CHAPTER 2

第2章

自动化人工智能

我们在第1章主要概述了人工智能，并在1.5节中引出了AutoML—自动化人工智能，本章将介绍AutoML，包括AutoML的概述、发展、研究意义以及现有的AutoML平台和产品，其中还会穿插介绍一些平台的应用实例。本章只介绍概念性知识，关于AutoML的实际运用将在第二部分（第3～6章）和第三部分（第7～13章）详细展开。

2.1　AutoML概述

传统的人工智能旨在使用机器帮助人类完成特定的任务，随着人工智能的发展，在计算机领域衍生出了机器学习。机器学习旨在通过计算机程序完成对数据的分析，从而得到对世界上某件事情的预测并做出决定。随着机器学习的不断发展，其复杂程度也在不断增高，如果还完全依靠人为规定，使计算机按照设定的规则运行，会耗费大量的人力资源。如果让计算机自己去学习和训练规则，是否能达到更好的效果呢？跟随这一意愿的提出，就出现了本书的核心思想—自动化人工智能，也就是所谓“AI的AI”。让AI去学习AI，从而减少人工的参与，让机器完成更复杂的工作，这掀起了下一代人工智能的浪潮。

2.1.1　什么是自动化

在介绍自动化人工智能之前，先让我们了解一下什么是自动化。传统的自动化是指让机器等设备在没有人或者只有较少人参与的情况下，按照人的要求，完成一系列任务。自动化被广泛应用于各种行业，包括农业、工业、商业、医疗等领域。从20世纪40年代中期电子数字计算机的发明开始，数字程序控制便成为了一个新的发展方向。20世纪50年代末期，微电子技术开始发展，1958年出现晶体管计算机，1965年出现集成电路计算机，1971年出现单片微处理器。微处理器的出现对控制技术产生了重大影响，控制工程师可以很方便地利用微处理器来实现各种复杂的控制，使综合自动化成为现实。

自动化的概念跟随时代变化不断发展。以前，自动化被认为是让机器代替人工操作、完成复杂的特定工作任务。后来随着电子和信息技术的发展，特别是随着计算机的出现和广泛应用，自动化的概念被认为是用机器（包括计算机）不仅要代替人的体力劳动，还要代替或辅助脑力劳动，以自动地完成特定的任务。

随着自动化的发展，各行各业对于自动化的需求不断增加，且对人工智能的普及和应用的要求也越来越高，成本、精确度、效率等都影响着人工智能在现实生活中的应用。在人工智能应用的快速增长中，为了提高其水平，出现了对机器学习的需求。

那么如何将自动化的思想应用到机器学习中呢？