作者：莉切

为编程者编程的是谁？或许很快，推动高等学习人工智能技术进步的就将不再是人类，而是其他AI了。

据MITlooks的消息称，以Google Brain为首，进行机器学习程序开发的多个组织最近确信，由人工智能制造的人工智能程序之性能已经可以达到与人类所开发的同等水准，甚至在有些情况下可以比人类做得更好。

这是否意味着就连机器学习工程师们也会面临失业的危险？并非如此，并且言之过早。首先，要让人工智能编写出足以为人类服务的的机器学习程序，要求庞大的计算处理能力。Google Brain的AI在编写“优于人类制造”的图像识别程序时，同时使用了800台图形处理器，无疑耗资巨大。

但其优越性是显而易见的，并且也有降低制造这种系统所需的能耗的途径。如果能将开发机器学习的任务交给机械本身完成，将会极大缓解目前机器学习领域的人力不足，及对大学、初创公司中人才的争夺。

这也可以让人类研究者们投身于其他重要的问题，而不是将他们的时间耗费于使用巨量数据训练AI系统的机械单调的工作中。

由AI调试AI还有其他的益处：改善AI系统学习曲线，从而降低得出有意义的结果所需的数据量。这将大大有利于对自动驾驶系统的改进，而不必花费上百万英里行驶才刚摸到投入现实使用的入口。

麻省理工媒体实验室开源了他们对使用其他机器学习程序编制学习软件的研究成果，而这应该可以助力整个行业将这种开发方法实用于对新软件的制作。

AI行业专家很快指出，发展机器学习的初期阶段需要大量的人力投入，但使用其他机器学习系统分担一些工作可以大幅降低整个开发过程中的人力需求。这将意味着可以大幅缩短使用AI的产品（包括自动驾驶汽车）投入市场的时间，提高产品质量。

当然，这肯定无利于缓解对于机器取代人工，压缩人类工作机会的数量和领域上的扩大的担忧。

智能硬件小站编译自 TechCrunch ，转载请注明出处