211service.com
AI programmatūra mācās izveidot AI programmatūru
Mākslīgā intelekta attīstība liek dažiem cilvēkiem uztraukties, ka programmatūra atņems cilvēkus tādus darbus kā kravas automašīnu vadīšana. Tagad vadošie pētnieki atklāj, ka viņi var izveidot programmatūru, kas var iemācīties veikt vienu no sarežģītākajām sava darba daļām — mašīnmācības programmatūras projektēšanas uzdevumu.
Vienā eksperimentā Google Brain mākslīgā intelekta pētniecības grupas pētnieki izstrādāja mašīnmācības sistēmu, lai veiktu testu, ko izmanto, lai salīdzinātu programmatūru, kas apstrādā valodu. Ko tas izdomāja pārspēja iepriekš publicētos rezultātus no cilvēku izstrādātas programmatūras.
Pēdējo mēnešu laikā vairākas citas grupas ir ziņojušas arī par progresu mācību programmatūras iegūšanā, lai izveidotu mācību programmatūru. Tajos ietilpst pētnieki no bezpeļņas pētniecības institūts OpenAI (kuras līdzdibinātājs bija Elons Masks), AR , Kalifornijas universitāte, Bērklijs un cita Google mākslīgā intelekta pētniecības grupa, DeepMind .
Ja pašdarbības mākslīgā intelekta metodes kļūs praktiskas, tās varētu paātrināt mašīnmācības programmatūras ieviešanas tempu visā ekonomikā. Uzņēmumiem pašlaik ir jāmaksā piemaksa par mašīnmācības ekspertiem, kuru trūkst.
Džefs Dīns, kurš vada Google Brain pētniecības grupu, pagājušajā nedēļā domāja, ka daļu šādu darbinieku darba varētu aizstāt ar programmatūra. Viņš aprakstīja to, ko viņš sauca par automatizēto mašīnmācīšanos, kā vienu no daudzsološākajiem pētniecības veidiem, ko viņa komanda pētīja.
Pašlaik problēmas risināšanas veids ir tāds, ka jums ir zināšanas, dati un aprēķini, sacīja Dīns AI Frontiers konference Santaklārā, Kalifornijā. Vai mēs varam novērst vajadzību pēc daudzām mašīnmācības zināšanām?
Viens eksperimentu kopums Google DeepMind grupa ierosina, ka tas, ko pētnieki dēvē par mācīšanos mācīties, varētu arī palīdzēt mazināt mašīnmācīšanās programmatūras problēmu, kurai ir jāpatērē milzīgs datu apjoms konkrētam uzdevumam, lai to labi veiktu.
Pētnieki izaicināja savu programmatūru, lai izveidotu mācību sistēmas vairāku dažādu, bet saistītu problēmu kolekcijām, piemēram, navigācijai labirintos. Tā nāca klajā ar dizainu, kas parādīja spēju vispārināt un uzņemt jaunus uzdevumus ar mazāku papildu apmācību nekā parasti.
Ideja izveidot programmatūru, kas mācās mācīties, pastāv jau kādu laiku, taču iepriekšējie eksperimenti nedeva rezultātus, kas būtu konkurētspējīgi ar to, ar ko cilvēki varētu nākt klajā. Tas ir aizraujoši, saka Jošua Bendžo , Monreālas Universitātes profesors, kurš šo ideju iepriekš pētīja deviņdesmitajos gados.
Bengio saka, ka pieejai darbojas efektīvāka tagad pieejamā skaitļošanas jauda un tehnikas, ko sauc par dziļo apmācību, parādīšanās, kas nesen izraisīja sajūsmu par AI. Taču viņš atzīmē, ka līdz šim tas prasa tik lielu skaitļošanas jaudu, ka vēl nav praktiski domāt par slodzes atvieglošanu vai daļēju mašīnmācības ekspertu aizstāšanu.
Google Brain pētnieki apraksta 800 jaudīgu grafikas procesoru izmantošanu, lai darbinātu programmatūru, kas izstrādāja attēlu atpazīšanas sistēmu dizainus, kas konkurēja ar vislabāko cilvēku izstrādāto.
MIT Media Lab pētnieks Otkrists Gupta uzskata, ka tas mainīsies. Viņš un MIT kolēģi plāno atvērtā koda programmatūru, kas ir viņu pamatā pašu eksperimenti , kurā mācību programmatūra izstrādāja padziļinātas apmācības sistēmas, kas atbilst cilvēka radītajām sistēmām standarta testos objektu atpazīšanai.
Strādāt pie projekta Guptu iedvesmoja nomāktas stundas, kas tika pavadītas, izstrādājot un testējot mašīnmācības modeļus. Viņš uzskata, ka uzņēmumi un pētnieki ir labi motivēti atrast veidus, kā automatizēto mašīnmācību padarīt praktisku.
Viņš saka, ka datu zinātnieka sloga atvieglošana ir liela peļņa. Tas varētu padarīt jūs produktīvāku, labākus modeļus un ļaut jums brīvi izpētīt augstāka līmeņa idejas.