Im Frühjahr dieses Jahres stellten die Ingenieure von Google Brain die künstliche Intelligenz von AutoML vor, mit der ohne menschliches Eingreifen eine eigene KI erstellt werden kann. Vor nicht allzu langer Zeit wurde bekannt, dass AutoML als erstes Unternehmen das NASNet-Bildverarbeitungssystem entwickelte, das allen vom Menschen erstellten Analoga deutlich überlegen war. Dieses AI-basierte System kann eine ernsthafte Hilfe bei der Entwicklung von beispielsweise autonomen Autos sowie in der Robotik sein und es Ihnen ermöglichen, die Vision von Robotern auf ein ganz neues Niveau zu bringen.
AutoML entwickelt sich nach dem sogenannten Verstärkungslernsystem. Tatsächlich handelt es sich um ein neuronales Steuerungsnetz, das unabhängig voneinander völlig neue neuronale Netze für spezielle Aufgaben entwickelt. In diesem Fall bestand das Hauptziel von AutoML darin, ein System zur genauesten Erkennung von Objekten auf Videos in Echtzeit zu erstellen. AI trainierte unabhängig ein neues neuronales Netzwerk, verfolgte seine Fehler und nahm Anpassungen an seiner Arbeit vor. Der Lernprozess wurde viele tausend Mal wiederholt, bis das System betriebsbereit war. Darüber hinaus übertraf es alle bestehenden ähnlichen neuronalen Netze, die von Menschen geschaffen und trainiert wurden.
Laut der offiziellen Erklärung von Google beträgt die Erkennungsgenauigkeit von NASNet 82,7%. Dies ist 1,2% besser als der vorherige Rekord, den Experten aus Oxford und Momenta im September dieses Jahres aufgestellt haben. Das neuronale Netzwerk erwies sich mit einer durchschnittlichen Genauigkeit von 43,1% als 4% effizienter als Analoga. Eine vereinfachte Version von NASNet, die für mobile Plattformen angepasst ist, übertrifft ähnliche neuronale Netze um mehr als 3%. In Zukunft können mit diesem System autonome Autos erstellt werden, da für sie Computer Vision unglaublich wichtig ist. In der Zwischenzeit erstellt AutoML weiterhin neue neuronale Netze und wer weiß, welche Höhen es in naher Zukunft erreichen kann.
Sergey Grey
