Các nhà tương lai học và tác giả khoa học viễn tưởng đã nói rõ với chúng ta rằng nỗi sợ hãi về trí tuệ nhân tạo sẽ trở nên chính đáng khi nó có thể tạo ra loại hình riêng của mình mà không cần sự can thiệp của con người. Và có vẻ như ngày này đã đến.
Gần đây, các kỹ sư của Google Brain đã giới thiệu AutoML , một dự án tự thân là trí tuệ nhân tạo, có khả năng thiết kế AI trẻ em bằng cách tạo ra các mạng lưới thần kinh nhỏ tương tự như mạng do con người tạo ra. Thử nghiệm cho thấy AutoML giải quyết vấn đề này rất tốt. Do đó, “robot” đã thiết kế hệ thống thị giác máy tính NASNet, hệ thống này vượt trội hơn tất cả các hệ thống tương tự hiện có. AI đã hoàn thành nhiệm vụ phân loại đối tượng bằng bộ dữ liệu thị giác máy tính lớn của ImageNET . NASNet phải đối mặt với nhiệm vụ nhận dạng các đối tượng trong video theo thời gian thực một cách chính xác nhất có thể. Hóa ra, AutoML đã đào tạo mạng lưới thần kinh trẻ em một cách độc lập, lặp lại quá trình đào tạo hàng nghìn lần. Trí tuệ nhân tạo AutoML đã xác định các lỗi trong hoạt động của NASNet, xử lý chúng và thực hiện các thay đổi để tránh chúng trong tương lai.
Khi các kỹ sư thử nghiệm NASNet trên bộ hình ảnh ImageNet và COCO , nó hoạt động tốt hơn tất cả các hệ thống thị giác máy tính hiện có. Độ chính xác dự đoán hình ảnh trong bộ điều khiển là 82,7%, cao hơn 1,2% so với chỉ số trước đó của dòng Inception. Ngoài ra, mạng thần kinh hóa ra còn hiệu quả hơn 4% so với các mạng tương tự với độ chính xác trung bình là 43,1% và phiên bản được điều chỉnh cho nền tảng di động với độ chính xác trung bình là 74%. Hiệu quả của hệ thống con có thể được sử dụng trong ô tô tự hành hoặc tạo ra robot cho người khiếm thị. NASNet là nguồn mở và có thể được tìm thấy trong kho lưu trữ Slim và Object Development của TensorFlow.
GO TO FULL VERSION