Готуємося до повстання машин: ІІ Google навчив дочірній ІІ та отримав відмінні результати

Футурологи та автори наукової фантастики нам дали ясно зрозуміти, що страх перед штучним інтелектом стане обґрунтованим тоді, коли він зможе створювати собі подібних без участі людини. І, здається, цей день настав. Нещодавно інженери Google Brain представабо AutoML , проект, який сам будучи штучним інтелектом, здатний проектувати дочірні ІІ методом генерування маленьких нейромереж подібних до створеної людини. Експеримент показав, що AutoML справляється із цим дуже непогано. Так, "робот" спроектував систему комп'ютерного зору NASNet, що перевершує всі існуючі аналоги. ІІ виконав завдання класифікації об'єктів за допомогою великого набору даних по машинному зору ImageNET . Перед NASNet стояло завдання максимально точно розпізнати об'єкти відео в реальному часі. Як з'ясувалося, AutoML самостійно навчив дочірню нейромережу, повторюючи процес навчання багато тисяч разів. Штучний інтелект AutoML визначав помилки в роботі NASNet, обробляв їх та вносив зміни, щоб уникати їх надалі. Коли інженери протестували NASNet на наборах зображень ImageNet і COCO , вона перевершила всі системи комп'ютерного зору. Точність передбачування зображення в контрольній вибірці склала 82,7%, що на 1,2% вище за попередній показник сімейства Inception. Крім того, нейромережа виявилася на 4% ефективнішою за аналоги з 43,1% середньої точності, а версія, адаптована під мобільні платформи — з 74%. Ефективність дочірньої системи може бути використана в автономних автомобілях або при створенні роботів для людей з вадами зору. З відкритим вихідним кодом NASNet можна ознайомитись у репозиторіях Slim та Object Detection для TensorFlow.