Les ingénieurs de Google “ remodèlent '' l'IA pour la rendre indépendante des humains

Les ingénieurs de Google `` remodèlent '' l'IA pour la rendre indépendante des humains

Une grande partie du travail effectué par l'intelligence artificielle implique un processus éducatif appelé apprentissage automatique.

L'IA s'améliore dans des tâches telles que la reconnaissance de quelque chose ou la cartographie d'un itinéraire, plus cela prend du temps.

Maintenant, la même technique est utilisée pour créer de nouveaux systèmes d'IA sans intervention humaine.

Depuis de nombreuses années, les ingénieurs de Google travaillent sur un système d'apprentissage automatique inhabituellement intelligent appelé AutoML (ou apprentissage automatique automatique) qui est déjà capable de créer de l'IA.

Les chercheurs ont maintenant apporté des modifications au concept d'évolution de Darwin et ont montré qu'il était possible de créer des programmes d'IA qui continuent de s'améliorer plus rapidement si les humains pouvaient les coder à la main.

Le nouveau système s'appelle AutoML-Zero et pourrait conduire au développement rapide de systèmes plus intelligents – par exemple, des réseaux de neurones conçus pour imiter plus précisément le cerveau humain.

«Aujourd'hui, il est possible de détecter automatiquement des algorithmes d'apprentissage automatique complets simplement en utilisant des opérations mathématiques de base comme éléments de base», écrivent les chercheurs dans leur article. “Nous démontrons cela en introduisant un nouveau concept qui réduit considérablement l'influence humaine dans l'espace de recherche partagé.”

Le système AutoML d'origine a été conçu pour permettre aux applications d'utiliser plus facilement l'apprentissage automatique, et il comprend déjà de nombreuses fonctionnalités automatisées, mais AutoML-Zero nécessite peu ou pas de code écrit par l'homme.

En utilisant un processus simple en trois étapes – réglage, prévision et formation – il peut être considéré comme un apprentissage automatique à partir de zéro.

Le système commence par une sélection de 100 algorithmes réalisés en combinant de manière aléatoire des opérations mathématiques simples. Un processus complexe d'essais et d'erreurs détermine alors les meilleurs, qui sont enregistrés – avec quelques modifications – pour la prochaine série d'essais. En d'autres termes, le réseau neuronal est en constante évolution.

Lorsqu'un nouveau code est généré, il est testé par rapport à des tâches d'IA – par exemple, détecter la différence entre une image de camion et une image de chien – et les algorithmes les plus efficaces sont ensuite enregistrés pour une itération future. Comme la survie du plus apte.

Et c'est rapide aussi: les chercheurs pensent que jusqu'à 10 000 algorithmes possibles peuvent être chargés par seconde et par processeur (plus il y a de processeurs informatiques disponibles pour une tâche, plus elle peut s'exécuter rapidement).

En fin de compte, cela devrait conduire au fait que les systèmes d'intelligence artificielle seront plus largement utilisés et accessibles aux programmeurs sans expérience en développement d'IA.

Les travaux se poursuivent pour améliorer AutoML-Zero, dans l'espoir qu'il sera éventuellement capable de développer des algorithmes auxquels de simples programmeurs n'auraient jamais pensé.

«Alors que la plupart des gens faisaient de petits pas, [les chercheurs] ont fait un pas de géant dans l'inconnu», a déclaré Edd Gent à Science, un scientifique de l'Université du Texas à Austin. “C'est l'un de ces articles qui pourraient lancer de nombreuses recherches futures.”

Le travail n'a pas encore été publié dans une revue à comité de lecture, mais peut être consulté sur arXiv.org.

Sources: Photo: uscybersecurity.net

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