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为解决AI人才短缺,巨头准备打造会写AI的AI程序员

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未来的世界将是AI的天下,在人才大家都想抢的情况下,许多大公司都面临AI人才短缺问题,而专业人才的培育并非一朝一夕就能达成的事,因此包括Google等许多科技巨头,都纷纷想用自动化的方式解决AI人才短缺问题,「打造会写AI的AI」会是个好点子吗?

靠自动化发展AI技术,逐渐摆脱人工介入

Google资深工程师杰夫·迪恩(Jeff Dean)最近在矽谷发表演说时,谈到Google一项叫「AutoML」(自动机器学习)的计划,AutoML是一种机器学习算法,可以透过分析数据来学会执行特定任务,能做到学习开发其他机器学习算法的程度。

透过AutoML的帮忙,Google也许在不久的未来就能透过自动化的方式开发AI技术,逐渐摆脱人工的介入,这也是许多人认为AI产业发展的未来。根据统计,全球大约只有1万人具备研究这类复杂算法的知识、经验与能力,包括Google、Facebook、微软每年都在AI人才上投入数百万美元的经费,本来就稀少的AI人才遭到科技巨头垄断,AI人才短缺问题恐怕很难在一时半刻就得到解方。

不需靠人类训练,AlphaGo Zero能自主学习

NVIDIA创办人暨执行长黄仁勋,上个月出席NVIDIA GTC Taiwan大会时,形容AI是一种「自动化的自动化」(automation of automation),认为未来在AI的时代,人类不需要再亲力亲为写程序,因为人类会训练电脑写程序。

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NVIDIA创办人暨执行长黄仁勋认为,在AI的时代,人类不需要再写程序,因为人类会训练电脑写程序。

今年五月在Google DeepMind开发的人工智慧AlphaGo,击败世界围棋冠军柯洁后,今年十月,Deepmind在《自然》杂志发表了一篇论文,介绍最新版本的围棋程序「AlphaGo Zero」,最大特色是不需要人工介入训练就能自主学习。

论文中提到,AI长期的目标是透过后天自主学习,创造出超越人类的程度算法,AlphaGo Zero采用新型强化学习方法,从完全不知道围棋游戏规则,称为「白板」(tabula rasa)的神经网络空白状态与强大的搜寻算法结合,AI在跟自我下棋的过程中,神经网络不断被更新和调整,AlphaGo Zero便能成为自己的导师自我训练提高决策强度,AlphaGo Zero仅仅花了三天的时间,就达到第一代AlphaGo的水准。

「不使用人类的数据,也就是不用任何方式吸收人类的知识,就能完全不受人类知识对系统的限制,」AlphaGo Zero研发人员解释:「因此AlphaGo Zero就能从基本原则开始建立自己的知识。」

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最新版本的围棋程序「AlphaGo Zero」,最大特色是不需要人工介入训练就能自主学习。

AI发展趋势─「学习去学习」

AI发展中的一大趋势,专家称为「学习去学习(learning to learn)」的概念其实由来已久,最早在1990年代由加拿大蒙特利尔大学的Yoshua Bengio提出这项想法,当时科技所做出来的东西仍比不上人类操作的成果,因此实验成果并不理想。

近年随着运算能力不断增强,以及深度学习技术的出现,AI自我学习的能力终于有了突破;Google认为AI现在已经可以开始逐步学习写程序,Google深度学习科研项目团队「Google Brain」在今年初的一次实验中,让软件设计了一套机器学习系统,接着对这套系统进行语言处理方面的测试,结果发现表现超过人类设计软件的水准。

Google Brain团队的负责人杰夫·迪恩(Jeff Dean)认为,未来机器学习专家应该将部份工作让AI软件来负责,如此一来将能大大降低AI应用的门坎。

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卡内基美隆大学研究员Renato Negrinho说谈到:「虽然会写AI的AI不是现在生活日常,但这只是时间的早晚而已。」

会写AI的AI出现,只是时间早晚问题

另外,今年二月,微软研究院和剑桥大学研究人员开发出一套会自己写程序的AI「DeepCoder」,DeepCoder能打造出符合需求的程序,大幅缩短开发时间和成本。

DeepCoder使用一种叫做「程序组合(program synthesis)」的方法,只要在系统上设定期望的结果,DeepCoder就能透过搜寻其他程序的代码,再挑出适合的代码片段组合成满足需求的程序,简单来说就是一个「复制粘贴」的过程。这项研究目前仍在早期阶段,DeepCoder最多只能写出约5行左右的代码,也还不具备自行生成一段全新代码的能力,但已经能瞥见未来写程序自动化的未来。

Google Brain团队的负责人杰夫·迪恩(Jeff Dean)认为,Google最终的目标是要协助缺乏相关的专业知识的第三方企业开发AI系统,迪恩估计目前全球有能力开发AI的公司不超过上千家,但许多公司都掌握了必要的关键数据。

许多人相信,让AI自己打造AI系统,可以加速AI的发展,「电脑将要为我们写算法。」加州大学柏克莱分校教授Pieter Abbeel说:「电脑创作出来的算法可以解决非常非常多问题,至少这是我们希望的。」卡内基美隆大学研究员Renato Negrinho谈到:「虽然会写AI的AI不是现在生活日常,但这只是时间的早晚而已。」


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