Na primavera deste ano, os engenheiros do Google Brain apresentaram a inteligência artificial AutoML, capaz de criar sua própria IA única sem intervenção humana. Não faz muito tempo, soube-se que o AutoML foi o primeiro a criar o sistema de visão computacional NASNet, significativamente superior a todos os análogos criados pelo homem. Este sistema baseado em IA pode se tornar uma grande ajuda no desenvolvimento de, por exemplo, carros autônomos, bem como na robótica, permitindo que você leve a visão dos robôs a um nível totalmente novo.
O AutoML se desenvolve de acordo com o chamado sistema de aprendizagem por reforço. Na verdade, é uma rede neural de controle que desenvolve independentemente redes neurais completamente novas para qualquer tarefa especializada. Nesse caso, o principal objetivo do AutoML era criar um sistema para o reconhecimento mais preciso de objetos em vídeo em tempo real. A IA treinou de forma independente uma nova rede neural, rastreando seus erros e fazendo ajustes em seu trabalho. O processo de aprendizagem foi repetido milhares de vezes até que o sistema se tornasse operacional. Além disso, ultrapassou todas as redes neurais semelhantes existentes, criadas e treinadas por humanos.
De acordo com o comunicado oficial do Google, a precisão de reconhecimento da NASNet é de 82,7%. Isso é 1,2% melhor do que o recorde anterior estabelecido em setembro deste ano por especialistas de Oxford e Momenta. A rede neural também se revelou 4% mais eficiente do que as analógicas com uma média de precisão de 43,1%. Uma versão simplificada da NASNet adaptada para plataformas móveis supera redes neurais semelhantes em mais de 3%. No futuro, esse sistema pode ser usado para criar carros autônomos, porque para eles a visão computacional é extremamente importante. Nesse ínterim, o AutoML continua a criar novas redes neurais, e quem sabe quais alturas ele poderá alcançar em um futuro próximo.
Sergey Gray
