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人工智能方面的进步使得一些人担心计算机自己就能把车开走而不用听人的命令。最近研究人员就发现，他们可以让计算机学着设计机器学习软件。
在一项实验中，Google Brain人工智能研究小组的研究人员用软件设计了一个机器学习系统，来测试语言处理精准性。它所得到的结果超过了之前发表的由人类设计的软件的结果。
最近几个月，其他几个小组也报告了在研究机器学习自主学习软件制作方面取得的进展。这其中有非营利研究机构OpenAI（由Elon Musk共同创办），麻省理工学院加州大学伯克利分校和谷歌的人工智能研究组织DeepMind的研究人员。
如果自主学习人工智能技术变得切实可行，它们可以加快整个经济体中机器学习软件的实施步伐。目前的人工智能公司都必须为供不应求的机器学习专家支付高昂的费用。领导Google Brain研究小组的Jeff Dean上周说到，这部分工程师的一些工作可以被软件取代。他将“自动化机器学习”描述为他的团队正在探索的最有前途的研究途径之一。
“目前你解决问题的方式是你拥有专业知识，数据和计算”Dean在加利福尼亚州圣克拉拉举行的人工智能前沿峰会（AI Frontiers）上提出， “我们是否可以摆脱对大量机器学习专业知识的需求呢？”
来自Google的DeepMind小组的一组实验表明，研究人员所开发的“自主学习”也可以帮助减轻机器学习软件在特定任务上消耗大量数据的问题。
创建自主学习软件的想法已经存在了一段时间，但之前的实验并没有产生可与人类的想法相媲美的结果。 “非常令人兴奋”蒙特利尔大学教授Yoshua Bengio说，他之前曾在20世纪90年代探索过这个想法。Bengio认为现在可用的计算资源越来越强大，而且深度学习技术的出现，引发了人们对人工智能的热捧。但他指出，深度学习需要如此巨大的计算能力，现阶段要减轻负载或部分取代机器学习专家的想法尚不可行。
一位MIT研究员表示，“减轻数据科学家的负担是一个巨大的回报，它可以提高你的工作效率，并让你自由探索更高层次的想法。”
人工智能已经围绕在我们身边了，想象未来机器人都可以代替我们做这么高难度的工作了，我们是不是需要更努力追上机器人的进步才行，比如围棋高手AlphaGo。
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