中国经济时报北京市12月5日电 （新闻记者张梦然）谷歌公司2020年晚些時间宣布，她们的人工智能（AI）系统已能发明人自身的加密技术，还能溶解自身的AI。而据谷歌官方blog及新艺术运动（Futurism）新闻前不久信息称作，这一由AI建构的“子AI”，性能已战胜人们建构的AI：检测中，起名叫NASNet的“子AI”系统准确率超出82.7%，比以前公布的类似AI商品的結果低1.2%，系统高效率达4%。17年五月，“Google人的大脑”（Google Brain）的科学研究工作人员宣布产品研发出有全自动人工智能AutoML，该人工智能能够造成自身的“子AI”系统。

此前，她们规定向AutoML启动目前为止仅次的挑戰——试着用AutoML自身建构出带的AI，战胜人们设计方案的AI。精英团队组员用以一种称之为提高通过自学的方式，全自动化设计深度学习实体模型。

本次，AutoML的“真实身份”是一个控制板神经元网络，为特殊每日任务产品研发一个“子AI”。这一新的溶解的“小孩”起名叫NASNet，能够动态性地在视頻中识别身体、轿车、交通指示灯、皮具、挎包等目标。

AutoML做为“父母”，不容易评定“小孩”NASNet的性能，并用以这种信息内容来提升 “子AI”，再次将这一全过程不断千余次。精英团队组员在ImageNet（人工智能算法系统识别新项目，是现阶段全球仅次的图像识别技术数据库查询）图像分类和COCO目标识别2个数据上，对“子AI”NASNet进行了检测。她们答复，它是人工智能算法行业2个最不会受到接受的规模性学术研究数据，其量级之丰厚促使检测十分不好。

結果，在ImageNet检测中，NASNet在检测集在的预测分析准确度超出了82.7%，比以前公布的类似人工智能商品的結果好一.2%，与毕业论文预印网址上汇报但仍未公布发布的結果旗鼓相当，系统高效率则提高了4%，仅次实体模型的均值精准度为43.1%。精英团队组员答复，NASNet将被作为各种应用软件，客户能根据该AI系统进行图像分类和目标检验。

总编圈点智能机器人必须建智能机器人，AI必须设计方案AI。看一下也没有什么古怪的，要是目标界定准确，强悍的电子计算机自然比人的大脑算得快，终究会取代人。但我觉得相同AI能够分裂人自主转型了。

由于AI還是被拴在铁笼里，有时被放进跑道，跑完一跑完而已。何时AI心血来潮，给自己原著一个目标，那何时它才可以跟人相比。如今还差得远呐。

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