Kunstmatige intelligentie heeft geleerd een nieuwe kunstmatige intelligentie te creëren en mensen staan op het punt overbodig te worden. Geautomatiseerde machines kunnen mensen vervangen tijdens het creëren van hun eigen ' soort '.
Het proces van de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie zorgt ervoor dat veel mensen zich zorgen maken over hun eigen lot en dat van de mensheid, dat menselijke banen in de toekomst zullen worden ‘ vervangen ’ door automatische machines. Nu belangrijke onderzoekers zich realiseren dat ze software kunnen maken die in staat is de moeilijkste delen van het menselijk werk te leren - dat is de taak van het ontwerpen van software voor machinaal leren; geautomatiseerde analyse zal het bouwen van analytische modellen automatiseren.
Samen met de doorbraak in de technologie, wat slecht nieuws betekent voor degenen die zich hierboven zorgen maken, investeren vooraanstaande wetenschappers in het onderzoeken van manieren om software zijn eigen machinesoftware te laten creëren. Ze zijn op weg om software te vinden die een revolutie teweeg zal brengen in de AI-productie-industrie.
In een experiment gebruikten wetenschappers van de kunstmatige intelligentie-onderzoeksgroep Google Brain machine-learning systeemontwerpsoftware met als doel de benchmarkingmogelijkheden van een ander taalverwerkingssysteem te testen. De verkregen resultaten laten zien dat de nieuwe software superieur is aan de oude door mensen ontworpen software.
De afgelopen maanden hebben ook een aantal andere onderzoeksgroepen informatie verstrekt over hun voortgang in het “ creëren van software die andere software kan creëren ”. Tot de bovengenoemde groepen behoren leden van de non-profit onderzoeksorganisatie OpenAI ( mede opgericht door Elon Musk ), het Massachusetts Institute of Technology (MIT ), de University of California, Berkeley en de DeepMind-onderzoeksgroep van Google.
Als deze methode voor het bouwen van kunstmatige intelligentie op grote schaal kan worden toegepast, kan dit het proces van het creëren van machine learning-software economisch versnellen. Momenteel zijn de kosten voor het inhuren van experts op het gebied van machine learning niet goedkoop. Als automatische machines mensen kunnen vervangen, zelfs bij het vervaardigen van hun eigen ' soort ', dan kunnen mensen misschien het werk doen. Het zal een overbodige factor worden in de AI-productiecyclus. Omdat bedrijven momenteel een verzekering moeten betalen voor deskundigen op het gebied van machine learning, ontbreekt het in deze functie aan personeel.
Jeff Dean, hoofd van het Google Brain-onderzoeksteam, zei afgelopen weekend in een verklaring: " Werknemers in sommige productiefasen kunnen mogelijk effectiever worden vervangen door software ." Jeff Dean zei ook dat ' geautomatiseerde machine learning' - technologie een van de meest veelbelovende onderzoeksprojecten is waarin zijn team momenteel investeert.
" Momenteel omvat de manier om problemen op te lossen de mening van deskundigen, informatie en berekeningen. Kunnen we de meningen van deskundigen volledig uit machine-learning elimineren? ", zei Dean op de AI-conferentie Frontiers in Santa Clara, Californië.
Een reeks experimenten van het DeepMind-team van Google suggereert dat: " De 'leren om te leren'-methode die onderzoekers toepassen, de enorme hoeveelheid gegevens zal verminderen die machine learning-software nodig heeft om zo effectief mogelijk te werken . "
De onderzoekers daagden hun software uit en vroegen hen een leersysteem te creëren dat alle verschillende problemen kon vastleggen, maar die verband hielden met één hoofddoel, wat op zijn beurt het creëren van een nieuw systeemontwerp vereiste. Ze zien de mogelijkheid om nieuwe taken te creëren en te kiezen zonder de gebruikelijke voorbereidingsstappen zoals vandaag te hoeven doorlopen.
Het idee om ‘leren om te leren’-software te maken is niet nieuw, maar eerdere experimenten leverden vaak niet het gewenste resultaat op: ‘ Ze waren niet opgewassen tegen menselijke ontwerpen ’. Dit wordt echter nog steeds beschouwd als een potentieel aspect van de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie. Professor Yoshua Bengio van de Universiteit van Montreal merkte op: " Het is heel interessant " om dit idee in de toekomst te onderzoeken. 1990.
Professor Yoshua Bengio zei: " De computersystemen die vandaag de dag beschikbaar zijn, worden steeds krachtiger en met technologie die deep learning wordt genoemd - wat de recente belangstelling voor kunstmatige intelligentie AI veroorzaakt - maakt onderzoek mogelijk. Onderzoeksbenaderingen van het systeem van "leren leren" hebben het potentieel om sterk naar voren te komen . Bovendien voegde de professor eraan toe: " Zo'n systeem zou een extreem grote hoeveelheid rekenkracht nodig hebben om menselijke experts op dit gebied te kunnen vervangen ."
Onderzoekers van Google Brain beschrijven ook een krachtig systeem dat 800 grafische processors gebruikt om de software aan te drijven, waardoor een beeldherkenningssysteem ontstaat dat door mensen gemaakte ontwerpen kan evenaren ( en zelfs overtreffen ).
Dr. Otkrist Gupta, onderzoeker bij MIT Media Lab, gelooft dat de AI-productie binnenkort zal veranderen. Hij en zijn collega's bij MIT hebben open source-software gepland waarin de leersoftware een diepgaand leersysteem zal ontwerpen dat beelden net zo sterk en nauwkeurig kan herkennen als een systeem dat door mensen is gemaakt.
Dr. Gupta werd geïnspireerd om het project uit te voeren door veel tijd te besteden aan het ontwerpen en testen van machine-learning-modellen. Hij gelooft dat bedrijven en onderzoek ook de motivatie hebben om computers te ontwerpen die machine learning automatiseren.
" Het verminderen van de lasten voor wetenschappers zou een effectieve oplossing zijn. Het zou ons productiever kunnen maken, effectievere systeemmodellen kunnen creëren en ons vrije tijd kunnen geven om nieuwe ontdekkingen op een nog hoger niveau te onderzoeken ," zei Dr. Gupta.
Raadpleeg nog enkele artikelen:
Plezier hebben!
Het orgaan dat de nationale privacywaakhonden van Europa verenigt, zei donderdag dat het een taskforce heeft opgericht die zich specifiek bezighoudt met ChatGPT
Deense en Amerikaanse wetenschappers hebben samengewerkt om een AI-systeem te ontwikkelen genaamd life2vec, dat in staat is om het tijdstip van menselijke dood met hoge nauwkeurigheid te voorspellen.
Een AI-algoritme genaamd Audioflow kan naar het geluid van het plassen luisteren om abnormale stromingen en bijbehorende gezondheidsproblemen van de patiënt effectief en met succes te identificeren.
Door de vergrijzing en de afnemende bevolking van Japan heeft het land een aanzienlijk aantal jonge werknemers nodig, vooral in de dienstensector.
Een Reddit-gebruiker genaamd u/LegalBeagle1966 is een van de vele gebruikers die verliefd zijn op Claudia, een filmsterachtig meisje dat vaak verleidelijke selfies deelt, zelfs naakte, op dit platform.
Microsoft heeft zojuist aangekondigd dat nog twaalf technologiebedrijven zullen deelnemen aan zijn AI for Good-programma.
Gebruiker @mortecouille92 heeft de kracht van de grafische ontwerptool Midjourney aan het werk gezet en uniek realistische versies gemaakt van beroemde Dragon Ball-personages zoals Goku, Vegeta, Bulma en oudere Kame.
Door enkele voorwaarden toe te voegen of enkele scenario's in te stellen, kan ChatGPT relevantere antwoorden op uw vragen geven. Laten we eens kijken naar enkele manieren waarop u de kwaliteit van uw ChatGPT-reacties kunt verbeteren.
Midjourney is een kunstmatig intelligentiesysteem dat de laatste tijd voor ‘koorts’ zorgt in de online community en de kunstenaarswereld vanwege zijn buitengewoon mooie schilderijen die niet onderdoen voor die van echte kunstenaars.
Dagen nadat China de uitbraak had aangekondigd, bleef het AI-systeem van BlueDot, met toegang tot wereldwijde gegevens over de verkoop van vliegtickets, nauwkeurig de verspreiding van het Wuhan Corona-virus naar Bangkok, Seoul, Taipei en Tokio voorspellen.
