据Fudzilla及Futurism报道，Google Brain研究人员在5月宣告打造出能自行创立AI程序的AI体系AutoML。他们最近决议进一步应战AutoML，要其创造出比人类规划得更好的AI。

　　Google研究人员运用强化学习方法来主动规划机器学习模型，并由AutoML充任(controller neural network)，为特定使命开发1个子AI网络。研究人员将此子网络称为AINASNet，其使命是在视讯印象中，实时辨识人、车、交通号志、手提包、背包等物件。AutoML将评价NASNet的效能，用这些信息来改善其子AI，并重复此进程数千次。

　　在两大计算机视觉范畴最受推祟的大型学术数据集，即ImageNet印象分类和COCO方针检测数据集上，进行测验时，NASNet体现优于其它一切计算机视觉体系。

　　NASNet在猜测ImageNet验证集上的印象时，准确率达82.7%。比之前已宣布的体系好1.2%，体系功率也进步4%，均匀精度均值(mAP)为43.1%。此外，运算才能需求较低版别的NASNet效能也比相似规划的最佳举动机器学习模型高3.1%。

　　机器学习是许多AI体系履行特定使命的要害才能。其背面概念虽很简略，即算法透过供给很多数据来学习，但进程需求花费很多时刻和精力。若能将创立准确、高效的AI体系等进程主动化，如AutoML这样能创立AI的AI体系，就能替人类代庖。终究，这意味着非专家也能透过AutoML使用机器学习和AI技能。

　　现在高度准确、高效的计算机视觉算法因有很多潜在使用而备受追捧。Google研究人员表明，计算机视觉算法可用来创立由AI驱动的先进机器人，或帮忙视力受损的人康复视力，还能帮忙规划人员改善自驾车技能。自驾辆能愈快辨识途径上的物体，就能愈快对其做出反响，从而提高自驾车的安全性。

　　Google研究人员以为NASNet可广泛用于各种使用，并已敞开此AI用于印象分类和方针检测的推论。研究人员在博客上写到，期望更大的机器学习社区能以这些模型为根底，处理我们没有想到的很多计算机视觉问题。

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