「現代AIの父」シュミット・フーバー氏がSakana AIに参画、再帰的自己改善研究を指導

　Sakana AIの発表によると、シュミットフーバー氏はサウジアラビアのアブドゥラ国王科学技術大学（KAUST）教授などの現職と兼任しながら、定期的に東京を訪問して同社の研究チームと協働する。同氏はゼップ・ホッホライター氏とともに1997年にリカレントニューラルネットワークの一種であるLSTMを発表し、その後の音声認識や機械翻訳など系列データを扱うAI技術の発展を支えたほか、メタ学習や世界モデルなどの研究でも知られている。

　同社が新たに設立したRSI Labは、AIを使ってAI開発のプロセス自体を再設計することを目的としている。従来の人間主導の研究開発からさらに踏み込み、AIが自らコードを書き、性能を評価・検証しながら能力を改善していく仕組みの構築を目指す。シュミットフーバー氏は1980年代から自己改善やメタ学習を研究しており、同氏の理論的知見とSakana AIが進めてきた進化的探索技術を組み合わせる。

　Sakana AIはこれまで、研究アイデアの生成から実験、論文執筆までを自動化する「The AI Scientist」や、自身のコードを書き換え、進化的探索によって性能向上を図る「Darwin Godel Machine（DGM）」などを発表してきた。RSI Labでは、こうした技術を発展させ、AIが研究や発見を行い、自身のコードを改良していく継続的な自己改善システムの実現を目指す。

　さらに同社は、デジタル空間内のテキスト処理にとどまらず、現実世界で機能するフィジカルAIの研究を進める。行動を起こす前に物理環境で起こる結果を内部でシミュレーションする「世界モデル」を活用し、日本が強みを持つ製造業やロボティクスへの応用を目指す。現実世界で繰り返し試行錯誤する前に結果を予測することで、サプライチェーンの最適化やロボット導入などのコストを抑える構想だ。

　現在のAI開発競争では、大量のデータと巨大な計算資源を投入してモデルを大規模化するアプローチが主要な手法の一つとなっている。そのなかでSakana AIは、巨大な計算資源の投入だけに依存するのではなく、進化的アルゴリズムや高いサンプル効率を重視したAI開発を掲げる。シュミットフーバー氏の参画を通じ、東京を拠点とするRSIや世界モデル、フィジカルAIの研究開発体制を強化する。