谷歌AI自产"子AI" 性能略胜人类所造

本文摘要:科技日报北京12月5日电 (记者张梦然)谷歌公司今年稍晚时间宣告,他们的人工智能(AI)系统已能发明者自己的加密算法,还能分解自己的AI。而据谷歌官方博客及未来主义(Futurism)新闻网近日消息称之为,这个由AI建构的“子AI”,性能已击败人类建构的AI:测试中,取名为NASNet的“子AI”系统正确率超过82.7%,比之前发布的同类AI产品的结果低1.2%,系统效率高达4%。

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科技日报北京12月5日电 (记者张梦然)谷歌公司今年稍晚时间宣告,他们的人工智能(AI)系统已能发明者自己的加密算法,还能分解自己的AI。而据谷歌官方博客及未来主义(Futurism)新闻网近日消息称之为,这个由AI建构的“子AI”,性能已击败人类建构的AI:测试中,取名为NASNet的“子AI”系统正确率超过82.7%,比之前发布的同类AI产品的结果低1.2%,系统效率高达4%。2017年5月,“谷歌大脑”(Google Brain)的研究人员宣告研发出有自动人工智能AutoML,该人工智能可以产生自己的“子AI”系统。

日前,他们要求向AutoML发动迄今为止仅次于的挑战——尝试用AutoML自己建构出有的AI,击败人类设计的AI。团队成员用于一种被称作增强自学的方法,自动化设计机器学习模型。此次,AutoML的“身份”是一个控制器神经网络,为特定任务研发一个“子AI”。

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这个新的分解的“孩子”取名为NASNet,可以动态地在视频中辨识人体、汽车、交通信号灯、手袋、背包等目标。AutoML作为“家长”,不会评估“孩子”NASNet的性能,并用于这些信息来提高“子AI”,再行将这一过程反复数千次。

团队成员在ImageNet(计算机视觉系统辨识项目,是目前世界仅次于的图像识别数据库)图像分类和COCO目标辨识两个数据集上,对“子AI”NASNet展开了测试。他们回应,这是计算机视觉领域两个最不受接纳的大规模学术数据集,其数量级之可观使得测试十分不利。

结果,在ImageNet测试中,NASNet在检验集上的预测准确率超过了82.7%,比之前发布的同类人工智能产品的结果好1.2%,与论文预印网站上报告但并未公开发表的结果不相上下,系统效率则提升了4%,仅次于模型的平均值精确度为43.1%。团队成员回应,NASNet将被用作各类应用程序,用户能通过该AI系统展开图像分类和对象检测。

总编辑圈点机器人需要建机器人,AI需要设计AI。看看也没什么怪异的,只要目标定义确切,强劲的计算机当然比人脑算得快,迟早会替代人。

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但这不相等AI可以瓦解人自行变革了。因为AI还是被拴在笼子里,有时候被放入赛道,跑完一跑完罢了。什么时候AI突发奇想,为自己原作一个目标,那什么时候它才能跟人比起。

现在还差得远呐。


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