Fugu-MT 論文翻訳(概要): An Initial Look at Self-Reprogramming Artificial Intelligence

論文の概要: An Initial Look at Self-Reprogramming Artificial Intelligence

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.00167v1
Date: Sat, 30 Apr 2022 05:44:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-03 13:20:30.168441
Title: An Initial Look at Self-Reprogramming Artificial Intelligence
Title（参考訳）: 自己プログラム型人工知能の初期展望
Authors: Alex Sheng
Abstract要約: 我々は、最初の完全自己プログラミングAIシステムを開発し、実験的に検証する。 AIベースのコンピュータコード生成をAI自体に適用することで、ニューラルネットワークのソースコードを継続的に修正し書き換えるアルゴリズムを実装します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Rapid progress in deep learning research has greatly extended the capabilities of artificial intelligence technology. Conventional AI models are constrained to explicit human-designed algorithms, although a growing body of work in meta-learning, neural architecture search, and related approaches have explored algorithms that self-modify to some extent. In this paper, we develop and experimentally validate the first fully self-reprogramming AI system. Applying AI-based computer code generation to AI itself, we implement an algorithm with the ability to continuously modify and rewrite its own neural network source code.
Abstract（参考訳）: ディープラーニング研究の急速な進歩は、人工知能技術の能力を大きく広げた。従来のAIモデルは、明示的な人間設計アルゴリズムに制約されているが、メタラーニング、ニューラルアーキテクチャサーチ、関連するアプローチでは、ある程度の自己修正アルゴリズムが研究されている。本稿では,最初の完全自己プログラム型AIシステムの開発と実験的検討を行う。 AIベースのコンピュータコード生成をAI自体に適用することで、ニューラルネットワークのソースコードを継続的に修正し書き換えるアルゴリズムを実装します。

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