在上周的谷歌I/O 2017年大会，谷歌执行长Sundar Pichai对自动机器学习(AutoML)做出一些相当惹人注目的评论。自动机器学习是另一个神经网络过程，它可以产生一层又一层复杂的编码和演算法，来“学习”它的环境。
通常，这些层的每一层是人工智慧(AI)整体的部分，基本上必须由人来精巧地制作，而且需要花时间。谷歌有一个聪明的想法，让既存的人工智慧来创造自己的编码层。结果证明，它比人类的技术人员还要快得多，而且更有效率。
由这项方案的研究人员所贴出的一篇随附的部落客文章中，就原始的人工智慧是父母而言，将新的人工智慧比喻为小孩。
他们写道：“一个控制器神经网可以提出一个“小孩”模型结构，然后在一个特定任务上，对它的品质进行训练和评估。不管是什么任务，处处都被控制的人工智慧监控，而回应则被人工智慧用来改善这个“小孩”。
“我们重复这个过程数千次，产生新的结构，测试它们，并将回应提供给控制器来学习。”
自动机器学习程序迄今被应用于影像辨识和语言模型建立。单独使用人工智慧，这个团队观察到它创造出来的程式，与世界上第一流的机器学习专家所设计的最先进模型不相上下。
奇怪的是，虽然人类设计的人工智慧和人工智慧制作的程式显示出大量的编码相似性，但是有一些关键的不同。在后者的创造中出现了小的子程序，那些子程序似乎对人类编码者没有明显的用处。
这个团队接着认为，这种自我编码的行为可能是，反直觉地，被放在外行人手中。
藉由从“原始的”人工智慧开始，一个人工智慧能够制造编码本身，任何人工智慧都可以输入一些基本命令，就好像它们为特定类型的定制人工智慧程式下达“命令”一样。然后，随着点击一个按钮，这个人工智慧就能够自己运转和发展，最终变成客户所渴望的软件。
