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谷歌AI自产AI性能超人工AI

【数据猿导读】 谷歌公司今年稍早时间宣布,他们的人工智能(AI)系统已能发明自己的加密算法,还能生成自己的AI。而据谷歌官方博客及未来主义(Futurism)新闻网近日消息称,这个由AI创造的“子AI”,性能已打败人类创造的Ai

谷歌AI自产AI性能超人工AI

谷歌公司今年稍早时间宣布,他们的人工智能(AI)系统已能发明自己的加密算法,还能生成自己的AI。而据谷歌官方博客及未来主义(Futurism)新闻网近日消息称,这个由AI创造的“子AI”,性能已打败人类创造的AI:测试中,名为NASNet的“子AI”系统正确率达到82.7%,比之前公布的同类AI产品的结果高1.2%,系统效率高出4%。

2017年5月,“谷歌大脑”(Google Brain)的研究人员宣布研发出自动人工智能AutoML,该人工智能可以产生自己的“子AI”系统。日前,他们决定向AutoML发起迄今为止最大的挑战——尝试用AutoML自己创造出的AI,打败人类设计的AI。

团队成员使用一种被称为强化学习的方法,自动化设计机器学习模型。此次,AutoML的“身份”是一个控制器神经网络,为特定任务开发一个“子AI”。这个新生成的“孩子”名为NASNet,可以实时地在视频中识别人体、汽车、交通信号灯、手袋、背包等目标。AutoML作为“家长”,会评估“孩子”NASNet的性能,并使用这些信息来改善“子AI”,再将这一过程重复数千次。

团队成员在ImageNet(计算机视觉系统识别项目,是目前世界最大的图像识别数据库)图像分类和COCO目标识别两个数据集上,对“子AI”NASNet进行了测试。他们表示,这是计算机视觉领域两个最受认可的大规模学术数据集,其数量级之庞大使得测试非常严峻。

结果,在ImageNet测试中,NASNet在验证集上的预测准确率达到了82.7%,比之前公布的同类人工智能产品的结果好1.2%,与论文预印网站上报告但未发表的结果不相上下,系统效率则提高了4%,最大模型的平均精确度为43.1%。团队成员表示,NASNet将被用于各类应用程序,用户能通过该AI系统进行图像分类和对象检测。


来源:科技日报

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