Lintelligence artificielle apprend à créer une autre intelligence artificielle, remplaçant les humains à lavenir

L’intelligence artificielle a appris à créer une autre intelligence artificielle et les humains sont sur le point de devenir superflus. Les machines automatisées peuvent remplacer les humains dans le processus de création de leur propre « espèce ».

Le processus de développement de l'intelligence artificielle amène de nombreuses personnes à s'inquiéter de leur propre sort ainsi que de celui de l'humanité, car les emplois humains seront à l'avenir « remplacés » par des machines automatiques. Aujourd'hui, les principaux chercheurs réalisent qu'ils peuvent créer des logiciels capables d'apprendre les parties les plus difficiles du travail humain - c'est la tâche de concevoir des logiciels d'apprentissage automatique, l'analyse automatisée automatisera la construction de modèles analytiques.

Parallèlement aux avancées technologiques, qui signifient de mauvaises nouvelles pour ceux qui s'inquiètent, d'éminents scientifiques investissent dans la recherche de moyens permettant aux logiciels de créer leurs propres logiciels machine. Ils sont en passe de trouver un logiciel qui révolutionnera l’industrie manufacturière de l’IA.

Dans une expérience, des scientifiques du groupe de recherche sur l'intelligence artificielle Google Brain ont utilisé un logiciel de conception de système d'apprentissage automatique dans le but de tester les capacités d'analyse comparative d'un autre système de traitement du langage. Les résultats obtenus montrent que le nouveau logiciel est supérieur aux anciens logiciels conçus par des humains.

Ces derniers mois, plusieurs autres groupes de recherche ont également fourni des informations sur leurs progrès dans la « création de logiciels capables de créer d'autres logiciels ». Les groupes ci-dessus comprennent des membres de l'organisation de recherche à but non lucratif OpenAI ( cofondée par Elon Musk ), du Massachusetts Institute of Technology (MIT ), de l'Université de Californie à Berkeley et du groupe de recherche DeepMind de Google.

Si cette méthode de création d’intelligence artificielle peut être largement appliquée, elle peut accélérer économiquement le processus de création de logiciels d’apprentissage automatique. Actuellement, le coût de l'embauche d'experts en apprentissage automatique n'est pas bon marché. Si les machines automatiques peuvent remplacer les humains même dans la fabrication de leur propre « espèce », alors peut-être que les humains peuvent faire le travail. Deviendra un facteur redondant dans le cycle de fabrication de l'IA. Parce que les entreprises doivent actuellement payer une assurance pour les experts en apprentissage automatique, le poste manque d'employés.

Jeff Dean, chef de l'équipe de recherche de Google Brain, a déclaré dans un communiqué le week-end dernier : « Les travailleurs de certaines étapes de production pourraient être remplacés plus efficacement par des logiciels . Jeff Dean a également déclaré que la technologie « d'apprentissage automatique automatisé » est l'un des projets de recherche les plus prometteurs dans lesquels son équipe investit actuellement.

" Actuellement, la manière de résoudre les problèmes inclut l'opinion d'experts, l'information et le calcul. Pouvons-nous éliminer complètement les opinions d'experts de l'apprentissage automatique ? ", a déclaré Dean lors de la conférence sur l'IA Frontiers à Santa Clara, en Californie.

Une série d'expériences de l'équipe DeepMind de Google suggère que : « La méthode « apprendre à apprendre » appliquée par les chercheurs réduira l'énorme quantité de données dont un logiciel d'apprentissage automatique a besoin pour fonctionner le plus efficacement possible » .

Les chercheurs ont remis en question leur logiciel, leur demandant de créer un système d'apprentissage pour capturer tous les différents problèmes, mais lié à un objectif principal, qui à son tour nécessitait de créer une conception de système nouvelle dans cette conception. Ils voient la possibilité de recréer et de choisir de nouvelles tâches sans avoir à passer par les étapes de préparation habituelles comme aujourd’hui.

L'idée de créer des logiciels « apprendre à apprendre » n'est pas nouvelle, mais les expériences précédentes n'ont souvent pas apporté les résultats escomptés : « Elles n'étaient pas à la hauteur des conceptions humaines ». Cependant, cela est encore considéré comme un aspect potentiel du développement de l'intelligence artificielle. Le professeur Yoshua Bengio de l'Université de Montréal a commenté : « Il est très intéressant » d'étudier cette idée dans le futur. 1990.

Le professeur Yoshua Bengio a déclaré : « Les systèmes informatiques disponibles aujourd'hui sont de plus en plus puissants et c'est grâce à la technologie appelée apprentissage profond - qui suscite un intérêt récent pour l'intelligence artificielle IA - que la recherche est possible. Approches de recherche du système « apprendre à apprendre » ont le potentiel d'émerger fortement . Le professeur a par ailleurs ajouté : « Un tel système nécessiterait une puissance de calcul extrêmement importante pour pouvoir remplacer les experts humains dans ce domaine ».

Les chercheurs de Google Brain décrivent également un système puissant qui utilise 800 processeurs graphiques pour alimenter le logiciel, créant ainsi un système de reconnaissance d'images qui rivalise ( et surpasse même ) les conceptions créées par les humains.

Le Dr Otkrist Gupta, chercheur au MIT Media Lab, estime que la fabrication de l'IA va bientôt changer. Lui et ses collègues du MIT ont prévu un logiciel open source dans lequel le logiciel d'apprentissage concevra un système d'apprentissage en profondeur capable de reconnaître les images avec autant de force et de précision qu'un système créé par des humains.

Le Dr Gupta a été inspiré pour entreprendre ce projet en passant beaucoup de temps à concevoir et à tester des modèles d'apprentissage automatique. Il estime que les entreprises et la recherche sont également motivées à concevoir des ordinateurs qui automatisent l’apprentissage automatique.

" Réduire le fardeau des scientifiques serait une solution efficace. Cela pourrait nous rendre plus productifs, créer des modèles de systèmes plus efficaces et nous donner du temps libre pour explorer de nouvelles idées à un niveau encore plus élevé ", a déclaré le Dr Gupta.

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