Në maj të vitit 2017, hulumtuesit në Google Brain shpallen krijimin e AutoML, një inteligjence artificiale (AI) që është në gjendje të gjenerojë AI-të e veta. Kohët e fundit, ata vendosën të paraqesin AutoML me sfidën e saj më të madhe deri më sot, të gjeneroj një AI të veten e cila do të jetë me mirë se çdo AI të prorgamuar nga njeriu.
Hulumtuesit e Google automatizuan dizajnimin e modeleve Ai duke përdorur një qasje të quajtur përforcim për mësim. AutoML vepron si një rrjet kontrolli nervor që zhvillon një rrjet fillestar të AI për një detyrë të veçantë. Për këtë AI të veçantë, të cilën kërkuesit e quajtën NASNet, detyra ishte njohja e objekteve – njerëz, makina, semaforë, çanta, etj – në një video në kohë reale.
AutoML do të vlerësonte performancën e NASNet dhe do të përdorte atë informacion për të përmirësuar “fëmijën” e saj AI, duke përsëritur procesin mijëra herë. Kur testohen në klasifikimin e imazhit ImageNet dhe grupet e të dhënave për zbulimin e objekteve të COCO, të cilat studiuesit e Google i quajnë “dy nga grupet më të respektuara të të dhënave akademike të të dhënave në vizionin kompjuterik”, NASNet tejkalonte të gjitha sistemet e tjera të vizionimit kompjuterik.
Sipas studiuesve, NASNet ishte 82.7 për qind i saktë në parashikimin e imazheve në setin e validimit të ImageNet. Kjo është 1.2 për qind më e mirë se çdo rezultat i publikuar më parë, dhe sistemi është gjithashtu 4 për qind më efikas, me një Mesatare Precision (mAP) 43.1 për qind.
