MIT発！自ら学ぶAI「SEAL」で知識進化へ

「自己学習するAI」を実現するフレームワーク「SEAL」をMITが発表

2025年6月20日、マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究チームが、新たなAI自己学習フレームワーク「Self-Adapting Language Models（SEAL）」を発表しました。このフレームワークは、AIが新しい情報に出会ったときに自ら情報を編集して学習し、強化学習を行うことで賢さを向上させることができます。

SEALの基本機能

SEALを利用したAIモデルは、与えられた新しい入力に基づいて情報を再構成したり、最適化パラメータを設定したりする能力を持ちます。この過程は「自己編集（Self-Edit）」と呼ばれ、AIは生成された内容を自らの強化学習に活用します。

このモデルは、Google Deepmindが開発した強化学習アルゴリズム「ReST^EM」を使用しており、複数の強化学習パターンを実行し、最も効果的な結果を残します。これによりAIモデルは、新しい知識を自動的に学び、進化し続けます。

実績と課題

Alibabaの開発した言語モデル「Qwen2.5-7B」にSEALを適用し、その自己学習による性能向上を調査したところ、SEALを適用したモデルは2回の自己学習を経て、初期段階では性能が劣っていたGPT 4.1を超えることに成功しました。

ただし、実験では「壊滅的な忘却」と呼ばれる現象が確認され、以前はできていたタスクができなくなることが報告されています。研究チームは、知識を保持するためのメカニズムの重要性を指摘しています。

SEALのコード

SEALに関連するコードはGitHubで公開されており、研究者や開発者が利用できるようになっています。

GitHubでのSEALのリポジトリ

このように、SEALはAIの自己学習の可能性を大いに広げるフレームワークであり、今後の進展に期待が寄せられています。

🧠 編集部より：

SEAL：「自己学習するAI」を実現する新フレームワーク

背景と概要

マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究チームが開発した「Self-Adapting Language Models（SEAL）」は、AIが独自に情報を編集・学習できる画期的なフレームワークです。これは、AIが新たな情報に出会った時に、自らその情報を処理し、強化学習によって性能を向上させる能力を意味します。

SEALの特徴

• 自己編集（Self-Edit）: AIモデルは、新しい情報を様々な方法で再構成し、独自の微調整データを生成します。自己編集の結果は、そのまま強化学習に利用されます。

• 強化学習アルゴリズム: Google DeepMindによる「ReST^{EM}」を採用し、さまざまな学習パターンを試し、最も効果的なものを選択します。

• 実験結果: Alibabaの「Qwen2.5-7B」モデルにSEALを適用した結果、初期はGPT 4.1を下回っていたものの、自己学習を2回行った後に超えることに成功しました。

現在の課題

SEALは無限の性能向上を期待されますが、研究チームは「壊滅的な忘却」という現象に直面しました。これは、自己学習を繰り返すことで、以前にできたタスクができなくなってしまう問題です。このため、知識を保持するメカニズムが求められています。

さらなる情報へのリンク

• 研究論文: Self-Adapting Language Models (arXiv)

• 公式ページ: SEALの詳細について

• GitHubリポジトリ: SEALのコード

豆知識

AIが自己学習をすることは、SF映画などでも描かれていますが、実際の研究や実験が進む中で技術がどのように進化していくのか注目です。特に、AIによる自己学習が私たちの日常や産業にどう影響を与えるのか、興味深い課題です。

これからのAIの進化に期待が持てそうですね！

• キーワード: SEAL

  理由: SEAL（Self-Adapting Language Models）は、AIが自己学習するためのフレームワークであり、情報を自動的に編集・再構成して強化学習する能力を持つため、この記事の中心的なテーマと内容を表しています。