AIが自律的にAIを開発する技術「ASI-ARCH」 中国チームなどが開発 「AlphaGoの“神の一手”のような設計へ導く」：Innovative Tech（AI+）

上海交通大学とSII-GAIRに所属する研究者らは、AIが自律的にニューラルアーキテクチャを発見し、改良する能力を実証した研究報告を発表した。

[山下裕毅，ITmedia]

Innovative Tech（AI+）：

このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高いAI分野の科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。

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　上海交通大学と、AI研究機関・SII-GAIRに所属する研究者らが発表した論文「AlphaGo Moment for Model Architecture Discovery」は、AIが自律的にニューラルアーキテクチャを発見し、改良する能力を実証した研究報告だ。

　従来のアーキテクチャ探索では、人間が定義した枠組みの中での最適化にとどまっており、イノベーションに本質的な限界があった。これに対して今回開発したシステム「ASI-ARCH」は、仮説の生成から実装、実験による検証まで、研究プロセスの全てを自律的に実行する。これにより、人間の想像力の制約を超えた真に革新的なアーキテクチャの創造が可能となった。

　研究チームは2万GPU時間（GPUが処理にかかった時間）をかけて1773回の自律実験を実施。その結果、106個の新規アーキテクチャを発見した。これらのアーキテクチャは全て人間が設計したベースラインを体系的に上回る性能を示した。

ASI-ARCHが自律的に発見したニューラルアーキテクチャの進化系統樹

　

　特に発見されたモデル「PathGateFusionNet」は、Mamba2やDeltaNetといった既存の最先端モデルを複数のベンチマークで超える性能を実証。この成果は、AlphaGoが囲碁で人間のプロ棋士が予想もしなかった第37手を打って世界を驚かせたことをほうふつとさせる。

　ASI-ARCHは、「Researcher」「Engineer」「Analyst」の3つのモジュールで構成している。Researcherモジュールは過去の実験データと人間の専門知識に基づいて新しいアーキテクチャを提案する。Engineerモジュールは、提案されたアーキテクチャを実際の環境で訓練・評価。Analystモジュールは実験結果を分析し、新たな洞察を抽出する。

ASI-ARCHシステムの概要図

　この研究で最も重要な発見は、投入された計算資源（GPU時間）と発見される最先端アーキテクチャの数が比例関係にあることだ。これはAIアーキテクチャの発見というプロセスが、もはや人間の専門家の数や時間に縛られるものではなく、計算能力によってスケールアップできることを意味している。

投じられた計算時間（GPU時間）に比例して、発見された最先端AIアーキテクチャの数

Source and Image Credits: Yixiu Liu, Yang Nan, Weixian Xu, Xiangkun Hu, Lyumanshan Ye, Zhen Qin, Pengfei Liu. AlphaGo Moment for Model Architecture Discovery