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Google का AI अब अपने रचनाकारों की तुलना में बेहतर कोड बनाता है

Google का AI अब अपने रचनाकारों की तुलना में बेहतर कोड बनाता है


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Google की स्वचालित मशीन लर्निंग सिस्टम ने हाल ही में मशीन-लर्निंग कोड को उन कोडों की तुलना में अधिक कुशल बनाया है जिन्होंने अपनी प्रणाली बनाई। (रोबोट) छात्र अब शिक्षक बन गया है। ऑटोएमएल कार्यक्रम के लिए, ऐसा लगता है जैसे मानव अब एक आवश्यकता नहीं है।

यह परियोजना मूल रूप से कृत्रिम बुद्धिमत्ता के रूप में मई में शुरू हुई थी जो Google को अन्य AI सिस्टम बनाने में मदद करेगी। मास्टर कारीगरों द्वारा प्रणाली को तैयार किए जाने से पहले यह समय की बात थी; उसके लिए ऑटोएमएल बनाया गया था।

गूगल के सीईओ सुंदर पिचाई ने पिछले सप्ताह कहा, "आज ये मशीन सीखने वाले वैज्ञानिकों द्वारा दस्तकारी की जाती हैं और दुनिया भर के कुछ ही हजारों वैज्ञानिक ऐसा कर सकते हैं।" पिचाई ने हाल ही में नए Pixel 2 स्मार्टफोन और अन्य गैजेट्स के लॉन्च इवेंट में AutoML कार्यक्रम को देखा। "हम सैकड़ों हजारों डेवलपर्स को सक्षम करने में सक्षम होना चाहते हैं।"

'स्मार्ट' ऑटोएमएल कैसे है, इसका दायरा पाने के लिए, ध्यान दें कि Google खुले तौर पर स्वीकार करता है कि ऑटोएमएल बनाने के साथ काम करने वाले 1,300 लोगों की टीम की तुलना में यह अधिक कुशल है। दी गई, Google के शोध पृष्ठ पर सूचीबद्ध सभी लोग AI में माहिर नहीं हैं, लेकिन इसमें कंपनी के कुछ सबसे स्मार्ट सॉफ्टवेयर इंजीनियर शामिल हैं। Google की मूल कंपनी, वर्णमाला, अनुसंधान और विकास में 27,000 से अधिक लोगों को रोजगार देती है।

कार्यक्रम की कुछ सफलताओं ने सुर्खियां बटोरीं। अपने स्वयं के कोड में महारत हासिल करने के अलावा, ऑटोएमएल ने सामग्री द्वारा छवियों को वर्गीकृत करके एक रिकॉर्ड तोड़ दिया। इसने सटीकता हासिल की 82 प्रतिशत। ऑटोएमएल ने एक छवि क्षेत्र में कई वस्तुओं के स्थान को चिह्नित करने में एक मानव निर्मित प्रणाली को भी हराया। वे प्रक्रियाएँ आभासी वास्तविकता और संवर्धित वास्तविकता के भविष्य के लिए अभिन्न हो सकती हैं।

हालाँकि, AutoML के बारे में वास्तव में कुछ और नहीं पता है। वर्णमाला के डीपमाइंड एआई के विपरीत, ऑटोएमएल के पास पिचाई और अन्य शोधकर्ताओं के संक्षिप्त बयानों के अलावा इसके बारे में बहुत सारी जानकारी उपलब्ध नहीं है। Google की शोध टीम ने इस वर्ष की शुरुआत में अपनी वेबसाइट पर एक ब्लॉग पोस्ट समर्पित किया था। इसने ऑटोएमएल प्रणाली की जटिलताओं का वर्णन किया:

"हमारे दृष्टिकोण में (जिसे हम" ऑटोएमएल "कहते हैं), एक नियंत्रक तंत्रिका जाल एक" बच्चे "मॉडल वास्तुकला का प्रस्ताव कर सकता है, जिसे तब किसी विशेष कार्य पर गुणवत्ता के लिए प्रशिक्षित और मूल्यांकन किया जा सकता है। इस फीडबैक का उपयोग तब नियंत्रक को सूचित करने के लिए किया जाता है कि कैसे। शोधकर्ताओं ने अगले दौर के लिए अपने प्रस्तावों में सुधार करने के लिए लिखा। "हम हजारों बार इस प्रक्रिया को दोहराते हैं - नए आर्किटेक्चर पैदा करना, उनका परीक्षण करना, और यह जानने के लिए कि फीडबैक नियंत्रक को दे रहा है। आखिरकार, नियंत्रक आर्किटेक्चर स्पेस के उन क्षेत्रों को उच्च संभावना प्रदान करना सीखता है जो एक आउट-आउट पर बेहतर सटीकता प्राप्त करते हैं। सत्यापन डेटासेट, और आर्किटेक्चर स्पेस के क्षेत्रों की कम संभावना जो खराब स्कोर करते हैं। "

मानवता की तुलना में एआई होशियार के लिए भविष्य

तंत्रिका नेटवर्क के ऑटोएमएल की प्रणाली और इसकी सुधरी हुई दक्षता अन्य नेटवर्कों को न्यूरल नेटवर्क बनाने में कम कर सकती है। नई प्रणालियों को विकसित करना AI के लिए तेजी से आसान हो जाएगा। लेकिन वह इंसान कहां छोड़ता है? आदर्श रूप से, मनुष्य 'मध्यस्थ' या जाँच और संतुलन के रूप में काम करेंगे। शोधकर्ता इस बात से चिंतित हैं कि एआई अपने रचनाकारों में अचेतन पूर्वाग्रहों को उठाता है। एक पक्षपाती एआई और भी अधिक पक्षपाती एआई विकसित करना एक आपदा होगी। इस प्रकार, मानव सॉफ्टवेयर इंजीनियर वे समय बिताएंगे जो वे आम तौर पर इन नए एआई को परिष्कृत करने पर खर्च करेंगे।

अंततः, पिचाई और अनुसंधान टीम को उम्मीद है कि ऑटोएमएल का उपयोग Google से परे किया जा सकता है।

शोधकर्ताओं ने कहा, "आगे बढ़ते हुए, हम इन मशीन-जनित आर्किटेक्चर के सावधानीपूर्वक विश्लेषण और परीक्षण पर काम करते हैं ताकि हमारी समझ को परिष्कृत किया जा सके।" "अगर हम सफल होते हैं, तो हमें लगता है कि यह नए प्रकार के तंत्रिका जाल को प्रेरित कर सकता है और गैर-विशेषज्ञों के लिए अपनी विशेष आवश्यकताओं के अनुरूप तंत्रिका जाल बनाने के लिए संभव बनाता है, जिससे मशीन सीखने का सभी पर अधिक प्रभाव पड़ता है।"


वीडियो देखना: Google Lens new features hands-on (जुलाई 2022).


टिप्पणियाँ:

  1. Yogar

    निश्चित रूप से। मैं उपरोक्त सभी में शामिल होता हूं। हम इस विषय के बारे में बात कर सकते हैं।

  2. Tanguy

    उन सभी के लिए खेद है।

  3. Mamo

    बहादुर, उत्कृष्ट उत्तर।

  4. Kazill

    What necessary phrase ... Great, brilliant idea



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