L’intelligenza artificiale di Google crea la propria intelligenza artificiale superiore a quelle create dall’uomo

Il sistema AutoML di Google ha sviluppato automaticamente un modello di visione artificiale migliore degli umani

È noto che l’intelligenza artificiale (AI) supererà gli umani nel prossimo futuro. Nel gennaio 2017, abbiamo riferito che il laboratorio di ricerca sull’intelligenza artificiale di Google, Google Brain, sta sviluppando un software di intelligenza artificiale (intelligenza artificiale) in grado di creare più intelligenza artificiale. Poi, nel maggio di quest’anno, i ricercatori di Google Brain hanno creato il AutoML, un algoritmo di apprendimento automatico in grado di generare la propria intelligenza artificiale, eliminando così la necessità di assumere esperti umani.

Di recente, il team di Google Brain ha deciso di sfidare AI AutoML per creare un “figlio” che abbia superato tutte le sue controparti create dall’uomo utilizzando un approccio chiamato apprendimento per rinforzo. AutoML agisce come una rete neurale di controllo in grado di creare una rete “figlio” per eseguire un’attività specifica.

Chiamato NASNet, l’intelligenza artificiale del bambino aveva il compito di riconoscere oggetti in un feed video in tempo reale, come persone, automobili, semafori, borse o zaini. Il modello “figlio” viene addestrato per l’attività e valutato dalla rete neurale di controllo di AutoML, che apprende dal feedback e migliora il modello figlio a una versione superiore di NASNet.

Dopo aver continuamente modificato e migliorato NASNet, è stato testato nel Classificazione delle immagini ImageNetRilevamento di oggetti COCO set di dati: entrambi noti per essere “due dei set di dati accademici su larga scala più rispettati nella visione artificiale”. Secondo Google, NASNet ha superato tutti gli altri sistemi di visione artificiale, riporta Futurism.

Nella classificazione delle immagini ImageNet, NASNet ha raggiunto un’accuratezza di previsione dell’82,7% nel set di convalida, che è dell’1,2% superiore a tutti risultati precedentemente pubblicati, secondo i ricercatori. Inoltre, il sistema è più efficiente del 4% rispetto allo stato dell’arte precedentemente pubblicato e ha una precisione media (mAP) media del 43,1%. Inoltre, una versione meno impegnativa di NASNet ha superato le piattaforme mobili del 3,1%.

leggere  Apple sapeva che iPhone 6 e iPhone 6 Plus erano inclini a piegarsi

I ricercatori di Google hanno riconosciuto che le caratteristiche dell’immagine apprese da NASNet in ImageNet e COCO possono essere riutilizzate per molte applicazioni di visione artificiale. Di conseguenza, hanno NASNet open source per inferenze sulla classificazione delle immagini e per il rilevamento di oggetti nel magraRilevamento di oggetti Repository TensorFlow.

“Speriamo che la più ampia comunità di apprendimento automatico possa basarsi su questi modelli per affrontare una moltitudine di problemi di visione artificiale che non abbiamo ancora immaginato”, hanno scritto i ricercatori in il tuo articolo sul blog.

Mentre ci sono molti possibili usi per AutoML e NASNet, ci sono anche problemi etici legati all’AI. Ad esempio, cosa succede se AutoML costruisce sistemi di intelligenza artificiale a un ritmo tale che la società semplicemente non può tenere il passo con loro, o cosa succede se il padre dell’intelligenza artificiale trasmette pregiudizi indesiderati a suo figlio?

Per mantenere tutte queste cose sotto il controllo umano, è molto importante implementare normative più rigorose e standard etici migliorati per prevenire l’uso dell’IA per scopi dannosi.

Fonte: Futurismo

Lascia un commento

Il tuo indirizzo email non sarà pubblicato. I campi obbligatori sono contrassegnati *