DeepMindの重要性

要約

この記事では、Atariゲーム全てに勝つことができるAIシステムを作成したロンドンの研究グループ、DeepMindの重要性について説明します。システムの強化学習プロセスと、数値報酬を最大化する方法について探究し、Montezuma’s Revengeというゲームの難問を解決するためにDeepMindの研究者が乳児の新奇性の嗜好を利用した方法についても検討します。

グランドチャレンジ

2011年、ロンドンのDeepMindの研究者たちは、Atariゲーム全てに勝つことができるAIシステムを作成することを目指していました。彼らはDeep Q Network（DQN）というシステムを開発し、わずか2年で超人的な成績を収めました。DQNはほとんどのゲームで、プロの人間のゲームテスターよりも13〜25倍のスコアを記録していました。

強化学習

AIによるAtariゲームのプレイは、強化学習と呼ばれるものです。システムは、この場合はゲームのポイントを最大化するように設計されています。この目標がシステムを駆動し、どのボタンを押すべきか、いつ押すべきかを学習します。

モデルベースアプローチとモデルフリーアプローチ

一部のシステムは、モデルベースアプローチを使用します。つまり、特定のアクションを実行した後に次に何が起こるかを予測するために環境のモデルを使用することができます。しかし、DQNはモデルフリーです。環境を明示的にモデリングする代わりに、画面上の画像に基づいて、異なるボタンを押すことで将来のポイントをどれだけ期待できるかを学習します。

Montezuma’s Revengeの問題

Montezuma’s Revengeをプレイする際、DQNのランダムなボタン押下アプローチはうまくいきませんでした。プレイヤーは最初のポイントを得るために完全なシーケンスを実行する必要があります。DQNはどのようにして正しい方向に進んでいるかを知ることができるのでしょうか？

新奇性の重要性

ここで乳児が登場します。研究によると、乳児は見たことのない画像には常に長い時間をかけて注目します。新奇性には何か本質的に報酬があるようです。DeepMindの研究者たちは、この新奇性の嗜好を強化学習に組み込む方法を考案しました。画面上に現れる珍しい画像や新しい画像は、ゲーム内のポイントと同じくらい報酬があるようにしました。

新奇性のデメリット

新奇性に基づく報酬を強調することで、解決するよりも問題を引き起こすことがあります。あまりにも長い時間ゲームをプレイすると、新奇性を求めるシステムは最終的に動機を失います。また、以前に見たことがあるものに遭遇すると、システムは動けなくなります。常に新しい画像が表示されることで、システムは麻痺してしまいます。

AIと人間の知能

ここでのアイデアとインスピレーションは、両方の方向に向かっています。DQNを難しいゲームで打ち負かす方法など、実用的な問題に取り組むAI研究者は、人間の知能の専門家にアイデアを求めるようになっています。同時に、AIは、退屈、うつ病、中毒、好奇心、創造性、そして遊びなど、私たちがどのように立ち往生し、解放されるかについて新しい洞察を提供しています。

結論

DeepMindがAtariゲーム全てに勝つことができるAIシステムを作成したことは、人工知能の分野における重要なマイルストーンです。Montezuma’s Revengeの難しい問題を解決するために乳児の新奇性の嗜好を活用したDeepMindの研究者の取り組みは、異分野間のアプローチの重要性を示しています。AIが進歩するにつれて、人間の知能や行動について新しい洞察を提供することになるでしょう。