AIの想像力が人間を超えるとき。深層強化学習のブレイクスルー、D3RLの衝撃
AIの想像力が人間を超えるとき。深層強化学習のブレイクスルー、D3RLの衝撃 2020.10.08 Updated by Ryo Shimizu on October 8, 2020, 11:13 am JST 「最近のAIがすごい」と言われてからもう6年ほどが経過した。 なかでも人目を引いたのは、なんといっても2016年のAlphaGoだろう。最難関ゲームの一つと言われる囲碁において、人間のトップ棋士に対しAIが圧勝したのである。 これは「深層強化学習」というAIだが、実際のところ、「深層強化学習」を実用的に利用した例はまだ少ない。 多くのAIベンチャーやAIベンダーが扱う「AI」技術は、古典的な統計解析か、時折ニューラルネットを使っているくらいで、「深層学習」ではあっても「深層強化学習」とは完全に別物である。ラジオもコンピュータも同じ電気で動くものだが別物であるのと同じだ。 深層強化学
トイプロブレム（Toy problem）とは？
用語「トイプロブレム」について説明。迷路やオセロのようにルールとゴールが決まっている世界の問題をAIで解くことであり、転じて、そのような世界観の問題しか解けないことを指す。第1次AIブームを終焉（しゅうえん）させた理由とされる。 連載目次 用語解説 AI（人工知能）研究分野におけるトイプロブレム（Toy problem、おもちゃの問題）とは、例えば迷路やオセロなど、ルールとゴールが決まっている問題のことであり、そういった問題をAIが解くという意味である。転じて、逆の視点から、そのAIは複雑な現実問題は解けない、つまりおもちゃの問題しか解けないということを意味する場合もある。現在では、むしろ後者の意味で用いられるケースが多い。 歴史的にAIには、3回のブームがあったとされており、現在が第3次のAIブームである。1950年代～1960年代に起こった第1次のAIブームでは、「AIはトイプロブレム
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