通常，它需要人类数据科学家和建立神经网络软件的最佳AI几周 ，但是Ornl的Titan SuperCuptuter一天会在一天之内构建它们 ，而AI的生产远远优于人类可以创造的任何东西。
去年，在一个世界上 ，我们看到了一个人工智能（AI） ，在这种情况下，在这种情况下 ，Google的汽车 ，建造了新的AI，或者像某些人所描述的那样 ，建立了AI“儿童 ” ，这立即超过了世界上一些领先的数据科学家创造的人 。反乌托邦的好莱坞剧本作家长期以来写着关于智能机器的兴起的故事，这些机器试图接管并奴役人类，矩阵和终结者也许是最值得注意的例子 ，尽管我们仍然远离我们 ，但我们仍然远离了一定的路，希望这是可能的未来 ，这是可能的时间表 ，越来越接近 。
本周，美国能源部的橡树岭国家实验室（ORNL）的研究人员使用泰坦（Titan） ，美国最强大的超级计算机 ，也是世界上第五强大的超级计算机，宣布他们创建并测试了一个新的AI ，该新AI可以比人类数据科学家更好地产生神经网络 ，但在这里，它可以在不到多个人的时间和一日不都是的成就中做到这一点 ，但它可以做到这一点。
目前 ，即使是最有经验的数据科学家几个月才能创建新的深度学习程序，这些新的深度学习程序通过复杂的数学算法网络发送数据，甚至Google现在著名的Automl也花了数周的时间来设计其出色的图像识别儿童AI 。
当然 ，创建AI的AI的Google Brain Project工程师可以访问800个NVIDIA图形处理单元（GPU） ，这是一种加速新的深度学习模型开发的计算机硬件，但Titan拥有超过18,000 。
The ORNL research team’s algorithm, called MENNDL, which stands for “Multinode Evolutionary Neural Networks for Deep Learning, ” wasn’t designed to create AI’s that identify cute cat photos, instead, it was designed to test and train thousands of potential neural networks to work on unique science problems, and that requires a different approach from the Google and Facebook AI platforms of the world, notes Steven Young, a postdoctoral research associate at ORNL who helped designMenndl。
他解释说：“我们发现 ，这些[通用]神经网络对于我们的许多问题而言并不是最佳的 ，因为我们的数据及其图像可以视为图像，但这些图像和问题与[典型]对象检测具有截然不同的特征 。”
例如 ，Menndl的一种应用涉及在费米国家加速器实验室进行的粒子物理实验 。
费米拉布（Fermilab）的研究人员有兴趣了解中微子 ，很少与正常物质相互作用的高能量亚原子颗粒，但这可能是理解宇宙早期形成的关键 ，而一个特定的Fermilab实验涉及进行中微子相互作用的“快照 ” ，并且团队希望可以分析和对其检测器进行分析和分类。Menndl在24小时内评估了500,000个神经网络，其最终解决方案被证明优于人类数据科学家开发的所有自定义模型 。
同时 ，在另一种涉及与孟菲斯的圣裘德儿童研究医院合作的情况下 ，Menndl提高了人类的错误率，设计了用于鉴定3D电子显微镜图像内部线粒体的AI算法的错误率，提高了30％ 。
Young说：“ MendDL能够在很短的时间内（对于我们感兴趣的这些非常不同的数据集）的时间比人类（建立更好的模型）。 ”
使Menndl特别熟练的原因是它可以定义最佳或最佳的“超参数” ，即关键变量 ，以解决特定数据集。
Young补充说：“您并不总是需要一个庞大的深度神经网络 。有时您只需要一个与正确的超参数的小型网络 。 ”
今年，ORNL的团队希望Menndl在实验室的下一个超级计算机Summit上网时会变得更大。虽然Summit只能拥有4,600个节点 ，但比Titan的18,000个节点将采用最新的NVIDIA GPU技术和IBM的CPU ，这意味着它将比Titan更强大 。
Young说：“我们将能够在峰会上查看比泰坦的更大问题，并希望能够更快地找到解决方案 。 ”
AI的建筑AI ，现在是机器建造了人工智能……接下来是什么？自我发展的机器人？啊 ，我忘了，去年我们看到了。
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