Одним из крупнейших мировых центров в области искусственного интеллекта (ИИ) является Google, и их исследовательский проект Google Brain уже давно раздвигает границы возможного в сфере высоких технологий.
Недавно ученые, работающие над платформой для создания моделей машинного обучения Cloud AutoML, опубликовали статью, в которой они утверждают, что разрабатывают алгоритмы, способные развиваться совершенно самостоятельно, без какого–либо участия человека. Еще более удивительным является их заявление о том, что они научились провоцировать в новых поколениях алгоритмов «мутации», которые имитируют принципы эволюции по Дарвину, а именно «выживание наиболее приспособленного», то есть естественный отбор.
Эта исследовательская группа начала свою работу с одной из самых фундаментальных идей в сфере искусственного интеллекта: машинным обучением. Инструменты машинного обучения позволяют нам использовать алгоритмы для поиска необходимой информации в огромных массивах данных и быстрого выявления закономерностей. Однако, у этого метода есть одна имманентная проблема – элемент человеческой предвзятости.
Как сказано в упомянутой статье ученых, «компоненты, созданные человеком, делают поиск «предвзятым», смещая центр внимания к алгоритмам, разработанным человеком, что, возможно, снижает инновационный потенциал сервиса AutoML. Кроме того, инновационные возможности ограничены уменьшенным количеством возможных вариантов: ведь невозможно найти то, чего мы не способны искать».
Чтобы обойти эту проблему, ученые хотели разработать систему, с помощью которой искусственный интеллект сможет развиваться самостоятельно. Команда использовала простые математические уравнения, чтобы написать алгоритмы машинного обучения, которые, в свою очередь, создали сто «алгоритмов-кандидатов». Эти кандидаты соперничают между собой, используя базовые инструменты машинного обучения, такие как нейросетевые тесты дифференцирования изображений. При этом наиболее эффективные из кандидатов подвергаются мутации или эволюционируют в силу случайного изменения кода.
Система может отбирать десятки тысяч алгоритмов в секунду в поисках решения, исключая при этом повторения и «эволюционные тупики». В течение нескольких поколений этот процесс «выращивает» библиотеку высокоэффективных алгоритмов. По словам ученых из команды Google, эти новые алгоритмы в течение считанных дней воспроизвели открытия, совершенные ИИ, созданным человеком, за десятилетия.
Однако, возможно, самое удивительное заключается в том, что новая революция алгоритмов ИИ может устранить проблему необъективности человека, которая часто возникает при вводе данных. Система AutoML-Zero может, в сущности, «автоматически открывать» неизвестные алгоритмы и разрабатывать новые, ранее неизвестные программы ИИ, вообще без вмешательства человека, используя только фундаментальные математические концепции.
Харан Джексон, технический директор компании Techspert, объясняет, почему новая статья представляется ему столь интересной:
«Какими бы захватывающими возможностями ни обладала система AutoML, она ограничена поиском наиболее эффективных алгоритмов из ассортимента алгоритмов, хотя и очень большого, о которых нам уже известно. Многие члены профессионального сообщества считают, что наиболее впечатляющие прорывы в сфере искусственного интеллекта могут быть достигнуты только с созданием новых алгоритмов, принципиально отличающихся от тех, которые люди разработали до сих пор».
«Именно это делает вышеупомянутый доклад столь интересным. В нем представлен метод, с помощью которого мы можем автоматически создавать и испытывать принципиально новые алгоритмы машинного обучения», добавил он.
Как уже было сказано, авторы утверждают, что программы искусственного интеллекта могут улучшаться в каждом новом поколении, то есть речь идет о своего рода естественном отборе, напоминающем теорию Чарльза Дарвина об эволюции в естественных биологических системах.
Несмотря на то, что команде исследователей из Google Brain предстоит еще много работы по проверке и тестированию новых алгоритмов, в их новой статье под названием «Развивающиеся алгоритмы машинного обучения с нуля» фактически представлена перспектива того, что алгоритмы искусственного интеллекта будущего будут разрабатываться другими машинами на основе ИИ.
Нам остается только иронизировать и строить ехидные догадки о том, что будут означать для жизни на Земле эти самовоспроизводящиеся и эволюционирующие без участия человека алгоритмы ИИ.
