オープンAI（OpenAI）の研究科学者ジョン・シュルマンは、「強化学習」と呼ばれる機械学習の分野で、重要なアルゴリズムをいくつか開発した。その名の通り、強化学習は正しい反応に対して褒美を与えることで、犬を訓練するのと同じように人工知能（AI）エージェントを訓練する。機械にとっての「褒美」は、たとえばビデオゲームで高得点を獲得するといったことだ。

1991年に登場したビデオ・ゲーム「ソニック・ザ・ヘッジホッグ（Sonic the Hedgehog）」についてシュルマンが熱心に語るのは、それが理由だ。シュルマンによると、このゲームは、新しい機械学習アルゴリズムが学習したスキルを新しい状況にいかにうまく適用するかを測るのに理想的なベンチマークになるという。ソニックは世界最速のハリネズミなので、ゲームは猛スピードで進行する。ゲームではいくつかの興味深い物理現象も表現されており、AIエージェントがひとたびプレイ方法を学べば、その知識を異なるシナリオに適用するAIエージェントの能力を容易にテストできる。

これらのアルゴリズムは、一度、訓練すれば現実世界に適用できるかもしれない。たとえば、ロボットの移動の改善に利用できる可能性がある。従来のロボットの移動方法は、特定の状況に特化したものだった。つまり、新しい場所では、これまでの方法で移動するようにプログラムされたロボットは転倒してしまう可能性がある。シュルマンは、強化学習を用いるロボットであれば、転倒しないように何度でも起き上がって、新しい方法を試すようになるだろうと期待している。

（キャサリン・ブーザック）

人気の記事ランキング

1. Young organs may not be a fountain of youth for recipients 若い心臓は体に合わせて老いる——プーチンには残念な研究結果
2. Promotion How AI could reshape Japan’s white-collar workforce 【10/6開催】AIで浮いた人材、次の一手は地方に——冨山和彦氏ら登壇
3. The specter of AI-enabled bioweapons is a wake-up call for biotech AIが生物兵器を生む日——6時間で毒性分子4万個の衝撃
4. When can we say AI made a scientific discovery? AIを「発見の主体」に据えるAI企業、科学の営みとのずれ
5. How ideas of a vast censorship network moved from the online fringe to Trump policy 陰謀論は国をどう動かしたか 「検閲産業複合体」説を 追った9カ月調査

• 1
• 0