GoogleのAutoML人工知能システムは、人間よりも優れた機械学習コードを作成できるようになりました

Google の AutoML システムは最近、研究者自身よりもさらに効率的な一連の機械学習コードを生み出しました。明らかに、これは「人間の優位性」に対する新たな打撃である。なぜなら、ロボットの「生徒」たちが「自己複製」の達人になったからだ。 AutoML は、AI プログラマー不足の解決策として開発されました。チームは、自己学習コードを作成できる機械学習ソフトウェアを提案しました。このシステムは、何千ものシミュレーションを実行してコードのどの部分を改善できるかを判断し、変更を加えても目標が達成されるまでプロセスを継続します。

GoogleNet アーキテクチャ設計図

これは「スーパーモンキー理論」の典型的な例ですが、サルがキーボードを叩いてシェークスピアを作成する代わりに、Google は、人間のプログラマーが数週間、あるいは数か月かけて作成するよりも優れた結果を数時間で作成できるように自分自身をプログラムできるマシンを構築しました。

少し怖いように聞こえますが、AutoML は機械学習システムをプログラミングする能力が、それを作成した研究者よりもはるかに優れています。ある画像認識タスクでは、記録破りの 82% の精度を達成しました。

一部の複雑な AI タスクでも、AI が独自に作成したコードは人間のプログラマーよりも優れています。このソフトウェアは、画像内の複数のポイントを 42% の精度でマークできます。これに対し、人間が構築したソフトウェアの精度は 39% です。

もちろん、これはスカイネットや不気味なデジタルゴーストを表すものではありません。私たちはまだ自己認識マシンによるシンギュラリティの瀬戸際にいるわけではないからです。しかし、これは人工知能の技術的可能性に全力で取り組んでいることを意味します。

GoogleがAutoMLを発表したのは5か月前だ。これほど短期間で研究者よりも優れた機械学習AIシステムを構築できたことを考えると、来年の成果がさらに期待できるのは明らかだ。

[出典:TNW]