人工知能は、将来人間に代わる別の人工知能を作成する方法を学習します

人工知能は別の人工知能を生み出すことを学び、人間は余剰人員になろうとしています。自動化された機械は、独自の「種類」を作成する過程で人間に取って代わることができます。

人工知能 の開発の過程で、多くの人々は、将来、人間の仕事が自動機械に「取って代わられる」のではないか、人類だけでなく自分自身の運命について心配するようになりました。現在、主要な研究者は、人間の作業の最も困難な部分を学習できるソフトウェアを作成できることに気づきました。つまり、機械学習ソフトウェアを設計するタスクであり、自動分析によって分析モデルの構築が自動化されます。

テクノロジーの進歩に加えて、上記で心配している人たちにとっては悪い知らせですが、一流の科学者たちは、ソフトウェアが独自のマシン ソフトウェアを作成できるようにする方法の研究に投資しています。彼らは、AI 製造業界に革命を起こすソフトウェアを見つけようとしています。

Google Brain 人工知能研究グループの科学者たちは、別の言語処理システムのベンチマーク機能をテストする目的で、機械学習システム設計ソフトウェアを実験で使用しました。得られた結果は、新しいソフトウェアが人間によって設計された古いソフトウェアよりも優れていることを示しています。

ここ数カ月間、他の多くの研究グループも「他のソフトウェアを作成できるソフトウェアの作成」における進捗状況に関する情報を提供しています。上記のグループには、非営利研究組織 OpenAI (イーロン・マスクが共同設立)、マサチューセッツ工科大学(MIT )、カリフォルニア大学バークレー校、および Google の DeepMind 研究グループのメンバーが含まれています。

この人工知能の構築方法が広く適用できれば、機械学習ソフトウェアの作成プロセスを経済的に加速できます。現在、機械学習の専門家を雇用するコストは決して安くはありませんが、自動機械が独自の「種類」の製造においても人間に取って代わることができるのであれば、おそらく人間がその仕事を行うことができるでしょう。現在、企業は機械学習の専門家に保険を支払わなければならないため、このポジションには従業員が不足しています。

Google Brain研究チームの責任者、ジェフ・ディーン氏は先週末の声明で、「生産の一部の段階の労働者は、ソフトウェアによってより効果的に置き換えられる可能性がある」と述べた。ジェフ・ディーン氏はまた、「自動機械学習」テクノロジーは、彼のチームが現在投資している最も有望な研究プロジェクトの1つであると述べた。

「現在、問題を解決する方法には専門家の意見、情報、計算が含まれています。機械学習から専門家の意見を完全に排除することはできるでしょうか?」とディーン氏はカリフォルニア州サンタクララで開催されたAIカンファレンスFrontiersで述べた。

Google の DeepMind チームによる一連の実験は、「研究者が適用している『学習するための学習』手法は、機械学習ソフトウェアの学習を最も効果的に動作させるために必要な膨大な量のデータを削減するだろう」と示唆しています。

研究者らはソフトウェアに挑戦し、さまざまな問題をすべて捕捉するための学習システムを作成するよう求めましたが、これは 1 つの主要な目標に関連しており、そのためには新しいシステム設計を作成する必要がありました。彼らは、今日のような通常の準備手順を経ることなく、新しいタスクを再作成して選択できる能力を理解しています。

「学習することを学ぶ」ソフトウェアを作成するというアイデアは新しいものではありませんが、これまでの実験では望ましい結果が得られないことがよくありました。「人間の設計にはかなわなかった」ということです。しかし、これは依然として人工知能開発の潜在的な側面であると考えられており、モントリオール大学のヨシュア・ベンジオ教授は、将来このアイデアを研究することは「非常に興味深い」とコメントしました（1990年）。

ヨシュア・ベンジオ教授は、「現在利用可能なコンピューターシステムはますます強力になっており、人工知能AIへの最近の関心を引き起こしている深層学習と呼ばれる技術のおかげで、研究が可能になっています。「学習するための学習」システムへの研究アプローチ強く浮上する可能性を秘めています。さらに同教授は、「このようなシステムがこの分野の人間の専門家に代わるには、非常に大量の計算能力が必要になるだろう」とも付け加えた。

Google Brain の研究者らは、ソフトウェアの駆動に 800 個のグラフィック プロセッサを使用する強力なシステムについても説明しています。これにより、人間が作成したデザインに匹敵する (さらにはそれを超える) 画像認識システムが作成されます。

MIT メディア ラボの研究者であるオトクリスト グプタ博士は、AI 製造はすぐに変わると信じています。彼とMITの同僚は、人間が作成したシステムと同じくらい強力かつ正確に画像を認識できる深層学習システムを設計する学習ソフトウェアを備えたオープンソースソフトウェアを計画している。

グプタ博士は、機械学習モデルの設計とテストに多くの時間を費やしたことが、このプロジェクトに取り組むきっかけとなりました。同氏は、企業や研究にも、機械学習を自動化するコンピューターを設計する動機があると考えている。

「科学者の負担を軽減することは効果的な解決策となるでしょう。それにより、私たちの生産性が向上し、より効果的なシステムモデルが作成され、新しい発見やアイデアをさらに高いレベルで探索する自由時間が得られる可能性があります。」とグプタ博士は述べました。

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