Roboti i softver već duže vremena polako ali sigurno mijenjaju poslove kojima se bave ljudi, no uvijek je postojalo ono 'utješno' da će uvijek biti potrebni ljudi koji će ih održavati. Ne ako se pita Google. Oni vjeruju kako mogu napraviti softver koji će automatski stvarati druge komade softvera - i to uz sposobnost strojnog učenja
'Trenutno je jedini pristup za rješavanje problema korištenje ekspertize, podataka i izračuna', rekao je Jeff Dean, voditelj Google Brain istraživačkog odjela na nedavno održanoj konferenciji AI Frontiers. 'Možemo li ukloniti potrebu za korištenjem ekspertize?', upitao je.
Istraživači su osmilili softver kojim su htjeli postići automatsko pisanje kompletnih sustava za učenje. Učenje je bilo vezano za rješavanje različitih, ali na neki način vezanih problema, poput snalaženja u labirintima. Cilj projekta je bio izbjeći i potrebu za tim da softver uči iz golemih i već dostupnih baza podataka...a rezultat nije iznenadio.
Sustav je osmislio različite pristupe i demonstrirao mogućnost uopćavanja stvari, čime je osigurao lakši pristup i učenje rješavanja novih problema s manje treniranja nego bi to inače bilo potrebno klasičnim metodama. Ukratko, postavljeni su temelji da i developeri postanu stvar prošlosti, navode futurolozi.
Ideje o umjetnoj inteligenciji koja će samostalno pisati dalji kod, a koji je pak sposoban dalje strojno učiti za rješavanje problema, dio su fikcije već desetljećima.
Istraživači iz Googlea i MIT-a vjeruju kako više nije riječ o snu - iskustvo stručnjaka za strojno učenje uskoro više neće biti toliko važno. Za potrebe istraživanja oko Google Brain projekta istraživači koriste 800 iznimno jakih grafičkih procesora kako bi opskrbili softver s dovoljno snage za strojno učenje, a jedna od do sada najupečatljivijih primjena je bilo osmišljavanje sustava za prepoznavanje slika, koji je bio u rangu najboljih ljudskih komada koda - ili čak bolji.
Više: MIT Tech Review
