गूगल मस्तिष्क शोधकर्ताओं ने एक AutoML कंप्यूटर न सिर्फ एक सामान्य कृत्रिम बुद्धि कार्यक्रम विकसित किया है, वास्तव में, यह भी अन्य मशीन सीखने कार्यक्रम बनाने की क्षमता है, और AutoML एक मशीन सीखने कार्यक्रम बनाने के लिए भी कृत्रिम बुद्धि मानव की तुलना में अधिक डिज़ाइन किया गया है उत्कृष्ट। एक्सप्रेस वेब साइट AutoML द्वारा रिपोर्ट कृत्रिम बुद्धि सिस्टम बनाने के लिए गूगल NASNet नामित है के अनुसार, यह, वस्तुओं आंकड़े, वाहन, प्रकाश, हैंडबैग और अन्य वास्तविक समय छवि के सभी प्रकार पहचान करने के लिए। परीक्षण के बाद में सक्षम है NASNet वस्तु पहचान की सटीकता ऊपर 82.7%, मनुष्यों की तुलना में 1.2 प्रतिशत की तुलना में अधिक एक ही कार्यक्रम AutoML केवल मशीन सीखने के विकास की शुरुआत बनाने के लिए। गूगल मस्तिष्क टीम ने कहा,। वे उम्मीद करते हैं कि मशीन सीखने समुदाय के बहुमत इस आधार पर विकसित करने के लिए जारी रख सकते हैं, वे और अधिक का समाधान कोई विचार प्रक्रिया कंप्यूटर दृष्टि समस्याओं। हालांकि AutoML शक्तिशाली कृत्रिम बुद्धि बनाने की क्षमता है, यह भी नैतिक मुद्दों के एक नंबर उठाया। भविष्यवाद टेक्नोलॉजीज वेबसाइट, किया जाएगा यदि समुदाय AutoML की गति के साथ पकड़ने नहीं कर सकते, कई समस्याओं को वृद्धि होगी। उदाहरण के लिए, नासनेट का इस्तेमाल जल्द ही स्वचालित निगरानी प्रणाली पर किया जा सकता है, लेकिन अभी तक उपलब्ध नहीं हो सकता है कानून इन प्रणालियों, में शामिल हो गए, लोग और समाज संगठन लाभ के लिए बुलाया ऐ पर एक साझेदारी को विनियमित कर सकते हैं। फेसबुक, एप्पल (Apple) और विक्रेता के इतने संकेतक उद्देश्य मानव में कृत्रिम बुद्धि के विकास को सीमित करने के उम्मीद कर रहा है इंजीनियरिंग के रे Kurzweil गूगल निर्देशक एक अनुकूल सीमा के भीतर।, कृत्रिम बुद्धि अंत में, लेकिन लक्ष्य तक पहुँचने से पहले मानव विकास की दिशा की ओर अनुकूल हो जाएगा, मानव जाति अनिवार्य रूप से कुछ बढ़ रही दर्द का अनुभव होगा। सभी प्रौद्योगिकी की तरह, कृत्रिम बुद्धि अपने आप में एक है दो धार की तलवार, मदद से और मानव मानव जाति। Kurzweil की क्षमता में बाधा के साथ का मानना है कि कृत्रिम बुद्धि मनुष्य की जगह नहीं होगी, लेकिन मानव क्षमताओं को बढ़ाने कर सकते हैं।
