Chương trình sử dụng các quan điểm từ thuyết Tiến hóa của Darwin, trong đó có quan điểm về tính thích nghi. Trong quá trình thí nghiệm, thuật toán đã khôi phục lại hàng chục năm nghiên cứu trí tuệ nhân tạo chỉ trong vài ba ngày.
Việc tạo ra trí tuệ nhân tạo đòi hỏi rất nhiều thời gian. Một ví dụ điển hình là mạng nơron nhân tạo. Các mạng này bắt chước cấu trúc của não bộ và học trên cơ sở “dữ liệu đào tạo”, làm thay đổi lực liên kết giữa các nơron nhân tạo. Các hệ thống phụ nhỏ hơn thực hiện các nhiệm vụ cụ thể; còn các nhà khoa học phải mất hàng tháng trời để kết nối các hệ thống phụ sao cho chúng có thể hợp tác được với nhau.
Trong những năm gần đây, quá trình nói trên được tự động hóa một phần. Tuy nhiên các chương trình này vẫn phụ thuộc vào việc liên kết các hệ thống sẵn có, do con người thiết kế. Điều này có nghĩa là hiệu suất của chương trình vẫn còn hạn chế.
Thuật toán mới nhất của Google có tên là AutoML-Zero đã làm thay đổi cơ bản vấn đề này. Thuật toán này có khả năng tự tạo ra các trí tuệ nhân tạo, trên cơ sở sử dụng các khái niệm toán học cơ bản.
AutoML-Zero phát hiện các thuật toán bằng cách ứng dụng… thuyết Tiến hóa. Đầu tiên, nó tạo ra quần thể gồm 100 thuật toán thông qua liên kết ngẫu nhiên các phép toán, sau đó thử (test) các phép toán này trên những bài tập đơn giản. Sau mỗi lần thử, chương trình so sánh hiệu suất các phép toán với các giải thuật do con người thiết kế.
Bản sao các thuật toán tốt nhất được “làm đột biến” bằng cách thay thế ngẫu nhiên, sửa đổi hoặc loại bỏ một phần mã, để tạo ra sự thay đổi không lớn. Các thuật toán “đột biến” lại được bổ sung vào quần thể, còn các thuật toán gốc bị loại bỏ. Sau đó, AutoML-Zero lặp lại quá trình này.
Chương trình điện toán tạo ra hàng nghìn quần thể thuật toán như vậy, đồng thời test hàng chục nghìn thuật toán trong 1 giây. Chương trình cũng có khả năng thúc đẩy việc tìm kiếm thông qua việc trao đổi tình cờ các thuật toán giữa các quần thể.
