DeepMindのAI、Atariのゲーム全57本で人間を超える

コメント

注目のコメント

• 高橋 直大

  AtCoder株式会社 代表取締役社長

  ・2020年04月03日

  コンピュータは、問題がシンプルであればあるほど解くのが得意であり、これまでの「囲碁」「将棋」などは、入力が0/1のバイナリデータで簡単に与えられるため、他のゲームと比べて、学習が容易だった。今回のゲームはそうではないため、ボードゲームなどと比べて学習が難しい。
  ゲームの「スコア」というものは、コンピュータの学習、特に「強化学習」と呼ばれるジャンルにおいて、大きな手助けになるため、スコアのでない現実社会において即座に役立つ、というわけではないが、AIの大きな進歩の一つと言って良いと思う。
  
  こういう記事を見ると、今後「どうやったら良いのか」を自分で考えるのではなく「どうやってコンピュータに考えて貰うか」を考える機会が物凄く増えてくるような気がするし、AI自体の開発は無理でも、AIを使いこなせるようになる、ということの価値はどんどん上がってくるのだと思わされる。
  元の論文はここから：　https://arxiv.org/abs/2003.13350
• 佐々木 励

  AI企業 旅する魔法使い

  ・2020年04月04日

  DeepMindのAIは、ゲームに勝ち続けながら、その進化が逆に脳の構造を明らかにしつつあり、他のAIの異なるポジションを作ってますね。
  
  DeepMindの論文が、科学ジャーナルのネイチャーに先日掲載されました。強化学習について、最新のAIの仕組みが、脳のドーパミンの仕組みをうまく説明できるようです。
  
  学習する組織・脳・AI〜経営から強化学習や囲碁AIまで
  https://note.com/ray_30cm_ns/n/n65dbd378d155
• 岡田 領

  東京大学 AI / Research / Engineer / DJ / BeatMaker

  ・2020年04月03日

  “最終的な目標は、ゲームに長けたシステムを開発することではなく、ゲームを足掛かりに、学習によってさまざまな課題に適切に対応できるシステムを開発することだ”