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Googleのエンジニアが人間がコーディングを行うよりも高速で自己進化するAI「AutoML-Zero」を発表


Googleのエンジニアチームが、基本的な数理演算のみを使って最適な機械学習アルゴリズムを自動的に発見する人工知能(AI)「AutoML-Zero」を発表しました。

[2003.03384] AutoML-Zero: Evolving Machine Learning Algorithms From Scratch
https://arxiv.org/abs/2003.03384

Artificial intelligence is evolving all by itself | Science | AAAS
https://www.sciencemag.org/news/2020/04/artificial-intelligence-evolving-all-itself

Google Engineers 'Mutate' AI to Make It Evolve Systems Faster Than We Can Code Them
https://www.sciencealert.com/coders-mutate-ai-systems-to-make-them-evolve-faster-than-we-can-program-them

Googleは何年もの間「AutoML」という知識を持たない人でも機械学習を手軽に利用できるシステムの開発に力を注いできましたが、いくつかのアルゴリズムの調整には人間の知識が必要になるという問題を残していました。

機械学習と人工知能の専門家であるスタンフォード大学のQuoc V. Le氏率いるGoogleのエンジニアチームが新たに発表した「AutoML-Zero」は、ランダムなプログラムまたは何のプログラムも存在しない状態から出発して、高校生までに習得する基本的な数理演算だけで機械学習タスクを処理するプログラムを作成するAIです。


AutoML-Zeroは緩い近似を利用して土台となるアルゴリズムを構築し、数理演算をランダムに組み合わせて「改良版候補」のアルゴリズムを100個生成します。その後、「トラックの写真と犬の写真を見分ける」といった単純なタスクを使って、改良版候補のアルゴリズムの中から最高の性能を持つものを特定します。また、進化の行き止まりを防ぐために、最高のアルゴリズムのコードの一部を置換・編集・削除した「突然変異」バージョンも作成されます。こうして作成されたアルゴリズムは、突然変異バージョンも含めて性能の良いアルゴリズムは保存されますが、それ以外のアルゴリズムは削除されます。一連のサイクルについて、サイエンス誌は「ハーバード・スペンサーの『適者生存』を含めたダーウィンの『進化論』を借用している」と解説しています。

AutoML-Zeroは最適なアルゴリズムが見つかるまで、1秒当たり数万のアルゴリズムを作成・検定するとのこと。発表された論文では、AutoML-Zeroがニューラルネットワークなどの古典的機械学習アルゴリズムを生み出す可能性が示唆されています。

研究チームは数理演算の種類を増やし、コンピューターリソースを費やすことで人間のプログラマーが考えたこともないようなアルゴリズムを作成できると考えているそうです。発表時点では単純なAIシステムしか作成できませんが、研究チームは「複雑なアルゴリズムをすぐに作れるようになる」と述べ、「ゼロからアルゴリズムを生み出すのではなく、人間が発見したコードを組み込むようにすべき」という指摘に対して、将来的に対応することを約束しています。


AutoML-ZeroはGithubのGoogle-Research上で公開されています。

google-research/automl_zero at master · google-research/google-research · GitHub
https://github.com/google-research/google-research/tree/master/automl_zero


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in ソフトウェア,   サイエンス, Posted by log1k_iy

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