Cercetătorii de la Google creează un sistem pentru a evolua noi algoritmi de inteligență artificială din blocuri matematice

Învățarea automată permite unei aplicații calculate să devină proficientă într-o varietate largă de sarcini, dar adesea durează mult timp pentru a proiecta o arhitectură de învățare automată de la zero și pentru a antrena apoi algoritmul. Conform ScienceAlert, cercetătorii de la Google (GOOGL ) Brain au experimentat recent cu noi modalități de creare a programelor de inteligență artificială, folosind tehnici bazate pe mutații care permit inteligenței artificiale să “evolueze” în mod organic.

Sistemul AutoML de la Google a creat în mod automat programe de inteligență artificială de ceva timp, iar multe dintre aceste programe au obținut performanțe mai bune decât modelele proiectate de ingineri umani. Cu toate acestea, cercetătorii de la Google au putut să extindă acest sistem, publicând o cercetare care sugerează că sistemul ar putea fi utilizat pentru a “descoperi” noi algoritmi mai eficienți și puternici prin intermediul unui proces care imită evoluția. Acest proces se bazează pe mutația funcțiilor matematice și ar putea ajuta, de asemenea, la reducerea prejudecăților umane care se regăsesc adesea în sistemele de inteligență artificială prin intermediul datelor.

Echipa de cercetare de la Google a publicat o lucrare în luna precedentă pe arXiv, intitulată “Evoluția algoritmilor de învățare automată de la zero”. În aceasta, echipa de cercetare discută despre noul sistem, denumit AutoML-Zero. AutoML-Zero funcționează prin ajustarea operațiunilor matematice de bază, folosindu-le ca blocuri de construcție pentru noi algoritmi sofisticați. Sistemele proiectate cu AutoML-Zero ar putea fi mai puternice și precise decât multe alte sisteme de inteligență artificială, dar echipa de cercetare a testat procesul cu un obiectiv specific în minte – corectarea prejudecăților umane din modelele generice de învățare automată și seturile de date. Cercetătorii descriu problema în lucrarea de cercetare:

“Componentele proiectate de oameni influențează rezultatele căutării în favoarea algoritmilor proiectați de oameni, posibil reducând potențialul de inovare al AutoML. Inovația este limitată și de numărul mai mic de opțiuni: nu poți descoperi ceea ce nu poți căuta.”

AutoML-Zero funcționează printr-o abordare în trei etape: configurare, predicție și învățare. AutoML-Zero începe prin a lua 100 de algoritmi creați prin combinarea aleatorie a operațiunilor matematice simple, apoi algoritmii sunt puși cap la cap. Odată ce sunt identificați algoritmii cu performanțe mai bune, se fac ajustări mici asupra acestor algoritmi și apoi se desfășoară o nouă rundă de teste. Acest proces de competiție și mutație imită un proces de “supraviețuire a celui mai puternic”.

Se pare că întregul proces poate fi realizat destul de repede, deoarece sistemul este capabil să proceseze până la 10.000 de algoritmi posibili pe secundă pe procesor. De asemenea, poate desfășura aceste teste mai mult sau mai puțin 24/7, continuând să experimenteze cu foarte puțin input de la operatorii umani.

Multe dintre sistemele algoritmice cele mai impresionante de astăzi sunt doar variații ale algoritmilor care au o lungă istorie în informatică și inteligență artificială, scalează. Conform lui Haran Jackson, citat de Newsweek, cel mai interesant lucru despre noua lucrare este că sistemul ar putea descoperi algoritmi complet noi care diferă radical de cei mai utilizați.

“Există un sentiment printre mulți membri ai comunității că cele mai impresionante realizări ale inteligenței artificiale vor fi obținute doar prin inventarea unor algoritmi noi care sunt fundamental diferiți de cei pe care i-am conceput până acum ca specie”, a spus Jackson. “Acesta este motivul pentru care lucrarea menționată este atât de interesantă. Prezintă o metodă prin care putem construi și testa algoritmi de învățare automată complet noi.”

AutoML-Zero se află încă în faza de concept și va trebui să se facă mult mai multă muncă pe el înainte de a fi capabil să producă algoritmi care sunt la fel de utili ca cei care alimentează cele mai avansate aplicații de inteligență artificială de astăzi. Cu toate acestea, cercetarea efectuată asupra sistemului ar putea dovedi utilă chiar și înainte de a fi finalizat AutoML-Zero, informând modul în care alți algoritmi sunt proiectați de ingineri.