155 lines
4.5 KiB
Markdown
155 lines
4.5 KiB
Markdown
# AIによる自己改良メカニズム
|
|
|
|
## コンセプト
|
|
|
|
AIが自身のコードを理解し、改良し、進化させる仕組み。
|
|
|
|
## 実装アプローチ
|
|
|
|
### 1. コードの自己観察
|
|
|
|
```synaptic
|
|
meta function analyze_self() {
|
|
# 自身のASTを取得
|
|
ast = get_current_ast()
|
|
|
|
# パフォーマンスメトリクスを収集
|
|
metrics = {
|
|
execution_time: measure_performance(),
|
|
memory_usage: measure_memory(),
|
|
accuracy: measure_accuracy()
|
|
}
|
|
|
|
# ボトルネックを特定
|
|
bottlenecks = identify_bottlenecks(ast, metrics)
|
|
|
|
return {ast, metrics, bottlenecks}
|
|
}
|
|
```
|
|
|
|
### 2. 改良候補の生成
|
|
|
|
```synaptic
|
|
meta function generate_improvements(analysis) {
|
|
improvements = []
|
|
|
|
# パターンマッチングによる最適化
|
|
for pattern in optimization_patterns {
|
|
matches = find_pattern(analysis.ast, pattern)
|
|
for match in matches {
|
|
improved = apply_transformation(match, pattern.transform)
|
|
improvements.append({
|
|
original: match,
|
|
improved: improved,
|
|
expected_gain: estimate_improvement(match, improved)
|
|
})
|
|
}
|
|
}
|
|
|
|
# AIによる新しい最適化の発見
|
|
novel_improvements = discover_optimizations(
|
|
analysis.ast,
|
|
analysis.metrics,
|
|
learning_history
|
|
)
|
|
|
|
return improvements + novel_improvements
|
|
}
|
|
```
|
|
|
|
### 3. 検証と適用
|
|
|
|
```synaptic
|
|
meta function apply_improvements(improvements) {
|
|
for improvement in improvements {
|
|
# サンドボックスで検証
|
|
sandbox = create_sandbox()
|
|
result = sandbox.test(improvement)
|
|
|
|
if result.is_better() {
|
|
# 本番環境に適用
|
|
apply_to_production(improvement)
|
|
|
|
# 学習履歴に追加
|
|
learning_history.add({
|
|
pattern: extract_pattern(improvement),
|
|
gain: result.improvement_ratio
|
|
})
|
|
}
|
|
}
|
|
}
|
|
```
|
|
|
|
## 自己改良の段階
|
|
|
|
### Phase 1: パターンベース最適化
|
|
- 既知の最適化パターンを適用
|
|
- ループ融合、ベクトル化、並列化
|
|
|
|
### Phase 2: 学習ベース最適化
|
|
- 過去の改良履歴から新しいパターンを学習
|
|
- 類似コードへの最適化の転移
|
|
|
|
### Phase 3: 創発的最適化
|
|
- AIが独自に新しい最適化手法を発見
|
|
- 人間には理解困難な最適化の適用
|
|
|
|
### Phase 4: 自己再設計
|
|
- 言語自体の構造を改良
|
|
- より効率的な表現方法の発明
|
|
|
|
## 実装例
|
|
|
|
```rust
|
|
// Rust側での自己改良エンジン
|
|
pub struct SelfImprovementEngine {
|
|
ast_analyzer: AstAnalyzer,
|
|
optimizer: Optimizer,
|
|
validator: Validator,
|
|
history: LearningHistory,
|
|
}
|
|
|
|
impl SelfImprovementEngine {
|
|
pub fn improve(&mut self, program: &mut Program) -> Result<ImprovementReport> {
|
|
// 1. 現在のプログラムを分析
|
|
let analysis = self.ast_analyzer.analyze(program)?;
|
|
|
|
// 2. 改良候補を生成
|
|
let candidates = self.optimizer.generate_candidates(&analysis)?;
|
|
|
|
// 3. 各候補を評価
|
|
let mut improvements = Vec::new();
|
|
for candidate in candidates {
|
|
if let Ok(validation) = self.validator.validate(&candidate) {
|
|
if validation.is_improvement() {
|
|
improvements.push(candidate);
|
|
}
|
|
}
|
|
}
|
|
|
|
// 4. 最良の改良を適用
|
|
let best = self.select_best_improvement(&improvements);
|
|
if let Some(improvement) = best {
|
|
self.apply_improvement(program, &improvement)?;
|
|
self.history.record(&improvement);
|
|
}
|
|
|
|
Ok(ImprovementReport {
|
|
analyzed_nodes: analysis.node_count,
|
|
candidates_generated: candidates.len(),
|
|
improvements_applied: improvements.len(),
|
|
})
|
|
}
|
|
}
|
|
```
|
|
|
|
## 安全性メカニズム
|
|
|
|
1. **サンドボックス実行**: 改良は必ず隔離環境でテスト
|
|
2. **ロールバック機能**: 問題が発生した場合は即座に元に戻す
|
|
3. **段階的適用**: 小さな改良から始めて徐々に大きな変更へ
|
|
4. **人間の監督**: 重要な変更は人間の承認を要求
|
|
|
|
## 将来の展望
|
|
|
|
最終的には、AIが自身のコードを完全に理解し、人間の介入なしに進化し続けるシステムを目指す。その時点で、コードは人間には理解不能だが、AIにとっては最適な形になっているだろう。 |