科技日報北京12月5日電 （記者張夢然）谷歌公司本年稍早時光宣告，他們的人工智能（AI）體系已能創(chuàng)造本身的加密算法，還能生成本身的AI。而據(jù)谷歌官方博客及將來主義（Futurism）消息網(wǎng)近日新聞稱，這個由AI發(fā)明的“子AI”，機能已打敗人類發(fā)明的AI：測試中，名為NASNet的“子AI”體系準確率到達82.7%，比之前頒布的同類AI產(chǎn)物的成果高1.2%，體系效力凌駕4%。
2017年5月，“谷歌年夜腦”（Google Brain）的研討人員宣告研收回主動人工智能AutoML，該人工智能可以發(fā)生本身的“子AI”體系。日前，他們決議向AutoML提議迄今為止最年夜的挑釁——測驗考試用AutoML本身發(fā)明出的AI，打敗人類設(shè)計的AI。
團隊成員應(yīng)用一種被稱為強化進修的辦法，主動化設(shè)計機械進修模子。此次，AutoML的“身份”是一個掌握器神經(jīng)收集，為特定義務(wù)開辟一個“子AI”。這個重生成的“孩子”名為NASNet，可以及時地在視頻中辨認人體、汽車、交通訊號燈、手袋、背包等目的。AutoML作為“家長”，會評價“孩子”NASNet的機能，并應(yīng)用這些信息來改良“子AI”，再將這一進程反復(fù)數(shù)千次。
團隊成員在ImageNet（盤算機視覺體系辨認項目，是今朝世界最年夜的圖象辨認數(shù)據(jù)庫）圖象分類和COCO目的辨認兩個數(shù)據(jù)集上，對“子AI”NASNet停止了測試。他們表現(xiàn)，這是盤算機視覺范疇兩個最受承認的年夜范圍學(xué)法術(shù)據(jù)集，其數(shù)目級之宏大使得測試異常嚴格。
成果，在ImageNet測試中，NASNet在驗證集上的猜測精確率到達了82.7%，比之前頒布的同類人工智能產(chǎn)物的成果好1.2%，與論文預(yù)印網(wǎng)站上申報但未揭橥的成果平起平坐，體系效力則進步了4%，最年夜模子的均勻準確度為43.1%。團隊成員表現(xiàn)，NASNet將被用于各類運用法式，用戶能經(jīng)由過程該AI體系停止圖象分類和對象檢測。
