Ein Großteil der Arbeit der künstlichen Intelligenz beinhaltet einen Bildungsprozess, der als maschinelles Lernen bekannt ist.
Die KI wird besser bei Aufgaben wie dem Erkennen von etwas oder dem Zuordnen einer Route, je länger es dauert.
Jetzt wird dieselbe Technik verwendet, um neue KI-Systeme ohne menschliches Eingreifen zu erstellen.
Seit vielen Jahren arbeiten Google-Ingenieure an einem ungewöhnlich intelligenten maschinellen Lernsystem namens AutoML (oder automatisches maschinelles Lernen), mit dem bereits KI erstellt werden kann.
Jetzt haben Forscher Darwins Evolutionskonzept geändert und gezeigt, dass es möglich ist, KI-Programme zu erstellen, die sich weiter schneller verbessern, wenn Menschen sie von Hand codieren.
Das neue System heißt AutoML-Zero und könnte zur raschen Entwicklung intelligenterer Systeme führen – beispielsweise neuronaler Netze, die das menschliche Gehirn genauer nachahmen sollen.
“Es ist jetzt möglich, vollständige Algorithmen für maschinelles Lernen automatisch zu erkennen, indem einfach grundlegende mathematische Operationen als Bausteine verwendet werden”, schreiben die Forscher in ihrer Arbeit. “Wir demonstrieren dies, indem wir ein neues Konzept einführen, das den menschlichen Einfluss auf den gemeinsam genutzten Suchraum erheblich reduziert.”
Das ursprüngliche AutoML-System wurde entwickelt, um Anwendungen die Verwendung von maschinellem Lernen zu erleichtern. Es enthält bereits viele automatische Funktionen, aber AutoML-Zero erfordert nur wenig oder keinen von Menschen geschriebenen Code.
Mit einem einfachen dreistufigen Prozess – Tuning, Vorhersage und Training – kann es als maschinelles Lernen von Grund auf betrachtet werden.
Das System beginnt mit einer Auswahl von 100 Algorithmen, die durch zufälliges Kombinieren einfacher mathematischer Operationen erstellt wurden. Ein komplexer Prozess von Versuch und Irrtum bestimmt dann die besten, die – mit einigen Änderungen – für die nächste Versuchsrunde gespeichert werden. Mit anderen Worten, das neuronale Netzwerk entwickelt sich ständig weiter.
Wenn neuer Code generiert wird, wird er anhand von KI-Aufgaben getestet – beispielsweise um den Unterschied zwischen einem LKW-Bild und einem Hundebild zu erkennen – und die effizientesten Algorithmen werden dann für zukünftige Iterationen gespeichert. Wie das Überleben der Stärksten.
Und das geht auch schnell: Die Forscher glauben, dass bis zu 10.000 mögliche Algorithmen pro Sekunde und Prozessor geladen werden können (je mehr Computerprozessoren für eine Aufgabe verfügbar sind, desto schneller kann sie ausgeführt werden).
Letztendlich sollte dies dazu führen, dass künstliche Intelligenzsysteme für Programmierer ohne Erfahrung in der KI-Entwicklung weiter verbreitet und zugänglich werden.
Die Arbeit zur Verbesserung von AutoML-Zero wird fortgesetzt, in der Hoffnung, dass es schließlich Algorithmen entwickeln kann, an die einfache Programmierer niemals gedacht hätten.
“Während die meisten Menschen kleine Schritte unternahmen, machten [die Forscher] einen riesigen Sprung ins Unbekannte”, sagte Edd Gent gegenüber Science, einem Wissenschaftler an der University of Texas in Austin. “Dies ist eines dieser Papiere, mit denen viele zukünftige Forschungen beginnen könnten.”
Die Arbeit wurde noch nicht in einem von Experten begutachteten Journal veröffentlicht, kann aber unter arXiv.org eingesehen werden.
Quellen: Foto: uscybersecurity.net
