Google AI製造出了AI

17101212468 黃翊傑

轉載自jandan.net/2017/10/19/replicate-itself.html，有新增。

【嵌牛導讀】：Google公司一直是人工智慧方面的領導者，目前Google又公佈了其最新AI工程AutoML的最新進展。

【嵌牛鼻子】：人工智慧、Google

【嵌牛提問】：你對現在這種高速發展的人工智慧技術怎麼看？

【嵌牛正文】：

早在5月份，Google透漏了其AutoML工程，一個旨在用人工智慧(AI)自行設計人工智慧的開發專案。（相關連結jandan.net/2017/05/21/artificial-ai.html）

現在，Google宣佈， AutoML在機器學習領域第一次擊敗了人類工程師。它製造出了比現今人類最好的機器學習程式更高效強大的軟體系統。

一個基於AutoML的系統最近打破了影像分類學習的記錄，成功率為82％。

雖然這只是一項相對簡單的任務，但AutoML還在一項更復雜的任務中與人類AI工程師競賽勝出。它成功開發出一項對自動化機器人和虛擬現實技術來說不可或缺的技能：標記影像中多個物件的位置。

AutoML開發的系統得分43%，人類工程師開發的系統得分39%。

這些結果意義深遠，因為即使在Google，也只有位數不多的人擁有構建下一代AI系統所需的專業知識。它需要越來越多的功能來實現這一領域的自動化，目標一旦實現，將會改變整個人工智慧行業的未來。

“今天，只有少數機器學習領域的專家能親手打造這樣的系統，就算放寬限制，全球有能力參與研發人工智慧的科學家也不過一千多人。”谷歌CEO Sundar Pichai說，“我們希望使成千上萬的開發人員都能擁有自己的人工智慧裝置。”《連線》(WIRED)記者報導。

大多數元學習系統模仿人類的神經網路結構，工程師將海量的資料餵給這些網路。這一過程沒有什麼莫測高深之處。

相反的，這是一項機械和重複的工作，非常適合由機器來完成。困難的部分是模擬大腦結構，提升精度適應於更復雜的問題。

調整現有系統以滿足新需求比從頭開始設計神經網路還容易一些。然而，這項研究似乎表明這是一個暫時狀態。

隨著人工智慧越來越容易地設計出複雜度更高的新系統，人類作為守門員的角色越來越重要。人工智慧系統不會像人類一樣因為大意而失誤，也不會產生先入為主的偏見，例如將種族和性別身份與負面的刻板印象相結合。

如果人類工程師投入更少的時間到對他們而言已經不是不可或缺的製造人工智慧的工作中，他們將有更多的時間專注於監督和改進系統。

Google正在進一步打磨AutoML，直到它能夠更好地用於實際應用。如果他們成功，AutoML可能會帶來的深刻影響，不會侷限在Google公司的圍牆內。

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