人工智慧學習如何創造另一個人工智慧，在未來取代人類

人工智慧已經學會創造另一種人工智慧，而人類即將變得多餘。自動化機器可以在創造自己「同類」的過程中取代人類。

人工智慧發展 的過程讓許多人擔心自己的命運，也擔心人類的命運，未來人類的工作將被自動化機器「取代」。現在，主要研究人員意識到，他們可以創建能夠學習人類工作中最困難部分的軟體——這就是設計機器學習軟體的任務，自動化分析將自動化分析模型的建構。

隨著技術的突破（這對上述擔心的人來說意味著壞消息），領先的科學家正在投資研究允許軟體創建自己的機器軟體的方法。-學習其他。他們正在尋找一款能夠徹底改變人工智慧製造業的軟體。

在一項實驗中，Google大腦人工智慧研究小組的科學家使用了一種機器學習系統設計軟體，目的是測試另一種語言處理系統的基準測試能力。所獲得的結果表明，新軟體優於人類設計的舊軟體。

近幾個月來，其他一些研究小組也提供了有關他們在「創建可以創建其他軟體的軟體」方面取得的進展的資訊。上述團體包括來自非營利研究組織OpenAI（由馬斯克共同創立）、麻省理工學院（MIT）、加州大學柏克萊分校以及GoogleDeepMind研究小組的成員。

如果這種建構人工智慧的方法能夠廣泛應用，它可以經濟地加速創建機器學習軟體的進程。目前，聘請機器學習專家的成本並不便宜，如果自動化機器甚至可以在製造自己的「同類」方面取代人類，那麼也許人類可以勝任這項工作，將成為人工智慧製造週期中的多餘因素。由於企業目前必須為機器學習專家繳納保險，因此該職位缺乏員工。

谷歌大腦研究團隊負責人傑夫·迪恩上週末在一份聲明中表示：“生產某些階段的工人或許能夠被軟體更有效地取代。” Jeff Dean也表示，「自動化機器學習」技術是他的團隊目前投資的最有前景的研究項目之一。

「目前解決問題的方式包括專家意見、資訊和計算。我們能否從機器學習中徹底消除專家意見？」迪恩在加州聖克拉拉舉行的 AI 大會 Frontiers 上表示。

Google DeepMind 團隊的一系列實驗顯示：「研究人員正在應用的『學會學習』方法將減少機器學習軟體學習最有效運作所需的大量資料」。

研究人員對他們的軟體提出了挑戰，要求他們創建一個學習系統​​來捕捉所有不同的問題，但與一個主要目標相關，這反過來又需要創建一個新的系統設計。他們看到了重新創建和選擇新任務的能力，而無需像今天一樣經歷通常的準備步驟。

創建「學習學習」軟體的想法並不新鮮，但先前的實驗往往沒有帶來預期的結果：「它們無法與人類設計相提並論」。然而，這仍然被認為是人工智慧發展的一個潛在方面。蒙特利爾大學的 Yoshua Bengio 教授評論道，「未來研究這個想法是非常有趣的」。1990。

Yoshua Bengio 教授表示：「當今的電腦系統變得越來越強大，深度學習技術引發了人們對人工智慧的興趣，這使得研究成為可能。「學習學習」系統的研究方法有潛力脫穎而出。此外，教授還補充說：“這樣的系統需要極其強大的計算能力，才能取代該領域的人類專家。”

Google Brain 的研究人員還描述了一個強大的系統，該系統使用 800 個圖形處理器為軟體提供動力，從而創建了一個可以與人類設計相媲美（甚至超越）的圖像識別系統。

麻省理工學院媒體實驗室研究員 Otkrist Gupta 博士認為，人工智慧製造很快就會改變。他和麻省理工學院的同事計劃開發一款開源軟體，其中的學習軟體將設計一個深度學習系統，該系統可以像人類創建的系統一樣強大而準確地識別圖像。

Gupta 博士透過花費大量時間設計和測試機器學習模型而受到啟發，開始了這個計畫。他認為公司和研究機構也有動力設計自動化機器學習的電腦。

「減輕科學家的負擔將是一個有效的解決方案。它可以提高我們的生產力，創建更有效的系統模型，並讓我們有空閒時間探索新的發現和更高水平的想法，」古普塔博士說。

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