人工智能已经学会了自己编程，谷歌机器学习软件复制了一个自己

五月份，Google发布了AutoML项目。人工智能（AI）旨在帮助他们创建其他AI。

现在，Google已经宣布AutoML通过构建机器学习软件在自己的游戏中击败了人工智能工程师，这种软件比最好的人性化系统更加高效和强大。

AutoML系统最近打破了其内容分类图像的记录，得分为82％。

虽然这是一个相对简单的任务，但AutoML还以自动机器人和增强现实的一个更复杂的任务来击败人造系统：标记图像中多个对象的位置。对于这个任务，AutoML得分为43％，而人造系统为39％。

这些结果是有意义的，因为即使在Google，也很少有人拥有构建下一代AI系统所需的专业知识。这个领域的自动化需要经过精心设计，但一旦实现，就会改变这个行业。“今天，这些由机器学习科学家和字面上只有几十万世界各地的科学家都可以做到这一点手工制作，” WIRED报道谷歌CEO桑德尔·皮蔡说。“我们希望使成千上万的开发人员能够做到这一点。”

大部分元学习是关于模仿人类神经网络，并试图通过这些网络来提供越来越多的数据。这不是 - 使用旧的火箭科学。相反，机器实际上很适合做一些训练后的工作。困难的部分是模仿大脑结构，并在适当的尺度来承担更复杂的问题。

机器人AI的未来

调整现有系统以满足新的需求比从头开始设计神经网络更容易。

但是，这项研究似乎表明这是一个暂时的事态。由于人工智能越来越容易设计出复杂性增加的新系统，因此人类扮演关键角色将是重要的。

人工智能系统可能会轻易地发生偏倚，例如将种族和性别身份与消极的刻板印象联系在一起。但是，如果人力工程师在创建系统所花费的时间较少，他们将有更多的时间来进行监督和改进。

最终，谷歌的目标是磨练AutoML，直到它可以运行足够好的程序员使用它的实际应用程序。如果他们成功的话，AutoML可能会远远超出Google的影响。WIRED报告Pichai在上周的同一个事件中表示，“我们希望将这种情况民主化” - 也就是说，公司希望在Google之外提供AutoML。

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