また、人間よりも多くの人工知能を設計された、Googleの脳の研究者は、実際に、それはまた、他の機械学習プログラムを作成する能力を持っている、だけでなく、一般的な人工知能プログラムをAutoMLコンピュータを開発している、とAutoMLは、機械学習プログラムを作成するために、優れた。GoogleはNASNetという名前である人工知能システムを作成するために、AutoMLによって報告ExpressのWebサイトによれば、NASNet、物体認識の精度をテストした後。オブジェクトのフィギュア、車、照明、ハンドバッグや他のリアルタイム画像のすべての種類を認識することができます同様のプログラムを作成することが人間より1.2パーセントより高い82.7パーセント、最大。グーグルの脳のチームは、機械学習の発展のAutoMLは始まりに過ぎない、と述べた。彼らは機械学習コミュニティの大半はこれに基づいて開発し続けることを願って、彼らはより多くを解決しますコミュニティはAutoMLのペースに追いつくことができない場合は何の思考プロセスコンピュータビジョンの問題。強力な人工知能を作成するために、しかしAutoML能力、それはまた、倫理的な問題の数を提起した。未来派Technologies社のウェブサイトは、行われない、多くの問題に上昇します。例えば、 NASNetはすぐに自動監視システムで使用することができるが、時間がまだ適切でないかもしれません法律は、これらのシステムを調節することができる。フェイスブック、アップル（アップル）とベンダーのように多くの指標は、AIのパートナーシップに参加している人と社会団体の利益のために呼ばれ、目的は、ヒトにおける人工知能の開発を制限するために望んでいます有利な範囲内。エンジニアリングのレイ・カーツワイル、Googleのディレクター、人工知能は最終的に、しかし、目標に到達する前に、人間開発の方向に有利になり、人類は必然的にいくつかの成長の痛みを経験することになる。すべての技術のように、人工知能自体があります助けを借りて一緒に両刃の剣、そして人間人類の能力を妨げる。Kurzweilのは、人工知能が人間を交換しないと考えているが、人間の能力を高めることができます。
