ИИ Google создал собственный ИИ, превосходящий все аналоги
Весной текущего года инженеры компании Google Brain представили искусственный интеллект AutoML, способный создавать свои собственные уникальные ИИ без участия людей. Не так давно стало известно, что AutoML впервые создал систему компьютерного зрения NASNet, значительно превосходящую все аналоги, созданные человеком. Эта система, базирующаяся на ИИ, может стать серьёзным подспорьем в развитии, например, автономных автомобилей, а также в робототехнике, позволяя вывести зрение роботов на совершенно новый уровень.
AutoML развивается по так называемой системе обучения с подкреплением. По сути, это управляющая нейросеть, которая самостоятельно разрабатывает совершенно новые нейросети для каких-либо специализированных задач. В данном случае основной целью AutoML стало создание системы для максимально точного распознавания объектов на видео в реальном времени. ИИ самостоятельно обучил новую нейросеть, отслеживая её ошибки и внося коррективы в её работу. Процесс обучения повторялся много тысяч раз до тех пор, пока система не стала пригодна к работе. Более того, она превзошла все существующие на сегодняшний день аналогичные нейронные сети, созданные и обученные людьми.
Если верить официальному заявлению Google, точность распознавания NASNet равна 82,7%. Это на 1,2% лучше, чем предыдущий рекорд, установленный в сентябре текущего года специалистами из Оксфорда и компании Momenta. Нейросеть также оказалась на 4% эффективнее аналогов с 43,1% средней точности. Упрощенная версия NASNet, адаптированная под мобильные платформы превосходит подобные нейросети более чем на 3%. Система эта в будущем может быть использована при создании автономных автомобилей, ведь для них компьютерное зрение невероятно важно. Пока же AutoML продолжает создавать новые нейросети, и, кто знает, каких высот удастся ему достичь в ближайшем будущем.
Весной текущего года инженеры компании Google Brain представили искусственный интеллект AutoML, способный создавать свои собственные уникальные ИИ без участия людей. Не так давно стало известно, что AutoML впервые создал систему компьютерного зрения NASNet, значительно превосходящую все аналоги, созданные человеком. Эта система, базирующаяся на ИИ, может стать серьёзным подспорьем в развитии, например, автономных автомобилей, а также в робототехнике, позволяя вывести зрение роботов на совершенно новый уровень.
AutoML развивается по так называемой системе обучения с подкреплением. По сути, это управляющая нейросеть, которая самостоятельно разрабатывает совершенно новые нейросети для каких-либо специализированных задач. В данном случае основной целью AutoML стало создание системы для максимально точного распознавания объектов на видео в реальном времени. ИИ самостоятельно обучил новую нейросеть, отслеживая её ошибки и внося коррективы в её работу. Процесс обучения повторялся много тысяч раз до тех пор, пока система не стала пригодна к работе. Более того, она превзошла все существующие на сегодняшний день аналогичные нейронные сети, созданные и обученные людьми.
Если верить официальному заявлению Google, точность распознавания NASNet равна 82,7%. Это на 1,2% лучше, чем предыдущий рекорд, установленный в сентябре текущего года специалистами из Оксфорда и компании Momenta. Нейросеть также оказалась на 4% эффективнее аналогов с 43,1% средней точности. Упрощенная версия NASNet, адаптированная под мобильные платформы превосходит подобные нейросети более чем на 3%. Система эта в будущем может быть использована при создании автономных автомобилей, ведь для них компьютерное зрение невероятно важно. Пока же AutoML продолжает создавать новые нейросети, и, кто знает, каких высот удастся ему достичь в ближайшем будущем.
