人工生命の交配による優秀なAIの探究

ニューラルネットワークの構造を自動的に探索するNAS（ニューラル構造探索：Neural Architecture Search）。AI研究者の清水亮氏が、人工生命（A-Life）における遺伝的アルゴリズムにおいても、ニューラル構造探索が有効かどうかを検証した。 by Ryo Shimizu2023.01.13 15 15 最近、世の中のAI研究の流れが、急激にNAS（Neural Architecture Search）、つまり「ニューラル構造探索」に傾いているように感じる。 これまで、AIの、特にディープラーニングで用いられるニューラルネットの研究と言えば、研究者自らがニューラルネットの構造を設計し、実験しながらその性能や意味を確かめていた。 ディープラーニング以前のAIの画像認識アルゴリズムの場合は、それに加えて、人間の研究者が「特徴量」と呼ばれる量、つまり画像のどの部分を特徴としてと

[Seiji-Amasawa]

“特徴量の設計に限らず、ニューラルネットワークの構造（アーキテクチャ）全体を自動的に設計した方が効率的であると考えられ始めている。このニューラルネットワークを自動的に設計する手法が、ニューラル構造探索

[gogatsu26]

“分類した人工生命の、以下の6つのタイプに分けた。 1つ目はチャンピオン。文句なしに一番良い成績を短時間に残した個体である。この個体には「イザナギ」と名付けた”

[tanayuki00]

カエサルのものはカエサルに。、AIのことはAIに。「現在では、特徴量の設計に限らず、ニューラルネットワークの構造（アーキテクチャ）全体を自動的に設計した方が効率的であると考えられ始めている」