В мае 2017 года инженеры Google Brain объявили о создании AutoML, искусственного интеллекта(ИИ), способного без участия людей создавать другие искусственные интеллекты. Один из таких интеллектов под именем NASNet превзошел все нейронные сети, созданные людьми до сих пор.
Исследователи Google автоматизировали модели ИИ, используя подход, который имеет название "обучение с усиления". Согласно этому методу, AutoML выполняет роль нейронной сети-контроллера, которая разрабатывает "дочернюю" сеть ИИ для выполнения конкретного задания.
Задача "дочернего" ШИ NASNet заключалось в идентификации объектов – людей, автомобилей, светофоров, сумок, рюкзаков и т. п. в режиме реального времени.
AutoML, в свою очередь, оценивал производительность NASNet и использовал машинное обучение для повышения уровня интеллекта NASNet.
Процесс обучения повторялся тысячи раз, пока система не стала работать почти идеально. По результатам наблюдений, NASNET достоверно идентифицировал 82,7% объектов.
Это на 1,2%, чем предыдущий лучший результат работы искусственного интеллекта. Интересно, что упрощенная версия NASNet для мобильных платформ оказалась на 3% точнее, чем основная.
Ученые убеждены, что подобные нейронные сети позволят создавать лучшие беспилотные автомобили, а также роботов, которые смогут безошибочно распознавать людей и другие объекты.
