جنرال لواء

يمكن للذكاء الاصطناعي الجديد من Google "هندسة" أفضل من المهندسين البشريين


من أكثر المناقشات إثارة التي خرجت من مؤتمر Google I / O كان الحديث عن نظام الذكاء الاصطناعي الجديد للشركة. الرئيس التنفيذي سوندار بيتشاي يسميها مازحا "بداية الذكاء الاصطناعي". ("أقول لهم" يجب أن نتعمق أكثر "، كما أشار في الكلمة الرئيسية لهذا العام). ومع ذلك ، يمكن للذكاء الاصطناعي - المسمى AutoML - وضع طبقات لأنظمة الذكاء الاصطناعي لإنشاء ذكاء اصطناعي أفضل وأفضل.

بيتشاي يناقش تحديثات التعلم العميق والذكاء الاصطناعي في I / O Keynote لهذا العام [مصدر الصورة: Google Developers عبر YouTube]

يستخدم AutoML استراتيجيات التعلم العميق ونقل البيانات عبر شبكات عصبية واسعة النطاق. هذا في حد ذاته يتطلب الكثير من القوى العاملة من مهندسي الأنظمة. لذا قرر مهندسو Google هؤلاء بناء ذكاء اصطناعي لإنشاء تلك الشبكات العصبية لهم.

أوضحت الشركة في مدونتها البحثية: "عادةً ما يتم تصميم نماذج التعلم الآلي لدينا بشق الأنفس من قبل فريق من المهندسين والعلماء". "تعتبر عملية التصميم اليدوي لنماذج التعلم الآلي صعبة لأن مساحة البحث لجميع النماذج الممكنة يمكن أن تكون كبيرة بشكل اندماجي - يمكن أن تحتوي الشبكة النموذجية المكونة من 10 طبقات على ~ 1010 الشبكات المرشحة! لهذا السبب ، غالبًا ما تستغرق عملية تصميم الشبكات قدرًا كبيرًا من الوقت والتجريب من قبل أولئك الذين لديهم خبرة كبيرة في التعلم الآلي ".

يشرح Google التطور من خلال تشبيه تربية الأطفال. تقترح شبكة التحكم بنية نموذجية ("طفل" للنظام الأصلي). يمكن "تدريب وتقييم" هندسة "الطفل" لمدى نجاحها في المهمة. ثم يتم إعادة حالات النجاح أو الفشل إلى الشبكة "الأم" وتكرر العملية.

في النهاية ، تتجه كل التقنيات نحو هدف واحد - وهو إفادة مئات الملايين من الأشخاص الذين يستخدمون Google كل يوم.

قال بيتشاي: "نحن نطور بحث Google ليكون أكثر مساعدة لمستخدمينا".

سيؤثر AutoML في البداية على صورة الشركة وتقنية التعرف على الكلام. لقد نجح AutoML بالفعل على تلك الجبهات. قام مهندسو Google بموازنة تصميمات شبكات الصور وشبكات التعرف على الكلام. تطابق نظام شبكة الصور في AutoML مع كفاءة مهندسي Google. ومع ذلك ، فقد تجاوز التعرف على الكلام ما ابتكره مهندسو Google.

تأمل Google أن يتمكنوا من مشاركة تقنية شبكتها العصبية مع غير الخبراء. في يوم من الأيام ، ربما حتى مستخدم الكمبيوتر العادي يمكنه تصميم شبكة لتناسب أسلوبه أو احتياجاته. يمكن أن تؤدي التكنولوجيا أيضًا إلى وعود أكبر أيضًا. تمتد مجموعة DeepMind AI التابعة لشركة Google على نطاق واسع من المجالات. على سبيل المثال ، تتطلع DeepMind Health إلى مساعدة مرضى وأطباء NHS من خلال دمج البيانات الطبية وفهرستها. الاحتمالات تبدو لا حصر لها.

H / T: مستقبلية

راجع أيضًا: إليك أكبر إعلانات Google الصادرة عن مؤتمر I / O


شاهد الفيديو: 65 تجارب مطور الفرق بين الذكاء الاصطناعي وتعلم الالة والتعلم العميق ومحللين البيانات AI+ML+DL (ديسمبر 2021).