Aktualnie usługa Cloud AutoML jest jeszcze w fazie rozwojowej (alpha) i ma pewne ograniczenia, ale potencjał stojący za taką metodą implementacji uczonych maszynowo algorytmów w projektach programistycznych jest naprawdę imponujący. Wyjaśniając rzecz prosto, chodzi o to, że programista, który dotychczas pracował samotnie lub w niewielkiej grupie, niewielkim nakładem środków i poświęcając tylko własny czas, nie miał za bardzo technicznych możliwości “wyhodowania” sztucznej inteligencji na potrzeby swojego projektu.
Samodzielne opracowywanie nauczonego maszynowo algorytmu, czy budowa i optymalizacja algorytmów, z których korzystają głęboko uczone sieci neuronowe nie jest zadaniem trywialnym. Proces ten wykonywany – ujmując rzecz w uproszczeniu – “na piechotę” wymaga dogłębnego zrozumienia matematyki leżącej u podstaw projektowania sieci neuronowych. Nawet gdy założymy, że mamy do czynienia z domorosłym programistą-geniuszem, dla którego kwestie projektowe nie stanowią problemu, to wciąż znacznym kłopotem dla niego mógłby być proces uczenia i optymalizacji zbudowanej sieci neuronowej, który wymaga po prostu wielu danych, szczegółowego testowania różnego typu parametrów i mocy obliczeniowej. Tymi zasobami pracujący samotnie, choćby najtęższy umysł, nie dysponuje, o ile nie posiada stosownych środków.
Dlatego też usługa Google’a, czyli wspomniany Cloud AutoML, ma duże szanse powodzenia wśród programistów. Celem Google’a było udostępnienie potencjału sztucznej inteligencji ludziom, programistom, którzy ze względu na ograniczenia – czasowe, finansowe, czy również brak dogłębnej wiedzy w danej dziedzinie – po prostu rezygnowali z prób implementacji algorytmów SI we własnych projektach. Innymi słowy, nowa usługa Cloud AutoML pozwala niemal w pełni zautomatyzować tę część opracowywania nauczonej maszynowo sieci neuronowej, która dotychczas pozostawała po prostu poza zasięgiem dużej rzeszy programistów.
Google nie jest jedyną firmą, która próbuje skłonić programistów do szerszego wykorzystania sztucznej inteligencji w tworzonych aplikacjach. Microsoft już od dłuższego czasu forsuje oferowane również w chmurze funkcje kognitywne dostępne w ramach autorskiej platformy programistycznej, również IBM udostępnia algorytmy kategoryzujące dane bazujące na słynnym Dr Watsonie, z których korzystać mogą programiści.
Jakkolwiek w dalszej przyszłości przewiduje się, że maszyny będą się same programować, to zanim dojdziemy do tego etapu pomoc przynajmniej w kwestii budowy i optymalizacji nauczonej sieci neuronowej specjalnie na potrzeby konkretnego projektu brzmi obiecująco. Programiści zainteresowani dostępem testowym powinni zgłaszać się na stronie głównej projektu Cloud AutoML. | CHIP.
