OpenAIの研究者たちがRoboSumoを製作したのは、競い合って複雑性が増すことにより、学習の進捗を早めることができる可能性があると考えているからだ。強化学習ソフトウェアにさらに複雑な問題を与えて自力で解決させるよりも、そのほうが効果的なのだという。「ほかの誰かと相互にやり合うときは、相手に適切に対応しなければなりません。そうしなければ負けてしまいます」と、インターンシップ期間中にOpenAIでRoboSumoにかかわったカーネギー・メロン大学の大学院生、マルアン・アルシェディヴァットは述べる。
OpenAIの研究者たちは、こうした考えをクモ型ロボットや、単純なサッカーのPK戦などのほかのゲームでも試している。競い合うAIエージェントを使った取り組みに関する2件の論文とともに、RoboSumoをはじめとするいくつかのゲームと、エキスパートプレイヤーたちのコードが発表されている。高い知能をもつマシンたちが人間のためにできることとして、相撲の格闘が最も不可欠なものだとは言えないかもしれない。しかし、OpenAIの実験では、ひとつの仮想環境で学習したスキルが。ほかの状況にもち込まれることが示唆されている。 相撲のリングにいたヒト型ロボットを、強い風が吹く仮想の世界に移したところ、ロボットは脚を踏ん張って直立の姿勢を維持した。これはロボットが、一般に通用するやり方で自分の身体とバランスを制御する方法を学習したことを示唆している。
ただし、仮想の世界から現実の世界にスキルをもち込むのは、まったく別の難題だ。テキサス大学オースティン校の教授ピーター・ストーンによると、仮想環境で機能する制御システムを現実世界のロボットに組み込んでも、通常は機能しないという。これは「リアリティギャップ」と呼ばれる未解決の問題だ。 OpenAIでもこの問題に取り組んでいるが、解決策はまだ発表されていない。一方で、OpenAIのモルダッチは、これらの仮想のヒト型ロボットに、単に競い合うことを超えた動因を与えたいと考えている。モルダッチの頭のなかにあるのは、ロボットたちが競い合うだけでなく、協力する必要がある完全なサッカーの試合だ。
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