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L'IA d'auto-formation de Google transforme les codeurs en maîtres de l'apprentissage automatique
Google vient de rendre beaucoup plus facile la création de votre propre système d'IA personnalisé.
Un nouveau service, appelé Cloud AutoML , utilise plusieurs astuces d'apprentissage automatique pour créer et entraîner automatiquement un algorithme d'apprentissage en profondeur capable de reconnaître des éléments dans des images.
La technologie est limitée pour le moment, mais cela pourrait être le début de quelque chose de grand. La construction et l'optimisation d'un algorithme de réseau neuronal profond nécessitent normalement une compréhension détaillée des mathématiques et du code sous-jacents, ainsi qu'une pratique approfondie de l'ajustement des paramètres des algorithmes pour que les choses soient parfaites. La difficulté de développer des systèmes d'IA a créé une course au recrutement de talents, et cela signifie que seules les grandes entreprises aux poches profondes peuvent généralement se permettre de créer leurs propres algorithmes d'IA sur mesure.
Nous devons étendre l'IA à plus de personnes, Fei-Fei Li , scientifique en chef de Google Cloud, a déclaré avant le lancement aujourd'hui. Li estime qu'il y a au plus quelques milliers de personnes dans le monde avec l'expertise nécessaire pour construire les meilleurs modèles d'apprentissage en profondeur. Mais il y a environ 21 millions de développeurs dans le monde aujourd'hui, dit-elle. Nous voulons les atteindre tous et rendre l'IA accessible à ces développeurs.
Le cloud computing est l'une des clés pour rendre l'IA plus accessible. Google, Amazon, Microsoft et d'autres entreprises se précipitent pour ajouter des capacités d'apprentissage automatique à leurs plates-formes cloud. Google Cloud propose déjà de nombreux outils de ce type, mais ils utilisent des modèles pré-entraînés. Cela limite ce qu'ils peuvent faire - par exemple, les programmeurs ne pourront utiliser les outils que pour reconnaître une gamme limitée d'objets ou de scènes qu'ils ont déjà été formés à reconnaître. Une nouvelle génération d'outils d'apprentissage automatique basés sur le cloud qui peuvent s'entraîner eux-mêmes rendrait la technologie beaucoup plus polyvalente et plus facile à utiliser.
Plusieurs entreprises testent Google Cloud AutoML depuis quelques mois. Disney a utilisé le service pour développer un moyen de rechercher dans sa marchandise des personnages de dessins animés particuliers, même si ces produits ne sont pas étiquetés avec le nom de ce personnage.
Joaquin Vanschoren , professeur à l'Institut de technologie d'Eindhoven aux Pays-Bas, spécialisé dans l'apprentissage automatique, affirme qu'il s'agit encore d'un sujet de recherche relativement nouveau, même si l'intérêt pour le domaine s'est accru ces derniers temps. C'est impressionnant qu'ils puissent le publier aussi rapidement en tant que service de production, dit-il.
Vanschoren dit que l'automatisation peut ajouter beaucoup de coûts de calcul, donc Google doit consacrer beaucoup de ressources au service. Cela ne fera que s'aggraver à mesure que les programmeurs tentent de concevoir des systèmes d'IA qui vont au-delà de la simple classification d'images et tentent de s'attaquer à des tâches de plus en plus larges.
Les chercheurs de Google testent depuis un certain temps les limites de l'automatisation de l'IA. En 2016, une équipe a montré que l'apprentissage en profondeur pourrait lui-même être utilisé pour identifier les meilleurs ajustements à apporter à un système d'apprentissage en profondeur. L'année dernière, un autre groupe de l'entreprise utilisé la sélection naturelle simulée faire évoluer une architecture réseau optimale. Et plus récemment, deux scientifiques de Google utilisé l'apprentissage par renforcement - une technique inspirée de la façon dont les animaux apprennent par rétroaction positive - pour améliorer automatiquement un système d'apprentissage en profondeur.
Les efforts dans ce domaine pourraient en fin de compte alimenter le grand effort visant à construire des formes plus générales et adaptables d'intelligence artificielle. Mais avant que les machines ne prennent complètement le dessus, vous pouvez au moins essayer de développer votre propre IA.