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想像してみてください。世界レベルの発見を完全に独力で行うことができるAIを。しかもそれだけでなく、常に進化し続けるのです。常に改良され、新しいアイデアを考え出し、次々とブレークスルーを生み出します。Google DeepMindがAlpha Evolveを発表しました。これは今年これまでに見た中で最も驚異的なAI発表に違いありません。
これは本質的に進化に基づいたエージェントシステムで、科学的発見を自律的に行うことができます。これは単なるコンセプトではありません。すでに多くの実証済みのブレークスルーを達成しています。例えば、50年以上解決されなかった問題のアルゴリズムを発見しました。数学、幾何学、数論など多くの分野で、人間が解決できなかった問題の解決策を発見しています。
Googleのデータセンターをはるかに効率的にし、何百万ドルもの節約を実現しました。Googleの Gemini モデルのトレーニングにも貢献しています。さらに、Google のAIモデルの動力源であるテンソル処理ユニットの再設計にも貢献しています。これは実用的なアプリケーションを持つ正真正銘のエージェントであり、これはほんの始まりに過ぎません。
このビデオでは、GoogleのAlpha Evolveについて詳しく掘り下げていきます。技術に詳しくない方でも心配いりません。誰にでも分かりやすく説明します。まず、これが一体何であり、どのように設計されたのかを見ていきましょう。基本的に、Alpha Evolveは新しい解決策や科学的ブレークスルーを自動的に生み出すことができるシステムです。
それは終わりのないループであり、常に進化し、どんどん良くなっていきます。最初に、人間がシステムに解決すべき問題やタスクを指示する必要があります。例えば、GPUに対してより効率的なアルゴリズムを作成するよう促したり、この非常に複雑な数学的問題をより良く解決する方法を考え出すよう促したりすることができます。
また、AIが考え出した解決策を自動的に評価する方法も提供する必要があります。これは評価基準として知られています。基準は明確で、客観的で、測定可能でなければなりません。例えば、適切なタスクは何かのためのより速いアルゴリズムを作成させることです。
そして評価基準はアルゴリズムの速度になります。これは客観的に測定できます。これよりもはるかに複雑になることもありますが、システムが自動的かつ即座に解決策を客観的に評価できる限り、機能します。さて、システムにタスクを与えました。
ゴールポストあるいは評価基準も与えました。次に、出発点のような何かを与える必要もあります。ユーザーはアイデア生成プロセスを開始するための初期コードを提供します。そのコード内には、evolveブロックでマークされたセクションがあります。ここがevolveブロックの開始部分で、ここがevolveブロックの終了部分です。
これらは基本的にalpha evolveがいじることができるセクションです。人間がこの大きな初期コードを提供しなければならない場合、そのコードはどれだけ良くなければならないか、あるいは最終的な答えにどれだけ近くなければならないのか疑問に思うかもしれません。実は、そんなに多くを与える必要はありません。非常に基本的な初期コードでも機能します。
システムは超基本的なコードから自律的に反復を重ね、非常に高度なものを生み出すことができます。ただし、人間は開始時に何らかの初期解決策を提供する必要があることに注意してください。人間はまた、参考資料やドキュメントなどの追加的な背景知識を与えることを決めることもできますが、このステップはオプションです。
最後に、これらすべての情報がAIシステムに供給され、そこで魔法のようなことが行われます。実は、このフレームワークは進化のいくつかの原則に基づいています。ここで少し脱線して、進化と自然選択がどのように機能するのかについて簡単に説明しましょう。ここにシマウマの初期集団がいるとしましょう。
これらのシマウマは人生を歩んでいきます。その中には食料を見つけるのが下手で餓死してしまうものもいます。速く走れないものや十分に擬態できないものはライオンなどの捕食者に殺されてしまいます。雷に打たれたり崖から落ちたりするものもいます。
いずれにしても、彼らは人生を歩み、様々な理由により、これらのシマウマの一部は生き残れません。このプロセスは自然選択とも呼ばれています。そして最終的に、私たちは集団の一部だけが残ります。ちなみに、「適者生存」という言葉を聞いたことがあるかもしれませんが、これは進化の主な推進力です。
これは基本的に、最も優れた特性を持つものや最も適合しているものが最も生き残り、その遺伝子を次の世代に伝える可能性が高いということを意味します。同様に、ここでも食料を見つけるのが最も上手なもの、あるいは最も速く走って捕食者から逃げられるものが最も適合していて、生き残るものになります。
彼らはその後、繁殖して赤ちゃんを作り、それが次世代のシマウマになります。そしてこのサイクルは次の世代、その次の世代というように基本的に繰り返されます。世代から世代へと進むにつれて、シマウマの集団全体がどんどん適合していくことに注意してください。
それは弱い遺伝子が自然選択によって排除され、各世代の終わりには最も適合したシマウマ、最も優れた遺伝子を持つシマウマだけが残るからです。だから彼らが交じり合って繁殖すると、この新しい世代は理論的には前の世代よりも適合しているはずです。これは非常に単純化していますが、要するに自然選択、適者生存、進化と呼ばれるものです。
さて、alpha evolveに戻ると、同じようなフィードバックループが見られます。システムはアイデアプールを持ち、そこですべてのアイデアとそれらがどれだけうまく機能したかを追跡します。次に、人間からタスクを受け取り、そのタスクに基づいて、このタスクを解決する可能性のあるプールから最良のアイデアを選びます。
そして、AIモデルを使用して、これらのアイデアの新しいバリエーションや改良を考え出します。具体的には、GoogleのフラッグシップモデルであるGemini 2.5 FlashとProを使用しています。彼らは速度と品質のバランスを取るために両方のモデルを使用しています。Gemini 2.5 Flashははるかに高速で、新しいアイデアを素早く生成するために使用でき、一方でGemini 2.5 Proはより長く考え、より挑戦的なタスクに対してより深く解決策を考えるために使用できます。
いずれにせよ、このステップは、AIモデルに機能するいくつかのアイデアや解決策の例を示すようなものだと考えることができます。そしてこれらのアイデアに基づいて、Geminiモデルはこれらの解決策を改善したり、さらに良いアイデアを考え出したりします。
これらの新しい解決策はすべて自動的に評価されるために評価プールに送られます。これは人間がここで設定した評価基準に基づいています。言い換えれば、システムは各新しいアイデアが実際に機能するかどうか、そしてそれがどれだけ良いかを即座に自律的にチェックします。これが進化サイクルの自然選択部分のようなものであることに注目してください。
そして最後に、評価基準に基づいて最高得点を獲得した最良の解決策だけが解決策プールに追加されます。そしてこれらは次の反復のインスピレーションとなります。このプロセスも何度も繰り返されます。AIはこのアイデアプールから最良のアイデアを取り、Gemini 2.5を使用して新しいまたは改良された解決策を生成し続けます。そして自動的にこれらの新しいバリエーションをテストし、最良のものを選んでアイデアプールに戻します。
これは私たちのシマウマの進化の例とかなり類似していることに注目してください。自然選択のプロセスを使用して世代から最良または最も適合したシマウマだけが選ばれ、それらが繁殖して次世代のシマウマを作り出し、そしてそれが続いていきます。
これは終わりのないフィードバックループであることに注目してください。そしてアイデアのパフォーマンスを即座に評価し、最良のものだけを継続するために選ぶことができるため、理論的には、アイデアプールは時間とともにどんどん良くなっていくはずです。それがAlpha Evolveと呼ばれる理由です。システムが反復を続けるにつれて、より良くなり、より良い解決策を生成するように進化しているのです。
そして実際にそれが見られています。Alpha Evolveは次々とブレークスルーを生み出しています。これらは人間がこれまでに考え出すことができたものよりも優れた最先端の発見です。では、これまでの印象的な成果をいくつか紹介します。まず、複雑な数学的問題を解決するための最適または最速の解決策を見つけることに非常に長けています。
AIや科学的計算、グラフィックスで多く使われている本当に重要な数学的操作の一つが行列乗算です。実際、あなたがAIモデルを使用したり、GPUでビデオゲームをプレイしたりする時、基本的にこのような大量の行列乗算を行っています。これらの計算をより効率的に行う方法があったらどうでしょうか？確かに、私たちはすでにこれを行う方法を理解しているはずですよね？例として、これらの4×4行列を複雑な値でこのように掛け合わせる場合、必要な最小のステップ数は49だと常に考えられていました。言い換えれば、この結果の行列を計算するために49回の乗算ステップを行う必要があります。この技術はStrassen’s algorithmと呼ばれ、56年前に開発されました。この間、人間はより少ないステップでこれを行うより良い解決策を考えることができませんでした。
しかし、このAIを通してプラグインした後、それは魔法のように49ステップではなく48ステップでこれを計算する方法を見つけ出しました。操作あたり1ステップ減らすことは大したことに思えないかもしれませんが、データセンターやAIモデルを実行する際に毎日行われる何十億、何兆もの行列乗算にこれを拡大すると、たった1ステップを節約するだけでも膨大なリソースの節約につながります。
これは、より効率的なコンピューティングという点で実際に大きなブレークスルーです。そして、驚くべきことに、56年間誰も解明できなかった解決策を見つけたのです。このシステムは数学においてまさに神レベルです。そしてこれはほんの一例に過ぎません。Alpha Evolveはまた、世界最高の他の14の行列乗算アルゴリズムも考案しました。これらは人間が今まで考え出すことができたものよりもはるかに優れています。
もう一つの例を紹介します。Googleには、世界中のデータセンターでリソースを管理・割り当てるのに役立つBorgというスケジューリングアルゴリズムがあります。これはGoogle全体のデータセンターとサーバーシステムであることに注意してください。その規模がいかに大きいか想像できるでしょう。彼らはAlpha Evolveに、Borgがリソースをより効率的に割り当てるのに役立つ新しいルールを自律的に作成させました。
この解決策は効果的なだけでなく、理解しやすく、大規模に展開しやすいものでした。ここでは、解決策は解釈可能であると述べられています。デバッグしやすく、予測しやすく、展開しやすいのです。実際、この新しい解決策はGoogleの世界中のコンピューティングリソースを平均0.7%節約することができました。
繰り返しになりますが、この値はそれほど大きく見えないかもしれません。1%にも満たないのですが、世界中のGoogle全サーバーの規模を考えると、この0.7%の節約は何百万ドルものエネルギーと運用コストになります。そしてこの新しい解決策は既に成功裏に展開されています。今まさに使用されているのです。
つまり、Alpha Evolveは単なるコンセプトではありません。そのアイデアはすでに実生活で適用されています。このビデオのスポンサーであるAbacus AIによるChat LLMとDeep Agentという素晴らしいAIツールについて紹介します。Chat LLMは、最高のAIモデルを使用するための万能プラットフォームです。異なるモデル間をシームレスに切り替えることができます。
さらに、最高の画像生成器や最高のビデオ生成器を使用することができます。すべてが一つの統合されたプラットフォームに収められています。そして、何かをコーディングしている場合、生成物を並べて表示できる非常に便利なアーティファクト機能があります。そしてDeep Agentについては、これは非常に複雑なタスクを完全に自律的に行うことができる神レベルのAIエージェントです。
例えば、コンテンツ、画像、グラフがいっぱい詰まったPowerPointを作成させることができます。または、Deep Agentにウェブを閲覧させて格安の航空券を見つけさせる例もあります。あるいは、夕食の予約をさせることもできます。または、Google Workspaceに接続してワークフローを自動化することもできます。
または、Jiraに接続してインタラクティブなダッシュボードを作成することもできます。Deep Agentでできることは非常に多いです。そして、他の多くの異なるプラットフォームに接続することができます。あなたの生産性を大幅に向上させるでしょう。ぜひ下記のリンクからDeep AgentのついたChat LLMをチェックしてみてください。
Alpha Evolveからのさらなるブレークスルーをご紹介します。ご存知のように、GoogleはAIモデルを実行・トレーニングするための処理ユニットを持っており、これはテンソル処理ユニット（TPU）と呼ばれています。これはNVIDIAのGPUと似ていますが、AIと機械学習に特化しています。チームは基本的にこのTPUの設計をAlpha Evolveに提供し、より効率的な設計が考案できるかどうかを確認しました。
いくつかの反復の後、Alpha Evolveは回路の不要な部分を削除する解決策を提案しました。この最適化は実際にTPUの性能を維持しながら電力消費を削減するのに役立ちました。実際、これはすでにGoogleのエンジニアによって検証されており、今後のTPU設計に組み込まれています。
繰り返しになりますが、この一つの解決策だけでもGoogleは毎年何百万ドルもの計算コストを節約できます。つまり、Alpha Evolveは数学的問題やコーディング問題を解決するだけでなく、複雑なハードウェア設計にも適用できるのです。これがロボット工学や航空宇宙設計に適用されたら、どんな驚異的な発明を生み出せるか想像できますか？そしてまだ紹介し終えていません。
もう一つの驚くべきブレークスルーを紹介します。私のチャンネルをフォローしている方、特にオープンソースの画像・ビデオ生成器のインストール動画を見ている方は、Flash Attentionというツールについて聞いたことがあるかもしれません。これは基本的に品質をあまり犠牲にせずにAIモデルをより速く実行するために使用されます。
基本的に、GoogleはFlash AttentionをAlpha Evolveに通して、アーキテクチャと効率をさらに改善できるかどうかを確認しました。そして何が起きたか？はい、成功しました。完全に課題を克服しました。Alpha Evolveは、flash attentionの速度を32.5%向上させる解決策を提案しました。これは驚異的な量です。
この新しいflash attentionバージョンでは、これらのAIモデルや画像・ビデオ生成器を以前よりもさらに速く実行できるということです。Alpha Evolveがこれほど優れているなら、なぜGoogleのGeminiモデルを改善するために使用しないのか疑問に思うかもしれません。実は、それがまさに彼らが行ったことです。以前、Alpha Evolveが行列乗算を行う新しい方法を見つけるのに非常に優れていることを示しました。
また、Geminiの一部を実行するために重要なこれらの大きな行列乗算を分解するよりスマートな方法も見つけました。そしてAlpha Evolveからのその解決策により、その特定の部分は23%速く実行され、Geminiの全トレーニングプロセスを約1%高速化しました。繰り返しになりますが、1%はそれほど多く見えないかもしれませんが、これらの大規模言語モデルのトレーニングにどれだけの時間とエネルギーが費やされているかを考えると、1%は実際に膨大な計算能力とエネルギーの節約になります。
Alpha Evolveが非常に難しい数学の問題に対する解決策を考え出した例をもう一つ紹介します。この問題は11次元接触数問題として知られています。接触数問題は幾何学の古典的な課題です。これは基本的に、中心の球に接触している重複しない球の最大数は何かを問うものです。
これらの紫色の球はすべて重複せず、中央の赤い球に接触していることに注意してください。この写真の球は3次元です。幅、高さ、長さがあります。これはあなたや私が慣れ親しんでいる基本的な3D球の形です。しかし数学では、実際にこれよりも抽象的になることができます。
ここで視覚化できないほど抽象的な11次元を持つ球を持つことができます。3次元の代わりに11次元にスケールアップできると想像してください。11次元を持つ球に対するこの接触数問題の以前の最良の既知の答えは592です。
言い換えれば、11次元を持つ中心の球に接触する重複しない球を最大592個持つことができます。そしてそれが数十年間そのままでした。誰もより高い数を証明することができませんでした。私たちはこれを最良の答えとして受け入れていました。しかし、それは忘れてください。なぜならAlpha Evolveは、この問題に593個の重複しない球を収めることができる新しい配置を発見したからです。
これがあなたにとって理解するには複雑すぎる場合は、心配しないでください。いずれにせよ、11次元で物事を考える変人なんて誰がいるでしょうか？あなたが知る必要があるのは、Alpha Evolveがこの問題に対する新しくより良い解決策を見つけたということです。何十年も改善されなかった問題です。人間は決してより良い解決策を考え出すことができませんでした。
しかしAlpha Evolveはできました。それだけでなく、数学的分析、幾何学、組合せ論、数論などの多くの分野で50を超える非常に挑戦的な数学パズルが与えられました。そして約75%のケースで、Alpha Evolveは既存の最良の解決策と同じくらい良い解決策を考え出しました。
さらに驚くべきことに、20%のケースでは、答えは既存の最良の解決策よりも優れていました。繰り返しになりますが、人間が考え出すことができたよりも優れたブレークスルーを次々と生み出しています。さて、これは長い例のリストでしたが、このalpha evolveがいかに狂気じみているかを理解していただけたと思います。
これは量子力学からハードウェア設計、数論、幾何学などの多様な分野でブレークスルーを生み出すことができる神レベルのAIです。解決策が自律的かつ客観的に評価できる限り、このAIは基本的により良い解決策を考え出し、最終的には最高の人間でも解決できなかったブレークスルーを考え出すことができます。つまり、これなんです。
これは自律的に研究を行い、素晴らしい新しい発見やブレークスルーを何度も生み出すことができるAIであり、それは進化し続け、より良くなっていきます。あなたがどう思うかわかりませんが、私は将来とこれから数年で見ることができる狂った革新についてとても興奮しています。
ちなみに、見落とされがちな他のいくつかの洞察があります。まず第一に、Googleは少なくとも1年間この技術を持っていたことに注目してください。彼らはずっと秘密裏にAlpha Evolveを実行して、データセンターの効率性を向上させたり、TPUの設計を改善したりするなど、会社の運営にこれらすべてのアップグレードを行ってきました。
彼らが現在持っている私たちに教えていない最先端技術は何か想像できますか？それはAlpha Evolveよりもはるかに狂気じみているかもしれません。注目すべき二つ目のことは、これは新しい超知能AIモデルではないということです。彼らはあなたも私も利用できるモデル、Gemini 2.5 FlashとProを使用しています。
彼らはこれらのAIモデルの周りに追加フレームワークを構築し、そこで終わりのないフィードバックループで反復できるようにしただけです。このフレームワークのおかげで、潜在的にどんなモデルもここにプラグインできます。GoogleがGemini 3を持ったら、それをこのフレームワークにプラグインして、さらに驚くべきブレークスルーを生成させることができます。
これは非常に素晴らしいことですが、一つの大きな制限があります。それは、システムが考え出すアイデアを何らかの基準に基づいて即座に自律的に評価する必要があるということです。したがって、これは数学や物理学やコーディングのような特定の検証可能な分野でのみ機能します。そこでは答えが正しいかどうかをある程度即座に検証できます。
生物学や化学などの他の科学分野に適用するのははるかに難しいでしょう。例えば、特定のタイプの薬に対して細胞がどのように反応するかは、実生活でテストしない限り本当にはわかりません。したがって、少なくとも今のところこのフレームワークでは、がんを治療する薬などを作ることはできません。
いずれにせよ、これでGoogleのalpha evolveについての詳細な掘り下げが終わりました。このメインリリースページと技術論文へのリンクを説明欄に記載します。これはかなり技術的で複雑な記事でしたが、皆さんにとって理解しやすくなったことを願っています。コメント欄で皆さんの意見を聞かせてください。
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