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Google AI編寫新AI 更勝人類製作的AI
AI 人工智能最令人擔心之處,就是 AI 自己會生成另一個 AI,而「新世代 AI」不被人類控制。不過今次 Google 就有限度地讓他們的 AutoML 人工智能系統,「誕下」新世代人工智能 NASNet。
在這個「世代交替」當中,AI成為了製造兒子的父母親,人工智能 AutoML 產生了一個自己製造的「子AI」系統 NASNet。從技術角度來說,就是 Google 的開發人員製作了一組自動化設計機械學習模型的指令,讓 AutoML 以它的能力,開發一個「子AI」。
NASNet 可以在影片當中識別人體、汽車、交通燈、手袋、背囊等目標對象。在數千小時的訓練後,Google人員開始考驗它。在測試當中,NASNet 對目標的預測準確率高達 82.7%,比人類開發 AI 的準確度高出了 1.2%,計算效率則提升了 4%。即是說,這個由 AI 生成的「子AI」,已經勝過了人類製造的 AI。
製造這個 NASNet 的主要目標,是讓 AI 可擁有更高效率的機械視覺演算法,未來打造的 AI 機械人可為視障人士服務,另外亦可應用於無人駕駛的汽車,更準確辨識路上的物體。
Google這次測試,整體來說仍然是在人類的控制範圍內,製作孩子 AI 的目標,也是開發人員建立的。距離 AI 突發奇想,或者有主動思考,然後「AI生成AI毀滅人類」的聯想還差很遠。
資料來源: IFLScience, Futurism
https://unwire.hk/2017/12/08/google-ainasnet/fun-tech/
在這個「世代交替」當中,AI成為了製造兒子的父母親,人工智能 AutoML 產生了一個自己製造的「子AI」系統 NASNet。從技術角度來說,就是 Google 的開發人員製作了一組自動化設計機械學習模型的指令,讓 AutoML 以它的能力,開發一個「子AI」。
NASNet 可以在影片當中識別人體、汽車、交通燈、手袋、背囊等目標對象。在數千小時的訓練後,Google人員開始考驗它。在測試當中,NASNet 對目標的預測準確率高達 82.7%,比人類開發 AI 的準確度高出了 1.2%,計算效率則提升了 4%。即是說,這個由 AI 生成的「子AI」,已經勝過了人類製造的 AI。
製造這個 NASNet 的主要目標,是讓 AI 可擁有更高效率的機械視覺演算法,未來打造的 AI 機械人可為視障人士服務,另外亦可應用於無人駕駛的汽車,更準確辨識路上的物體。
Google這次測試,整體來說仍然是在人類的控制範圍內,製作孩子 AI 的目標,也是開發人員建立的。距離 AI 突發奇想,或者有主動思考,然後「AI生成AI毀滅人類」的聯想還差很遠。
資料來源: IFLScience, Futurism
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