Veštačka inteligencija kompanije Google pravi veštački inteligentno dete i bolje je od svega što je čovek do sad napravio. Ogranak kompanije Google koji se bavi stvaranjem veštačke inteligencije (VI) otišao je korak napred i napravio potpuno funkcionalno VI dete koje je, kako se ispostavilo, sposobnije od bilo koje VI koju je čovek do sad napravio. Istoričari će tumačiti ovaj trenutak kao početak pada čovečanstva krijući se u razrušenim gradovima i skrovištima od svojih gospodara, robota.
Naravno, nije sve tako mračno i strašno jer VI dete je sposobno da obavlja samo određeni zadatak – prepoznavanje slike. Uz pomoć svog AutoML AI, Google-ov AI-building AI stvorio je VI dete koristeći tehniku pod nazivom „pojačano učenje“. Ovo funkcioniše baš kao i mašinsko učenje, osim što je u potpunosti automatizovano i u kome AutoML deluje kao neuronska mreža VI deteta fokusiranog na zadatke.
Veštački inteligentno dete se zove NASNet, i zaduženo je za prepoznavanje objekata u video zapisu, u realnom vremenu. AutoML zatim procenjuje koliko je NASNet bio uspešan u rešavanju zadatka i unapređuje svoje algoritme koristeći podatke da bi kreirao superiornu verziju NASNeta. Ovo beskrajno automatizovano podešavanje se isplatilo. NASNet je nadmašio sve ostale sisteme kad su testirali njegovu sposobnost klasifikacije slika i prepoznavanja objekata u skupovima podataka ImageNet i COCO. Oba su poznata kao najcenjeniji veliki skupovi podataka za učenje u oblasti računarske vizije. Tačnost NASNetovog predviđanja slika u ImageNet-ovo skupu podataka iznosila je 82,7%. Prema prethodno objavljenim podacima, to je za 1,2% više od bilo kog drugog sistema. Navedeno je i da je VI dete za 4% efikasnije od bilo kog uređaja koga je napravio čovek i da mu prosečna preciznost (mAP) iznosi 43,1%. Zanimljivo je spomenuti da manje zahtevna verzija NASNeta nadmašuje mobilne platforme za 3,1%.
Očigledno je da u sadašnjoj fazi razvoja, NASNet neće prouzrokovati propast čovečanstva, ali svakako nudi ključne smernice za kreiranje naprednijih sistema veštačke inteligencije. Stvaranjem veštačkih inteligencija koje mogu sam da uče ili prilagođavaju i menjaju druge veštačke inteligencije, mogli bismo da napravimo VI koja je pogodnija za autonomna vozila ili automatizovane fabrike.
„Nadamo se da će veća zajednica koja se bavi mašinskim učenjem moći da na ovim modelima nastavi da radi da bi odgovorila na mnoštvo problema u vezi sa računarskom vizijom kojih još nismo ni svesni“, napisali su naučnici na blogu.
Problem je u tome što takav napredak veštačke inteligencije može da ima opasne posledice. Osim što bi takvu veštačku inteligenciju bilo teško kontrolisati i proveravati, moguće je da jedan sistem veštačke inteligencije jednostavno prenese svoje naučene predrasude i ubaci ih u kod sledećoj generaciji.
Srećom, postoje zakonodavna tela koja pokušavaju da spreče takvu budućnost. Poznato nam je da su Elon Mask i Stiven Hoking protiv napretka veštačke inteligencije, ali najveće svetske tehnološke kompanije takođe podstiču zajedničko partnerstvo na njenom razvoju. Ovo partnerstvo na unapređenju veštačke inteligencije trebalo bi da nam bude garancija da njen budući razvoj neće izazvati raspadanje društva.