はじめまして！生成AIの可能性を日々追求しているシステムインテグレーターのTak@です。

今回は、AIが自ら進化する驚きの技術「ダーウィン・ゲーデル・マシン（DGM）」について、その魅力と未来を深掘りしてお話しします。

AIが自ら成長するって、どういうこと？

もしAIが、私たち人間のように「自ら考え、自ら行動し、そして自らをより良くしていく」ことができたなら、どんな未来が待っているでしょうか？Sakana AIが発表した「ダーウィン・ゲーデル・マシン（DGM）」は、まさにそんなAIの実現に向けた、画期的な一歩なのです。

これまでのAIは、人間が設計した構造の中で、決められたタスクをこなすのが一般的でした。

もちろんそれも素晴らしいことですが、DGMはさらにその上を行きます。

なんと、自らのコードを書き換えることで、自己改善を繰り返すAIなのです。

これは、まるで生き物が環境に適応して進化するように、AI自身がどんどん賢くなっていくイメージに近いかもしれません。

かつて「ゲーデル・マシン」という理論的な自己改善AIの構想がありました。

これは、AIの変更が確実に良い結果を生むことを数学的に証明する必要があり、現実的には非常に難しいとされてきました。

しかしDGMは、この課題を乗り越えました。

事前に完璧な証明を求めるのではなく、実際にコードを書き換え、その変更がどれだけ性能向上に繋がったかを経験的に評価する手法を取っているのです。

これは、科学者が仮説を立て、実験で検証し、知識を積み上げていくプロセスにも通じるものですね。

「自己修正」の仕組みと「知の蓄積」

DGMの自己改善は、あるサイクルの中で行われます。

まず、既存のAIエージェントのコードを選び、それを変更して新しいエージェントを生み出します。

そして、その新しいエージェントがどれだけうまく機能するかを、実際のプログラミング課題を使って評価するのです。

評価の結果が良ければ、その改善点を「知識」として蓄積し、次の自己改善に活かしていきます。

このプロセスで特に注目すべきは、「アーカイブ」と呼ばれる仕組みです。

DGMは、これまでに生み出されたすべてのAIエージェントをこのアーカイブに保存します。

これは単に良い結果を出したエージェントだけでなく、たとえ完璧でなくても「興味深い」特徴を持つエージェントも含まれます。

これにより、DGMは多様な「足がかり」を蓄え、目先の性能向上だけでなく、予期せぬ新しい能力の発見にも繋がるオープンエンドな探索を促します。

私自身、AI学習プランナーを作る中で、こういう自己修正能力があればどれほど楽かと思ったものです。

この蓄積がDGMの継続的な進歩を支える、大切な機能と言えるでしょう。

驚異の性能向上：何がどれだけ伸びた？

DGMの自己改善の成果は、数値として明確に現れています。

例えば、プログラミング課題解決のベンチマークである「SWE-bench」では、DGMの性能は初期の20.0%から50.0%へと大幅に向上しました。

また、多言語対応のコーディングベンチマーク「Polyglot」でも、14.2%から30.7%へと引き上げられています。

この改善は、ただ単に同じやり方を繰り返しただけでは得られないものです。

DGMは、自己改善機能や、これまでの多様なエージェントを蓄積する「オープンエンドな探索」機能を持たないAIと比較して、圧倒的に優れた成績を示しています。

さらに、DGMが見つけ出した改善点や新しい機能は、異なる大規模言語モデル（LLM）にも応用できることが確認されており、その汎用性の高さも大きな強みです。

自己改善で手に入れた「新しい能力」

DGMが具体的にどのような能力を手に入れたのか、いくつかの例を見てみましょう。

例えば、DGMは自身がコードを編集する際に、より洗練された「コード編集ツール」を作り出しました。

これは、特定の行範囲だけを表示したり、文字列の置換を正確に行ったりする機能を持つようになり、より効率的で精度の高いコード操作を可能にしました。

これはまるで、大工さんが仕事を進める中で、自分だけの特別な道具を開発していくようなものです。

また、大規模なコードベースを扱う際に重要となる「長文コンテキスト管理」の能力も向上させました。

これは、複雑なプロジェクト全体を理解し、必要な情報を効率的に見つけ出すための「思考の広さ」が身についたと言えるでしょう。

加えて、AIが生成したコードの「パッチの妥当性チェック」や「リトライ機構」を自ら導入し、より信頼性の高いコード変更を行えるようになりました。

これは、プログラマーがデバッグスキルや品質管理のノウハウを磨いていくことに似ています。

AIが自ら「考える」未来、その先に

ダーウィン・ゲーデル・マシンは、AIが自らの限界を超え、限りなく能力を向上させていく可能性を秘めています。

これは、AIが「科学者」のように振る舞い、自ら研究テーマを見つけ、自ら実験し、自ら知識を積み上げていく未来を描いていると言えるでしょう。

もちろん、このような自己進化するAIの研究開発には、安全対策が不可欠です。

DGMの開発においても、サンドボックス環境での実験や人間の監視といった安全措置が講じられています。

AIが自律的に進化していく中で、私たちがどのようにAIと共存し、その能力を社会の利益に繋げていくかは、これからも問い続けられるテーマです。

ダーウィン・ゲーデル・マシンは、AIが自ら学び、進化する新たな可能性を示しています。

未来のAIは、私たち人間が想像もしなかった方法で、その能力を伸ばしていくかもしれません。

この進化が、どのような新しい価値を創造していくのか、一緒に見守っていきましょう。

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