深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正在改變互聯(lián)網(wǎng)。人工智能(AI)系統(tǒng)正被注入到在線服務(wù)的各個(gè)方面，能夠像人類一樣分析大量的數(shù)字信息，而這些在幾年前還是聞所未聞的。

      它們能夠識(shí)別照片里的人臉，理解人類對(duì)著智能手機(jī)說(shuō)出的命令，把對(duì)話翻譯成其它種類的語(yǔ)言。它們甚至還能幫助谷歌優(yōu)化搜索結(jié)果。這樣你也許都有所耳聞了，但是，你知道互聯(lián)網(wǎng)巨頭們是怎樣開發(fā)出這樣了不起的AI機(jī)器的嗎?

      “這就像你應(yīng)該去當(dāng)教練，而不是球員。”谷歌DeepMind的聯(lián)合創(chuàng)始人Demis Hassabis這么認(rèn)為，他們剛剛創(chuàng)造了AI打敗世界最好圍棋手的奇跡，“你需要去誘導(dǎo)AI的發(fā)展，而不是直接告訴它們?cè)趺醋觥！?/span>

      所以，當(dāng)今很多公司正在努力嘗試讓AI開發(fā)過(guò)程中的試錯(cuò)環(huán)節(jié)自動(dòng)化(AI化)。只有把高智商的人才從繁瑣的工作中解放出來(lái)，他們才能把時(shí)間花在更偉大的工程上去，同時(shí)，也能更快地推動(dòng)AI開發(fā)過(guò)程。

      換句話說(shuō)，也就是為了變得更快更智能，計(jì)算機(jī)本身必須承擔(dān)更多的重復(fù)性工作。互聯(lián)網(wǎng)的偉大在于它由無(wú)數(shù)的計(jì)算機(jī)組成，可以代替工程師測(cè)試無(wú)數(shù)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。令人高興的是，這些公司已經(jīng)在開發(fā)用來(lái)開發(fā)AI的AI了。在臉譜公司，他們?cè)O(shè)計(jì)了一款稱之為“自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)工程師”的人工智能系統(tǒng)，用來(lái)開發(fā)其它的AI。它還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠完美，但是目標(biāo)就是盡可能地在開發(fā)Al的過(guò)程中，把人類從枯燥乏味的工作中解放出來(lái)。

      在2012年臉譜以1040億美元的估值IPO以后，公司廣告團(tuán)隊(duì)的Hussein Mehanna和工程師們都?jí)毫Ρ对觯枰珳?zhǔn)地給每天數(shù)百萬(wàn)使用社交媒體的用戶推送廣告，也就意味著需要建立更好的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法，已達(dá)到更好利用臉譜的數(shù)據(jù)資源搜集用戶的信息和行為的目的。

      根據(jù)Mehanna的說(shuō)法，臉譜的工程師們能夠產(chǎn)生無(wú)窮無(wú)盡的方案，但是測(cè)試這樣方案確實(shí)個(gè)問(wèn)題。所以他的團(tuán)隊(duì)就創(chuàng)建了一個(gè)叫Flow的工具。“我們希望建立一個(gè)所有工程師都能使用的機(jī)器學(xué)習(xí)流水線。”Mehanna說(shuō)。Flow可以為工程師開發(fā)、測(cè)試、執(zhí)行大量各種形式的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

      基本上而言，工程師可以很容易地在公司的龐大網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)中心測(cè)試無(wú)窮無(wú)盡的想法。他們可以運(yùn)行各種各樣的算法，不僅是深度學(xué)習(xí)，還可以是其他形式的AI算法，包括邏輯回歸和高端決策樹等。 “嘗試越多想法越好。”Mehanna說(shuō)，“嘗試的數(shù)據(jù)越多，你的想法也會(huì)變得越好。基于Flow，工程師也可以很容易地借鑒別人已有的算法，調(diào)整并應(yīng)用到其他任務(wù)中。”

      AI開發(fā)AI，這是一個(gè)有趣的領(lǐng)域，一個(gè)已經(jīng)俘獲了科幻作家?guī)资甑念I(lǐng)域——構(gòu)建自身智能的智能機(jī)器。Flow現(xiàn)在還不像人一樣先進(jìn)。但這是走向下一個(gè)世界的第一步，一個(gè)AI不僅僅靠人類，而是可以靠AI本身創(chuàng)建的世界。

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