L’intelligenza artificiale di Google costruisce il proprio “figlio” di intelligenza artificiale

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L'intelligenza artificiale di Google costruisce il proprio
L’intelligenza artificiale di Google costruisce il proprio “figlio” di intelligenza artificiale

Sembra che sia arrivato l’inizio di un’era in cui i sistemi di intelligenza artificiale (AI) possono costruire altri sistemi di intelligenza artificiale. Come di recente, l’Intelligenza Artificiale (AI) del gigante tecnologico Google ha costruito il proprio figlio AI (Intelligenza Artificiale).

L’intelligenza artificiale di Google costruisce il proprio “figlio” di intelligenza artificiale

È arrivato il giorno in cui le macchine fanno altre macchine. Per essere più concreti, è l’inizio di un’era in cui i sistemi di intelligenza artificiale possono costruire altri sistemi di intelligenza artificiale. Un progresso che ha reso realtà il progetto AutoML del colosso tecnologico Google, progettando un sistema di visione artificiale che supera di gran lunga i modelli più all’avanguardia.

Era il maggio di questo stesso anno quando i ricercatori Brain del colosso tecnologico di Google hanno annunciato la creazione di questa iniziativa, un algoritmo di apprendimento automatico che impara a costruire altri algoritmi di apprendimento automatico. L’intenzione era quella di vedere di cosa fosse capace un’intelligenza artificiale, creando un’altra intelligenza artificiale senza l’intervento umano, con l’obiettivo finale di ottenere un maggiore dispiegamento di queste tecnologie.

Ci sono pochi esseri umani in grado di svilupparli, sono molto ambiti e progetti simili aiuterebbero a portare l’intelligenza artificiale in molti altri campi e aziende, molto più rapidamente. Altrimenti, una maggiore lentezza comporterebbe un grande rischio per l’IA stessa, secondo esperti come Dave Heiner, consulente del colosso tecnologico Microsoft. Parte del suo successo implica che l’attuazione è ampia.

La sfida più grande per AutoML: creare un’IA

Il gigante della tecnologia, il CEO di Google, Sundar Pichai, si è vantato di AutoML durante la presentazione di Pixel 2 e Pixel 2 XL e oggi potrebbe nuovamente vantarsi di mostrare cosa ha realizzato questa promettente iniziativa.

Automatizzando la progettazione di modelli di apprendimento automatico utilizzando un approccio chiamato apprendimento per rinforzo, come spiegano in Futurismo, i ricercatori hanno fatto agire questa intelligenza artificiale come una rete neurale di controllori che, a sua volta, crea un’altra rete di intelligenza artificiale minore. Tuttavia, una creazione, chiamata NASNet, che ha superato tutte le sue controparti costruite dall’uomo.

La sua funzione è quella di riconoscere gli oggetti nei video trasmessi in tempo reale. Deve identificare persone, auto, borse, zaini e altri elementi presenti nelle immagini. AutoML valuta le prestazioni e, con questi dati, perfeziona in modo indipendente questa intelligenza artificiale ripetendo il processo migliaia di volte. Un compito costoso, solitamente svolto dall’uomo, ma essenziale.

I ricercatori del colosso tecnologico Google hanno confrontato i risultati degli ID NASNet con “due dei più rispettati set di dati accademici su larga scala nella visione artificiale”, la classificazione delle immagini ImageNet e il set di dati di rilevamento degli oggetti COCO e hanno scoperto, hanno rivelato, che superava tutti gli altri sistemi di visione artificiale realizzati da persone.

In particolare, era accurato all’82,7% nella previsione del set di convalida di ImageNet, il che significa che è superiore dell’1,2% rispetto a qualsiasi risultato pubblicato in precedenza. Allo stesso modo, il sistema è anche più efficiente del 4% con una precisione media del 43,1%. Inoltre, una versione meno impegnativa dal punto di vista delle risorse computazionali ha superato del 3,1% i migliori modelli di dimensioni simili destinati alle piattaforme mobili.

I progressi che AutoML può apportare

Come dicevamo all’inizio, parte del successo dell’intelligenza artificiale risiederà nella sua ampia e rapida implementazione. Più aree quotidiane hanno trovato soluzioni attraverso queste tecnologie e più aziende possono farne uso o crearle senza troppe difficoltà, maggiori sono i progressi e maggiori sono i vantaggi. Una situazione che rafforzerà ulteriormente la ricerca, accrescendo quei progressi e quei vantaggi.

Pertanto, un’intelligenza artificiale come AutoML sarà in grado di aprire le porte a tutti quei progressi per arrivare in modo più rapido. Consentirebbe alle aziende senza il personale e le conoscenze adeguate di disporre di una tecnologia che farà avanzare il loro business. Anche se se non si interviene, l’automazione può significare che entro il 2030 tra 400 e 800 milioni di lavoratori rimarranno senza lavoro.

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