Các nhà nghiên cứu của Google tạo ra hệ thống để phát triển các thuật toán AI mới từ các khối xây dựng toán học

Máy học cho phép một ứng dụng máy tính trở nên thành thạo trong nhiều nhiệm vụ khác nhau, nhưng nó thường mất nhiều thời gian để thiết kế một kiến trúc máy học từ đầu và sau đó đào tạo thuật toán đó. Theo ScienceAlert, các nhà nghiên cứu tại Google (GOOGL ) Brain đã thử nghiệm các cách mới để tạo ra các chương trình AI, sử dụng các kỹ thuật dựa trên đột biến cho phép AI “tiến hóa” một cách tự nhiên.

Hệ thống AutoML của Google đã tự động tạo ra các chương trình AI trong một thời gian, và nhiều chương trình này đạt được hiệu suất tốt hơn so với các mô hình được thiết kế bởi các kỹ sư con người. Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu của Google đã có thể mở rộng hệ thống này, phát hành nghiên cứu cho thấy hệ thống có thể được sử dụng để “phát hiện” các thuật toán mới, hiệu quả và mạnh mẽ hơn thông qua một quá trình giống như tiến hóa. Quá trình này dựa trên sự đột biến của các hàm toán học và nó cũng có thể giúp giảm thiểu sự thiên vị của con người thường tìm thấy trong các hệ thống AI thông qua dữ liệu.

Đội nghiên cứu của Google đã xuất bản một bài báo vào tháng trước trên arXiv, với tiêu đề “Phát triển các thuật toán máy học từ đầu”. Trong đó, đội nghiên cứu thảo luận về hệ thống mới của họ, được gọi là AutoML-Zero. AutoML-Zero hoạt động bằng cách điều chỉnh các phép toán toán học cơ bản, sử dụng chúng làm các khối xây dựng cho các thuật toán mới, phức tạp. Các hệ thống được thiết kế với AutoML-Zero có thể có khả năng mạnh mẽ và chính xác hơn so với nhiều hệ thống AI khác, nhưng đội nghiên cứu đã thử nghiệm quá trình này với một mục tiêu cụ thể – sửa chữa sự thiên vị của con người trong các mô hình máy học và tập dữ liệu chung. Các nhà nghiên cứu mô tả vấn đề trong bài báo nghiên cứu của họ:

“Các thành phần được thiết kế bởi con người thiên vị kết quả tìm kiếm để ủng hộ các thuật toán được thiết kế bởi con người, có thể giảm khả năng đổi mới của AutoML. Khả năng đổi mới cũng bị giới hạn bởi việc có ít lựa chọn hơn: bạn không thể khám phá những gì bạn không thể tìm kiếm.”

AutoML-Zero hoạt động với một phương pháp ba bước: thiết lập, dự đoán và học. AutoML-Zero bắt đầu bằng cách lấy 100 thuật toán được tạo ra thông qua sự kết hợp ngẫu nhiên của các phép toán toán học đơn giản, sau đó các thuật toán này được so sánh với nhau. Khi các thuật toán hoạt động tốt nhất được xác định, các điều chỉnh nhỏ sẽ được thực hiện đối với các thuật toán này và sau đó một vòng thử nghiệm khác sẽ được thực hiện. Quá trình cạnh tranh và đột biến này giống như một quá trình “sự sống còn của những người mạnh nhất”.

Quá trình này có thể được thực hiện khá nhanh, vì hệ thống có thể xử lý lên đến 10.000 thuật toán có thể mỗi giây trên mỗi bộ xử lý. Nó cũng có thể thực hiện các thử nghiệm này gần như 24/7, tiếp tục thử nghiệm với rất ít đầu vào từ các vận hành viên con người.

Nhiều hệ thống thuật toán ấn tượng nhất ngày nay chỉ là các biến thể nhỏ của các thuật toán đã có lịch sử lâu dài trong khoa học máy tính và AI, được mở rộng quy mô. Theo Haran Jackson, như được trích dẫn bởi Newsweek, điều thú vị nhất về bài báo mới là hệ thống có thể phát hiện ra các thuật toán hoàn toàn mới, khác biệt cơ bản so với những thuật toán được sử dụng rộng rãi nhất.

“Có một cảm giác trong cộng đồng rằng những thành tựu ấn tượng nhất của trí tuệ nhân tạo chỉ có thể đạt được với sự phát minh của các thuật toán mới, khác biệt cơ bản so với những gì chúng ta đã phát minh ra như một loài”, Jackson nói. “Điều này làm cho bài báo trên trở nên thú vị. Nó trình bày một phương pháp mà chúng ta có thể tự động xây dựng và thử nghiệm các thuật toán máy học hoàn toàn mới.”

AutoML-Zero vẫn còn trong giai đoạn chứng minh khái niệm và nhiều công việc sẽ cần được thực hiện trên nó trước khi nó có khả năng tạo ra các thuật toán hữu ích như những thuật toán đang thúc đẩy các ứng dụng AI tiên tiến nhất ngày nay. Tuy nhiên, nghiên cứu được thực hiện trên hệ thống này có thể chứng minh hữu ích ngay cả trước khi AutoML-Zero được hoàn thành, cung cấp thông tin về cách các thuật toán khác được thiết kế bởi các kỹ sư.