研究人员构建人工智能算法通常需要时间。以神经网络为例，这是一种常见的机器学习方法，用于翻译语言和驾驶汽车。这些网络能模仿大脑结构，并通过改变人工神经元之间的连接强度，进而从训练数据中学习。
而更小的神经元亚回路能执行特定任务，例如识别路标，研究人员需要花几个月时间研究如何将它们连接起来，使其不间断工作。
近年来，科学家通过使部分步骤自动化加快了这一过程。但这些程序仍然依赖于将人类设计的现成线路拼接在一起。这意味着产出仍然受到工程师的想象力和偏见的限制。
因此，谷歌计算机科学家Quoc Le和同事开发了一个名为AutoML-Zero的程序，这个程序可以只使用高中生都知道的基本数学概念，在零人为输入的情况下开发人工智能程序。他说：“我们的最终目标是开发出连研究人员都不知道的新型机器学习概念。”
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