谷歌推广AutoML：机器学习帮助人类解决人才空缺

　　通过使用模拟脑神经元网络，工程师无需手工构建图像识别服务或语言翻译应用程序，而只需一行代码就可以更快地构建一个自学习任务的算法。但建立模拟脑神经元网络不像建立一个网站或一些普通的智能手机应用程序那样容易。它需要熟练的数学技能，反复的试验和相当准确的直觉。研究人员需要一个巨大的机器网络上运行几十次甚至几百次实验，测试一个算法如何学习某种任务，比如识别图像或者从一种语言翻译到另一种语言。然后他们一遍又一遍地对算法的特定部分进行调整，直到解决问题。但是谷歌正在试图把这个繁琐的过程自动化。通过利用AutoML构建新算法并分析其他算法，谷歌可以了解哪些方法是成功的，哪些是不成功的。最终就可以建立更有效的机器学习机制。谷歌表示，AutoML现在已经可以构建算法，在某些情况下，可以比单纯由人类专家研发的技术更精确地识别照片中的对象。

原标题：谷歌推广AutoML：机器学习帮助人类解决人才空缺

(责编：谷妍、邓楠)

　　谷歌也正在大力投资于云计算服务，帮助其他企业构建和运行软件的服务。在成功吸引部分全球顶尖的AI研究人员后，谷歌有信心AutoML项目可以成为未来几年公司的主要经济动力之一。(实习编译：王蕤 审稿：李宗泽)

　　目前的科技行业有着巨大的潜力，它不仅可以为智能手机提供人脸识别技术，也可以为汽车建立自动驾驶系统。但是据估计世界上只有一万人拥有建立复杂算法所需的教育背景和相关经验。由于人才短缺，全球最大的科技企业，包括Google、脸书和微软，每年会向AI技术专家支付数以百万计的美元。目前这种人才短缺现象短时间内并不会消失，因而各大公司正在不断研发可以便于建立自己的AI系统的各种工具，包括图像和语音识别技术和在线聊天机器人等。

　　据外媒11月5日报道，谷歌领导工程师之一Jeff Dean在最近中国和硅谷的演讲中向大众重点介绍了一个名为AutoML的谷歌项目。ML是机器学习(machine learning)的缩写，指的是可以通过分析数据自行完成特定任务的计算机算法。同时它还可以学习如何建立其他机器算法。谷歌认为有了这种技术，人类很快就可以找到创建AI的方法，并且可以构建技术人员认为只能在未来出现的先进系统。该项目旨在为更多的公司和软件开发者提供最新的AI技术。

　　Dean称，谷歌的这一项目将帮助不同的公司建立人工智能系统，即使他们没有广泛的专业知识。他估计当今世界只有不到几千家公司有合适的人才来建立自己的AI系统，但是更多的公司需要拥有相关的数据。“我们希望从成千上万的解决机器学习的难题中解脱出来。”