ロボットは動物の動きの「模倣」と「強化学習」でバランスと俊敏な動作を学習する Google AIブログがプロセスを公開 - ロボスタ ロボスタ - ロボット情報WEBマガジン
GoogleのAI Blogに、AIが動物の動きを模倣することでロボットの動きを学習し、バランス制御ができるようになる技術が詳しく紹介された(英語「Exploring Nature-Inspired Robot Agility」)。詳細は当該ブログページを読んでいただきたいが、このブログは大きく分けて「動物を模倣することによってロボットが移動スキルを学習」と「人間の労力を最小限に抑えて実世界を歩く学習」で構成されている。前半はまず、AIの学習には「模倣」が重要であり、強化学習と模倣が今後のロボット制御技術の進展のひとつのキーになっていることが分かる。 「教師あり学習」と「強化学習」 Google AIブログの投稿は、Googleロボティクス開発に携わる学生研究者のJason Peng氏によるもの。「犬がボールを追いかけたり、馬が障害物を飛び越えるなど、動物は驚くほど豊かなスキルを素早く簡単
OpenAI、失敗を成功に置き換えて学習する強化学習アルゴリズム「HER」発表
OpenAIは、失敗から学ぶ強化学習アルゴリズム「HER（Hindsight Experience Replay）」と、そのアルゴリズムを使用して物理ロボットで動作するモデルを訓練するための8つのシミュレートされたロボット環境を発表しました。 訓練するロボット環境には、Fetch researchプラットフォームとShadowHandロボットが含まれます。ロボットアームが物体を操作するいくつかのタスクが用意されており、どれも目標であるゴールが設定されゴールに向かって動作します。 例えば、以下の画像は、黒のパックを押すように弾いて赤丸（ゴール）に停止させるというタスクが行われます。 HERの特徴は、仮にゴールと違う場所に黒パックが停止した場合でも、それはそれで成功と置き換えて学習します。違う場所へ黒パックがスライドしたとしても、そこをバーチャルゴールとして再設定することで今後へ生かすと。 も
GoogleのAIが自力で「子AIの作成」に成功、しかも人間作より優秀 | Buzzap！
シンギュラリティが始まったようです。詳細は以下から。 人間を越える人工知能が現れ、自らの力で新たな人工知能を作り上げてゆく未来。シンギュラリティ（技術的特異点）と呼ばれる時系列的な瞬間は2045年頃に起こるとされていましたが、既に私たちはその領域に足を踏み入れていました。 Google Brainの研究者らが「自らの力で新たな人工知能を作り上げるAI」であるAutoMLの開発に成功したと発表したのが今年2017年5月のこと。そしてこの度、AutoMLが作り上げた「子AI」はこれまで人類が作り上げたAIよりも優れた性能を持っていたのです。 Googleの研究者らは「強化学習（reinforcement learning）」と呼ばれる手法を用いて機械学習モデルのデザインを自動化。AutoMLは子AIが特定のタスクへの対応力を発展させるためのニューラルネットワークの制御装置の役割を担います。 今
これから強化学習を勉強する人のための「強化学習アルゴリズム・マップ」と、実装例まとめ - Qiita
※2018年06月23日追記 PyTorchを使用した最新版の内容を次の書籍にまとめました。 つくりながら学ぶ! 深層強化学習 ~PyTorchによる実践プログラミング~ 18年6月28日発売 これから強化学習を勉強したい人に向けて、「どんなアルゴリズムがあるのか」、「どの順番で勉強すれば良いのか」を示した強化学習アルゴリズムの「学習マップ」を作成しました。 さらに、各手法を実際にどう実装すれば良いのかを、簡単な例題を対象に実装しました。 本記事では、ひとつずつ解説します。 オレンジ枠の手法は、実装例を紹介します。 ※今回マップを作るにあたっては、以下の文献を参考にしました。 ●速習 強化学習: 基礎理論とアルゴリズム（書籍） ●Deep Learning for Video Game Playing 強化学習とは 強化学習は、画像識別のような教師あり学習や、クラスタリングのような教師なし
テスラが強化学習の専門家を採用、自律自動車の開発を加速
テスラが強化学習の専門家をAI研究の責任者として採用した。テスラは新たなアプローチで自動運転車の開発を加速させるようだ。 by Will Knight2017.06.26 8 4 2 0 テスラのイーロン・マスクCEO（最高経営責任者）が新たなAI研究担当責任者を採用したことは、自動運転のあり方を見直す同社の方針を示唆しているのかもしれない。 先週、マスクCEOによって引き抜かれたアンドレ・カルパシーは、マシン・ビジョン、深層学習、そして強化学習の専門家で、以前は非営利団体「オープンAI」に在籍していた。オープンAIは「安全で汎用性のある人工知能を完成させる」ことを目的とした研究団体で、マスクCEOも資金援助している。 AI業界から注目されているカルパシーは、以前、AI研究の第一人者フェイフェイ・リー准教授とともにスタンフォード大学で研究していた。現在グーグルのクラウド部門主任科学者を務め
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