Våren i år presenterte Google Brain ingeniører AutoML kunstig intelligens som var i stand til å lage sin egen unike AI uten menneskelig innblanding. For ikke så lenge siden ble det kjent at AutoML var den første som opprettet NASNet-datasynssystemet, betydelig overlegen alle analoger skapt av mennesket. Dette AI-baserte systemet kan bli en seriøs hjelp i utviklingen av for eksempel autonome biler, så vel som innen robotikk, slik at du kan bringe visjonen til roboter til et helt nytt nivå.
AutoML utvikler seg i henhold til det såkalte forsterkningslæringssystemet. Det er faktisk et kontrollnervalt nettverk som uavhengig utvikler helt nye nevrale nettverk for spesialiserte oppgaver. I dette tilfellet var hovedmålet med AutoML å lage et system for mest mulig nøyaktig gjenkjennelse av objekter på video i sanntid. AI trente uavhengig av et nytt nevralt nettverk, sporer sine feil og foretok justeringer i arbeidet. Læringsprosessen ble gjentatt mange tusen ganger til systemet ble operativt. Videre overgikk det alle eksisterende lignende nevrale nettverk opprettet og trent av mennesker.
I følge den offisielle uttalelsen fra Google er anerkjennelsesnøyaktigheten til NASNet 82,7%. Dette er 1,2% bedre enn forrige rekord satt i september i år av eksperter fra Oxford og Momenta. Neuralnettet viste seg også å være 4% mer effektivt enn analoge med 43,1% gjennomsnittlig nøyaktighet. En forenklet versjon av NASNet tilpasset for mobile plattformer overgår mer enn 3% lignende nevrale nettverk. I fremtiden kan dette systemet brukes til å lage autonome biler, for datasyn er utrolig viktig. I mellomtiden fortsetter AutoML å lage nye nevrale nettverk, og hvem vet hvilke høyder det vil være i stand til å oppnå i nær fremtid.
Sergey Gray
