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La nouvelle IA de Google peut `` ingénier '' mieux que les ingénieurs humains


L'une des discussions les plus excitantes à l'issue de la conférence I / O de Google a été celle du nouveau système d'IA de l'entreprise. Le PDG Sundar Pichai l'appelle en plaisantant «création de l'IA». («Je leur dis que nous devons aller plus loin», a-t-il noté lors du discours d'ouverture de cette année.) Cependant, l'IA - appelée AutoML - peut superposer les systèmes d'IA pour créer une intelligence artificielle plus récente et meilleure.

Pichai discute des mises à jour du Deep Learning et de l'IA lors de la Keynote I / O de cette année [Source de l'image: Développeurs Google via YouTube]

AutoML utilise des stratégies d'apprentissage en profondeur et transmet des données via de vastes réseaux de neurones. Cela nécessite en soi beaucoup de main-d'œuvre de la part des ingénieurs systèmes. Ces ingénieurs de Google ont donc décidé de créer une IA pour créer ces réseaux de neurones pour eux.

«En règle générale, nos modèles d'apprentissage automatique sont minutieusement conçus par une équipe d'ingénieurs et de scientifiques», a expliqué la société sur son blog de recherche. «Ce processus de conception manuelle de modèles d'apprentissage automatique est difficile car l'espace de recherche de tous les modèles possibles peut être combinatoire - un réseau typique à 10 couches peut avoir ~ 1010 réseaux de candidats! Pour cette raison, le processus de conception de réseaux prend souvent beaucoup de temps et d’expérimentation par ceux qui possèdent une grande expertise en apprentissage automatique. »

Google explique le développement avec une analogie avec l'éducation des enfants. Le réseau de contrôleurs propose une structure modèle (un «enfant» du système d'origine). Cette architecture «enfant» peut être «entraînée et évaluée» en fonction de son efficacité sur une tâche. Les réussites ou les échecs sont ensuite retransmis au réseau «parent» et le processus est répété.

En fin de compte, toute la technologie va vers un seul objectif: profiter aux centaines de millions de personnes qui utilisent Google chaque jour.

"Nous faisons évoluer la recherche Google pour être plus utile à nos utilisateurs", a déclaré Pichai.

AutoML aurait initialement un impact sur l'image de l'entreprise et la technologie de reconnaissance vocale. AutoML a déjà réussi sur ces fronts. Les ingénieurs de Google ont pesé les conceptions des réseaux d'images et des réseaux de reconnaissance vocale. Le système de réseau d'images d'AutoML correspondait à l'efficacité des ingénieurs de Google. La reconnaissance vocale, cependant, a dépassé ce que les ingénieurs de Google ont créé.

Google espère pouvoir partager sa technologie de réseau neuronal avec des non-experts. Un jour, peut-être même l'utilisateur moyen d'ordinateurs pourra-t-il adapter un réseau à son style ou à ses besoins. La technologie pourrait également conduire à de plus grandes promesses. Le groupe DeepMind AI de Google couvre un large éventail de domaines. Par exemple, DeepMind Health cherche à aider les patients et les médecins du NHS en consolidant et en cataloguant les données médicales. Les possibilités semblent infinies.

H / T: Futurisme

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