Senki nem tudja mi lesz belőle: Ezentúl a mesterséges intelligencia, maga fejlesztheti a saját idegrendszerét

Az “AI” tudósok “demokratizálására” tett kísérletbenMassachusetts Institute of Technology a mesterséges intelligencia használatának módját találta a gépi tanulási rendszerek sokkal hatékonyabb tanulására, azaz a neurális hálózatokra.

Reméljük, hogy az új algoritmus, amely időt és pénzt takarít meg, lehetővé teszi, hogy a kutatók és a vállalatok erőforrásokban korlátozzák a neurális hálózatok tervezését. Más szavakkal, az idő és a költség csökkentésével az AI technika elérhetőbbé válhat.

170489eba089d8a502f1783911f219bb.jpg

A neurális hálózatok gyorsabban tanulnak

A mesterséges intelligencia új területe magában foglaljaalgoritmusok használata az emberi mérnökök által kifejlesztettnél pontosabb és hatékonyabb neurális hálózatok automatikus tervezéséhez. Ez a neurális architektúra-keresés (neurális architektúra keresés, NAS) azonban a számítási teljesítmény szempontjából drága.

A legutóbbi NAS algoritmusA Google által kifejlesztett grafikus processzorok feldolgozására kifejlesztett 48 000 GPU-órát egy konvolúciós neurális hálózat létrehozására fordított, amelyet a kép osztályozására és felderítésére használnak.

A Google képes párhuzamosan egyidejűleg futtatni több száz grafikus processzort és egyéb speciális berendezést, de ez sokan nem elérhető.

A Massachusetts által bemutatott NAS algoritmusmint technológiai intézet, közvetlenül képezhet speciális konvolúciós neurális hálózatokat (CNN) a célzott hardverplatformokhoz – amikor nagy képadatokkal dolgozik – mindössze 200 GPU órában, ami nagymértékben megnöveli az ilyen típusú algoritmusok lehetséges használatát.

A tudósok szerint az erőforrás korlátozottA kutatók és a vállalatok idő- és költségmegtakarítás formájában hasznosíthatják az algoritmust. Az általános cél az „AI demokratizálása”, mondja Song Khan, a MIT Elektrotechnikai és Számítástudományi Tanszékének egyetemi docense.

“Azt akarjuk, hogy mind a mesterséges intelligencia szakértők, mind a nem szakemberek hatékonyan tervezzenek neurális hálózati architektúrákat egy egyszerű megoldással, amely gyorsan működik az adott berendezésen.”

Ugyanakkor hozzáteszi, hogy az ilyen NAS algoritmusoksoha ne cserélje ki az emberi mérnököket. “A cél az, hogy megszabaduljunk az idegrendszeri architektúra tervezésével és fejlesztésével kapcsolatos ismétlődő és unalmas munkáktól.”

Nos, mindez csak felgyorsítja az általános megjelenéstmesterséges intelligencia. Egyébként olvassa el a Demis Hassabisról, a DeepMind alapítójáról az egyik legígéretesebb céget az AI területén.