Исследователи создали программное обеспечение, которое заимствует понятия из дарвиновской эволюции, включая «выживание наиболее приспособленных», для создания программ искусственного интеллекта (ИИ). Ожидается, что они будут самоулучшаться из поколения в поколение без участия человека.
Программа копировала десятилетия исследований ИИ за считанные дни, и ее создатели думают, что однажды она сможет открыть для себя новые подходы.
«В то время как большинство людей делали маленькие шаги, они совершили гигантский прыжок», – говорит Ристо Мииккулайнен, специалист по компьютерам из Техасского университета в Остине, который не был связан с работой. «Это одна из тех работ, которая может начать много будущих исследований», – полагает он.
Куок Ле, компьютерный специалист из Google, и его коллеги придумали программу под названием AutoML-Zero, которая могла бы разрабатывать программы искусственного интеллекта практически без участия человека, используя только базовые математические понятия, знакомые даже ученику средней школы. «Нашей конечной целью является разработка новых концепций машинного обучения, которые не могут найти даже исследователи», – говорит он.
Программа обнаруживает алгоритмы, используя эволюцию. Они начинаются с создания совокупности из 100 возможных алгоритмов путем случайного объединения математических операций. Затем он проверяет их на простой задаче, такой как проблема распознавания изображений, когда он должен решить, что изображено на картинке: кошка или грузовик.
В каждом цикле программа сравнивает производительность машинных алгоритмов с разработанными вручную. Копии лучших версий «видоизменяются» путем случайной замены, редактирования или удаления некоторого кода для создания небольших вариаций лучших алгоритмов. Эти «дети» добавляются к другим “скоплениям”, в то время как старые программы отбраковываются. Цикл повторяется.
Система создает тысячи таких групп одновременно, что позволяет ей использовать десятки тысяч алгоритмов в секунду, пока не найдет лучшее решение. Программа также использует приемы для ускорения поиска, такие как случайный обмен алгоритмами между “скоплениями”, чтобы предотвратить любые эволюционные тупики, и автоматическое устранение дублирующих алгоритмов.
По словам Ле, решения просты по сравнению с самыми современными алгоритмами сегодняшнего дня. Он надеется, что данную работу можно расширить для создания гораздо более сложных ИИ.
Тем не менее, Хоакин Ваншорен, ученый из Технологического университета Эйндховена, считает, что пройдет еще какое-то время, прежде чем этот подход сможет конкурировать с последними достижениями в области ИИ. По его словам, одна вещь, которая может улучшить программу, – это не просить ее начинать с нуля, а вместо этого “научить” некоторым уловкам и приемам, обнаруженных людьми.
Читайте по теме:
Прорыв в медицине и искуственное мясо. ТОП-10 главных технологий ближайшего будущего
Прорыв в медицине и искуственное мясо. ТОП-10 главных технологий ближайшего будущего
Это то, над чем Ле планирует работать. Он также обещает сосредоточиться на более мелких задачах, а не на целых алгоритмах.
