您的位置：谷歌AutoML项目：AI操控自己的进化
“用AutoML开发AI模型类似于孩子玩‘乐高’玩具。”赵志刚深入浅出，“乐高”设计者把完整的世界拆解成细致的模块，万物可用，进而组合成复杂的模型。而人类更高一级的工作就是针对不同领域为AI找到基础单元，也就是模块。如在图像识别领域，人类已设计出卷积、池化等多种模块。“AutoML才可以以此为依据进行模型构建，不停地调整模块组合，获得更符合常理的输出。模块越精细、越能解决通用性问题，自开发AI越能施展开拳脚。”赵志刚说。
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产业需要的人才在哪儿
缓解人才短缺问题是AutoML的主力卖点。“AI系统正在遍地开花，AI人才却远远跟不上。”谷歌方面这样解释AutoML为啥不可或缺。目前的AI人才现状如何？
2017年，《全球AI领域人才报告》《BAT人工智能领域人才发展报告》等相继发布。“AI人才短缺是真实存在的。”盛世投资集团副总裁徐文娟说，“初创期和发展期企业人才短缺的问题尤其严重。从目前世界范围看，美国拥有数量最多的AI人才，我国AI人才无论从人数还是从业经验上都无法与之比拟。”
赵志刚有相同的感触：“我国AI领域现在缺老手、缺高手、缺多面手及顶级大师。”模型的优化调试需要经验，模型的精巧设计需要高超技艺，把AI应用于各个行业需要复合型人才，此外，目前引领AI发展方向的顶级人才屈指可数，且多在国外。
徐文娟介绍，中国的AI人才在BAT(百度、阿里、腾讯)中最多。一般这类人才的背景经历有几种，海归、BAT工作经验，或是来自高校或科研院所。
“AI自开发短期内应该无法替代人的工作，还有很长的路要走。”徐文娟说。赵志刚从学术角度分析道：“只有当人类把不同应用领域的AI模型设计出来，并进一步分解出一系列通用模块，如同化学中的元素周期表、生物中的DNA、RNA，这种自开发才能有更多的应用。”