Gépitanulás-futószalagot fejlesztett a mesterségesintelligencia-kutatásban is egyre fontosabb szerephez jutó Facebook. Mivel az ember nehezen épít MI-t, Zuckerbergék gépekre bízzák a feladatot.
A mély ideghálók teljesen átírják a netet. Óriási adatmennyiség elemzésével emberi feladatokat is elvégeznek: arcokat azonosítanak, okostelefonnak mondott utasításokat ismernek fel, egyik nyelvről a másikra fordítanak beszélgetéseket. Ezek a mesterségesen intelligens rendszerek seregnyi olyan online szolgáltatást nyújtanak, amelyekről öt éve még csak álmodoztunk. Segítik a Google-keresést, hasznára vannak a Facebooknak.
Annak a Facebooknak, amely a próba-hiba tesztmódszert automatizálva épít mesterségesintelligencia-algoritmusokat építő mesterségesintelligencia-algoritmusokat.
„A cég összes mérnöke által használható gépitanulás-futószalagot akartunk fejleszteni” – nyilatkozta Hussein Mehanna mérnök a Flow nevű eszközről, amellyel „ipari mennyiségben” írhatók, tesztelhetők gépitanulás-algoritmusok. Havonta kb. 300 ezer modellt vizsgálnak vele. A hamarosan nyílt forrású és mindenki, például a Twitter vagy az Uber által is használható Flow teszi lehetővé heti több MI-modell elindítását a közösségi hálózaton. Összehasonlításként: előtte két hónapra jutott egy…
Egy másik eszköz, a Flow felett futó AutoML automatikusan megtisztítja az algoritmusok gyakorlásához szükséges adatokat, amelyek így emberi beavatkozás nélkül is készek a tesztre. A teszteredményeket más gépitanulás-modellekre alkalmazva könnyíti meg a modelleket optimalizáló modellek gyakorlását.
Sosem volt még ilyen egyszerű kijátszani rendszereket, mint az MI megjelenése óta – és ez alapjaiban rengetheti meg többek között a globális pénzügyi biztonságot. A bűnözők már most is hatékonyan alkalmazzák a mesterségesintelligencia-eszközöket, miközben a pénzügyi ellenőrző rendszerek többsége még mindig a jelenlegi – nem pedig a közelgő – fenyegetésekre van felkészítve.
A Google energiaigénye olyannyira elszállt, hogy az internetes óriás most már fúziós energiát is hajlandó vásárolni jövőbeli adatközpontjaihoz. A techvállalat ugyanis elismerte, hogy a kibocsátásai 50 százalékkal nőttek 2019 óta, miközben az adatközpontok energiafogyasztása 2020 óta megduplázódott.