В мае 2017 года исследователи Google brain объявили о создании искусственного интеллекта AutoML, способного генерировать собственные ИИ. И вот, ИИ способный создавать свои ИИ создал искусственный интеллект превосходящий все человеческие работы.
Исследователи Google автоматизировали разработку моделей машинного обучения с использованием подхода подкрепленного обучения. AutoML выступает в качестве нейросетевого контроллера, который развивает сеть дочерних ИИ для конкретной задачи. «Ребенок» ИИ был назван NASNet, он должен распознавать объекты, людей, машины, светофоры, и много чего еще, в реальном времени.
AutoML, чтобы оценить производительность NASNet и использовать эту информацию для улучшения, повторял этот процесс тысячи раз. В конечном итоге NASNet превзошел все другие системы компьютерного зрения.
По данным исследователей, NASNet был на 82,7 процента точным при прогнозировании изображений на ImageNet, это на 1,2 процента лучше, чем любые ранее опубликованные результаты, и система также на 4 процента эффективнее, со средней точностью 43,1 процент. Менее вычислительно требовательная версия NASNet превзошла лучшие модели аналогичного размера для мобильных платформ на 3,1 процента.
И хотя этот результат весьма впечатляющий, особенно учитывая то, что это дело рук одного ИИ, применять NASNet в работе видеонаблюдения не будут до тех пор, пока не появятся правила и ограничения по применению подобных технологий.
