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Lintelligenza artificiale impara come creare unaltra intelligenza artificiale, sostituendo luomo in futuro
L’intelligenza artificiale ha imparato a creare un’altra intelligenza artificiale e gli esseri umani stanno per diventare superflui. Le macchine automatizzate possono sostituire gli esseri umani nel processo di creazione della propria " specie ".
Il processo di sviluppo dell'intelligenza artificiale fa sì che molte persone si preoccupino del proprio destino e di quello dell'umanità, che in futuro i posti di lavoro umani saranno " sostituiti " da macchine automatiche. Ora i principali ricercatori si rendono conto che possono creare software in grado di apprendere le parti più difficili del lavoro umano: questo è il compito di progettare software di apprendimento automatico, l'analisi automatizzata automatizzerà la costruzione di modelli analitici.
Insieme alla svolta tecnologica, che significa cattive notizie per coloro che sono preoccupati sopra, gli scienziati più importanti stanno investendo nella ricerca di modi per consentire al software di creare il proprio software macchina. Stanno per trovare un software che rivoluzionerà il settore della produzione dell’intelligenza artificiale.
In un esperimento, gli scienziati del gruppo di ricerca sull'intelligenza artificiale di Google Brain hanno utilizzato un software di progettazione di sistemi di apprendimento automatico con lo scopo di testare le capacità di benchmarking di un altro sistema di elaborazione del linguaggio. I risultati ottenuti mostrano che il nuovo software è superiore al vecchio software progettato dagli esseri umani.
Negli ultimi mesi, anche altri gruppi di ricerca hanno fornito informazioni sui loro progressi nella " creazione di software in grado di creare altro software ". I gruppi di cui sopra includono membri dell'organizzazione di ricerca senza scopo di lucro OpenAI ( co-fondata da Elon Musk ), del Massachusetts Institute of Technology (MIT ), dell'Università della California, Berkeley e del gruppo di ricerca DeepMind di Google.
Se questo metodo di creazione dell’intelligenza artificiale potesse essere ampiamente applicato, potrebbe accelerare economicamente il processo di creazione di software di apprendimento automatico. Attualmente, il costo per assumere esperti di apprendimento automatico non è economico. Se le macchine automatiche possono sostituire gli esseri umani anche nella produzione del loro " tipo ", allora forse gli esseri umani potranno svolgere il lavoro. Diventerà un fattore ridondante nel ciclo di produzione dell'IA. Poiché attualmente le aziende devono pagare un’assicurazione per gli esperti di machine learning, la posizione è carente di dipendenti.
Jeff Dean, capo del gruppo di ricerca di Google Brain, ha dichiarato in una dichiarazione lo scorso fine settimana: " I lavoratori in alcune fasi della produzione potrebbero essere sostituiti in modo più efficace dal software ". Jeff Dean ha anche affermato che la tecnologia di " apprendimento automatico delle macchine " è uno dei progetti di ricerca più promettenti in cui il suo team sta attualmente investendo.
" Attualmente, il modo per risolvere i problemi include l'opinione degli esperti, l'informazione e il calcolo. Possiamo eliminare completamente le opinioni degli esperti dall'apprendimento automatico? ", ha detto Dean alla conferenza AI Frontiers a Santa Clara, California.
Una serie di esperimenti del team DeepMind di Google suggerisce che: " Il metodo "imparare a imparare" che i ricercatori stanno applicando ridurrà l'enorme quantità di dati di cui un software di apprendimento automatico ha bisogno per funzionare nel modo più efficace" .
I ricercatori hanno sfidato il loro software, chiedendo loro di creare un sistema di apprendimento in grado di catturare tutti i diversi problemi, ma legati a un obiettivo principale, che a sua volta richiedeva la creazione di un progetto di sistema nuovo in quel progetto. Vedono la capacità di ricreare e scegliere nuovi compiti senza dover passare attraverso le consuete fasi di preparazione come oggi.
L'idea di creare software "imparare ad imparare" non è nuova, ma gli esperimenti precedenti spesso non hanno portato i risultati desiderati: " Non erano all'altezza dei progetti umani ". Tuttavia, questo è ancora considerato un aspetto potenziale dello sviluppo dell'intelligenza artificiale. Il professor Yoshua Bengio dell'Università di Montreal ha commentato: " È molto interessante " ricercare questa idea in futuro. 1990.
Il professor Yoshua Bengio ha dichiarato: " I sistemi informatici disponibili oggi stanno diventando sempre più potenti e la tecnologia chiamata deep learning - che sta suscitando un recente interesse per l'intelligenza artificiale AI - sta rendendo possibile la ricerca. Approcci di ricerca al sistema "imparare ad apprendere" hanno il potenziale per emergere con forza . Inoltre, il professore ha anche aggiunto: " Un sistema del genere avrebbe bisogno di una potenza di calcolo estremamente elevata per poter sostituire gli esperti umani in questo campo ".
I ricercatori di Google Brain descrivono anche un potente sistema che utilizza 800 processori grafici per alimentare il software, creando così un sistema di riconoscimento delle immagini che rivaleggia ( e addirittura supera ) i progetti creati dagli esseri umani.
Il dottor Otkrist Gupta, ricercatore presso il MIT Media Lab, ritiene che la produzione di intelligenza artificiale cambierà presto. Lui e i suoi colleghi del MIT hanno progettato un software open source in cui il software di apprendimento progetterà un sistema di apprendimento profondo in grado di riconoscere le immagini con la stessa forza e precisione di un sistema creato dagli esseri umani.
Il dottor Gupta è stato ispirato a intraprendere il progetto dedicando molto tempo alla progettazione e al test di modelli di apprendimento automatico. Crede che anche le aziende e la ricerca abbiano la motivazione per progettare computer che automatizzino l’apprendimento automatico.
" Ridurre il carico sugli scienziati sarebbe una soluzione efficace. Potrebbe renderci più produttivi, creare modelli di sistema più efficaci e darci tempo libero per esplorare nuove scoperte e idee a un livello ancora più alto ", ha affermato il dottor Gupta.
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