Selle aasta mais kirjutasime AutoML-projektist, mis on Google'i tehisintellekti (AI) tehnoloogia, mis on loodud spetsiaalselt teiste AI-de loomiseks. Nüüd teatas Google, et selle AutoML on ületanud AI arendajaid ja suudab iseseisvalt ehitada masinõppe tarkvara, mis on tõhusam ja võimsam kui inimeste väljatöötatud sarnaste süsteemide parimad näited.
AutoML püstitas hiljuti täpsustatud tingimustes pildi kataloogimise tõhususe ja kiiruse rekordi 82-protsendise efektiivsusega. Ja kuigi see ülesanne ise osutus süsteemi jaoks suhteliselt lihtsaks, suutis AutoML ületada ka automatiseeritud süsteeme ja spetsiaalseid liitreaalsuse süsteeme keerukamas ülesandes - määrata mitme objekti asukoht pildil. Selles testis täitis AutoML 43 protsenti ajast, samas kui inimese loodud süsteemid tegid seda 39 protsenti ajast.
Tulemused on muljetavaldavad, sest isegi sellises hiiglaslikus ettevõttes nagu Google on vaid mõned kogemustega inimesed, kes juhiksid selle taseme AI-süsteemide väljatöötamist. Selle ala automatiseerimine nõuab väga laia valikut oskusi, kuid kui tulemus on saavutatud, võib see Google'i sõnul tööstust täielikult muuta.
„Täna saab sellist tarkvara luua vaid paar tuhat masinõppe spetsialisti kogu maailmas. Kuid soovime olla kindlad, et sellest saaksid osa võtta ka sajad tuhanded teised arendajad,”- ajakiri Wired tsiteerib Google'i tegevjuhi Sundar Pichai sõnu.
Suur osa metaõppest on seotud inimese aju närvivõrkude matkimisega, samuti vajadusega juhtida nende võrkude kaudu tohutul hulgal erinevaid andmeid. Muidugi on kõige keerulisem ülesanne just see, kuidas jäljendada aju struktuuri ja panna see keerukamaid probleeme lahendama.
Tänapäeval on olemasolevaid närvivõrke ikka veel lihtsam ajakohastada või konkreetseteks toiminguteks kohandada kui uusi nullist välja töötada. Kuid sellised uuringud nagu need, millest me räägime, viitavad sellele, et see on ainult ajutine.
Kuna uuel AI-l on lihtsam luua üha keerukamaid süsteeme, mis on mõeldud selliste ülesannete täitmiseks, mida inimesed lihtsalt ei suuda täita, on väga oluline, et inimesed jääksid võtme lüliks, ilma milleta need süsteemid lihtsalt ei saa toimida. Tõeliselt täieõiguslik AI saab teatud küsimustes hõlpsalt kasutada kallutatud tõlgendust, näiteks stereotüüpides eetiliste ja sooliste tunnuste paralleeli. Kui aga insenerid pühendavad rohkem aega selle võimaliku probleemi lahendamisele, mitte ei jäta kõike hilisemaks, siis on sellel tulevikus vähem tõenäosust reaalseks esinemiseks.
Üldiselt üritab Google AutoML-i lihvida, et arendajad saaksid seda reaalainete probleemide lahendamisel kasutada. Kui need õnnestuvad, võib AutoML-i kasutamine mõjutada kaugelt ettevõtte enda piire.
Reklaamvideo:
"Tahame selle demokratiseerida," tsiteeris ajakiri Wired Pichai ütlust.
Nikolai Khizhnyak
