教 AI「自我繁殖」，Google 工程师想让机器取代自己？人家可没那么傻

摘要：AutoML 项目将成为 AI 领域人才短缺问题的一个非常有效的缓解方案。

在很多人看来，当人工智能时代来临的时候，低收入的体力劳动者应该担心自己的工作会不会被机器所取代，但事实上，在很多人工智能行业的专家看来，都市里拿着漂亮薪水的白领（会计、律师等）才是最危险的。

而现在，在 AI 行业技术领先的 Google 已经开始琢磨怎样让 AI 来代替自己的高薪工程师了。

「自我繁殖」的 AI 系统

Google 内部有一个研究项目叫做 AutoML，即「自动化的机器学习」，该项目旨在「训练机器学习的软件来打造机器学习的软件」，自行开发新系统的代码层，说得玄乎一点，就是让机器学习系统「自我繁殖」。

其实早在五月 Google 就对外公布了这个项目，目前它已经取得了一些研究成果。据《连线》报道，Google 称该系统开发出了一套按照内容为图片分类的系统，以百分制评价，Google 给了这套系统 82 分。如果你对这个分数没有什么概念的话，下面这个例子会更好理解一些。

在一张图片中给不同的物体定位，这个技术在 AR 增强现实和自动机器人等应用中非常重要，AutoML 项目自动生成的系统得到了 43 分的评价，而人类自己设计最优秀的系统仅仅只有 39 分。

这是一个非常重要的研究成果，如果机器可以设计出不输人类最优秀的程序，那么就算它本身仍有一定的瑕疵，有经验的 AI 专家也能够很好地利用它来大大提高人工智能系统编写设计的效率，对于经验尚浅的程序员来说，这个系统也可以起到辅助学习的作用。

人才是 AI 行业最激烈的战场

而对于 Google 本身来说，AutoML 项目取得的成果对其「AI 优先」的战略有着非常重要的意义。五月的 Google I/O 大会上，CEO Sundar Pichai 表示，Google 目前的发展重心正从移动终端转移到人工智能上来，电脑应该适应人们的生活方式，而不是人去适应电脑。在一篇亲笔信中，Pichai 写道：

Google 还希望简化设计机器学习模型的神经网络，从而降低 AI 的门槛。设计神经网络是极其耗费时间的，其对专业知识的极高要求将适用人群缩小到了科研人员和工程师。这就是 Google 创造 AutoML 的原因，AutoML 表明，利用神经网络设计神经网络也是可行的。Google 希望 AutoML 能拥有现在一些博士所具备的能力，并在 3~5 年内使众多开发者也能通过 AutoML 设计神经网络，满足其特定的需求。

因此，AutoML 的主要目标并不是要让机器淘汰人类的编程人员，甚至也不是要开发出全新的人工智能系统，而是让人工智能继续以我们多年以来习惯的速度来改变世界。

目前在世界范围内，AI 人才极度空缺，极客公园在接触许多 AI 领域的初创企业时，听他们最常谈起的一个担忧就是人才的争夺。当 BAT 等巨头公司开出创业公司难以与之抗衡的优渥条件时，人才像其他许多资源一样，依然会垄断在大公司手里，而在这样一个代表着未来几十年内发展方向的科技行业，人才断流基本就意味着企业的死亡。

而 AutoML 这样项目的存在，不失为一种缓解人才短缺问题的方法，当一个新的行业自己有解决问题的方法时，我们为什么还要用旧的眼光来看待这些问题呢？在这一点上，人才问题如此，AI 末世论亦然。