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    首頁(yè) ? 人工智能 ? 谷歌AI制造自己的“同類”,掌控與發(fā)展該如何選擇?

    谷歌AI制造自己的“同類”,掌控與發(fā)展該如何選擇?

    陀螺
    8 年前人工智能

    烽巢網(wǎng)6日消息,2017年5月,“谷歌大腦”(Google?Brain)的研究人員宣布研發(fā)出自動(dòng)人工智能AutoML,該人工智能可以產(chǎn)生自己的“子AI”系統(tǒng)。日前,他們決定向AutoML發(fā)起迄今為止最大的挑戰(zhàn)——嘗試用AutoML自己創(chuàng)造出的AI,打敗人類設(shè)計(jì)的AI。

    谷歌AI制造自己的“同類”,掌控與發(fā)展該如何選擇?-鋒巢網(wǎng)

    谷歌公司今年稍早時(shí)間宣布,他們的人工智能(AI)系統(tǒng)已能發(fā)明自己的加密算法,還能生成自己的AI。而據(jù)谷歌官方博客及未來(lái)主義(Futurism)新聞網(wǎng)近日消息稱,這個(gè)由AI創(chuàng)造的“子AI”,性能已打敗人類創(chuàng)造的AI:測(cè)試中,名為NASNet的“子AI”系統(tǒng)正確率達(dá)到82.7%,比之前公布的同類AI產(chǎn)品的結(jié)果高1.2%,系統(tǒng)效率高出4%。

    團(tuán)隊(duì)成員使用一種被稱為強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法,自動(dòng)化設(shè)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型。此次,AutoML的“身份”是一個(gè)控制器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),為特定任務(wù)開(kāi)發(fā)一個(gè)“子AI”。這個(gè)新生成的“孩子”名為NASNet,可以實(shí)時(shí)地在視頻中識(shí)別人體、汽車、交通信號(hào)燈、手袋、背包等目標(biāo)。AutoML作為“家長(zhǎng)”,會(huì)評(píng)估“孩子”NASNet的性能,并使用這些信息來(lái)改善“子AI”,再將這一過(guò)程重復(fù)數(shù)千次。

    團(tuán)隊(duì)成員在ImageNet(計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)識(shí)別項(xiàng)目,是目前世界最大的圖像識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù))圖像分類和COCO目標(biāo)識(shí)別兩個(gè)數(shù)據(jù)集上,對(duì)“子AI”NASNet進(jìn)行了測(cè)試。他們表示,這是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域兩個(gè)最受認(rèn)可的大規(guī)模學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)集,其數(shù)量級(jí)之龐大使得測(cè)試非常嚴(yán)峻。

    結(jié)果,在ImageNet測(cè)試中,NASNet在驗(yàn)證集上的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到了82.7%,比之前公布的同類人工智能產(chǎn)品的結(jié)果好1.2%,與論文預(yù)印網(wǎng)站上報(bào)告但未發(fā)表的結(jié)果不相上下,系統(tǒng)效率則提高了4%,最大模型的平均精確度為43.1%。團(tuán)隊(duì)成員表示,NASNet將被用于各類應(yīng)用程序,用戶能通過(guò)該AI系統(tǒng)進(jìn)行圖像分類和對(duì)象檢測(cè)。

    AI的最終目標(biāo)是形成獨(dú)立的思維甚至人格,成為一個(gè)擁有人類思維和感情的電子生物,AI可以創(chuàng)造AI是一件科技上的進(jìn)步,但是這樣的進(jìn)步對(duì)于人類將來(lái)會(huì)有多大的影響應(yīng)該是很多人都在擔(dān)憂的,如果對(duì)于AI沒(méi)有絕對(duì)的掌控權(quán),那么在將來(lái)是否會(huì)對(duì)人類造成威脅,不過(guò)如今AI以面對(duì)不得不發(fā)展的局勢(shì),期望不會(huì)脫離人類的掌控。

    AI 谷歌
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