您的位置：谷歌AutoML项目：AI操控自己的进化
“之前，很多聪明的头脑花一辈子时间研究：如何抽取有效的特征。”专注于智能导购对话机器人的智能一点公司CTO莫瑜解释道，“神经网络算法的发明、深度学习技术的出现，使得AI进化到2.0，抽取特征的工作由AI自己进行，我们的工作也随之发生了变化。”
用数学函数的模式很容易解释“1.0”到“2.0”的转变：如果把识别图像、语义理解、下棋等任务的达成都看成是不同的Y=f(X)，即输入的“猫”的图片、声音或棋招是“X”，输出的“猫”、回答、棋高一招是“Y”。深度学习之前，人通过自己的分析寻找函数f对应的公式，告诉给AI。而深度学习之后，人输入大量的X与Y的对应，AI自己发现函数f对应的公式。
“AI找到的函数f的具体内容，可能比人找到的更好，但是人类并不知道，就像一个黑匣子。”莫瑜说，“但是f的形式是AI研究员通过研究设计出来的，如果使用深度神经网络，网络中的模块以及模块之间的组织方式也是提前设计的。”
随着深度学习技术的成熟和普遍化，模型构建出现了特定可追寻的经验。“各种共性神经网络的发布，使得从业门槛越来越低。一些普通的模型构建与优化，刚毕业的学生在网上学学教程就能上手。”赵志刚说。
当构建模型成为可习得的技能，AutoML就出现了。它能做的正是AI研究员的模型设计工作。“将帮助不同公司建立人工智能系统，即使他们没有广泛的专业知识。”谷歌工程师这样推介。AI成功进化到3.0。
事实上，AutoML替代的仍旧是人类能够提炼出经验的工作。“如果说之前人描绘一套寻找函数f的‘路网’，在深度学习的技术辅助下，机器能最快找到优化路径；那么AI现在可以自己设计路网了。”赵志刚言简意赅。
可以看出，不论是深度学习、还是AutoML，都只替代人类的一部分群体已经钻研透了的工作。“机器能做的事情，尽量不要手工劳动”，这是很多程序员的人生信条，这个信条催生了AutoML。本着同样的信条，微软开发了DeepCoder。“它可以用来生成满足给定输入输出的程序。”莫瑜说，但它的表现目前还不尽如人意，只能编写一些简单的程序。