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谷歌 AutoML 体系最出色产了一系列机械进修代码，其效力甚至比研究人员自身还要高。显然，这是对“仁攀类优胜论”的又一次袭击，因为机械人“学生”们已经成为了“自我复制”的大年夜师。AutoML 是在人工智能顶级编程人才匮乏的情况下，作为一个解决筹划而开辟的。该团队提出了一种可以创建自进修代码的机械进修软件，体系会运行数千个模仿来肯定代码的哪些方面可以作出改进，以及在改变后持续该过程、直到杀青目标。

GoogleNet 架构设计示意图

这是一个对“无穷猴子理论”的绝佳展示，但 Google 并未让一只猴子敲键盘打造出 Shakespeare，而是制造了一台可以或许自我复制编程的机械，且这些机械在数小时内表示，比仁攀类法度榜样员工作几周甚至数月都好。

固然听起来竽暌剐些吓人，但 AutoML 确实袈溱机械进修体系的编程上，远胜于创造它的研究人员。在某个图像辨认义务中，其实现了创记载的 82% 的精确率。

即使在一些复杂的人工智能义务中，其自创建的代码也比仁攀类法度榜样员优胜。它可以在图像中标记多个点，精确率达到 42%；作为比较，仁攀类打造的软件只有 39% 。

当然，它并不代表“天网”或让人毛骨悚然的“数字鬼魂”，因为我们还没有处于“自我感知机械”的奇点边沿，只是说我们在人工智能的技巧潜力上又加了一把油门。

谷歌五个月前才宣布了 AutoML，鉴于其可以或许在这么短的时光内打造出一套比研究人员自身更棒的机械进修 AI 体系，将来一年的结不雅显然更值得等待。

[编译本身TNW]

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【义务编辑：张燕妮 TEL：（010）68476606】

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本文标题：谷歌AutoML人工智能系统已可创建优于人类的机器学习代码

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