绥化小区:人工智能正自我进化

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2020-04-15 中国科学报 唐一尘

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绥化小区:人工智能正自我进化

图片来历:JAKARIN2521

  绝不浮夸地说,人工智能也能自力进化。研究职员缔造了一种新软件,他们借用达尔文进化论“适者保留”等观念构建了人工智能措施,在没有人类输入的情形下,后者也能一代又一代地改造。这个措施在几天内一再了数十年来的人工智能研究,计划者以为,有一天它也许会带来人工智能的新要领。

  “当大大都人还在蹒跚学步时,他们已经向未知规模迈出了一大步。”未参加该研究的美国得克萨斯大学奥斯汀分校计较机科学家Risto Miikkulainen说,“这是一篇可以启动将来大量研究的论文。”

  研究职员构建人工智能算法凡是必要时刻。以神经收集为例,这是一种常见的呆板进修要领,用于翻译说话和驾驶汽车。这些收集能仿照大脑布局,并通过改变人工神经元之间的毗连强度,进而从实习数据中进修。而更小的神经元亚回路能实行特定使命,譬喻辨认路标,研究职员必要花几个月时刻研究怎样将它们毗连起来,使其不终止事变。

  连年来,科学家通过使部门步调主动化加速了这一进程。但这些措施如故依靠于将人类计划的现成线路拼接在一路。这意味着产出如故受到工程师的想象力和成见的限定。

  因此,谷歌计较机科学家Quoc Le和同事开拓了一个名为AutoML-Zero的措施,这个措施可以只行使高中生都知道的根基数学观念,在零工钱输入的情形下开拓人工智能措施。他说:“我们的终极方针是开拓出连研究职员都不知道的新型呆板进修观念。”

  该措施发明算法行使了一个不正确的进化估算法。它起首通过随机组合数学运算建设100个候选算法。然后通过一个简朴的使命测试它们,好比图像辨认,它必需抉择一幅画上是猫照旧卡车。

  在每个轮回中,新措施将算法的机能与人工计划的算法举办较量,通过随机替代、编辑或删除一些代码来“突变”顶级算法的副本,从而建设最佳算法。跟着“奇怪血液”不绝注入,较老的项目被裁减,云云轮回来去。

  该系同一次建设了数千个如许的轮回,这使得它可以在1秒内处理赏罚数万个算法,直到找到一个好的办理方案。该措施还能行使一些能力加速搜刮速率,好比无意在差异轮回之间互换算法以防备进入死胡同,以及主动破除一再的算法。

  日前,arXiv上颁发的预印本论文指出,这种要领也许会有时中找到一些经典的呆板进修技能,包罗神经收集。Le认可,与当今开始辈的算法对比,这些办理方案很简朴,但有也许将其扩展用于建设更伟大的人工智能。

  尽量云云,荷兰埃因霍芬理工大学计较机科学家Joaquin Vanschoren以为,这种要领要与开始辈的技能抗衡还必要一段时刻,但呆板进修观念或有助于敦促其改变。

  另外,Le以为,增进数学运算数目,并为该措施投入更多的计较资本,也许会让它发明全新的人工智能。“这是我们真正热衷的偏向,去发明一些人类必要很长时刻才气发明的真正紧张的对象。”他说。

  相干论文信息:https://arxiv.org/abs/2003.03384


  图片来历:JAKARIN2521
  绝不浮夸地说,人工智能也能自力进化。研究职员缔造了一种新软件,他们借用达尔文进化论“适者保留”等观念构建了人工智能措施,在没有人类输入的情形下,后者也能一代又一代地改造。这个措施在几天内一再了数十年来的人工智能研究,计划者以为,有一天它也许会带来人工智能的新要领。
  “当大大都人还在蹒跚学步时,他们已经向未知规模迈出了一大步。”未参加该研究的美国得克萨斯大学奥斯汀分校计较机科学家Risto Miikkulainen说,“这是一篇可以启动将来大量研究的论文。”
  研究职员构建人工智能算法凡是必要时刻。以神经收集为例,这是一种常见的呆板进修要领,用于翻译说话和驾驶汽车。这些收集能仿照大脑布局,并通过改变人工神经元之间的毗连强度,进而从实习数据中进修。而更小的神经元亚回路能实行特定使命,譬喻辨认路标,研究职员必要花几个月时刻研究怎样将它们毗连起来,使其不终止事变。
  连年来,科学家通过使部门步调主动化加速了这一进程。但这些措施如故依靠于将人类计划的现成线路拼接在一路。这意味着产出如故受到工程师的想象力和成见的限定。
  因此,谷歌计较机科学家Quoc Le和同事开拓了一个名为AutoML-Zero的措施,这个措施可以只行使高中生都知道的根基数学观念,在零工钱输入的情形下开拓人工智能措施。他说:“我们的终极方针是开拓出连研究职员都不知道的新型呆板进修观念。”
  该措施发明算法行使了一个不正确的进化估算法。它起首通过随机组合数学运算建设100个候选算法。然后通过一个简朴的使命测试它们,好比图像辨认,它必需抉择一幅画上是猫照旧卡车。
  在每个轮回中,新措施将算法的机能与人工计划的算法举办较量,通过随机替代、编辑或删除一些代码来“突变”顶级算法的副本,从而建设最佳算法。跟着“奇怪血液”不绝注入,较老的项目被裁减,云云轮回来去。
  该系同一次建设了数千个如许的轮回,这使得它可以在1秒内处理赏罚数万个算法,直到找到一个好的办理方案。该措施还能行使一些能力加速搜刮速率,好比无意在差异轮回之间互换算法以防备进入死胡同,以及主动破除一再的算法。
  日前,arXiv上颁发的预印本论文指出,这种要领也许会有时中找到一些经典的呆板进修技能,包罗神经收集。Le认可,与当今开始辈的算法对比,这些办理方案很简朴,但有也许将其扩展用于建设更伟大的人工智能。
  尽量云云,荷兰埃因霍芬理工大学计较机科学家Joaquin Vanschoren以为,这种要领要与开始辈的技能抗衡还必要一段时刻,但呆板进修观念或有助于敦促其改变。
  另外,Le以为,增进数学运算数目,并为该措施投入更多的计较资本,也许会让它发明全新的人工智能。“这是我们真正热衷的偏向,去发明一些人类必要很长时刻才气发明的真正紧张的对象。”他说。
  相干论文信息:https://arxiv.org/abs/2003.03384
  

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