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谷歌:讓計算機實現自我編程,自主機器時代不再遙遠

日期:2016-11-29 | 來源:易聯網站建設公司 | 閱讀:
  新智元導讀:許多人對AI的想象都停留在應用層,而忽視了技術層AI也將產生顛覆——讓機器自己編程。谷歌大腦、DeepMind、Facebook甚至Viv 都在這一方向上努力,發表了一系列研究論文。Venture Beat 作者 Lucas Carlson認為,機器自我編程其實離我們并不遙遠,將很快實現。一旦機器做到這一步,在軟件發揮重大作用的所有領域,將會經歷一場顛覆性的變革。
  想象AI 的未來是很有趣的:家庭服務機器人、亞馬遜的智能家庭中樞(Echo)等設備將走進每家每戶,還有無人機快遞和更加精準的醫學診斷。這些吸人眼球的消費應用充斥著公眾的想象,以至于大家都忽視了AI對另一個領域的顛覆——軟件本身的發展。
  想象一下,如果計算機自己能理解自己,它們可以做些什么?用不了多久,計算機就能做到這件事。并且,我不是在描述遙遠的未來,我說的是觸手可及的現在,使用時下現有的技術就能達到。
  迄今為止,機器學習的專家傾向于聚焦那些為特定任務開發的AI 應用,比如人臉識別、自動駕駛、語音識別甚至是搜索。但是,如果這些類似的算法能夠在不需要人為幫助、解釋或者干預的情況下,理解它們自身的代碼結構呢?正如他們理解人類的語言和圖像一樣。
  如果代碼開始對自己進行分析、自我修正并提升,且速度比認為的更快,那么技術的突破可能會來得更快。由此帶來的可能性是無止境的:醫學的進步、更加自然的機器人、更智能的手機、更少bug的軟件,更少的銀行欺詐等等。
  人工智能具有解決軟件開發中的一個古老問題的潛力。代碼編寫或操縱其他代碼的能力的概念已經存在了很長時間,一般稱為元編程(它實際上起源于20世紀50年代末的Lisp)。它解決的難題,目前都還在人們的想象之中。
  但是,現在人工智能讓改變發生了。
  使用人工智能,計算機能夠理解一個軟件開發項目從無到有的發展歷史過程中的所有代碼,并立即改進或者刪除單獨一行代碼中的bug,不管是用什么編程語言。即便是一個缺乏經驗的或者中等水平的程序員都能講清楚讓計算機自我編程的原理。由此,一個癌癥項目的研究可能幾天或者幾個月就能完成,而不需要花費好幾年的時間,這將帶來顯著的進步。
  今天,這項最終將會帶來顛覆性改變的技術尚處在萌芽時期,但是,它已經開始生長。比如,谷歌的TensorFlow機器學習軟件,讓每位程序員都能將神經網絡直接融入到所開發的APP中,讓APP擁有識別圖片中的人和物體的能力。要把這些想法變成現實,你將不再需要一個博士學位。讓業余人士也可以修正程序,這可能會成為AI發展歷史上最大的突破。
  谷歌的目標:大部分代碼都不需要人為編寫
  國外著名科技記者 Steven Levy 今年 6 月在他刊于 BackChannel 的文章《谷歌如何將自己重塑為一家“AI 為先”的公司》(How Google Is Remaking Itself As A “Machine Learning First” Company)中提到,谷歌大腦負責人 Jeff Dean 表示,隨著他和團隊對機器學習了解得更多,他們利用機器學習的方法也更加大膽。“以前,我們可能在系統的幾個子組件中使用機器學習,”Jeff Dean 說:“現在我們實際上使用機器學習來替換整套系統,而不是試圖為每個部分制作一個更好的機器學習模型。”Levy 在文中寫道,如果現在讓 Jeff Dean 改寫谷歌的基礎設施,大部分代碼都不會由人編碼,而將由機器學習自動生成。


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