Peneliti Google Membuat Sistem untuk Mengembangkan Algoritma AI Baru dari Blok Bangunan Matematika

Pembelajaran mesin memungkinkan aplikasi komputer menjadi mahir dalam berbagai tugas, tetapi seringkali membutuhkan waktu lama untuk merancang arsitektur pembelajaran mesin dari awal dan kemudian melatih algoritma tersebut. Seperti dilaporkan oleh ScienceAlert, peneliti di Google (GOOGL ) Brain baru-baru ini bereksperimen dengan cara baru untuk membuat program AI, menggunakan teknik berdasarkan mutasi yang memungkinkan AI “berevolusi” secara alami.

Sistem AutoML Google telah secara otomatis membuat program AI selama beberapa waktu sekarang, dan banyak program tersebut mencapai kinerja yang lebih baik daripada model yang dirancang oleh insinyur manusia. Namun, peneliti Google dapat memperluas sistem ini, merilis penelitian yang menyiratkan bahwa sistem tersebut dapat digunakan untuk “menemukan” algoritma baru yang lebih efisien dan kuat melalui proses yang menyerupai evolusi. Proses ini berdasarkan pada mutasi fungsi matematika dan juga dapat membantu mengurangi bias manusia yang sering ditemukan dalam sistem AI melalui data.

Tim peneliti Google mempublikasikan makalah pra-cetak di arXiv bulan lalu, berjudul “Evolving Machine Learning Algorithms From Scratch”. Dalam makalah tersebut, tim peneliti membahas sistem baru mereka, yang disebut AutoML-Zero. Auto-ML Zero beroperasi dengan mengubah operasi matematika dasar, menggunakan mereka sebagai blok bangunan untuk algoritma baru yang canggih. Sistem yang dirancang dengan AutoML-Zero dapat lebih kuat dan akurat daripada banyak AI lainnya, tetapi tim peneliti menguji proses tersebut dengan tujuan tertentu – memperbaiki bias manusia dalam model pembelajaran mesin generik dan dataset. Peneliti menjelaskan masalah tersebut dalam makalah penelitian mereka:

“Komponen yang dirancang manusia mempengaruhi hasil pencarian untuk mendukung algoritma yang dirancang manusia, mungkin mengurangi potensi inovasi AutoML. Inovasi juga terbatas oleh memiliki lebih sedikit pilihan: Anda tidak dapat menemukan apa yang tidak Anda cari.”

AutoML-Zero beroperasi dengan pendekatan tiga langkah: setup, prediksi, dan belajar. AutoML-Zero dimulai dengan mengambil 100 algoritma yang dibuat melalui kombinasi acak operasi matematika sederhana, kemudian algoritma tersebut dipertandingkan satu sama lain. Setelah algoritma terbaik diidentifikasi, sedikit perubahan dilakukan pada algoritma tersebut dan kemudian dilakukan putaran uji coba lain. Proses kompetisi dan mutasi ini menyerupai proses seleksi “survival-of-the-fittest”.

Proses ini dapat dilakukan dengan cukup cepat, karena sistem dapat memproses hingga 10.000 algoritma yang mungkin per detik per prosesor. Sistem juga dapat melakukan uji coba tersebut lebih atau kurang 24/7, terus-menerus bereksperimen dengan sangat sedikit input dari operator manusia.

Banyak sistem algoritma yang paling mengesankan saat ini hanya sedikit variasi dari algoritma yang memiliki sejarah panjang dalam ilmu komputer dan AI, diperbesar. Menurut Haran Jackson, seperti dikutip oleh Newsweek, hal yang paling menarik tentang makalah baru tersebut adalah bahwa sistem tersebut dapat menemukan algoritma baru yang secara radikal berbeda dari yang paling banyak digunakan.

“Ada kesadaran di antara banyak anggota komunitas bahwa prestasi AI yang paling mengesankan hanya akan dicapai dengan penemuan algoritma baru yang secara fundamental berbeda dari yang telah kita ciptakan sebagai spesies,” kata Jackson. “Inilah yang membuat makalah tersebut sangat menarik. Ini menyajikan metode yang dapat kita gunakan untuk secara otomatis membangun dan menguji algoritma pembelajaran mesin yang benar-benar baru.”

AutoML-Zero masih dalam tahap konsep bukti dan banyak pekerjaan yang perlu dilakukan sebelum sistem tersebut dapat menghasilkan algoritma yang sama berguna dengan yang digunakan dalam aplikasi AI paling canggih saat ini. Namun, penelitian yang dilakukan pada sistem tersebut mungkin akan membuktikan berguna bahkan sebelum AutoML-Zero selesai, memberikan informasi tentang bagaimana algoritma lain dirancang oleh insinyur.