A inteligência artificial aprende como criar outra inteligência artificial, substituindo os humanos no futuro

A inteligência artificial aprendeu a criar outra inteligência artificial e os humanos estão prestes a tornar-se redundantes. Máquinas automatizadas podem substituir os humanos no processo de criação de sua própria “ espécie ”.

O processo de desenvolvimento da inteligência artificial faz com que muitas pessoas se preocupem com o seu próprio destino, bem como com o da humanidade, com o facto de os empregos humanos no futuro serem “ substituídos ” por máquinas automáticas. Agora, os principais pesquisadores percebem que podem criar software capaz de aprender as partes mais difíceis do trabalho humano - essa é a tarefa de projetar software de aprendizado de máquina, a análise automatizada irá automatizar a construção de modelos analíticos.

Juntamente com o avanço tecnológico, que significa más notícias para aqueles que estão acima preocupados, cientistas de renome estão a investir na investigação de formas que permitam ao software criar o seu próprio software de máquina. Eles estão a caminho de encontrar um software que revolucionará a indústria de manufatura de IA.

Em um experimento, cientistas do grupo de pesquisa de inteligência artificial Google Brain usaram um software de design de sistema de aprendizado de máquina com o objetivo de testar as capacidades de benchmarking de outro sistema de processamento de linguagem. Os resultados obtidos mostram que o novo software é superior ao antigo software projetado por humanos.

Nos últimos meses, vários outros grupos de investigação também forneceram informações sobre o seu progresso na “ criação de software que pode criar outro software ”. Os grupos acima incluem membros da organização de pesquisa sem fins lucrativos OpenAI ( co-fundada por Elon Musk ), do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT ), da Universidade da Califórnia, Berkeley, e do grupo de pesquisa DeepMind do Google.

Se este método de construção de inteligência artificial puder ser amplamente aplicado, poderá acelerar economicamente o processo de criação de software de aprendizado de máquina. Atualmente, o custo de contratação de especialistas em aprendizado de máquina não é barato. Se as máquinas automáticas podem substituir os humanos, mesmo na fabricação de sua própria " espécie ", então talvez os humanos possam fazer o trabalho. se tornará um fator redundante no ciclo de fabricação de IA. Como as empresas atualmente têm que pagar seguros para especialistas em aprendizado de máquina, faltam funcionários no cargo.

Jeff Dean, chefe da equipe de pesquisa do Google Brain, disse em comunicado no fim de semana passado: “ Os trabalhadores em alguns estágios de produção podem ser substituídos de forma mais eficaz por software ”. Jeff Dean também disse que a tecnologia de “ aprendizado de máquina automatizado ” é um dos projetos de pesquisa mais promissores em que sua equipe está investindo atualmente.

" Atualmente, a forma de resolver problemas inclui opinião de especialistas, informação e computação. Podemos eliminar completamente as opiniões de especialistas do aprendizado de máquina? ", disse Dean na conferência de IA Frontiers em Santa Clara, Califórnia.

Uma série de experimentos da equipe DeepMind do Google sugere que: “ O método “aprender a aprender” que os pesquisadores estão aplicando reduzirá a enorme quantidade de dados que um software de aprendizado de máquina é necessário para operar de forma mais eficaz” .

Os investigadores desafiaram o seu software, pedindo-lhes que criassem um sistema de aprendizagem para capturar todos os diferentes problemas, mas relacionado com um objectivo principal, o que por sua vez exigia a criação de um design de sistema novo nesse design. Eles veem a capacidade de recriar e escolher novas tarefas sem ter que passar pelas etapas habituais de preparação como hoje.

A ideia de criar softwares “aprender a aprender” não é nova, mas experimentos anteriores muitas vezes não traziam os resultados desejados: “ Eles não eram páreo para os designs humanos ”. No entanto, este ainda é considerado um aspecto potencial do desenvolvimento da inteligência artificial.O professor Yoshua Bengio, da Universidade de Montreal, comentou: " É muito interessante " pesquisar esta ideia no futuro. 1990.

O professor Yoshua Bengio disse: " Os sistemas de computador disponíveis hoje estão se tornando cada vez mais poderosos e com a tecnologia chamada aprendizagem profunda - que está causando interesse recente na IA de inteligência artificial - o que está tornando a pesquisa possível. Abordagens de pesquisa para o sistema de "aprender a aprender" têm potencial para emergir fortemente . Além disso, o professor acrescentou: “ Tal sistema precisaria de uma quantidade extremamente grande de poder computacional para poder substituir especialistas humanos nesta área ”.

Pesquisadores do Google Brain também descrevem um sistema poderoso que usa 800 processadores gráficos para alimentar o software, criando assim um sistema de reconhecimento de imagem que rivaliza ( e até supera ) designs criados por humanos.

Otkrist Gupta, pesquisador do MIT Media Lab, acredita que a fabricação de IA mudará em breve. Ele e seus colegas do MIT planejaram um software de código aberto no qual o software de aprendizagem projetará um sistema de aprendizagem profunda que pode reconhecer imagens com tanta força e precisão quanto um sistema criado por humanos.

Gupta se inspirou para realizar o projeto ao passar muito tempo projetando e testando modelos de aprendizado de máquina. Ele acredita que as empresas e a pesquisa também têm motivação para projetar computadores que automatizem o aprendizado de máquina.

" Reduzir a carga sobre os cientistas seria uma solução eficaz. Poderia nos tornar mais produtivos, criar modelos de sistemas mais eficazes e nos dar tempo livre para explorar novas descobertas e ideias em um nível ainda mais elevado ", disse o Dr. Gupta.

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