人工知能によって行われる作業の多くは、機械学習として知られる教育プロセスを伴います。
AIは、何かを認識したり、ルートをマッピングしたりするのに時間がかかるなどのタスクで優れています。
現在、同じ手法を使用して、人間の介入なしに新しいAIシステムを作成しています。
長年にわたり、Googleのエンジニアは、すでにAIを作成できるAutoML(または自動機械学習)と呼ばれる非常にスマートな機械学習システムに取り組んできました。
現在、研究者はダーウィンの進化の概念に変更を加え、人間が手作業でコーディングすれば、より速く改善し続けるAIプログラムを作成できることを示しました。
新しいシステムはAutoML-Zeroと呼ばれ、よりインテリジェントなシステムの急速な開発につながる可能性があります。たとえば、人間の脳をより正確に模倣するように設計されたニューラルネットワークなどです。
「基本的な数学演算を構成要素として使用するだけで、完全な機械学習アルゴリズムを自動的に検出できるようになりました」と研究者たちは論文に書いています。 「私たちは、共有検索スペース全体で人間の影響を大幅に減らす新しい概念を導入することで、これを実証しています。」
オリジナルのAutoMLシステムは、アプリケーションが機械学習を簡単に使用できるように設計されており、すでに多くの自動化機能が含まれていますが、AutoML-Zeroは人間が作成したコードをほとんどまたはまったく必要としません。
チューニング、予測、トレーニングという単純な3ステップのプロセスを使用することは、ゼロからの機械学習と考えることができます。
システムは、単純な数学的操作をランダムに組み合わせて作成された100個のアルゴリズムの選択から始まります。 次に、試行錯誤の複雑なプロセスによって最適なものが決定されます。これらは、いくつかの変更を加えて、次の試行のために保存されます。 言い換えれば、ニューラルネットワークは絶えず進化しています。
新しいコードが生成されると、AIタスク(たとえば、トラックの画像と犬の画像の違いの検出)に対してテストされ、最も効率的なアルゴリズムが将来の反復のために保存されます。 最も適切な生存のように。
また、これも高速です。研究者は、プロセッサごとに1秒あたり最大10,000の可能なアルゴリズムをロードできると考えています(タスクに使用できるコンピュータプロセッサが多いほど、実行速度は速くなります)。
結局、これは、人工知能システムがより広く使用され、AI開発の経験のないプログラマーがアクセスできるようになるという事実につながるはずです。
AutoML-Zeroを改善するための作業は継続されており、単純なプログラマーが考えもしなかったアルゴリズムを最終的に開発できるようになることを期待しています。
「ほとんどの人は小さな一歩を踏み出しましたが、[研究者]は未知の世界に大きな飛躍を遂げました」と、テキサス大学オースティン校の科学者であるサイエンスに語った。 「これは、多くの将来の研究を開始する可能性のある論文の1つです。」
作品はまだピアレビュージャーナルに公開されていませんが、arXiv.orgで見ることができます。
出典：写真：uscybersecurity.net
