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教 AI「自我繁殖」,Google 工程师想让机器取代自己?人家可没那

时间:2018-07-31 15:12  编辑:眼爆科技

摘要:AutoML 项目将成为 AI 领域人才短缺问题的一个非常有效的缓解方案。

在很多人看来,当人工智能时代来临的时候,低收入的体力劳动者应该担心自己的工作会不会被机器所取代,但事实上,在很多人工智能行业的专家看来,都市里拿着漂亮薪水的白领(会计、律师等)才是最危险的。

而现在,在 AI 行业技术领先的 Google 已经开始琢磨怎样让 AI 来代替自己的高薪工程师了。

「自我繁殖」的 AI 系统

Google 内部有一个研究项目叫做 AutoML,即「自动化的机器学习」,该项目旨在「训练机器学习的软件来打造机器学习的软件」,自行开发新系统的代码层,说得玄乎一点,就是让机器学习系统「自我繁殖」。

其实早在五月 Google 就对外公布了这个项目,目前它已经取得了一些研究成果。据《连线》报道,Google 称该系统开发出了一套按照内容为图片分类的系统,以百分制评价,Google 给了这套系统 82 分。如果你对这个分数没有什么概念的话,下面这个例子会更好理解一些。

在一张图片中给不同的物体定位,这个技术在 AR 增强现实和自动机器人等应用中非常重要,AutoML 项目自动生成的系统得到了 43 分的评价,而人类自己设计最优秀的系统仅仅只有 39 分。

这是一个非常重要的研究成果,如果机器可以设计出不输人类最优秀的程序,那么就算它本身仍有一定的瑕疵,有经验的 AI 专家也能够很好地利用它来大大提高人工智能系统编写设计的效率,对于经验尚浅的程序员来说,这个系统也可以起到辅助学习的作用。

人才是 AI 行业最激烈的战场

而对于 Google 本身来说,AutoML 项目取得的成果对其「AI 优先」的战略有着非常重要的意义。五月的 Google I/O 大会上,CEO Sundar Pichai 表示,Google 目前的发展重心正从移动终端转移到人工智能上来,电脑应该适应人们的生活方式,而不是人去适应电脑。在一篇亲笔信中,Pichai 写道:

Google 还希望简化设计机器学习模型的神经网络,从而降低 AI 的门槛。设计神经网络是极其耗费时间的,其对专业知识的极高要求将适用人群缩小到了科研人员和工程师。这就是 Google 创造 AutoML 的原因,AutoML 表明,利用神经网络设计神经网络也是可行的。Google 希望 AutoML 能拥有现在一些博士所具备的能力,并在 3~5 年内使众多开发者也能通过 AutoML 设计神经网络,满足其特定的需求。

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