في مايو 2017 قام باحثون من قسم Google Brain بالإعلان عن تطويرهم للذكاء الاصطناعي AutoML وهو نظام قادر على تطوير ذكاء اصطناعي بنفسه.

وفي الآونة الأخيرة قام الباحثون بتقديم التحدي الأكبر بعد للنظام حيث استطاع AutoML خلق نظاماً جديداً للذكاء الاصطناعي تفوق على كل ذويه الذين تم تطويرهم على أيدي البشر.

عن طريق تعلم الآلة تم تعليم AutoML كيف يخلق ذكاء اصطناعي يقوم بمهام معينة عن طريق شبكة عصبية.

والنتيجة كانت نظاماً جديداً أطلق عليه NASNET والذي كانت مهمته التعرف على الأشياء مثل السيارات والأشخاص وإشارات المرور والحقائب وغيرها…

ويقوم النظام الأولي AutoML بتقييم نتائج NASNEt ثم يبدأ في تحسين النظام الثانوي مرة أخرى وهكذا دواليك.

وطبقاً لجوجل، فأن NASNet كان دقيقاً بنسبة 82.7% في التعرف على الصور ومحتواها وهي نسبة أعلى بمقدار واحد بالمئة من أي نظام تم تطويره على أيدي البشر حتى اليوم.

وكفاءة النظام أعلى بنسبة 4% من أي نظام آخر له دقة شبيهة، وذلك يعني أنه أسرع وأدق من الأنظمة البشرية وبالأخذ في الاعتبار أن المطور الأساسي لهذا الذكاء الاصطناعي كان ذكاء اصطناعي آخر نجد أن هذه النتائج مدهشة للغاية.

المصدر