Möt AutoML Googles AI-algoritm som kan bygga sin egen AI

Vi kan vara långt ifrån singularitet, men maskininlärning fortskrider så snabbt att Googles AutoML-system antas ha nyligen producerat koder med bättre effektivitet än forskarna som skapade systemet till att börja med. Ironiskt nog utvecklades tekniken ursprungligen för att motverka bristen på högkvalitativa utvecklare som specialiserat sig på AI. Det var ska skapa självlärande kod och köra simuleringar för att avgöra vilka specifika områden som kan förbättras. Det är svårt att veta exakt vad forskarna förväntade sig när de startade projektet, men det visar sig att maskinerna nu slår ut bättre kod i snabbare takt än de bästa mänskliga programmerarna på planeten.

Om det inte räckte tillräckligt med foder för motståndare att än en gång låta alarmklockorna om AI, har systemet tydligen också blivit bättre på att koda självlärande AI-system än forskarna som gjorde det. Enligt rapporter är tekniken redan visar bättre noggrannhetsnivåer än människor i olika AI-baserade uppgifter. Mjukvaran som kodats av AutoML-systemet nådde enligt uppgift 42% noggrannhet i några av de mest komplexa uppgifterna jämfört med 39% för mjukvaran som kodats av människor. Denna speciella uppgift involverade tydligen saker som är integrerade i autonoma robotar och förstärkt verklighet: att markera platsen för flera objekt i en bild.

Det återstår att se om AI-skeptiker som Elon Musks utbrott mot maskininlärning visar sig vara alarmistiska gnäll av en paranoid man långt borta från tekniska verkligheter eller spot-on varningar från en visionär om en farlig teknik som inte klämdes i knoppen. när det fortfarande var tid att göra något åt ​​det. Men innan någon börjar nå tennfoliehatten, skulle det vara viktigt att se hur dessa proof-of-concept-demos översätts till praktiska tillämpningar. Det skulle vara det stora testet för AutoML och om det lyckas kan tekniken mycket väl ha en inverkan långt utanför teknikindustrins gränser.