Googleの人工知能「DQN」、アタリゲームで人間よりハイスコア叩き出す米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
