米GoogleのDeepMindチームは2月25日(現地時間)、人工知能(AI)アルゴリズム「deep Q-network(DQN)」についての論文を発表した。DQNはゼロからゲームのルールを学習し、「Breakout」や「Pong」(ブロック崩し)などの「Atari 2600」の2次元ビデオゲームで最終的には人間よりハイスコアを獲得するまでに成長した。 DQNについての「Human-level control through deep reinforcement learning(深層強化学習による人間レベルの制御)」と題する論文が科学雑誌Natureのサイトに掲載された。 DQNは、米IBMのWatsonのようにビッグデータを解析した結果を提示するのではなく、ゼロから学習して進化していく人工エージェント。“ピクセルとゲームスコアを入力するだけで”ゲームに繰り返しトライしてマスターしてい
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