谷歌大脑团队提出让AI软件学会自己制造AI软件

2017-02-08 11:03:00 作者:佚名 分类 : 人工智能

  在一个实验中,谷歌大脑AI研究团队的研究人员让软件设计了一个机器学习系统,然后对这个系统进行了语言处理基准测试。它获得的分数超过了以前由人类专家设计的软件。

  最近几个月,其他几个团队也在让学习软件制作学习软件上取得了一些进展。这些团队包括非营利研究机构OpenAI(马斯克是其联合创始人)、麻省理工学院(MIT)、加州大学伯克利分校,以及谷歌另一个AI研究团队DeepMind的研究人员。

  如果这种AI技术变得更加现实可行,它可以提高机器学习软件在整个经济中应用的速度。目前来说,公司还必须付高价聘请机器学习专家编写机器学习软件,这些专家供不应求。

  谷歌大脑研究小组的领导杰夫·迪恩(Jeff Dean)上周表示,这些专家的一些工作可以由软件接手完成。他表示,“自动化机器学习”是他的团队正在探索的最有前途的研究方向之一。

  迪恩在加利福尼亚州圣克拉拉市的AI Frontiers会议上说,“目前你要解决问题,你就需要拥有专业知识、数据和计算能力。我们可以不再需要大量和机器学习相关的专业知识吗?”

  之前,机器学习软件需要使用关于特定任务的大量数据进行训练,才能获得良好的效果,而来自谷歌 DeepMind团队的一系列实验表明,“学会学习”也有助于减少这种需要。

  研究人员让软件针对多个不同但相关的问题(比如在迷宫中寻找出路)创建学习系统。结果软件提交的系统显示它拥有归纳能力,不需要进行以前那么多的训练,这些系统就可以完成新的任务。

  构建“学会学习”的软件,这个想法很早之前就有了。但以前的实验没有产生明显的成果。蒙特利尔大学的教授Yoshua Bengio在20世纪90年代曾经探索过这个想法,他说现在取得的成果“很令人兴奋”。

  Bengio说,现在的计算能力变得更加强大了,而深度学习技术的出现,也是这种做法产生成果的一个关键。但他指出,这需要非常强大的计算能力,所以要用它来替代机器学习专家目前还不现实。

  谷歌大脑的研究人员说,为了让软件设计出与人类媲美的图像识别系统,他们使用了800个高性能的图形处理器来驱动该软件。

  麻省理工学院媒体实验室的研究员Otkrist Gupta认为,这种情况将会发生改变。他和麻省理工的同事计划开源他们在实验中使用的软件。在他们的实验中,学习软件设计了一些深度学习系统,其识别对象的效果不亚于人工编写的系统。

  Gupta之前在设计和测试机器学习模型上花了很多精力,所以希望能够把这种工作自动化。他认为公司和研究人员会积极寻找方法,让自动化机器学习变得现实可行。

  “减轻数据科学家的负担很有好处,”他说。“它可以提高效率,让你获得更好的模型,让你有精力去探索更高层次的想法。”

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