Googleの研究者が新しいAIアルゴリズムを数学的なビルディングブロックから進化させるシステムを作成

機械学習により、コンピュータアプリケーションは幅広いタスクで熟練することができますが、スクラッチから機械学習アーキテクチャを設計し、アルゴリズムをトレーニングするには長い時間がかかることがよくあります。ScienceAlertによると、Google Brainの研究者は最近、新しい方法でAIプログラムを作成することを試み、突然変異に基づくテクニックを使用して、AIを「進化」させることができます。

GoogleのAutoMLシステムはすでに自動でAIプログラムを作成しており、これらのプログラムの多くは人間のエンジニアによって設計されたモデルよりも優れたパフォーマンスを発揮しています。ただし、Googleの研究者はこのシステムを拡張し、研究を発表し、このシステムを使用して、新しい、より効率的で強力なアルゴリズムを「発見」することができることを示しています。このプロセスは、数学関数の突然変異に基づいており、AIシステムにしばしば見られる人間の偏見を減らすこともできます。

Googleの研究チームは、arXivに論文を事前公開しました。論文のタイトルは「Evolving Machine Learning Algorithms From Scratch」です。この論文では、新しいシステム、AutoML-Zeroについて説明しています。AutoML-Zeroは、基本的な数学演算を調整して、新しい、複雑なアルゴリズムを作成します。AutoML-Zeroで設計されたシステムは、他の多くのAIよりも強力で正確になる可能性がありますが、研究チームは、特定の目標を念頭にプロセスをテストしました。目標は、一般的な機械学習モデルとデータセット内の人間の偏見を修正することでした。研究者は、研究論文で次のように述べています。

「人間が設計したコンポーネントは、人間が設計したアルゴリズムに有利な検索結果を生み出し、AutoMLの革新の可能性を制限する可能性があります。選択肢が少ないことによっても革新が制限されます。探索できないものは発見できないからです。」

AutoML-Zeroは、3つのステップで動作します。セットアップ、予測、学習です。AutoML-Zeroは、100のアルゴリズムをランダムに組み合わせたものから始め、次にこれらのアルゴリズムを競争させます。最も優れたアルゴリズムが特定されると、これらのアルゴリズムに小さな調整が加えられ、別のラウンドの試験が実施されます。このプロセスは、「最も適応できるものが生き残る」選択プロセスを模しています。

このプロセスは、システムが1秒あたり1プロセッサあたり最大10,000の可能なアルゴリズムを処理できるため、比較的迅速に実行できます。また、人間のオペレータからの入力がほとんどないまま、24時間365日続けて試験を実施できます。

現在最も印象的なアルゴリズムシステムの多くは、コンピューターサイエンスとAIの長い歴史を持つアルゴリズムのわずかなバリエーションにすぎません。Haran Jacksonによると、新しい論文の最も興味深い点は、システムが現在最も広く使用されているものとは根本的に異なる、まったく新しいアルゴリズムを発見できる可能性があることです。

「人工知能の最も印象的な成果は、人間がこれまでに考案したものとは根本的に異なる、新しいアルゴリズムの発明によってのみ達成されるという認識が、コミュニティの多くのメンバーの中にあります。」とJacksonは述べています。「これが、上記の論文が興味深い理由です。完全に新しい機械学習アルゴリズムを自動的に構築してテストする方法を提示しているからです。」

AutoML-Zeroはまだ概念実証の段階にあり、今日の最先端のAIアプリケーションを駆動するアルゴリズムと同等の有用性を持つアルゴリズムを生成するには、さらに多くの作業が必要です。ただし、システムに関する研究は、他のアルゴリズムがエンジニアによって設計される方法に影響を与える可能性があるため、AutoML-Zeroが完成する前に有用となる可能性があります。