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各種のロボットをはじめ、さまざまな機械が自律的に動作する時代が迫っている。ディープニューラルネットワーク(DNN)を用いて機械の行動を制御する技術がそれを可能にする。最適に制御できるDNNを、試行錯誤を通じて開発できる「深層強化学習」が実用になる。2018年には、実製品での採用が始まりそうだ。

 AIが新たな成長段階に入った。人に勝るとも劣らない状況認識の機能に加えて、自らを意のままに扱い行動する能力を身に付ける。これを可能にするのが、ディープニューラルネットワーク(DNN)で機械の動きや内部状態を制御する技術である。

 DNNを制御に使う利点は、人にしかできないとされてきた作業を、人よりも高い能力で実行できる可能性にある。実行させたい動作に関わる大量のデータを与えることで、DNNは制御方法を自ら学習する。データに潜む抽象的な知見を獲得できるため、初めて出会う状況でも、同様な場面からの類推で適切に対応可能になる。人のように経験から学ぶことで、移ろいやすい現実の中でも柔軟に行動できるわけだ。