讓人工智慧軟體學會製造人工智慧軟體

近年來，人工智慧領域進步顯著，這讓某些人擔心，軟體將在某些方面取代人，接管諸如駕駛卡車等工作。而行業資深科學家最新報告稱，他們研製出的人工智慧軟體能承擔其工作最複雜的一部分——設計機器學習軟體。

包括谷歌在內的多家公司認為，學會學習的軟體或許能接管人工智慧專家的某些工作。

在一項實驗中，「谷歌大腦（Google Brain）」人工智慧研究團隊的科學家讓軟體設計出了一套機器學習系統，並讓其接受針對語言處理軟體的測試，結果表明，其表現超出了此前由人類設計的軟體。

無獨有偶，最近數月，有多個研究團隊也報告了他們在讓學習軟體製造學習軟體方面取得的進展，這些團隊來自由伊隆·馬斯克資助的非營利性研究機構OpenAI、麻省理工學院（MIT）、加州大學伯克利分校以及谷歌另一個人工智慧團隊DeepMind。

比如，DeepMind團隊讓軟體製造學習系統收集多個不同但相關的問題，例如走迷宮等。軟體提出的設計方案表明，它能將問題一般化，且能在接受更少訓練的情況下，解決新任務。而谷歌大腦團隊的研究則描述稱，他們的軟體設計出的圖像識別系統，可媲美人類設計的最好的系統。

MIT媒體實驗室（Media Lab）研究員奧特克里斯特?古普塔（Otkrist Gupta）領導的團隊則發現，他們的學習軟體設計出的深度學習系統在對象識別標準測試中的表現，與人類設計系統相比也毫不遜色。

自啟動人工智慧將加快機器學習的速度

研究人員表示，如果這種自啟動人工智慧技術成為現實，它們或能加快機器學習軟體的研發速度。目前，由於機器學習專家供不應求，公司必須向他們支付高昂的工資。

谷歌大腦研究團隊負責人傑夫·迪恩（Jeff Dean）近期在於加州聖克拉拉召開的人工智慧前沿峰會（AI Frontiers Conference）上說：「目前，機器學習專家之所以能解決問題，是因為他們擁有專業知識、數據和計算能力，那麼，我們能做到不需要那麼多機器學習專家嗎？」

迪恩將這一技術命名為「自動機器學習」，並稱其是他所在團隊最富前景的研究方向。他謹慎地表示，在新技術的幫助下，人工智慧專家的某些工作可能會被軟體取代。

不過，加拿大蒙特利爾大學的約書亞·本希奧（Yoshua Bengio）強調稱，就目前而言，這一技術需要駭人的計算能力，因此，取代或部分取代機器學習專家並不現實。谷歌大腦團隊研究人員的話佐證了本希奧的說法，研究人員稱，他們需要使用800台高性能圖形處理器來運行軟體。

MIT媒體實驗室研究員奧特克里斯特?古普塔認為，上述情況將發生變化。他和同事計劃公開自己實驗軟體的源代碼。

谷歌DeepMind團隊將這一技術稱為「學會學習」（learning tolearn），他們的一組實驗表明，這一技術也有助於緩解機器學習軟體為了在特定任務中表現出色需要調用大量數據的問題。

拜技術進步所賜

科學家們一直希望製造出學會學習的軟體，但以前的實驗沒有拿出堪與人類設計出的軟體相媲美的結果。本希奧（Yoshua Bengio）表示：「這一研究領域令人興奮。」他曾在20世紀90年代探索過這一想法。

本希奧解釋稱，更強大的計算能力以及最近廣受關注的深度學習技術的出現，讓最新技術成為可能。

古普塔進行最新項目的也是由於設計和測試機器學習模型的費時費力。他認為，公司和研究人員都非常渴望找到方法使自動機器學習切實可行。他說：「減輕數據科學家的負擔回報豐富。最新技術能提高生產力，讓我們獲得更好的模型，並讓這些專家解放出來，探索更高層次的想法。」