谷歌的AutoML系统最近生成了一系列机器学习代码，其效率甚至超过了研究人员自己。显然，这是对“人类优越论”的又一次打击，因为机器人“学生”成了“自我复制”的高手。AutoML的开发是为了解决顶级AI编程人才短缺的问题。该团队想出了一个机器学习软件，可以创建自学习代码，运行数千次模拟以确定代码的哪些方面可以改进，并在做出更改后继续该过程，直到达到目标。GoogleNet架构设计示意图这是“***猴子理论”的完美演示，但谷歌并没有让猴子敲击键盘创造出莎士比亚，而是一台可以自我复制和编程的机器，而这些机器执行在数小时、数周甚至数月内比人类程序员做得更好。听起来很可怕，但AutoML比创建它的研究人员更擅长编程机器学习系统。在图像识别任务上，它达到了破纪录的82%准确率。即使在一些复杂的AI任务中，其自创代码的表现也优于人类程序员。它可以标记图像中的多个点，准确率为42%；相比之下，人工构建的软件仅占39%。当然，它并不代表“天网”或令人毛骨悚然的“数字幽灵”，因为我们还没有处于“自我意识机器”奇点的边缘，只是我们正在对人工智能的技术潜力进行另一次尝试加速器。谷歌在五个月前才公布了AutoML，鉴于其能够在如此短的时间内构建出比研究人员自己更好的机器学习AI系统，明年的结果显然更有希望。[编译自：TNW]
