AIソフトウェアはAIソフトウェアの作り方を学ぶ

人工知能の進歩により、ソフトウェアがトラックの運転などの仕事を人間から遠ざけるのではないかと心配する人もいます。現在、一流の研究者は、自分の仕事の最も難しい部分の1つである機械学習ソフトウェアの設計タスクを実行することを学習できるソフトウェアを作成できることを発見しています。

ある実験では、Google Brain人工知能研究グループの研究者が、言語を処理するソフトウェアのベンチマークに使用されるテストを行うための機械学習システムをソフトウェアで設計しました。それが思いついたもの 以前に公開された結果を上回りました 人間によって設計されたソフトウェアから。

ここ数ヶ月、他のいくつかのグループも、学習ソフトウェアを学習ソフトウェアにするための進歩を報告しています。彼らはの研究者を含みます 非営利研究所OpenAI （これはElon Muskによって共同設立されました）、 と 、カリフォルニア大学、 バークレー 、およびGoogleの他の人工知能研究グループ、 DeepMind 。

自己起動型AI技術が実用化されれば、機械学習ソフトウェアが経済全体に実装されるペースが上がる可能性があります。企業は現在、不足している機械学習の専門家に割増料金を支払う必要があります。

グーグルブレイン研究グループを率いるジェフディーンは先週、そのような労働者の仕事のいくつかがソフトウェアに取って代わられる可能性があると考えました。彼は、自動機械学習と呼んでいるものを、彼のチームが調査していた最も有望な研究手段の1つとして説明しました。

現在、問題を解決する方法は、専門知識とデータと計算を持っていることです、とディーンは言いました。 AIフロンティア会議 カリフォルニア州サンタクララで。多くの機械学習の専門知識の必要性を排除できますか？

一 一連の実験 GoogleのDeepMindグループによると、研究者が学習学習と呼んでいることは、機械学習ソフトウェアがそれをうまく実行するために特定のタスクで大量のデータを消費する必要があるという問題を軽減するのにも役立つ可能性があることを示唆しています。

研究者たちは、迷路のナビゲートなど、複数の異なるが関連する問題のコレクション用の学習システムを作成するようにソフトウェアに挑戦しました。それは、一般化する能力を示し、通常よりも少ない追加のトレーニングで新しいタスクをピックアップする設計を思いついた。

学ぶことを学ぶソフトウェアを作成するというアイデアはしばらく前からありましたが、以前の実験では、人間が思いつくものに匹敵する結果は得られませんでした。エキサイティングだと言います Yoshua Bengio 、モントリオール大学の教授で、1990年代にこのアイデアを以前に調査しました。

ベンジオ氏は、現在利用可能なより強力なコンピューティング能力と、AIに関する最近の興奮を引き起こしたディープラーニングと呼ばれる手法の出現が、このアプローチを機能させていると述べています。しかし、これまでのところ、負荷を軽減したり、機械学習の専門家を部分的に置き換えたりすることを考えるのはまだ実用的ではないほどの極端なコンピューティング能力が必要であると彼は述べています。

Google Brainの研究者は、800個の高性能グラフィックプロセッサを使用して、人間が設計した最高のものに匹敵する画像認識システムの設計を考案したソフトウェアに電力を供給していると説明しています。

MITメディアラボの研究者であるOtkristGuptaは、それが変わると信じています。彼とMITの同僚は、彼らの背後にあるソフトウェアをオープンソース化することを計画しています。 独自の実験 、学習ソフトウェアは、オブジェクト認識の標準テストで人間が作成したものと一致する深層学習システムを設計しました。

Guptaは、機械学習モデルの設計とテストに費やした時間を苛立たせることで、プロジェクトに取り組むように促されました。彼は、企業や研究者は、自動機械学習を実用的にする方法を見つける意欲が高いと考えています。

データサイエンティストの負担を軽減することは大きな見返りだと彼は言います。それはあなたをより生産的にし、あなたをより良いモデルにし、そしてあなたがより高いレベルのアイデアを自由に探求することを可能にするでしょう。

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