Google a développé une intelligence artificielle capable de générer sa propre IA

Google a développé une intelligence artificielle capable de générer sa propre IA

L’intelligence artificielle de Google a créé une IA plus intelligente que celle créée par l’homme

Google a développé une intelligence artificielle capable de générer sa propre IA. Au cœur du dispositif : la vision et la reconnaissance de l’environnement.

En Bref : Le projet AutoML de Google, conçu pour permettre à AI de construire d'autres IA, a maintenant développé un système de vision par ordinateur qui surclasse largement les modèles de pointe. Le projet pourrait améliorer la façon dont les véhicules autonomes et les robots IA de nouvelle génération «voient».

En mai 2017, des chercheurs de Google Brain ont annoncé la création d' AutoML , une intelligence artificielle (IA) capable de générer ses propres IA. Plus récemment, ils ont décidé de présenter AutoML avec son plus grand défi à ce jour, et l'IA qui peut construire AI a créé un «enfant» qui a surpassé tous ses homologues fabriqués par l'homme.

Les chercheurs de Google ont automatisé la conception de modèles d'apprentissage automatique en utilisant une approche appelée apprentissage par renforcement . AutoML agit comme un réseau neuronal de contrôleur qui développe un réseau AI d'enfant pour une tâche spécifique. Pour cette IA enfant particulière, que les chercheurs appelaient NASNet, la tâche consistait à reconnaître des objets - personnes, voitures, feux de circulation, sacs à main, sacs à dos, etc. - dans une vidéo en temps réel.

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intelligence artificielle apprentissage de la machine renforcement apprentissage automl - (image : Google Research)

 

AutoML évaluerait les performances de NASNet et utiliserait ces informations pour améliorer son intelligence artificielle enfantine, en répétant le processus des milliers de fois. Lorsqu'ils ont été testés sur les ensembles de données de classification d'images ImageNet et de détection d'objets COCO , que les chercheurs de Google appellent «deux des ensembles de données académiques à grande échelle les plus respectés en vision par ordinateur», NASNet a surpassé tous les autres systèmes de vision.

 

 

Selon les chercheurs, NASNet était précis à 82,7% pour prédire les images sur l'ensemble de validation d'ImageNet. C'est 1,2% de mieux que tous les résultats précédemment publiés , et le système est également 4 pour cent plus efficace, avec une moyenne de 43,1 pour cent de précision moyenne (mAP). En outre, une version moins exigeante en termes de calcul de NASNet a surpassé de 3,1% les meilleurs modèles de taille similaire pour les plates-formes mobiles.

Une vision de l'avenir

L'apprentissage automatique est ce qui donne à de nombreux systèmes d'IA leur capacité à effectuer des tâches spécifiques. Bien que le concept sous-jacent soit assez simple - un algorithme apprend en se nourrissant d'une tonne de données - le processus demande énormément de temps et d'efforts. En automatisant le processus de création de systèmes d'IA efficaces et précis, une IA capable de construire l'IA prend en charge ce travail. En fin de compte, cela signifie que AutoML pourrait ouvrir le champ de l'apprentissage automatique et de l'IA à des non-experts.

En ce qui concerne spécifiquement NASNet, des algorithmes de vision par ordinateurprécis et efficaces sont très recherchés en raison du nombre d'applications potentielles. Ils pourraient être utilisés pour créer des robots sophistiqués pilotés par l'IA ou pour aider les malvoyants à retrouver la vue, comme l'a suggéré un chercheur . Ils pourraient également aider les concepteurs à améliorer les technologies des véhicules autonomes. Plus un véhicule autonome peut reconnaîtrerapidement des objets sur son passage, plus il peut réagir rapidement, augmentant ainsi la sécurité de ces véhicules.

Bien que les applications pour NASNet et AutoML soient nombreuses, la création d'une IA capable de construire de l'IA soulève certaines inquiétudes . Par exemple, qu'est-ce qui empêche le parent de transmettre des préjugés indésirables à son enfant? Et si AutoML crée des systèmes si rapidement que la société ne peut pas suivre? Il n'est pas très difficile de voir comment NASNet pourrait être utilisé dans des systèmes de surveillance automatisés dans un proche avenir, peut-être plus tôt que les règlements pourraient être mis en place pour contrôler ces systèmes.Les chercheurs de Google reconnaissent que NASNet pourrait s'avérer utile pour un large éventail d'applications et ont ouvert l'IA pour l' inférence sur la classification des images et la détection d'objets .

«Nous espérons que la plus grande communauté d'apprentissage de la machine pourra s'appuyer sur ces modèles pour répondre à une multitude de problèmes de vision par ordinateur que nous n'avons pas encore imaginés», ont-ils écrit dans leur billet.

Heureusement, les dirigeants du monde travaillent rapidement pour s'assurer que de tels systèmes ne mènent à aucune sorte d'avenir dystopique.

Amazon, Facebook, Apple et plusieurs autres sont tous membres du Partenariat sur l'intelligence artificielle au profit de People and Society , une organisation axée sur le développement responsable de l'IA. L'Institut des ingénieurs électriques et électroniques (IEE) a proposé des normes éthiques pour l'IA, et DeepMind, une société de recherche appartenant à la société mère de Google Alphabet, a récemment annoncé la création d'un groupe axé sur les implications morales et éthiques de l'IA.

Divers gouvernements travaillent également sur des règlements pour empêcher l'utilisation de l'IA à des fins dangereuses, telles que les armes autonomes , et tant que les humains maintiennent le contrôle de la direction générale du développement de l'IA, les avantages d'une IA capable de construire l'IA devraient l'emporter. tout piège potentiel.

Source https://futurism.com/google-artificial-intelligence-built-ai/ - 

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