最先被淘汰的可能是做AI的？谷歌的Auto ML要做什麼

自打進入人工智慧的時代

擔心被AI取代成為老生常談的話題

尤其是那些簡單而又繁瑣的工作崗位

然而，最近谷歌搞了一件大事請

最先淘汰的可能是搞AI的工程師

實在是有些匪夷所思

究竟是怎麼回事呢？

在上周四，谷歌雲首席科學家李飛飛發推，宣布谷歌雲Aotu ML平台正式啟動了。

看到Auto ML項目是否會有些眼熟呢？

沒錯，就是早些時候小編有說過的，那個程序員的噩夢，讓AI實現「自我繁殖」的項目。

這一次，它真的來了，還在科技圈裡掀起一波風雨~

什麼是Auto ML

按照李飛飛的說法，就是實現AI民主化，降低開發者、研究者和企業群體使用人工智慧相關工具和框架的門檻。通俗一點來講就是：這個產品可以不用寫一行代碼，就訓練出一個企業級的機器學習模型。也就是「自動機器學習」的意思。

由於還在Alpha測試版的階段，目前這個服務僅支持計算機視覺模型，名為AutoML Vision，之後將拓展到翻譯、視頻和自然語言處理等領域。

如何使用AutoML Vision？

谷歌Cloud AutoML系統基於監督學習，開發者只需要上傳一組圖片，然後導入標籤或者通過App創建，隨後谷歌的系統就會自動生成一個定製化的機器學習模型。據說，模型會在一天之內訓練完成。

打個比方：你想做個識別你家貓主子情緒的AI系統

你只需要把你家貓主子的各種圖片拖進這個系統裡面，然後等啊等~，你就會得到一個識別程序，連上手機進行拍照，就能讓AI來判斷你家貓主子的喜怒哀樂了。

是不是很簡單，很神奇？

其實這背後，是谷歌利用了深度學習領域中的遷移學習技術，把谷歌之前訓練圖像識別模型積累下來的訓練過程，遷移到了Aotu ML里來了。就像一個「數學解題公式」一樣，不需要知道公式的來由，只需把問題套進去就能得到答案。（當然實際上的工作原理並沒有那麼容易，這只是個比方）

過去幾個月里，有幾家公司一直在測試Cloud AutoML。其中就包括迪士尼，這套系統讓迪士尼在線商城的搜索功能更加強大。

所以，照這個勢頭髮展下去，也許企業以後可能就不用僱傭機器學習和數據專家了。

等等！！！

不是說好學會機器學習就能年入50萬起嗎？

AI人才不是遭瘋搶嗎？

為啥現在感覺剛掏出的培訓費就像飛了一樣呢？

谷歌的這套系統對於想做機器學習又缺乏專業技術和人才的企業來說確實是一個福音，但若想要進行比較複雜的機器學習系統，那還是需要編程的。

誒，還有戲

所以，真心且努力想要進入AI領域的朋友大可放心。而妄想轉行騙取高薪的，就祈禱老闆更不懂AI吧。

至於谷歌此舉如此賣力的背後，隱含著的是一直被反覆提及的「AI民主化」。

推進「AI民主化」

我們都知道人工智慧是有著極高的技術門檻的，而谷歌此次推出的平台就是降低了AI的技術門檻，進一步推動AI民主化。

那麼問題來了，推行民主，究竟是要瓦解誰的集權呢？

AI巨頭嗎？

絕不可能，巨頭是不會拿起石頭砸自己的腳的。

首先，我們要明白一點：大公司雖然有AI實力，但難以深入到各行各業；小公司想玩AI卻難以跨過技術門檻，所以就出現了一類夾層公司以技術壁壘為產業支撐點，為小公司提供技術支持。

根據Auto ML的思路來看，谷歌雖然省掉了技術門檻，至此，我們不難看出巨頭們推行的「AI民主化」，其實真正瓦解掉的是夾在大公司與小公司之間的夾層公司，也就是演算法公司、技術公司。

谷歌此舉雖然為小公司提供了便利，但並不虧，谷歌將擁有更多的用戶，自己的演算法優勢得到推廣，因產品模式架構形成變相的捆綁。

這不是仁慈的饋贈，這是換取小公司緊密關係的生態交換。在這場「AI民主化」潮流中，最危險的是AI產業鏈里的中層公司。

結語

而AI民主化的實質是巨頭們將需要大量「AI勞動力」完成的工作裝入自動化模型里。向上收回底層技術開發權，向下直接觸達細分開發場景。

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