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[2003.03384] AutoML-Zero: Evolving Machine Learning Algorithms From Scratch
https://arxiv.org/abs/2003.03384Googleの自己進化するAI「AutoML Zero」 | スラド IT
https://it.srad.jp/story/20/04/17/1340217/機械学習アルゴリズムを進化的検索で全自動生成する AutoML-Zero | AI-SCHOLAR.TECH
https://ai-scholar.tech/articles/automl/automl-zero-ai-3913つの要点
✔ AutoML-Zeroは基本的な数学演算の操作だけで、完全な機械学習アルゴリズムを自動的に発見
✔ Back Propagationで学習するニューラルネットワークすら発見
✔ 人間の先入観に捉われない新たな解法の創造に期待が持てます。AutoML（Automated Machine Learning）は、実際のデータに機械学習を適用するプロセスを自動化する技術です。
特定の問題に対して最適な機械学習モデルを自動構築する事も含みますが、これは主にニューラルネットワークに注目しており、
専門家が設計したレイヤーを構成要素として構築するため、モデルの探索空間が限られています。
AutoML-Zeroでは、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発見します。And it's fast too: the researchers reckon up to 10,000 possible algorithms can be searched through per second per processor (the more computer processors available for the task, the quicker it can work).
Eventually, this should see artificial intelligence systems become more widely used, and easier to access for programmers with no AI expertise.
It might even help us eradicate human bias from AI, because humans are barely involved.Work to improve AutoML-Zero continues, with the hope that it'll eventually be able to spit out algorithms that mere human programmers would never have thought of.
Right now it's only capable of producing simple AI systems, but the researchers think the complexity can be scaled up rather rapidly."While most people were taking baby steps, [the researchers] took a giant leap into the unknown,"
- 始まったな…
- ああ天
- 概要設計書だけで製造・テストまでやってくれる様になるのは何年後だろ
- シンギュラくるでこれ
- アルゴリズム探索はコーディングとは違う
- AIが独自の言語を開発して翻訳効率を高め始めた
とか言ってたのにあの出来 - genetic algorithmとか何の新規性も無いじゃん
- ニンゲンミナゴロシ
- 未だにGAなんて使われるんだ
deep learningで廃れたかと - 意外と早かったな
- IT技術者も大量リストラか
- 特異点きたじゃん
- スカイネット？
- はじまったな
- 人間と同じく、我思う故に我ありを根拠に人権を主張しだすぞ
- IT技術者ってExcelとパワポだけ使えれば名乗れるよな
- >人間の先入観に捉われない新たな解法の創造に期待が持てます。
まるで良い事の様に言ってるけど、膨大な無駄を産むだけじゃないの
- 20年前にも見た気がする
- 客の担当、上長、関係部門全員を納得させる要件を自動で出してくれるＡＩを早く作って
- デバッグだけ自動でやってくれよ
- AutoMLじゃねーか
DSL定義してサーチするだけの話 - 駄目な方への進化や自滅の可能性は
- これでコード書けないなんちゃってSEも安泰だな（笑）
- またサイバーダイン社がやったのか
- >>And it's fast too: the researchers reckon up to 10,000 possible algorithms can be searched through per second per processor (the more computer processors available for the task, the quicker it can work).
ここ凄くないか？ワンチップだけで1秒間に1万もアルゴリズム作るとか。
Googleは今や量子コンピュータも持ってるんだぞ。
GCPも持ってるし、TPUも開発したしな。3ヶ月ぶん回せば、7776000回ワンプロセッサだけで作れるってことになる。
1ヵ月で2592000回。>>AlphaGoが本番でどれだけのリソースを使用したか。プロセッサ数が、CPUサーバを1202個、GPUサーバを176個
1000倍はGoogleならやれるから、1ヶ月で2592000000回も試行出来る。
そんな一部分のコードを変更するだけならそんなに試行回数要らないだろうから、
1200000回、100万回、回すのに20分で済む。まぁ、テストは別だろうけど。
- どこにコーディングしてくれるってかいてある？
- >>28
コーティングしてくれるってのは書いてないかも。
すまん。
でも変数とか書き換えるみたいだから実質コーディングだろう。 - >>29
なんだお前
スレタイで嘘つくなや - >>30
>>it can build AI programs that continue to improve upon themselves faster than they would if humans were doing the coding.>> and the best-performing algorithms are then kept for future iteration. Like survival of the fittest.
だから実質コーディングだろう？
アルゴリズムを組むこととコーディングに、そこまで違いあるか？Arxivの方の論文PDFは変数操作してる図あるし。
- >>30
これ読めばコーディングしてるとわかると思う。
https://arxiv.org/pdf/2003.03384 - >>The system starts off with a selection of 100 algorithms made by randomly combining simple mathematical operations.
>>A sophisticated trial-and-error process then identifies the best performers, which are retained – with some tweaks – for another round of trials. In other words,
>>the neural network is mutating as it goes.図解もあるし、アルゴリズム組んでコーディングしてるのは間違いないと思う。
- どうせ糞アホロボットなんだろ
【AutoML Zero】Google、人間より早くコーディングを繰り返す自己進化するAIプログラムを開発【遺伝的アルゴリズム】
嫌儲
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