(Andriy Onufriyenko / Moment / Getty Images)
Grande parte do trabalho realizado pela inteligência artificial envolve um processo de treinamento conhecido como aprendizado de máquina , em que a IA melhora em uma tarefa como reconhecer um gato ou mapear uma rota quanto mais ela o faz. Agora, essa mesma técnica está sendo usada para criar novos sistemas de IA, sem nenhuma intervenção humana.
Há anos, os engenheiros do Google trabalham em um sistema de aprendizado de máquina estranhamente inteligente, conhecido como sistema AutoML (ou sistema de aprendizado de máquina automático), que já é capaz de criar IA que supera tudo o que fizemos .
Agora, os pesquisadores o aprimoraram para incorporar conceitos da evolução darwiniana e mostraram que ela pode criar programas de IA que continuam melhorando mais rapidamente do que se os humanos estivessem fazendo a codificação.
O novo sistema é chamado AutoML-Zero e, embora possa parecer um pouco alarmante, pode levar ao rápido desenvolvimento de sistemas mais inteligentes - por exemplo, redes neurais projetadas para imitar com mais precisão o cérebro humano com várias camadas e pesos, algo humano codificadores têm lutado com.
"Hoje é possível descobrir automaticamente algoritmos completos de aprendizado de máquina usando apenas operações matemáticas básicas como blocos de construção", escrevem os pesquisadores. "Demonstramos isso introduzindo uma nova estrutura que reduz significativamente o viés humano por meio de um espaço de pesquisa genérico".
O sistema AutoML original pretende facilitar o aproveitamento do aprendizado de máquina por aplicativos e já inclui muitos recursos automatizados, mas o AutoML-Zero reduz a quantidade necessária de entrada humana.
Usando um processo simples de três etapas - configure, preveja e aprenda - ele pode ser pensado como aprendizado de máquina do zero.
O sistema começa com uma seleção de 100 algoritmos feitos combinando aleatoriamente operações matemáticas simples. Um processo sofisticado de tentativa e erro identifica os melhores desempenhos, que são retidos - com alguns ajustes - para outra rodada de testes. Em outras palavras, a rede neural está sofrendo mutações.
Quando um novo código é produzido, ele é testado em tarefas de IA - como detectar a diferença entre a imagem de um caminhão e a imagem de um cachorro - e os algoritmos com melhor desempenho são mantidos para iteração futura. Como a sobrevivência do mais forte.
E também é rápido: os pesquisadores calculam que até 10.000 algoritmos possíveis podem ser pesquisados por segundo por processador (quanto mais processadores de computador disponíveis para a tarefa, mais rápido ele pode funcionar).
Eventualmente, isso deve fazer com que os sistemas de inteligência artificial se tornem mais amplamente utilizados e mais fáceis de acessar para programadores sem experiência em IA. Pode até nos ajudar a erradicar o viés humano da IA, porque os seres humanos quase não estão envolvidos.
O trabalho para melhorar o AutoML-Zero continua, com a esperança de que ele possa cuspir algoritmos que meros programadores humanos nunca teriam pensado. No momento, ele só é capaz de produzir sistemas simples de IA, mas os pesquisadores pensam que a complexidade pode ser ampliada rapidamente.
"Enquanto a maioria das pessoas estava dando passos de bebê, [os pesquisadores] deram um salto gigante no desconhecido", disse o cientista da computação Risto Miikkulainen, da Universidade do Texas, Austin, que não estava envolvido no trabalho, a Edd Gent, da Science . "Este é um daqueles artigos que podem lançar muitas pesquisas futuras".
O trabalho de pesquisa ainda não foi publicado em uma revista revisada por pares, mas pode ser visto on-line em arXiv.org .
Expandindo referencias?
AKARIN2521 / ISTOCK.COM
Nenhum comentário:
Postar um comentário