Nová umělá inteligence se sama vyvíjí stejně, jako tomu bylo při Darwinově evoluci

Strojové učení zcela zásadně změnilo způsob, jakým zacházíme s technologiemi. Dnes jsou schopny starat se kompletně o sociální média, rozeznat komplexní obrazy a řídit vozidlo na mezinárodních dálnicích. Dokonce nám diagnostikují choroby, přičemž jde jen o slabý zlomek jejich úkolů. Přestože ale dovedou dělat hodně věcí automaticky, stále je potřeba počáteční nastavení člověkem. Případně usměrnění při některých chybách.

Redukce lidského zásahu do systémů

Nevyhnutelně to tak znamená, že do chování technologie jsou hluboce zaimplementovány naše sklony, tendence a omezení. Co kdyby ale vědci mohli tento příkon lidskosti omezit? Například vytvořením systémů, které generují i tyto učební procesy? Mohla by vzniknout zcela nová řešení problémů, která nás dosud nenapadla? Právě za tímto účelem vytvořili technologové z Googlu projekt zvaný AutoML-Zero, jehož koncept je na arXiv.

iZdroj fotografie: Pixabay

„Lidmi navržené komponenty naklánějí výsledky vyhledávání vstříc lidmi vytvořeným algoritmům, což může vést k případným omezením inovování AutoML,“ uvádí zpráva. „Stejně tak jsou inovace limitovány tím, že mají méně možností: nemůžete totiž objevit to, po čem nemůžete pátrat.“ Automatické strojové učení (AutoML) je rychle rostoucím oborem hlubokého učení. Stručně řečeno automatizuje proces učení se reálným problémům.

Automatická evoluce společnosti procesů

Na rozdíl od ostatních metod pro stejný účel potřebuje AutoML relativně málo lidského zásahu. Což znamená, že společnosti by ho časem mohly využívat bez potřeby zaměstnávat k němu týmy analytiků a dalších specialistů. „AutoML je jedinečný, protože využívá zcela jednoduché matematické koncepty, které generují další algoritmy doslova z nuly,“ uvádí dokumentace. Pak vybírá ty nejlepší a mutuje je ve stylu Darwinovy evoluce.

iZdroj fotografie: Pixabay

Struktura nejdříve zcela náhodně vytvoří 100 kandidátů na algoritmus. Každý z nich plní jeden úkol, například rozeznání obrázku. Jejich výkon je následně srovnán s těmi vytvořenými člověkem. AutoML-Zero si pak vybere ty nejvýkonnější, ze kterých udělá „rodiče“. „Rodič je pak zkopírován a zmutován, takže vznikne dětský algoritmus. Ten je přidán k populaci, zatímco nejstarší člen této populace je odstraněn.“

Slibné výsledky, zatím jen malý rozsah

Systém dokáže generovat tisíce takových populací najednou, které mutují náhodnými způsoby. Pak už stačí jen dostatečný počet těchto cyklů, aby vznikl algoritmus, který zadanou práci dělá nejlépe. „Krásná věc na tom je, že tento druh AI můžete nechat na zařízení bez jakýchkoli předdefinovaných parametrů. Nové kódy bude vyrábět 24/7, kdykoli ho zapojíte či zase odpojíte,“ sdělil portálu Newsweek počítačový expert Ray Walsh.

Pokud dokážou technologové tento druh systémů rozšířit i na opravdu komplexní úkoly, mohlo by jít o úsvit zcela nové éry strojového učení. Systémy by tak učily další systémy bez lidského zásahu. AutoML-Zero je však jen malý experiment a je potřeba mnoha dalších. „Začíná to prázdnými funkcemi a za použití základních operací. Vyvinuli jsme takto mnoho pokročilých nástrojů. Výsledky jsou slibné, ale stále před sebou máme dlouhou cestu.“