구글의 엔지니어가 인간의 코딩보다 빨리 진화하는 AI인 AutoML-Zero를 발표

 

Google 엔지니어팀이 기본적인 수학 연산만을 사용하여 최적의 머신러닝 알고리즘을 자동으로 발견하는 인공 지능인 'AutoML-Zero'를 발표했습니다.

[2003.03384] AutoML-Zero : Evolving Machine Learning Algorithms From Scratch

AutoML-Zero: Evolving Machine Learning Algorithms From Scratch

Google Engineers 'Mutate'AI to Make It Evolve Systems Faster Than We Can Code Them

Google Engineers 'Mutate' AI to Make It Evolve Systems Faster Than We Can Code Them

 

Google은 몇 년 동안 AutoML 지식이 없는 사람도 머신러닝을 간편하게 사용할 수 있는 시스템 개발에 힘을 쏟아 왔지만, 몇 가지 알고리즘의 조정은 인간의 지식이 필요하다는 문제를 남겨두고 있었습니다.

머신러닝 및 인공지능 전문가인 스탠퍼드 대학의 Quoc V. Le 씨가 이끄는 Google 엔지니어 팀이 새롭게 발표한 AutoML-Zero는 임의의 프로그램 또는 어떤 프로그램도 없는 상태에서 출발해 고등학생 수준의 기본적인 수학 연산만으로 머신러닝 태스크를 처리하는 프로그램을 자동으로 만드는 AI입니다.

 

AutoML-Zero는 느슨한 근사를 이용하여 토대가 되는 알고리즘을 구축하고 수학적 연산을 임의로 조합하여 '개량판 후보' 알고리즘을 100개 생성합니다. 그 후, '트럭의 사진과 강아지의 사진을 분별'하는 등 간단한 작업을 사용하여 개량판 후보 알고리즘 중에서 최고의 성능을 가지는 것을 찾습니다. 또한 진화의 막다른 골목을 방지하기 위해 최고의 알고리즘 코드의 일부를 대체 · 편집한 '돌연변이'버전도 만들어집니다. 이렇게 생성된 알고리즘은 돌연변이 버전도 포함해 성능 좋은 알고리즘은 저장되지만, 그 이외의 알고리즘은 삭제됩니다. 일련의 사이클에 대해 사이언스는 "하버드 스펜서의 적자생존을 포함한 다윈의 진화론을 차용하고 있다"라고 설명하고 있습니다.

AutoML-Zero는 최적의 알고리즘을 찾을 때까지 초당 수만 개의 알고리즘을 작성 · 검정합니다. 발표된 논문에서는 AutoML-Zero가 신경망등의 고전적인 머신러닝 알고리즘을 만들어 낼 가능성이 시사되고 있습니다.

연구팀은 수학적 연산의 종류를 늘려 컴퓨터 자원을 소비함으로써 인간의 프로그래머가 생각한 적도 없는 알고리즘을 만들 수 있을 것으로 보고 있습니다. 발표 시점에는 간단한 AI 시스템 밖에 만들 수 없지만 연구팀은 "복잡한 알고리즘을 신속하게 만들 수 있게 된다"면서 처음부터 알고리즘을 만들어내는 것이 아니라 '인간이 발견한 코드를 삽입할 수 있도록 해야 한다'는 지적에 대하여, 미래적으로 대응하기 위해 노력하고 있습니다.

AutoML-Zero는 Github의 Google-Research에 게시되어 있습니다.

google-research / automl_zero at master · google-research / google-research · GitHub

google-research/google-research