DeepMindの重要性

要約

DeepMindは、ロンドンに拠点を置く研究グループであり、全てのAtariゲームに勝利することができるAIシステムであるDeep Q Network（DQN）を開発した。DQNは、システムが数値報酬を最大化する強化学習を使用している。DQNは、環境を明示的にモデル化しないモデルフリーのアプローチである。代わりに、画面上の画像に基づいて予測を学習する。しかし、DQNは、一見難しいゲームであるMontezuma’s Revengeで一点もスコアを取れなかった。研究者たちは、新奇性への赤ちゃんの好みを強化学習に組み込む方法として使用し、DQNが探索してポイントを取ることができるようにした。新奇性に基づく報酬アプローチは、新奇性を求めるシステムが動機づけを失うか、新奇性の画像によって麻痺するなどの問題を引き起こす可能性がある。

DeepMindとは何か、そしてDeep Q Network（DQN）を開発した経緯は？
強化学習とは何か？
モデルベースアプローチとモデルフリーアプローチの違いは何か？
Montezuma’s Revengeとは何か、そしてDQNにとってどのような課題であったか？
新奇性への赤ちゃんの好みとは何か、そしてそれがDQNがポイントを取るのにどのように役立ったか？
新奇性に基づく報酬を強調することで、解決できる問題よりも多くの問題が発生することがあるか？
AI研究者は、人間の知能からインスピレーションを得ているか？
AIは、人間の行動のさまざまな側面についてどのような洞察を提供しているか？

はじめに

人工知能（AI）は、しばらくの間話題になっており、その潜在力は過小評価できない。私たちが生活の様々な側面に技術を統合し続けるにつれて、AIはますます重要になっています。専門家たちは、医療から金融、エンターテインメントに至るまで、あらゆるものを変革すると考えています。最も有望なAI企業の1つであるDeepMindは、AIができることの限界を押し広げています。

Q&A

DeepMindとは何か、そしてDeep Q Network（DQN）を開発した経緯は？

DeepMindは、知的な機械を構築・開発することを目的としたロンドンに拠点を置く研究グループである。2010年にDemis Hassabis、Shane Legg、Mustafa Suleymanによって設立された。グループは、世界チャンピオンを破ったAlphaGoや、人間の介入なしに複数のゲームをマスターしたAlphaZeroなど、いくつかのAIシステムを開発している。2013年、DeepMindは全てのAtariゲームに勝つことができるAIシステムを開発することを目指した。チームは、2015年にこの目標を達成したDeep Q Network（DQN）を開発した。