Мечта всех ученых, а, возможно, кошмар для программистов — искусственный интеллект, способный создавать другие ИИ.
И снова в центре внимания компания Google с их проектом Google AutoML. ML — это аббревиатура от machine learning, что переводится как машинное обучение. Что же такое машинное обучение? Это компьютерный алгоритм, при котором анализируются огромные потоки данных, с целью самостоятельного выполнения поставленной задачи. Сейчас машинное обучение помогает людям практически во всех сферах жизни, начиная от диагностики заболеваний и заканчивая уборкой в доме. И проект Google AutoML создается как алгоритм машинного обучения для создания других таких алгоритмов.
По мнению ученых, за этой технологией будущее, ведь с ее помощью в скором времени можно будет найти способ создавать технологии ИИ, которые смогут заменить человеческий труд при создании других систем с ИИ.
Индустрия технологий обещает использование данной технологии всюду: от мобильных приложений, которые распознают лица, до машин с автопилотом. По некоторым данным исследователей, только 10000 людей со всего мира обладают достаточными умственными и творческими способностями для создания сложных, а иногда и практически непостижимых математических алгоритмов, на которых буду работать ИИ будущего. А с помощью технологии Google AutoML создать свой ИИ сможет даже непрофессионал.
Вот что об этом говорит инженер Google Джефф Дин
Проект, над которым я работаю, поможет создавать системы с искусственным интеллектом даже неопытным компаниям. Я считаю автоматизированное машинное обучение одним из самых перспективных направлений для исследований.
Крупнейшие в мире IT-компании, такие как Microsoft, Amazon, Facebook, платят десятки миллионов долларов в год экспертам в области ИИ. Компании разрабатывают всевозможные инструменты, которые упростят создание своего собственного ПО на основе ИИ, включая такие функции как распознавание картинок и онлайн чат-ботов. Но Google пытается автоматизировать этот процесс при помощи AutoML. Этот сервис будет строить алгоритмы, анализирующие развитие других алгоритмов, и при этом будет понимать, какие методы успешны, а какие — нет. Уже сейчас, по словам инженеров компании, AutoML создает такие алгоритмы, которые, в некоторых случаях, точнее определяют объект, изображенный на картинке, чем сервисы, разработанные исключительно людьми.