谷歌大部分的“元学习”都是模仿人类神经网络进行的，并试图通过越来越多的数据训练这些网络。当机器接受过培训，它们会非常适合做这些工作。最困难的部分是最初模仿大脑结构，并在适当的尺度上处理更复杂的问题。
相对于从头设计一个神经网络，调整现有系统来满足新需求要容易得多。然而，谷歌的研究似乎表明，这只是一种暂时性状态。随着AI在设计越来越复杂新系统方面变得越来越容易，对于人类来说，扮演好“守门员”的角色更为重要。AI系统可能很容易产生偏见，例如将种族和性别身份与负面印象联系起来。然而，如果人类工程师花在创建系统的繁重工作上的时间减少，他们将有更多的时间来进行监督和改进。
最终，谷歌的目标是更好地发挥AutoML的功能，使程序员能够在实际应用中使用它。如果他们成功做到这一点，AutoML很可能会在谷歌之外产生巨大影响。皮查伊表示：“我们希望能够民主化这项技术。”这意味着，该公司希望AutoML能在谷歌之外被更广泛地使用。

之前很多人都说，虽然人工智能会夺走一部分人的工作，但是会带来更多的工作。
但是越来越感觉未必会是这样，终极状态下机器人可以构建一个可以自我进化，自我创造的文明，根本不需要人类参与啊。