随着人工智能的发展，不少人担心相关软件会抢夺人类的饭碗，比如货物运输等。现在，一些权威研究人员发现，这些软件还开始抢自己的饭碗，自主设计机器学习软件。

谷歌大脑(即Google Brain)是谷歌旗下的人工智能研究团队，其工作人员曾经做过这样一项试验，让人工智能软件自行设计机器学习系统，用来测试原先处理语言的软件。结果显示，与人类设计的系统相比，由软件设计的系统表现更好。

在最近这几个月中，还有许多其他研究团队也表示，已经在学习软件自行设计学习软件这一领域取得重大进展。其中包括非营利性研究机构OpenAI(由埃隆·马斯克参与创建)、麻省理工、加州大学伯克利分校以及谷歌旗下的另一人工智能研究团队DeepMind。

如果未来人工智能技术果真能够实现自主设计，那将会加快机器学习软件在整个经济领域的应用速度。目前，市场上的机器学习专家供不应求，各家公司都需要花大价钱才能聘请到这些专家。

谷歌大脑负责人Jeff Dean上周表示，诸如普通劳工等工作岗位，将来可能会遭到智能软件的排挤。他将这种软件自行设计软件的趋势称作“自动化机器学习”，并表示这是自家团队最看重的研究课题之一。

就在本月，首届人工智能前沿峰会(即AI Frontiers)在加州圣克拉拉会议中心举行。Dean在大会上表示：“目前，我们主要依靠专业知识和数据计算来解决人工智能方面的问题。在不久的将来，我们是否能够在没有机器学习专业知识的指导下，直接自行解决问题呢?”

目前，机器学习软件在完成某一特定任务时需要耗费大量数据，这是一个不小的问题。谷歌旗下的DeepMind团队，从一组试验中发现，研究人员口中的“自主学习的机器学习软件”，能够有效缓解这一问题。

研究人员试图让机器学习软件自行生成学习系统，以解决各不相同但彼此相关的问题。最终，这些学习软件设计出的系统，无需额外训练就能够归纳并完成新的任务。

其实，让学习软件自行学习并设计系统这一想法，早在20世纪90年代就出现了，是由蒙特利尔大学的教授Yoshua Bengio提出的。不过，在此之前的诸多试验，都没有得出令人信服的结论，根本无法撼动人类在设计软件和系统方面的主导地位。

Bengio指出，深度学习技术的出现，使我们对人工智能有了更加深刻的了解。不仅如此，它还能够帮助我们提高计算能力。但同时该教授也表示，到目前为止，我们想要完全用它来取代机器学习专家，哪怕是部分取代，都是不现实的。

谷歌大脑的研究人员介绍说，为了给学习软件提供强大的支撑基础，他们利用了800个高能图像处理器。结果发现，该软件设计出来的图像识别系统，比人类设计的最优秀的系统还要有效。

Otkrist Gupta是一名来自麻省理工学院媒体实验室(即MIT Media Lab)的研究员，他和同事计划开源自家试验中使用的软件。在他们的试验中，学习软件设计出来的深度学习系统，在物体识别方面，完全比得上人类设计的系统。

其实，在取得这一进展之前，Gupta花了不少时间和精力，来设计和测试机器学习模型，但都以失败告终。他认为，各家公司和各位研究人员肯定都想要找到一种方式，将自动化机器学习运用到实际生活中。对此，他们可以说是动力满满。

Gupta表示：“想办法减轻数据科学家身上的负担，会为我们带来意想不到的好处。因为这样做，不仅会提高我们的生产能力，创建出更好的模型，还会解放我们的思想，以便去探索更高层次的创意想法。”

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