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ディープマインド、ゲーム攻略AIの訓練を転移学習で大幅効率化 DeepMind’s latest AI transfers its learning to new tasks

ディープマインド、ゲーム攻略AIの訓練を転移学習で大幅効率化

新しい人工知能(AI)は、1つの仕事についての洞察を別の仕事の助けにすることに成功した。機械学習のより多様な未来が垣間見える成果である。

機械学習アルゴリズムのほとんどは1つの分野でしか訓練できず、1つのタスクで学習したことを使って別の新しいタスクを実行することはできない。 AIに強く望まれるのは、ある設定で得た洞察を別の場所に適用する「転移学習」と呼ばれるシステムを作ることだ。

グーグルのAI子会社ディープマインド(DeepMind)は新たに、 IMPALA(インパラ)と呼ばれる複数のタスクを同時に実行するAIシステムを作り上げた。 IMPALAに57のビデオゲームをプレーさせて、学習したことを共有させようとしたところ、1つのゲームで学習したことを別のゲームを移せる兆候が示された。

学習結果を共有したIMPALAは、同様のAIと比べると10分の1のデータ量で訓練が可能で、ゲームの最終スコアは2倍に達した。転移学習がうまくいっているという有望な示唆だ。加えて、より少ない処理能力で学習できるこうしたシステムは、さまざまなタイプのAIの訓練をスピードアップするのに役立つかもしれない。

jackie.snow [Jackie Snow] 2018.02.13, 11:28
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