谷歌教會(huì)AI“自己創(chuàng)造AI” 而且比人類做得更優(yōu)秀

今年5月份，谷歌發(fā)布了一個(gè)新項(xiàng)目，目的是幫助人類創(chuàng)建其他AI系統(tǒng)。谷歌的這項(xiàng)計(jì)劃名為 AutoML，其目的也是非常的簡(jiǎn)單明了：讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自己設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，幫助機(jī)器“學(xué)習(xí)如何學(xué)習(xí)”的工具。

近日，據(jù)Futurism報(bào)道，現(xiàn)在谷歌不僅實(shí)現(xiàn)了這個(gè)目標(biāo)，而且還發(fā)現(xiàn) AI 創(chuàng)造的學(xué)習(xí)系統(tǒng)比人類的更有效，更強(qiáng)大。

研究人員在一個(gè)圖像識(shí)別分類任務(wù)中發(fā)現(xiàn)該系統(tǒng)的正確率突破了82%，創(chuàng)造了一個(gè)新的紀(jì)錄。同時(shí)在一個(gè)難度更高的，在圖像中標(biāo)記多個(gè)對(duì)象位置的任務(wù)中，該系統(tǒng)的正確率達(dá)到了43%，而人類構(gòu)建的目前最好的人工智能正確率只有39%。

這些結(jié)果是非常有意義的，因?yàn)榧词故窃诠雀?，也很少有人具備?gòu)建下一代AI系統(tǒng)所需的專業(yè)技能。這就需要一種技術(shù)幫助自動(dòng)化這個(gè)過程，一旦取得突破，它就會(huì)改變整個(gè)行業(yè)。谷歌首席執(zhí)行官桑達(dá)爾·皮查伊(Sundar Pichai)表示：“今天，AI系統(tǒng)都是由機(jī)器學(xué)習(xí)科學(xué)家手工開發(fā)的，而世界上只有幾千名科學(xué)家可以做到這一點(diǎn)。但我們想讓成千上萬的開發(fā)者能夠?qū)崿F(xiàn)這樣的目標(biāo)。”

谷歌大部分的“元學(xué)習(xí)”都是模仿人類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行的，并試圖通過越來越多的數(shù)據(jù)訓(xùn)練這些網(wǎng)絡(luò)。當(dāng)機(jī)器接受過培訓(xùn)，它們會(huì)非常適合做這些工作。最困難的部分是最初模仿大腦結(jié)構(gòu)，并在適當(dāng)?shù)某叨壬咸幚砀鼜?fù)雜的問題。

相對(duì)于從頭設(shè)計(jì)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，調(diào)整現(xiàn)有系統(tǒng)來滿足新需求要容易得多。然而，谷歌的研究似乎表明，這只是一種暫時(shí)性狀態(tài)。隨著AI在設(shè)計(jì)越來越復(fù)雜新系統(tǒng)方面變得越來越容易，對(duì)于人類來說，扮演好“守門員”的角色更為重要。AI系統(tǒng)可能很容易產(chǎn)生偏見，例如將種族和性別身份與負(fù)面印象聯(lián)系起來。然而，如果人類工程師花在創(chuàng)建系統(tǒng)的繁重工作上的時(shí)間減少，他們將有更多的時(shí)間來進(jìn)行監(jiān)督和改進(jìn)。

最終，谷歌的目標(biāo)是更好地發(fā)揮AutoML的功能，使程序員能夠在實(shí)際應(yīng)用中使用它。如果他們成功做到這一點(diǎn)，AutoML很可能會(huì)在谷歌之外產(chǎn)生巨大影響。皮查伊表示：“我們希望能夠民主化這項(xiàng)技術(shù)。”這意味著，該公司希望AutoML能在谷歌之外被更廣泛地使用。