透過產生類似人類創建的小型神經網路來設計兒童人工智慧。實驗顯示 AutoML 可以很好地處理這個問題。因此，「機器人」設計了 NASNet 電腦視覺系統，該系統優於所有現有的類似系統。AI利用ImageNET的大型電腦視覺資料集完成了物體分類的任務。NASNet 面臨著盡可能準確地即時識別視訊中的物件的任務。事實證明，AutoML 獨立訓練了子神經網絡，重複訓練過程數千次。AutoML 人工智慧可識別 NASNet 操作中的錯誤，對其進行處理並進行更改以避免將來發生此類錯誤。 當工程師在 ImageNet 和COCO影像集上測試 NASNet 時，它的性能優於所有現有的電腦視覺系統。控制集中影像預測的準確率為82.7%，比Inception家族先前的指標提高了1.2%。此外，此神經網路的平均準確率為 43.1%，比同類產品的效率高 4%，適用於行動平台的版本為 74%。子系統的效率可用於自動駕駛汽車或為視障人士創建機器人。NASNet 是開源的，可以在TensorFlow 的 Slim和物件偵測儲存庫中找到。