DeepMind は どこに向かっているのか ？ 〜 2017年の公開論文 を トピック別 に 並べて 俯瞰してみた - Qiita

DeepMind は どこに向かっているのか ？ 〜 2017年の公開論文 を トピック別 に 並べて 俯瞰してみたDeepMindDeepLearningMachineLearning強化学習人工知能 DeepMind社 が 公開した論文 の 技術的達成ポイント を 俯瞰 してみました。 同社 が 汎用人工知能の実現 に 向けて どこまで 歩みを進めているのか を 考える際 の 一助 となれば、幸い です。 それぞれの論文は、互いに異なるアルゴリズム（アーキテクチャ）で動くモデルであり、これらを統合して１つのモデルを作る事は容易ではないと思われます が、 全体として、DeepMind社 は、以下の要求を満たす自律的 な エージェント を 実現させるため の 要素技術 を 実現しつつあることを見て取ること が できます。 （ ただしあくまでも、個々のアルゴリズムを１つのエージェントのうちに

[stealthinu]

こう見るとDeepMindは「本当の」人工知能の実現を目指してるのがわかるな。

[kei_1010]

ありがたい

[mzi]

まとまってる。誇張が多いけど。気になるのは「複数の目標を同時 に、 適度な優先比率 で 追求する 強化学習モデル」かな