機(jī)器學(xué)習(xí)已被用于創(chuàng)建新的AI系統(tǒng) 而且無(wú)需任何人工干預(yù)

人工智能承擔(dān)的許多工作涉及稱為機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過(guò)程，在這種過(guò)程中，人工智能在識(shí)別貓或繪制路線越多的任務(wù)上越勝越好。現(xiàn)在，該技術(shù)已被用于創(chuàng)建新的AI系統(tǒng)，而無(wú)需任何人工干預(yù)。

多年以來(lái)，Google的工程師一直在研究一種稱為AutoML系統(tǒng)(或自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng))的奇特的智能機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，該系統(tǒng)已經(jīng)能夠創(chuàng)建超越我們所做的一切的AI。

現(xiàn)在，研究人員已經(jīng)對(duì)其進(jìn)行了調(diào)整，以納入達(dá)爾文進(jìn)化論的概念，并表明它可以構(gòu)建比人類進(jìn)行編碼時(shí)可以更快地自我完善的AI程序。

新系統(tǒng)稱為AutoML-Zero，雖然聽起來(lái)有些令人震驚，但它可能導(dǎo)致更智能系統(tǒng)的快速發(fā)展-例如，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)旨在通過(guò)多層和權(quán)重更準(zhǔn)確地模擬人腦，編碼人員一直在努力。

研究人員在預(yù)印本中寫道：“如今，僅使用基本的數(shù)學(xué)運(yùn)算就可以自動(dòng)發(fā)現(xiàn)完整的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。”“我們通過(guò)引入一種新穎的框架來(lái)證明這一點(diǎn)，該框架通過(guò)通用搜索空間顯著減少了人類的偏見。”

原始的AutoML系統(tǒng)旨在使應(yīng)用程序更容易利用機(jī)器學(xué)習(xí)，并且本身已包含許多自動(dòng)化功能，但是AutoML-Zero降低了所需的人工輸入量。

使用簡(jiǎn)單的三步過(guò)程-設(shè)置，預(yù)測(cè)和學(xué)習(xí)-可以將其視為從頭開始進(jìn)行的機(jī)器學(xué)習(xí)。

系統(tǒng)首先通過(guò)隨機(jī)組合簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)運(yùn)算來(lái)選擇100種算法。然后，經(jīng)過(guò)復(fù)雜的反復(fù)試驗(yàn)過(guò)程，可以找出表現(xiàn)最佳的人，并進(jìn)行一些調(diào)整以保留最佳人選，以進(jìn)行另一輪試驗(yàn)。換句話說(shuō)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正在發(fā)生變化。

生成新代碼時(shí)，將在AI任務(wù)上進(jìn)行測(cè)試-例如找出卡車圖片和狗圖片之間的差異-然后保留性能最佳的算法以供將來(lái)迭代。喜歡優(yōu)勝劣汰。

而且速度也很快：研究人員估計(jì)，每個(gè)處理器每秒可以搜索多達(dá)10,000種可能的算法(可用于該任務(wù)的計(jì)算機(jī)處理器越多，它可以運(yùn)行得越快)。

最終，這應(yīng)該會(huì)看到人工智能系統(tǒng)得到更廣泛的使用，并且對(duì)于沒有AI專業(yè)知識(shí)的程序員來(lái)說(shuō)更容易訪問(wèn)。它甚至可以幫助我們消除AI帶來(lái)的人類偏見，因?yàn)槿祟悗缀鯖]有參與。

改進(jìn)AutoML-Zero的工作仍在繼續(xù)，希望它最終將能夠推出人類程序員從未想過(guò)的算法。目前，它只能生成簡(jiǎn)單的AI系統(tǒng)，但研究人員認(rèn)為，可以相當(dāng)迅速地提高復(fù)雜性。