AI自律設計：UBCの華人学者がADASを提案、数学能力が大幅に向上 カナダのブリティッシュコロンビア大学（UBC）の華人学者が、人工知能（AI）の自律設計システム「ADAS」を提案し、AIの数学能力を大幅に向上させました。

AIが自己設計の力を掌握することは重大な影響をもたらすでしょう。研究者たちは「エージェント自動設計」(ADAS)と呼ばれる新しいシステムを提案し、メタエージェントが検索アルゴリズムを使用して強力な同種のAIを自動的に構築できるようにしました。

ADASシステムは3つの重要な部分から構成されています：

1. 検索空間：ADASが作成可能なすべてのエージェントシステムを定義

2. 検索アルゴリズム：ADASが検索空間内で優れたエージェント設計を見つけるための方法

3. 評価関数：作成されたエージェントの品質やパフォーマンスを判断するために使用

研究者たちはこのアイデアを実装するために「メタエージェント検索」アルゴリズムを提案しました。その核心は、基盤モデルをメタエージェントとして使用し、拡大し続けるデータベースに基づいて新しいエージェントを反復的に生成することです。理論的には、メタエージェントはあらゆる可能な構成要素とエージェントシステムをゼロから設計できます。

実験では、メタエージェント検索が複数のベンチマークで優れた性能を示しました：

• ARC課題でSOTAの人工設計エージェントを上回る
• 読解力と数学の分野で人工設計エージェントを大幅に上回る
• マルチタスクと科学の分野でもベースラインを上回る

この研究は、ますます強力なエージェントシステムを自動設計する可能性を示し、AGI開発の新しい方向性を切り開きました。AIの自己設計と反復能力は、AI技術の進歩を加速させる可能性があります。

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