最近，thenextweb一篇题为“谷歌的AI写的机器学习代码比创造它的研究人员写的更好”的文章引起讨论，“让AI自己编程”这件事进展到什么程度，有哪些影响？今年5月，谷歌在 I/O大会公布AutoML项目：让神经网络自己设计神经网络，帮助机器“学习如何学习”的工具。现在，AutoML已经实现这一目的，并且它创造的机器学习系统比人类工程师做的更加强大和高效。
在有关计算机能力日益增加的讨论中，白领的工作被自动化已经成为一个热门话题，例如软件已经显示出替代会计师和律师工作的潜力。谷歌的人工智能研究人员正在试图自动化的高薪工作，更可能是穿连帽衫的程序员而非西装领带的白领——他们自己。
在一个名为 AutoML 的项目中，谷歌的研究员实现了教机器学习软件来构建机器学习软件。在某些情况下，它所产生的结果比研究人员自己设计的最好的系统更加强大和高效。研究人员表示，该系统最近在一个图像分类任务中实现了破纪录的82%的正确率。在另一个难度更大的在图像中标记多个对象位置的任务中，自动生成的系统达到43%的正确率，而人类构建的最优的系统正确率只有39%。
这样的结果意义重大，因为构建先进的AI系统所需的专业知识即使在谷歌也非常稀缺。谷歌CEO Sundar Pichai 最近在其硬件发布会上表示：“今天发布的产品是由机器学习科学家们打造的，可以说世界上只有几千名科学家能够做到。”“我们想让更多的、无数的开发者能够做到。”