△ 美剧《西部世界》中的高级工程师Bernard的角色，就是一个“设计AI的AI”
随着人工智能领域的进步，有些人开始担心机器会从人类手中抢走卡车司机等类型的工作。现在，顶尖的科研人员发现，他们工作中最复杂的部分：设计机器学习软件，也可以由自己开发的软件来完成。
Google Brain的人工智能组在一次试验中，让软件设计一个机器学习程序，来接受常用于语言处理软件的一种标准测试。结果，测试得分超过了此前人类设计软件的得分。
最近几个月，其他机构也表示在“让机器学习软件来开发机器学习软件”这一问题上取得进展，其中包括马斯克和YC掌门人Sam Altman共同创立的非营利研究机构OpenAI、MIT、加州大学伯克利分校、Google的其他AI研究组、Google旗下的DeepMind。
如果自动开发AI的技术走向实用，机器学习软件在各行各业的应用步伐将会加快。现在，企业要开发机器学习软件必须高价招揽稀缺的机器学习专家。
Google Brain研究组的掌门人Jeff Dean上周表示，这些人的部分工作可以用软件替代，他提出了“自动机器学习”的概念，把它描述为Google Brain最有前景的研究。
他在加州Santa Clara举办的AI Frontiers会议上说：“目前，大家解决问题的方式是获取专业知识、数据和计算力，我们能不能削减对机器学习专业知识的大量需求？”
DeepMInd的一组实验表明，被研究者称为“学习如何学习”的技术，也有助于减轻机器学习软
为完成特定任务以发挥更好的表现，而需要消耗大量数据的问题。
研究者们让软件为各种不同、但相互关联的问题来设计学习程序，例如走迷宫。软件设计出的学习程序展现出泛化的能力，在解决新问题时通常需要更少的额外训练数据。
让软件“学习如何学习”的想法由来已久，但此前的实验并没能得到和人类水平相当的结果。加拿大蒙特利尔大学教授Yoshua Bengio在上世纪90年代曾经探索过这个问题，他说“It's exciting”。
Bengio说，现在这一想法得以实现，应该归功于计算力的增强和深度学习技术的到来，也正是深度学习技术点燃了近年来对AI热情的。但是他还指出，让软件“学习如何学习”对计算力的要求极大，因此它目前还没有为研究者指明方向的实用价值，也不能部分替代机器学习专家。
据Google Brain的研究员描述，他们为让软件设计一个达到目前最高水平的图像识别系统，使用了800块高性能GPU。
MIT媒体实验室的研究员Otkrist Gupta情况将会改变。他和MIT的同事们打算开源他们实验所用的软件。在他们的试验中，机器学习软件设计了一个深度学习系统，在物体识别的测试中显示出与人类设计的系统相当的水平。
Gupta进行这项研究的动力，来自于设计和调试机器学习模型所耗费的漫长且沮丧的时间，他认为，企业和研究员有足够的动力来探索让“自动机器学习”实用化的方法。
他说：“帮数据科学家减负是巨大的回报，这样可以让你更有效率，设计出更好的模型，而且能让你有时间去探索更高级的想法。”
来源 | MIT科技评论
编译 | 量子位 李林
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