Google AutoML

2020: Искусственный интеллект научился эволюционировать

В середине апреля 2020 года Google объявила, что работает над серьезным обновлением своего автономного языка разработки машинного обучения AutoML. Речь идет о технологии AutoML Zero, в рамках которой разработчики развивают систему эволюции искусственного интеллекта.

AutoML — это инструмент от Google, который автоматизирует процесс разработки алгоритмов машинного обучения для различных задач. Это удобный, довольно простой в использовании и полностью открытый исходный код, над которым Google продолжает работать до сих пор.

Google объявила, что работает над серьезным обновлением своего автономного языка разработки машинного обучения AutoML

В своей текущей итерации AutoML имеет несколько недостатков, поскольку программисту все еще требуется вручную создать и настроить несколько алгоритмов, которые будут служить строительными блоками для запуска. Инженер Ристо Мииккулайнен (Risto Miikkulainen) и сотрудник Куок Ле (Kuok Le) из Google представили программу AutoML-Zero, которая могла бы обойти эту проблему и разрабатывать программы искусственного интеллекта практически без участия человека, используя только базовые математические понятия.

Программа создает алгоритмы, используя некий механизм, приближенный к эволюционному процессу. Все начинается с создания совокупности из 100 возможных алгоритмов путем случайного объединения математических операций. Затем программа проверяет их на простой задаче, такой как проблема распознавания изображений, которую он должен решить. Тем самым он проверяет, может ли работать такая система искусственного интеллекта и сравнивает производительность алгоритмов. Части разных алгоритмов, которые работают лучше всего, в дальнейшем будут соединены в один искусственный интеллект, который будет являться лучшей вариацией алгоритмов.

Нашей конечной целью является разработка новых концепций машинного обучения, которые не могут найти даже исследователи и которые будут лишены их систематических ошибок восприятия, — пояснил Куок Ле.[1]

2017: Google пытаются автоматизировать задачи, решаемые высокооплачиваемыми специалистами-людьми

Как сообщил 13 октября 2017 года портал Wired^[2], специалисты в области искусственного интеллекта компании Google пытаются автоматизировать задачи, решаемые высокооплачиваемыми специалистами-людьми.

Google разработала самообучаемое ПО для создания самообучаемого ПО

В рамках проекта AutoML исследователи Google обучили софт для машинного обучения создавать такой же софт для машинного обучения. В некоторых случаях получилось программное обеспечение, которое оказалось мощнее и эффективнее по сравнению с софтом, созданным самими исследователями. По сообщению Google, одна из недавно разработанных систем смогла правильно категорировать изображения по их содержанию с 82-процентной вероятностью. С более трудной проблемой — простановкой на изображении отметок местоположения нескольких объектов, которая представляет собой важную задачу при создании дополненной реальности и автономных роботов, — созданное софтом ПО справилось на 43%. Притом, что лучшие из созданных человеком системы — лишь на 39%.

Подобные результаты особенно важны потому, что экспертиза, необходимая для создания подобных современных систем с искусственным интеллектом, довольно редкая — даже в Google.

Сегодня данные задачи решаются специалистами по машинному обучению, которых в мире буквально всего несколько тысяч, — сообщил генеральный директор Google Сундар Пичаи (Sundar Pichai), кратко упомянув проект AutoML на встрече, посвященной выпуску новых смартфонов и других гаджетов. — Мы хотим, чтобы решение данных задач стало доступно сотням тысячам разработчиков.

На своем сайте, посвященном исследованиям, Google указывает, что всего в компании исследованиями занято порядка 1300 специалистов, причем искусственным интеллектом занимаются лишь часть из них. Всего в Google работают тысячи инженеров в области разработки программного обеспечения. Согласно финансовому отчету материнской компании Google, Alphabet, в ней в исследования и разработки вовлечено 27 169 человек (данные за 2016 год).Как с помощью EvaProject и EvaWiki построить прозрачную бесшовную среду для успешной работы крупного холдинга 2.1 т

Робототехника

Примечания