Может ли одна нейросеть написать и обучить другую?

Для решения задачи от начала до конца - нет, пока не может. Но может помочь на отдельных этапах. Рассмотрим их подробнее:

1. Поиск и подготовка данных и выбор целевой функции для обучения. Этот этап требует глубокого понимания специфики конкретной задачи и конечных целей, поэтому экспертные знания обязательны. Однако, нейросеть может помочь в решении некоторых вспомогательных задач, например, начальном сборе данных.
2. Выбор подходящей архитектуры сети и её параметров. Здесь уже существуют в какой-то степени автоматизированные техники поиска оптимальных решений (AutoML) с помощью других методов машинного обучения, в том числе нейросетей.
3. Собственно обучение нейросети, то есть процесс оптимизации целевой функции. Здесь большую роль играют параметры оптимизационного процесса. Существуют алгоритмы, позволяющие предсказать оптимальные параметры оптимизации, в том числе это могут быть нейронные сети.
4. Анализ результатов обучения (качества) и выбор дальнейших действий. И здесь мы снова сталкиваемся с ситуацией, когда для верной интерпретации результатов и принятия дальнейших решений требуется глубокое понимание задачи, понимание на уровне человека-специалиста, и в этом нейросети пока слабо нам помогают.

Для успешного сотрудничества нейросетей, важно выполнить условия:

1. Понимать и знать язык заказчика.

2.Обеспечение соответствующими ресурсами.

3. Соответствовать требованиям , предъявляемым сторонами.

Но самое главное – желание обучиться и сотрудничать!