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ドラえもんは実現できる? 強化学習のゴッドファーザーが言及する「汎用人工知能」で産業はどう変わるか
Business Insider Japan
シバタ アキラ株式会社Qosmo COO - Data x AI アントレプレナー
強化学習も現在はゲームをプレイさせるなどのかなり狭い世界でしか機能していないのが現実でこれをAGIの入り口と考えることはできないと思います。強化学習が強いのはゲームのように報酬が明確に定義できて、かつゲームのようにアルゴリズムがいくらでもシミュレーションの中で試行錯誤して学ぶことができるような用途です。 現実世界では試行錯誤のスピードはこれよりもはるかに遅くなるため、強化学習による学習は思うように進みません。ですからデジタルツインとか、さまざまな分野で進むバーチャル空間でのシミュレーションを拡張する取り組みは重要と言えます。また、強化学習に限らず、精度の良いAIを作るためには、どれだけ良いアルゴリズムを作れるかではなくどれだけ良いデータを準備できるか、が制約要因になることが多く、この記事でも指摘されているデータの重要性はそういうところにあります。 とはいえ、これらの変化がAGIに至る道を地続きにしているとは思えませんし、現時点でAGIを念頭に入れた際の戦略的示唆は少ないと思います。また、ヤン・ルカン氏も指摘してるように、人間はいろんなことがうまくできないのにそもそもそこを目標にするのか、という論点もあるでしょう。
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