谷歌的人工智慧正在創造自己的人工智慧

在上周的谷歌I/O 2017年大會，谷歌執行長Sundar Pichai對自動機器學習(AutoML)做出一些相當惹人注目的評論。自動機器學習是另一個神經網路過程，它可以產生一層又一層複雜的編碼和演演算法，來「學習」它的環境。

通常，這些層的每一層是人工智慧(AI)整體的部分，基本上必須由人來精巧地製作，而且需要花時間。谷歌有一個聰明的想法，讓既存的人工智慧來創造自己的編碼層。結果證明，它比人類的技術人員還要快得多，而且更有效率。

由這項方案的研究人員所貼出的一篇隨附的部落客文章中，就原始的人工智慧是父母而言，將新的人工智慧比喻為小孩。

他們寫道：「一個控制器神經網可以提出一個「小孩」模型結構，然後在一個特定任務上，對它的品質進行訓練和評估。不管是什麼任務，處處都被控制的人工智慧監控，而回應則被人工智慧用來改善這個「小孩」。

「我們重複這個過程數千次，產生新的結構，測試它們，並將回應提供給控制器來學習。」

自動機器學習程序迄今被應用於影像辨識和語言模型建立。單獨使用人工智慧，這個團隊觀察到它創造出來的程式，與世界上第一流的機器學習專家所設計的最先進模型不相上下。

奇怪的是，雖然人類設計的人工智慧和人工智慧製作的程式顯示出大量的編碼相似性，但是有一些關鍵的不同。在後者的創造中出現了小的子程序，那些子程序似乎對人類編碼者沒有明顯的用處。

這個團隊接著認為，這種自我編碼的行為可能是，反直覺地，被放在外行人手中。

藉由從「原始的」人工智慧開始，一個人工智慧能夠製造編碼本身，任何人工智慧都可以輸入一些基本命令，就好像它們為特定類型的定製人工智慧程式下達「命令」一樣。然後，隨著點擊一個按鈕，這個人工智慧就能夠自己運轉和發展，最終變成客戶所渴望的軟體。

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