Искусственный интеллект учится создавать еще один искусственный интеллект, заменивший человека в будущем

Искусственный интеллект научился создавать другой искусственный интеллект, и люди вот-вот станут ненужными. Автоматизированные машины могут заменить человека в процессе создания себе « рода ».

Процесс развития искусственного интеллекта заставляет многих людей беспокоиться о своей судьбе, а также о судьбе человечества, о том, что человеческие рабочие места в будущем будут « заменены » автоматическими машинами. Теперь ключевые исследователи понимают, что они могут создать программное обеспечение, способное изучать самые сложные части человеческой работы — в этом заключается задача разработки программного обеспечения для машинного обучения. Автоматизированный анализ позволит автоматизировать построение аналитических моделей.

Наряду с прорывом в технологии, что означает плохие новости для тех, кто обеспокоен выше, ведущие ученые вкладывают средства в исследование способов, позволяющих программному обеспечению создавать собственное машинное программное обеспечение. Они находятся на пути к поиску программного обеспечения, которое произведет революцию в индустрии производства искусственного интеллекта.

В ходе эксперимента ученые из исследовательской группы искусственного интеллекта Google Brain использовали программное обеспечение для проектирования систем машинного обучения с целью тестирования возможностей сравнительного анализа другой системы языковой обработки. Полученные результаты показывают, что новое программное обеспечение превосходит старое программное обеспечение, созданное людьми.

В последние месяцы ряд других исследовательских групп также предоставили информацию о своем прогрессе в « создании программного обеспечения, которое может создавать другое программное обеспечение ». В вышеуказанные группы входят члены некоммерческой исследовательской организации OpenAI ( соучредителем которой является Илон Маск ), Массачусетского технологического института (MIT ), Калифорнийского университета в Беркли и исследовательской группы DeepMind компании Google.

Если этот метод построения искусственного интеллекта получит широкое применение, он сможет экономически ускорить процесс создания программного обеспечения для машинного обучения. В настоящее время стоимость найма специалистов по машинному обучению недешева. Если автоматические машины смогут заменить людей даже в производстве себе подобных , то, возможно, и люди смогут выполнить эту работу. Станет избыточным фактором в производственном цикле ИИ. Поскольку в настоящее время компаниям приходится платить страховку экспертам в области машинного обучения, на эту должность не хватает сотрудников.

Джефф Дин, глава исследовательской группы Google Brain, заявил в своем заявлении на прошлых выходных: « Рабочих на некоторых этапах производства можно будет более эффективно заменить программным обеспечением ». Джефф Дин также сказал, что технология « автоматизированного машинного обучения » — один из наиболее многообещающих исследовательских проектов, в которые в настоящее время инвестирует его команда.

« В настоящее время способ решения проблем включает экспертное мнение, информацию и вычисления. Можем ли мы полностью исключить экспертные мнения из машинного обучения? », — заявил Дин на конференции AI Frontiers в Санта-Кларе, штат Калифорния.

Серия экспериментов, проведенная командой Google DeepMind, показывает, что: « Метод «обучения обучению», который применяют исследователи, сократит огромный объем данных, которые необходимы программному обеспечению машинного обучения для наиболее эффективной работы» .

Исследователи бросили вызов своему программному обеспечению, попросив их создать систему обучения, охватывающую все различные проблемы, но связанную с одной главной целью, которая, в свою очередь, требовала создания новой конструкции системы. Они видят возможность воссоздавать и выбирать новые задачи без необходимости проходить обычные этапы подготовки, как сегодня.

Идея создания программного обеспечения, «обучающегося учиться», не нова, но предыдущие эксперименты часто не приносили желаемых результатов: « Они не могли сравниться с человеческими замыслами ». Однако это все еще считается потенциальным аспектом развития искусственного интеллекта. Профессор Йошуа Бенджио из Монреальского университета прокомментировал: « Очень интересно » исследовать эту идею в будущем. 1990.

Профессор Йошуа Бенджио сказал: « Доступные сегодня компьютерные системы становятся все более мощными, а технология, называемая глубоким обучением, которая вызывает недавний интерес к искусственному интеллекту ИИ, делает исследования возможными. Исследовательские подходы к системе «обучения учиться» имеют потенциал для сильного появления . Кроме того, профессор также добавил: « Такой системе потребуется чрезвычайно большое количество вычислительных мощностей, чтобы заменить людей-экспертов в этой области ».

Исследователи из Google Brain также описывают мощную систему, которая использует 800 графических процессоров для работы программного обеспечения, тем самым создавая систему распознавания изображений, которая конкурирует ( и даже превосходит ) конструкции, созданные людьми.

Доктор Открист Гупта, исследователь из MIT Media Lab, считает, что производство ИИ скоро изменится. Он и его коллеги из Массачусетского технологического института запланировали создание программного обеспечения с открытым исходным кодом, в котором обучающее программное обеспечение будет разрабатывать систему глубокого обучения, которая сможет распознавать изображения так же четко и точно, как система, созданная людьми.

Доктор Гупта был вдохновлен на реализацию этого проекта, потратив много времени на разработку и тестирование моделей машинного обучения. Он считает, что у компаний и исследователей также есть мотивация разрабатывать компьютеры, автоматизирующие машинное обучение.

« Снижение нагрузки на ученых было бы эффективным решением. Это могло бы сделать нас более продуктивными, создать более эффективные системные модели и дать нам свободное время для изучения новых открытий. идей на еще более высоком уровне », — сказал доктор Гупта.

Обратитесь к еще нескольким статьям:

• Что, если бы инопланетяне были искусственным интеллектом?
• Топ-10 самых быстрорастущих отраслей в 2016 году
• 35 изобретений, которые сделают вашу жизнь проще

Веселиться!