Künstliche Intelligenz lernt, eine andere künstliche Intelligenz zu schaffen, die in Zukunft den Menschen ersetzen kann

Künstliche Intelligenz hat gelernt, eine andere künstliche Intelligenz zu schaffen, und der Mensch steht kurz davor, überflüssig zu werden. Automatisierte Maschinen können den Menschen bei der Schaffung einer eigenen „ Art “ ersetzen.

Der Prozess der Entwicklung künstlicher Intelligenz macht vielen Menschen Sorgen um ihr eigenes Schicksal und das der Menschheit, dass menschliche Arbeitsplätze in Zukunft durch automatische Maschinen „ ersetzt “ werden. Jetzt haben wichtige Forscher erkannt, dass sie Software entwickeln können, die in der Lage ist, die schwierigsten Teile menschlicher Arbeit zu erlernen – das ist die Aufgabe der Entwicklung von Software für maschinelles Lernen. Durch automatisierte Analysen wird die Erstellung analytischer Modelle automatisiert.

Zusammen mit dem Durchbruch in der Technologie, der für diejenigen, die sich oben Sorgen machen, eine schlechte Nachricht bedeutet, investieren führende Wissenschaftler in die Erforschung von Möglichkeiten, die es Software ermöglichen, ihre eigene Maschinensoftware zu erstellen. -Lernen anderer. Sie sind auf dem Weg, eine Software zu finden, die die KI-Fertigungsbranche revolutionieren wird.

In einem Experiment verwendeten Wissenschaftler der Google Brain-Forschungsgruppe für künstliche Intelligenz eine Systemdesignsoftware für maschinelles Lernen, um die Benchmarking-Fähigkeiten eines anderen Sprachverarbeitungssystems zu testen. Die erzielten Ergebnisse zeigen, dass die neue Software der alten, von Menschen entwickelten Software überlegen ist.

In den letzten Monaten haben auch eine Reihe anderer Forschungsgruppen über ihre Fortschritte bei der „ Erstellung von Software, die andere Software erstellen kann “ informiert . Zu den oben genannten Gruppen gehören Mitglieder der gemeinnützigen Forschungsorganisation OpenAI ( mitbegründet von Elon Musk ), des Massachusetts Institute of Technology (MIT ), der University of California, Berkeley und der DeepMind-Forschungsgruppe von Google.

Wenn diese Methode zum Aufbau künstlicher Intelligenz umfassend angewendet werden kann, kann sie den Prozess der Erstellung von Software für maschinelles Lernen wirtschaftlich beschleunigen. Derzeit sind die Kosten für die Einstellung von Experten für maschinelles Lernen nicht gering. Wenn automatische Maschinen den Menschen sogar bei der Herstellung ihrer eigenen „ Art “ ersetzen können, dann können vielleicht Menschen diese Aufgabe übernehmen. wird zu einem überflüssigen Faktor im KI-Fertigungszyklus werden. Da Unternehmen derzeit für Machine-Learning-Experten eine Versicherung bezahlen müssen, mangelt es an Mitarbeitern.

Jeff Dean, Leiter des Google Brain-Forschungsteams, sagte in einer Erklärung am vergangenen Wochenende: „ Arbeiter in einigen Phasen der Produktion können möglicherweise effektiver durch Software ersetzt werden .“ Jeff Dean sagte auch, dass die Technologie des „ automatisierten maschinellen Lernens “ eines der vielversprechendsten Forschungsprojekte ist, in die sein Team derzeit investiert.

„ Der Weg zur Lösung von Problemen umfasst derzeit Expertenmeinungen, Informationen und Berechnungen. Können wir Expertenmeinungen vollständig aus dem maschinellen Lernen eliminieren? “, sagte Dean auf der KI-Konferenz Frontiers in Santa Clara, Kalifornien.

Eine Reihe von Experimenten des DeepMind-Teams von Google legt Folgendes nahe: „ Die Methode des „Lernens lernen“, die Forscher anwenden, wird die enorme Datenmenge reduzieren, die eine maschinelle Lernsoftware benötigt, um am effektivsten zu arbeiten . “

Die Forscher stellten ihre Software in Frage und forderten sie auf, ein Lernsystem zu entwickeln, das alle unterschiedlichen Probleme erfasst, sich jedoch auf ein Hauptziel bezog, das wiederum die Erstellung eines Systemdesigns erforderte. Neues in diesem Design. Sie sehen die Möglichkeit, neue Aufgaben neu zu erstellen und auszuwählen, ohne die üblichen Vorbereitungsschritte wie heute durchlaufen zu müssen.

Die Idee, „Learning to Learn“-Software zu entwickeln, ist nicht neu, doch bisherige Experimente brachten oft nicht die gewünschten Ergebnisse: „ Sie waren den menschlichen Entwürfen nicht gewachsen “. Dies wird jedoch immer noch als potenzieller Aspekt der Entwicklung künstlicher Intelligenz angesehen. Professor Yoshua Bengio von der Universität Montreal kommentierte: „ Es ist sehr interessant “, diese Idee in Zukunft zu erforschen. 1990.

Professor Yoshua Bengio sagte: „ Die heute verfügbaren Computersysteme werden immer leistungsfähiger und mit der Technologie namens Deep Learning – die in jüngster Zeit das Interesse an künstlicher Intelligenz (KI) geweckt hat – was Forschung möglich macht.“ Forschungsansätze für das System „Lernen lernen“. haben das Potenzial, stark hervorzutreten . Darüber hinaus fügte der Professor hinzu: „ Ein solches System würde extrem viel Rechenleistung benötigen, um menschliche Experten auf diesem Gebiet ersetzen zu können .“

Forscher von Google Brain beschreiben außerdem ein leistungsstarkes System, das 800 Grafikprozessoren zur Stromversorgung der Software nutzt und so ein Bilderkennungssystem schafft, das mit von Menschen erstellten Designs mithalten ( und diese sogar übertrifft ).

Dr. Otkrist Gupta, Forscher am MIT Media Lab, glaubt, dass sich die KI-Fertigung bald ändern wird. Er und seine Kollegen am MIT haben eine Open-Source-Software geplant, bei der die Lernsoftware ein Deep-Learning-System entwerfen soll, das Bilder genauso stark und genau erkennen kann wie ein von Menschen erstelltes System.

Dr. Gupta wurde dazu inspiriert, das Projekt in Angriff zu nehmen, indem er viel Zeit damit verbrachte, Modelle für maschinelles Lernen zu entwerfen und zu testen. Er glaubt, dass auch Unternehmen und Forschung die Motivation haben, Computer zu entwickeln, die maschinelles Lernen automatisieren.

„ Eine Verringerung der Belastung der Wissenschaftler wäre eine wirksame Lösung. Es könnte uns produktiver machen, effektivere Systemmodelle erstellen und uns freie Zeit geben, neue Entdeckungen zu erforschen. Ideen auf einem noch höheren Niveau“ , sagte Dr. Gupta.

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