グーグル・ディープマインド、新AIシステム発表 アルゴリズム高速化へ
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数学(言語)から計算(基本命令)でなくその逆をやってるということが重要なんですよ.
生成しているのはx86の命令でそこからC++を逆算.
歴史的にChatGPTよりも重要と言っても過言でない.
この事実が示唆するのは,
まず第一に「数学的方法を考える」という<人間の特権>だったものがコンピューターにごく部分的に譲られたということ.
第二にコンピューターが人間の手を借りなくても「知識」それ自体を作り出せるということは,
例えばコンピューターが遺伝子のように自らを修復したりする無限の進歩の門に立ったということ.
より詳しくは私のTwitterに書いてるのでフォローご自由に
https://twitter.com/K00TSUKA/status/1666817747886682121?s=20
注目のコメント
LLMとは多分関係ない、ソートアルゴリズムのパフォーマンス向上についての内容ですね👀 (平川さん記載リンク参照) 少し調べたら、ソートするアイテムが "すごく少ない" と70%効率化するけどそれ以上だと1.7%だけみたいです。1.7%でもありがたいですが、あまり意味なさそうな発表だなと個人的には思いました🙄 (アイテム数によると思うのですが、どうなんでしょう、、、。)
補足:"すごく少ない"としたのは、ファクトチェックに時間をかけてないからです。250Kかもしくは5 (5Kでなく)とも言われてるみたいです。
追記:アイテム (エレメント数) 5だと70%、250K以上だと1.7%高速化されたと論文にありました。 5から250Kの間の数字の記載は多分なさそうです。「機械学習の一種である強化学習を用いて、
より高速なアルゴリズムを発見する。」
これはスゴい!相変わらずDeepMindは一歩先行く研究成果を出しますね。
確かにアルゴリズムは数値評価できますから、強化学習に乗りやすい。でも問題毎に最速なアルゴリズムを作ってしまえ、という発想はなかなか至りません。その探索の仕組みを汎用化したところに感銘を受けました。高速化や処理をシンプルにする仕組みは、なかなかAIを使う側からだと見えませんが、AIを利用して社会実装していく側にはインパクトがあると思います。
例えば、ファンドがAI系スタートアップに投資する時や事業会社が出資、買収するときにこの辺りのパフォーマンス面を見てもらえるようになると、買い手側もよりよいディールになると思います。