Mayıs 2017'de yapılan  Google I/O '17 konferansında, Google firması tarafından, başka yapay zekâların yaratılmasına yardım eden bir yapay zekâ projesi olan AutoML projesinin ayrıntıları paylaşıldı. Karmaşık bir süreç olan söz konusu yaratımın bir bölümünü otomatikleştirebilen AutoML, makine öğrenimini uzman olmayan kişiler için daha erişilebilir duruma getiriyor.

Google I/O ’17 konferansının en dikkat çekici sunumlarından biri, CEO Sundar Pichai'nin AutoML (Otomatik Algoritma Tasarımı İçin Makine Öğrenimi ) hakkındaki sunumu oldu. Christopher Nolan'ın "Başlangıç" (İng. Inception) filminde rüya katmanlarının oluşturulmasına benzer şekilde, AutoML sistemi de yapay zekâyı katman katman üreterek, daha iyi yapay zekâ sistemlerinin yaratılmasına katkıda bulunuyor.

AutoML projesi, verileri sinir ağları katmanları üzerinden ileten bir teknik olan derin öğrenme (İng. deep learning) üzerine odaklanıyor. Bu katmanların yaratılması oldukça karmaşık; bu nedenle Google, bunu yapabilecek bir yapay zekâ üretmenin iyi olacağını düşündü. Google Araştırma Blog'unda firmanın şöyle bir açıklaması bulunuyor: "Bizim yaklaşımımızda (ki buna "AutoML" adını verdik), kontrolör bir sinir ağı, bir "çocuk" model mimari önerebilir ve bu mimari daha sonra belli bir görev üzerine eğitilip, niteliği sınanabilir. Ardından bu geri-bildirim, kontrolörü bilgilendirmek için kullanılarak, bir sonraki seferde önerilerini iyileştirmesine yardımcı olabilir. Bu süreci, yeni mimariler üretip sınayarak ve öğrenmesi için kontrolöre geri-bildirim yaparak, binlerce kez yineliyoruz."

Şimdiye dek AutoML teknolojisi, görsel ve konuşma tanıma görevleri için ağların tasarlanmasında kullanıldı. Görsel tanıma konusunda Google uzmanlarını yakalayan sistem, konuşma tanımada ise onları geçerek, insanların yaratabildiğinden daha iyi mimariler tasarladı. Daha iyi makine öğrenim teknolojileri geliştirmek için insan çabalarını destekleyebilen böyle bir yapay zekâ, bu alanda yeni tip sinir ağlarının üretilmesini sağlayabilir ve uzman olmayan kişilerin de kendi isteklerine yanıt verebilecek sinir ağları tasarlamalarına olanak tanıyabilir.