Как Facebook хочет научить искусственный интеллект программированию

Нейронные сети и системы искусственного интеллекта способны кардинально изменить работу современных технологий. В то же время, их разработка требует колоссальных ресурсов, технических и кадровых. В редакции Wired уверяют, что на сегодняшний день едва ли наберётся пара сотен талантов, мастерски владеющих искусством создания AI-программ. Эти гении знают, как научить машины мыслить максимально приближённо к образу мыслей человека. Равно как знают и то, что их навыки ценятся сегодня очень высоко.

Даже самые маститые профессионалы смогут представить готовый продукт только после многочисленных проб и ошибок, неоднократных циклов тестирования. К тратам на оплату труда исследователя, технологическое обеспечение для создания действительно революционного AI добавляется ещё один ценный ресурс — время.

Компании, которые активнее других взялись за искусственный интеллект (лидируют в этой отрасли Google и Facebook) теперь направили усилия на автоматизацию процессов тестирования алгоритмов. С одной стороны, это сократит время разработки одного AI-продукта и ускорит его внедрение в пользовательские сервисы, с другой — освободит специалистов для интеллектуальной работы и решения важных задач.

Как Facebook хочет научить искусственный интеллект программированию

На службе человечества

Чтобы машины поскорее «умнели» и начали «мыслить», сами же компьютеры должны принимать участие в разработке искусственного интеллекта. Так решили в Facebook  и создали автоматизированного «инженера машинного обучения» — систему, которая освобождает человека от рутинной работы по тестированию разрабатываемого ПО. И хотя она пока работает неидеально, специалисты намерены всё больше привлекать искусственный интеллект к работе на уровне с человеком.

Идея создания подобной программы появилась несколько лет назад. Когда в 2012 году компания Facebook на IPO получила оценку в $104 млрд, инженерам, ответственным за рекламные алгоритмы, поставили задачу по созданию более эффективных механизмов таргетирования рекламы на основе массива данных о пользователях соцсети. По словам Хуссейна Механны (Hussein Mehanna), одного из членов команды, это означало необходимость создания нейронных сетей и алгоритмов машинного обучения для «глубокого» анализа поведения миллионов людей в Facebook. У самих инженеров было множество идей, как именно можно использовать AI для работы с данными, но проблема заключалась в том, что тестирование и проверка актуальности всех этих разработок требовали времени и ресурсов. Тогда в помощь самим себе инженеры создали Flow — инструмент на основе машинного обучения для работы с данными. Flow помогает разработчикам создавать, тестировать и проверять в работе алгоритмы искусственного интеллекта разных типов в масштабной базе данных Facebook.

С Flow инженеры получили возможность постоянно тестировать те или иные AI-сценарии в режиме реального времени без непосредственного участия специалистов. А результаты этих исследований, в свою очередь, способствовали запуску новых циклов тестирования других алгоритмов глубокого анализа, логических регрессий и т.д. «Чем больше идей и данных мы пробовали — тем более впечатляющим получался результат», — делится Механна. Кроме того, уже разработанные кем-то алгоритмы могли использовать другие сотрудники Facebook, соединять их между собой и создавать новые последовательности действий.

Оценив удобство и полезность нового инструмента, команда приняла решение открыть доступ к Flow инженерам всей компании. Его стали применять для формирования новостной ленты пользователя Facebook, распознавания лиц друзей на опубликованных фото и создания аудиотэгов к изображениям для людей с проблемами зрения. Flow даже использовалась для создания карты мира с указанием тех регионов, в которых до сих пор существуют проблемы с доступом ко Всемирной паутине.

В цифрах работа Flow выражается так: ежемесячно инструмент тестирует около 300 тыс разных моделей машинного обучения. И если раньше Facebook могла себе позволить выпускать один готовый AI-продукт каждые 2 месяца, то теперь несколько новых действенных инструментов появляются каждую неделю.

ТАКЖЕ НА ЭТУ ТЕМУ:

AI, создающий AI

Сегодня не только Facebook работает над вспомогательными AI-программами. Схожие проекты есть в Twitter и Microsoft. Последняя, по словам аналитика Джиан Сана (Jian Sun), работает с алгоритмом «ассистирующего поиска» новых действенных AI-моделей. Но социальная сеть решила возглавить данное направление разработки — Механна с командой объявили о намерении открыть доступ к технологии Flow сторонним разработчикам по всему миру.

Окрылённые успехом Flow, инженеры разработали ещё один инструмент, который способен взять на себя ещё больше обязанностей человека. AutoML работает с результатами исследований Flow и самостоятельно выделяет те данные, которые пригодятся для разработки нейронных сетей и других AI-программ. Таким образом, AutoML без участия человека подготавливает и запускает тестирование следующего уровня, с более глубоким исследованием моделей искусственного интеллекта. Программа AutoML буквально использует одну версию искусственного интеллекта для создания следующих подобных продуктов.

Facebook, как упоминалось выше, уже проверяет ежемесячно около 300 тыс разных алгоритмов, а программа AutoML может использовать результаты этих тестирований для поиска новых алгоритмов машинного обучения, которые будут совершенствовать другие AI-алгоритмы и так далее. Механна сравнивает работу технологий с внедрением идей в мозг человека, показанных в популярном фильме Inception.

«—Одни компьютерные алгоритмы фильтруют другие, ищут самую результативную модель и даже могут предугадывать результат теста до начала испытаний работы программы»

В дополнение к имеющимся инструментам инженеры создали роботизированного инженера Asimo, который работает с системами машинного обучения. Он также самостоятельно выделяет те алгоритмы, которые наверняка принесут оптимальный результат. Специалисты констатируют, что робот пока ещё не изобрёл собственный искусственный интеллект, но вполне может прийти к этому рубежу в будущем. Компании настолько активно взялись за обучение машин, что искусственный интеллект, созданный без прямого участия человека, может появиться даже раньше, чем первые колонии на Марсе.

Источник: Wired

Читайте также:

10 бизнес-трендов, которые стали знаковыми для 2010-ых

Политическое расфрендживание

Відеомаркетинг для бізнесу — з чого почати?

Кожна технологічна компанія мріє стати банком