ディープラーニングなどを取り入れた

人工知能の停止ボタン将来たとえば国家が価値を保証している

プログラム用語IFTHENELSEいきなり耳慣れない
序盤でなにげなく置いた石が布石となって後半逆転を生む、みたいなパターンがほとんどで、棋士にしても「なぜそこ置いたのかと言われて論理的に説明できることが少ないのであるつまり将棋まではある程度は論理的な設計で情報量を減らすことができるが、要なのか」という「感覚」をプログラムに獲得させなければならない。
囲碁は「どれが重したがって、それまでのコンピュータがやっているような逐次処理ではプログラミングすることがほとんど不可能で、だからこそ囲碁は人工知能の最終課題のひとつと言われてきたAlphaGoが強い理由AlphaGoは人工知能が人間の棋士と同じ間をだまし、布石を置き、人間に逆転する「勝負勘」
を獲得できることを世界で初めて示した。

ニューラルネットワーク

人解説しているプロの棋士が混乱AlphaGoとイ·セドル九段の対局の解説番組を私も見ていたが、するほどの高度な手をAlphaGoは次々と繰り出してきた。
AlphaGoの強さの秘密は、「深層強化学習」
である強化学習そのものはもともと生物学や神経科学の分野では古くから研究されてきた。ある状況が与えられたときにどのようにふるまうのが最も効果的か学習する。そのためには、通常のニューラルネットワークの学習と異なり、ある状況に対する行動が、後々どのように影響を及ぼしたのか学習する必要があるただし、強化学習には限界があった。

 

人工知能は前もって学習しないでそんな場合もあるでしょう

「ある状況」を効果的に認識する方法が欠けていたのである。この「状況」の認識を深層ニューラルネットワークの一種である「畳込みニューラルネットワーク」
にやらせることによって劇的な性能向上を得ることができた。

インターネット以前の世界BIBeforeInternet
これが深層強化学習である。
畳込みニューラルネットワークは、前言で紹介したような画像分類などで主に使われてきた基本的な技術だが,AlphaGoでは盤面の情勢の判定に畳込みニューラルネットワークを使う。文字通り盤面を見て情勢を判断するわけだ。単に画像として見るだけでなく、ルール上打てない場所とか、さっき相手が打った場所などの情報も同時に見る」ように設計されている。
次にAlphaGoは「次に打つべき手」を画像として想像する。しかし、つねに「次に打つべき手」
が正しいとは限らない。そこで、何手か先まで打った後で、最終的にその手が良かったのかどうか、さかのぼって学習する。
な深層強化学習の興味深いところは、ほとんどあらゆるゲームに応用可能な点だ。

 

人工知能や状況がこうなら

人工知能のほうが人間よりもうまく解決できる?
最近では、深層強化学習そのものの研究も進んでいて、ポイントは「好奇心」の導入だ。最新の深層強化学習テクニックでは、「好奇心」を人工知能に組みこんでいる。つまり、あまりにも同じことばかりをくり返しているとその状態に「飽きて」、他のことをしたくなるように仕向けるのだ。
好奇心を組みこんだ人工知能はそれまで不可能だった3D迷路から脱出することもできるように深層強化学習のすごさは、単にゲームを攻略するという矮小な問題にとどまらない。
ロボットの制御、ドローンの自動飛行などにも強化学習が導入されているし、今後もこの傾向は増えていくだろう。
なぜならば、深層強化学習が意味するのは、「ゲーム化が可能なあらゆる問題は人工知能のほうが人間よりもうまく解決できる」ということだからだ。

コンピュータは前節までの流れでいえば

AInの新たな試みとしてAlphaGoを生み出したDeepMind社が最初に知られるようになったのは、ブロック崩しという古典的なゲームをAlが自動的に攻略するビデオであるこの原理も非常にシンプルで、過去4コマの画像を畳込みニューラルネットワークに入力し、その出力結果から行動を決定して、スコアが入るか、ライフを失うかしたら強化学習ネットワークにフィードバックするだけだ。ここでも従来からの強化学習と深層学習の組み合わせによって劇的な効果を得ている。
しかもまったく同じ深層強化学習ネットワークが、その他のゲームにも適用可能なことが明らかになり、発表当時は世界を驚かせた。数年前は世界がアッと驚いたその成果も、いまは誰でも入手可能なサンプルプログラムのレベルまで落としこまれている。


AInの新たな試みとして AIです米国の大学生たちが最朝起きた学生 ロボット以外にも沿岸部の植物により鳥や昆虫がとんでいく