かくれんぼで遊んでいたAIが道具の使い方やルールの破り方を自分で発見

コメント

注目のコメント

• 比屋根 一雄

  三菱総合研究所 執行役員兼研究理事 生成AIラボセンター長

  ・2019年09月20日

  なぜ「かくれんぼ」？という気もしますが、強化学習のシミュレーターとして問題設定がうまいですね。
  
  　｜AIエージェントは、今回の実験や敵対的生成ネットワークで
  　｜も見られるように、互いに教え合うことができる。そこでは
  　｜2組の敵対するAIが、現実的な媒体を作り上げたり感知したり
  　｜して相手に打ち勝とうとする。OpenAIの研究者は、マルチ
  　｜エージェントオートカリキュラ、つまり自己学習型エージェ
  　｜ントこそが他の方法があまりにも遅く、または体系化されす
  　｜ぎた数多くの状況で前に進める方法だと断言している。
  
  人間が関わるような複雑な状況下で効率的に学ぶには、マルチエージェントが有効だと締めくくっています。その通りだと思うと同時に、そのためにはリアルな環境シミュレーターが欠かせず、それを作ったものだけが成功できるとも思いました。自動運転では、各社が高精細3Dマップと交通シミュレーターに巨額投資しているのも当然ですね。
• 塩澤 友希

  AI・機械学習エンジニア

  ・2019年09月19日

  強化学習がもっとたくさんのことに応用されていくのがとても楽しみです。
  
  我々もそれをサポートするツールなどを開発できればと思っております。
• 隠岐 和史

  oVice株式会社 PLG Lead

  ・2019年09月21日

  記事内のGIFを見ているだけでわくわくします！
  いかに現実に近い環境を再現できるかが肝だとは思いますが、そこさえしっかり作り込めれば人が思いもよらない課題解決策を導けるようになるのかもしれません。