【記事】Google「DeepMind」の人工知能は赤ん坊のように「触って覚える・判別する」能力を学習したとの発表

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元記事はこちら。

By Warren R.M. Stuart

目の前にある物体の重さや壊れやすさなどの性質を知るためには、

人間であればまず「触ってみる」「つかんでみる」という行動を経て

どのようなものかを把握するもので、特に好奇心の強い子どもだと

「口に入れてみる」といった行動を取ることもあります。

そんな、人間のような「触ってみる」という行動を通じて

目の前の物体の特徴を把握することにGoogle DeepMind

人工知能(AI)が成功したことが発表されます。

(PDF)1611.01843v1.pdf

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Google DeepMind’s AI learns to play with physical objects | New Scientist

https://www.newscientist.com/article/2112455-google-deepminds-ai-learns-to-play-with-physical-objects/?

Google teaches DeepMind AI how to interact with real objects; squish puny humans

https://www.neowin.net/news/google-teaches-deepmind-ai-how-to-interact-with-real-objects-squish-puny-humans

Googleやカリフォルニア大学バークレー校らによる研究チームが

今後発表予定で、査読が行われている論文によると、

Google DeepMindでは実在する物体の重さを把握することが

できるAIロボットの開発に成功したとのこと。

これはいわば、人間が物体の性質を把握するために取る行動を

ロボットができるようになったことを意味しており、

ロボットが人間の能力を超える「シンギュラリティ(技術的特異点)」に

たどり着くためのステップをまた1つ登ったといえる出来事です。

研究では、同じ大きさで重さの異なる5つのブロックを

AIロボットの前に1列に置き、ロボットにどれが最も重いかを

当てさせる学習を繰り返します。

正しいものを選んだときにはプログラム的な報酬が与えられ、

間違ったものを選んだ場合にはネガティブフィードバックが

与えられて次回以降の動作が改善されます。

これらをもとに、AIロボットは報酬をよく得ることが

できる方法をいろいろとトライします。

最初はいわば「適当」にブロックを選んでいたという

AIロボットですが、学習を繰り返すうちに

「全てのブロックを持ってみて、一番重いものを選ぶ」

ということだけが正解にたどり着く唯一の方法であることを

学んだとのこと。

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次にロボットに与えられた課題でも、最大で5個の

ブロックを用いて同様に最も重いものを選ばせますが、

今回はブロックの配置を1列ではなく、

タワー状に積み上げるように変更されています。

ロボットはまず、そこに何個のブロックがあるのかを

把握するよう努め、最終的には同じように全てのブロックを

つかんでから正解を見つけるように行動したとのこと。

その中でロボットは、

「タワーを引っ張ることで積み上げられたブロックをバラバラにする」

という行為を覚えたそうです。

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今回のように報酬とネガティブフィードバックをもとに

AIロボットが機械学習を行うことは強化学習と呼ばれ、

DeepMindが2014年に発表した

「人間よりもゲームが上達したAI」の学習にも用いられていたものです。

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強化学習を行うことで、AIは人間や動物のように特別な指示が

なくても解決方法を見いだすことができるようになるとのこと。

シェフィールド大学のEleni Vasilaki教授は

「この能力により、既知の問題に対処するための新しい巧妙な方法や、

人間が指示を与えない状態でも解決策を見いだすことが

できるようになるでしょう」と語っています。

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