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会写AI的AI程序员

发布：烟台达内
来源：互联网
时间：2017-11-23 18:57

    未来的世界将是AI的天下，在人才大家都想抢的情况下，许多大公司都面临AI人才短缺问题，而专业人才的培育并非一朝一夕就能达成的事，因此包括Google等许多科技巨头，都纷纷想用自动化的方式解决AI人才短缺问题，「打造会写AI的AI」会是个好点子吗？

    靠自动化发展AI技术，逐渐摆脱人工介入

    Google资深工程师杰夫·迪恩（Jeff Dean）最近在矽谷发表演说时，谈到Google一项叫「AutoML」（自动机器学习）的计划，AutoML是一种机器学习算法，可以透过分析数据来学会执行特定任务，能做到学习开发其他机器学习算法的程度。

    透过AutoML的帮忙，Google也许在不久的未来就能透过自动化的方式开发AI技术，逐渐摆脱人工的介入，这也是许多人认为AI产业发展的未来。根据统计，全球大约只有1万人具备研究这类复杂算法的知识、经验与能力，包括Google、Facebook、微软每年都在AI人才上投入数百万美元的经费，本来就稀少的AI人才遭到科技巨头垄断，AI人才短缺问题恐怕很难在一时半刻就得到解方。

    不需靠人类训练，AlphaGo Zero能自主学习

    NVIDIA创办人暨执行长黄仁勋，上个月出席NVIDIA GTC Taiwan大会时，形容AI是一种「自动化的自动化」（automation of automation），认为未来在AI的时代，人类不需要再亲力亲为写程序，因为人类会训练电脑写程序。

    NVIDIA创办人暨执行长黄仁勋认为，在AI的时代，人类不需要再写程序，因为人类会训练电脑写程序。

    今年五月在Google DeepMind开发的人工智慧AlphaGo,击败世界围棋冠军柯洁后，今年十月，Deepmind在《自然》杂志发表了一篇论文，介绍最新版本的围棋程序「AlphaGo Zero」，最大特色是不需要人工介入训练就能自主学习。

    论文中提到，AI长期的目标是透过后天自主学习，创造出超越人类的程度算法，AlphaGo Zero采用新型强化学习方法，从完全不知道围棋游戏规则，称为「白板」（tabula rasa）的神经网络空白状态与强大的搜寻算法结合，AI在跟自我下棋的过程中，神经网络不断被更新和调整，AlphaGo Zero便能成为自己的导师自我训练提高决策强度，AlphaGo Zero仅仅花了三天的时间，就达到第一代AlphaGo的水准。

    「不使用人类的数据，也就是不用任何方式吸收人类的知识，就能完全不受人类知识对系统的限制，」AlphaGo Zero研发人员解释：「因此AlphaGo Zero就能从基本原则开始建立自己的知识。」

    最新版本的围棋程序「AlphaGo Zero」，最大特色是不需要人工介入训练就能自主学习。

    AI发展趋势─「学习去学习」

    AI发展中的一大趋势，专家称为「学习去学习（learning to learn）」的概念其实由来已久，最早在1990年代由加拿大蒙特利尔大学的Yoshua Bengio提出这项想法，当时科技所做出来的东西仍比不上人类操作的成果，因此实验成果并不理想。

    近年随着运算能力不断增强，以及深度学习技术的出现，AI自我学习的能力终于有了突破；Google认为AI现在已经可以开始逐步学习写程序，Google深度学习科研项目团队「Google Brain」在今年初的一次实验中，让软件设计了一套机器学习系统，接着对这套系统进行语言处理方面的测试，结果发现表现超过人类设计软件的水准。

    Google Brain团队的负责人杰夫·迪恩（Jeff Dean）认为，未来机器学习专家应该将部份工作让AI软件来负责，如此一来将能大大降低AI应用的门坎。

    卡内基美隆大学研究员Renato Negrinho说谈到：「虽然会写AI的AI不是现在生活日常，但这只是时间的早晚而已。」

    会写AI的AI出现，只是时间早晚问题

    另外，今年二月，微软研究院和剑桥大学研究人员开发出一套会自己写程序的AI「DeepCoder」，DeepCoder能打造出符合需求的程序，大幅缩短开发时间和成本。

    DeepCoder使用一种叫做「程序组合（program synthesis）」的方法，只要在系统上设定期望的结果，DeepCoder就能透过搜寻其他程序的代码，再挑出适合的代码片段组合成满足需求的程序，简单来说就是一个「复制粘贴」的过程。这项研究目前仍在早期阶段，DeepCoder最多只能写出约5行左右的代码，也还不具备自行生成一段全新代码的能力，但已经能瞥见未来写程序自动化的未来。

    Google Brain团队的负责人杰夫·迪恩（Jeff Dean）认为，Google最终的目标是要协助缺乏相关的专业知识的第三方企业开发AI系统，迪恩估计目前全球有能力开发AI的公司不超过上千家，但许多公司都掌握了必要的关键数据。

许多人相信，让AI自己打造AI系统，可以加速AI的发展，「电脑将要为我们写算法。」加州大学柏克莱分校教授Pieter Abbeel说：「电脑创作出来的算法可以解决非常非常多问题，至少这是我们希望的。」卡内基美隆大学研究员Renato Negrinho谈到：「虽然会写AI的AI不是现在生活日常，但这只是时间的早晚而已。」

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