Google skúma vytvorenie systému na vývoj nových algoritmov AI z matematických stavebných blokov

Strojové učenie umožňuje počítačovej aplikácii zvládnuť širokú škálu úloh, ale návrh architektúry strojového učenia od začiatku a následné trénovanie tohto algoritmu často trvá dlho. Ako informoval ScienceAlert, výskumníci z Google Brain nedávno experimentovali s novými spôsobmi vytvárania programov AI, využívajúc techniky založené na mutáciách, ktoré umožňujú AI organicky sa „vyvíjať“.

Systém AutoML od Google už nejaký čas automaticky vytvára programy AI a mnohé z týchto programov dosahujú lepší výkon ako modely navrhnuté ľudskými inžiniermi. Výskumníci Google však dokázali tento systém rozšíriť a vydali výskum, ktorý naznačuje, že systém by sa mohol použiť na „objavenie“ nových, efektívnejších a výkonnejších algoritmov prostredníctvom procesu, ktorý odzrkadľuje vývoj. Tento proces je založený na mutácii matematických funkcií a mohol by tiež pomôcť znížiť ľudskú zaujatosť, ktorá sa často dostáva do systémov AI prostredníctvom údajov.

Výskumný tím Google vopred publikoval príspevok posledný mesiac arXiv s názvom „Vyvíjajúce sa algoritmy strojového učenia od nuly“. V ňom výskumný tím diskutuje o svojom novom systéme s názvom AutoML-Zero. Auto-ML Zero funguje tak, že vylepšuje základné matematické operácie a používa ich ako stavebné bloky pre nové, sofistikované algoritmy. Systémy navrhnuté pomocou AutoML-Zero by mohli byť potenciálne výkonnejšie a presnejšie ako mnohé iné AI, ale výskumný tím testoval proces s konkrétnym cieľom – fixáciou ľudskej zaujatosti v rámci generických modelov strojového učenia a súborov údajov. Výskumníci popisujú problém vo svojej výskumnej práci:

„Komponenty navrhnuté človekom skresľujú výsledky vyhľadávania v prospech algoritmov navrhnutých človekom, čo môže znížiť inovačný potenciál AutoML. Inováciu obmedzuje aj menej možností: nemôžete objaviť to, čo nemôžete hľadať.“

AutoML-Zero funguje v troch krokoch: nastavenie, predpovedanie a učenie. AutoML-Zero začína tým, že vezme 100 algoritmov vytvorených náhodnou kombináciou jednoduchých matematických operácií, potom sa algoritmy postavia proti sebe. Po identifikácii najvýkonnejších algoritmov sa v týchto algoritmoch vykonajú malé vylepšenia a potom sa vykoná ďalšie kolo skúšok. Tento proces konkurencie a mutácie napodobňuje proces výberu „prežitia najvhodnejšieho“.

Celý proces je údajne možné vykonať pomerne rýchlo, pretože systém je schopný spracovať až 10,000 24 možných algoritmov za sekundu na procesor. Môže tiež vykonávať tieto skúšky viac-menej 7 hodín denne, XNUMX dní v týždni, pričom pokračuje v experimentovaní s veľmi malým vstupom od ľudských operátorov.

Mnohé z najpôsobivejších algoritmických systémov súčasnosti sú len nepatrnými variáciami algoritmov, ktoré majú dlhú históriu v informatike a AI, zväčšené. Podľa Harana Jacksona, ako ho cituje Newsweek, najzaujímavejšia vec na novom článku je, že systém by mohol potenciálne objaviť úplne nové algoritmy, ktoré sa radikálne líšia od tých, ktoré sú najpoužívanejšie.

"Mnohí členovia komunity majú pocit, že najpôsobivejšie výkony umelej inteligencie sa dosiahnu len s vynálezom nových algoritmov, ktoré sa zásadne líšia od tých, ktoré sme ako druh doteraz vymysleli." povedal Jackson. „To je to, čo robí spomínaný dokument tak zaujímavým. Predstavuje metódu, pomocou ktorej môžeme automaticky konštruovať a testovať úplne nové algoritmy strojového učenia.“

AutoML-Zero je stále vo fáze overovania konceptu a bude potrebné urobiť na ňom oveľa viac práce, kým bude schopný produkovať algoritmy, ktoré sú rovnako užitočné ako tie, ktoré riadia súčasné najmodernejšie aplikácie AI. Napriek tomu sa výskum vykonaný na systéme môže ukázať ako užitočný ešte pred dokončením AAutoML-Zero, ktorý informuje o tom, ako inžinieri navrhujú iné algoritmy.