ディープラーニングを用いた深層強化学習やGAN（generative adversarial network）などの深層生成モデル、SLAMのような機能をRNNで実現する研究─。
2018年4月30日～5月4日にカナダ・バンクーバーで開催された機械学習関連の国際学会「ICLR（International Conference on Learning Representations） 2018」では、米グーグルや英DeepMind社、米OpenAIなどから、ロボットに関連する興味深い研究が多く発表された（図1）。
本誌が2017年12月号で紹介した東京・恵比寿に本社を置く自動運転AIベンチャー、アセントロボティクスの技術者に同学会の発表から垣間見える世界のディープラーニング技術の動向について解説してもらった。 （本誌）
当社、アセントロボティクスは深層生成モデルのGANなど最先端のディープラーニング技術を活用し、自動運転や産業用ロボット向けのAIを開発している。強化学習の試行などができる「ATLAS」と呼ばれる学習環境を独自に構築し、その中で自動運転や産業用ロボット向けのAIエージェントを訓練させるアプローチを取っている（図2）。
この学習環境を構築し改善するために世界のAI研究者のコミュニティから常に情報を吸収する努力をしており、2018年5月初めのICLRにも筆者らが参加した。我々のAI開発に大きな影響を与えるいくつかの新技術が発表されていた。本稿では9件の発表にフォーカスし、紹介しよう（表1）。
図1 カナダで開催された深層学習などの国際学会「ICLR 2018」
深層学習や表現学習などに焦点を当てた学会として2013年に発足。2018年は第6回目。年々参加者数が増加している。
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