近年来，人工智能领域进步显著，这让某些人担心，软件将在某些方面取代人，接管诸如驾驶卡车等工作。而行业资深科学家最新报告称，他们研制出的人工智能软件能承担其工作最复杂的一部分设计机器学习软件。
包括谷歌在内的多家公司认为，学会学习的软件或许能接管人工智能专家的某些工作。
在一项实验中，“谷歌大脑（Google Brain）”人工智能研究团队的科学家让软件设计出了一套机器学习系统，并让其接受针对语言处理软件的测试，结果表明，其表现超出了此前由人类设计的软件。
无独有偶，最近数月，有多个研究团队也报告了他们在让学习软件制造学习软件方面取得的进展，这些团队来自由伊隆马斯克资助的非营利性研究机构OpenAI、麻省理工学院（MIT）、加州大学伯克利分校以及谷歌另一个人工智能团队DeepMind。
比如，DeepMind团队让软件制造学习系统收集多个不同但相关的问题，例如走迷宫等。软件提出的设计方案表明，它能将问题一般化，且能在接受更少训练的情况下，解决新任务。而谷歌大脑团队的研究则描述称，他们的软件设计出的图像识别系统，可媲美人类设计的最好的系统。
MIT媒体实验室（Media Lab）研究员奥特克里斯特?古普塔（Otkrist Gupta）领导的团队则发现，他们的学习软件设计出的深度学习系统在对象识别标准测试中的表现，与人类设计系统相比也毫不逊色。
自启动人工智能将加快机器学习的速度
研究人员表示，如果这种自启动人工智能技术成为现实，它们或能加快机器学习软件的研发速度。目前，由于机器学习专家供不应求，公司必须向他们支付高昂的工资。
谷歌大脑研究团队负责人杰夫迪恩（Jeff Dean）近期在于加州圣克拉拉召开的人工智能前沿峰会（AI Frontiers Conference）上说：“目前，机器学习专家之所以能解决问题，是因为他们拥有专业知识、数据和计算能力，那么，我们能做到不需要那么多机器学习专家吗？”
迪恩将这一技术命名为“自动机器学习”，并称其是他所在团队最富前景的研究方向。他谨慎地表示，在新技术的帮助下，人工智能专家的某些工作可能会被软件取代。
不过，加拿大蒙特利尔大学的约书亚本希奥（Yoshua Bengio）强调称，就目前而言，这一技术需要骇人的计算能力，因此，取代或部分取代机器学习专家并不现实。谷歌大脑团队研究人员的话佐证了本希奥的说法，研究人员称，他们需要使用800台高性能图形处理器来运行软件。
MIT媒体实验室研究员奥特克里斯特?古普塔认为，上述情况将发生变化。他和同事计划公开自己实验软件的源代码。
谷歌DeepMind团队将这一技术称为“学会学习”（learning tolearn），他们的一组实验表明，这一技术也有助于缓解机器学习软件为了在特定任务中表现出色需要调用大量数据的问题。
拜技术进步所赐
科学家们一直希望制造出学会学习的软件，但以前的实验没有拿出堪与人类设计出的软件相媲美的结果。本希奥（Yoshua Bengio）表示：“这一研究领域令人兴奋。”他曾在20世纪90年代探索过这一想法。
本希奥解释称，更强大的计算能力以及最近广受关注的深度学习技术的出现，让最新技术成为可能。
古普塔进行最新项目的也是由于设计和测试机器学习模型的费时费力。他认为，公司和研究人员都非常渴望找到方法使自动机器学习切实可行。他说：“减轻数据科学家的负担回报丰富。最新技术能提高生产力，让我们获得更好的模型，并让这些专家解放出来，探索更高层次的想法。”
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