Nella primavera di quest'anno, gli ingegneri di Google Brain hanno presentato l'intelligenza artificiale AutoML in grado di creare la propria IA unica senza intervento umano. Non molto tempo fa si è saputo che AutoML è stato il primo a creare il sistema di visione artificiale NASNet, significativamente superiore a tutti gli analoghi creati dall'uomo. Questo sistema basato sull'intelligenza artificiale può diventare un serio aiuto nello sviluppo, ad esempio, di auto autonome, nonché nella robotica, consentendo di portare la visione dei robot a un livello completamente nuovo.
AutoML si sviluppa secondo il cosiddetto sistema di apprendimento per rinforzo. In effetti, è una rete neurale di controllo che sviluppa in modo indipendente reti neurali completamente nuove per compiti specializzati. In questo caso, l'obiettivo principale di AutoML era creare un sistema per il riconoscimento più accurato degli oggetti su video in tempo reale. L'intelligenza artificiale ha addestrato in modo indipendente una nuova rete neurale, monitorandone gli errori e apportando modifiche al suo lavoro. Il processo di apprendimento è stato ripetuto molte migliaia di volte fino a quando il sistema è diventato operativo. Inoltre, ha superato tutte le reti neurali simili esistenti create e addestrate dagli esseri umani.
Secondo la dichiarazione ufficiale di Google, l'accuratezza del riconoscimento di NASNet è dell'82,7%. Questo è dell'1,2% migliore rispetto al record precedente stabilito nel settembre di quest'anno dagli esperti di Oxford e Momenta. La rete neurale si è inoltre rivelata più efficiente del 4% rispetto agli analoghi con una precisione media del 43,1%. Una versione semplificata di NASNet adattata per piattaforme mobili supera le reti neurali simili di oltre il 3%. In futuro, questo sistema può essere utilizzato per creare auto autonome, perché per loro la visione artificiale è incredibilmente importante. Nel frattempo, AutoML continua a creare nuove reti neurali e chissà quali altezze potrà raggiungere nel prossimo futuro.
Sergey Gray
