Deepmind、人工知能『DQN』を開発。ネット囲碁を揺るがした「Master」、正体はAlphaGo新版とGoogleが発表。山積みの観測データから生命が存在できそうな惑星を素早く仕分けNetatmo、AIで人や車などを検出・通知する防犯カメラ「Presence」を12/1より発売。Contentsお問い合わせはこちら。正月のネット囲碁を揺るがした「Master」、正体はAlphaGo新版とGoogleが発表。山積みの観測データから生命が存在できそうな惑星を素早く仕分けView20Netatmo、AIで人や車などを検出・通知する防犯カメラ「Presence」を12/1より発売。Deepmind、人工知能『DQN』を開発。10」のグローバル版を試す。Q-Network、略称「DQN」を開発しました。ゲーム49タイトルを与え、画面出力と「スコアは高いほど高評価」のパラメータを与えただけで、29タイトルで人間のプロゲーマーと同等または上回るパフォーマンスまで上達します。Q-network、略して「DQN」は、反復学習と「反省」によって学ぶことができるアルゴリズム。ゲームを攻略するための知識やルールがあらかじめ組み込まれているわけではなく、ゲームの基本的なルールすら与えられず、単純に画面出力のピクセルとスコアのみをインプットとして学習します。全49タイトルのゲーム。なかにはクレイジークライマー、パックマン、Qバート、ロードランナー、アステロイドといった著名タイトルも含まれます。既存の人工知能を上回り、さらに29のゲームでは人間のプロプレーヤーと同等または上回る上達を見せました。ゲームを学び、ゼロから成長していくさまはブロック崩しの動画を見ると一目瞭然です。最初は動くボールに反応はするものの、「ボールを打ち返してブロックを崩すゲームである」ことすら教えられていないため、ただ呆然とそれを見送ることもしばしば。ところが回数を重ねるにつれ、ボールを打ち返すとスコアが増えることに気づいたのか、しっかりとラケットをボールに追従させ始めます。反復学習によって上手く打ち返せるようになると、こんどは効率的な点の稼ぎ方を覚え始めます。ブロック崩しの攻略法といえば、「端のブロックを崩して穴を開け、そこにボールを打ち込んで一気に裏側から崩す」こと。非常に人間臭い動きでそれをこなして見せています。上達しやすいのは、やはりルールと操作がわりと単純なゲーム。スペースインベーダーでは、『名古屋撃ち』とまではいかないものの、しっかりとトーチカに身を隠して敵を打ち落とす場面も。反対に不得手なゲームはパックマン。複雑すぎて理解できないようです。replay」機能を搭載しているところ。人間の場合、海馬といえば、アルツハイマー病の初期から病変が起こる部分ですが、DQNでもこの機能を省いて再びゲームをさせると極端に学習能力が低下するのだとか。賞を受賞した経歴の持ち主。人工知能開発の分野ですぐに頭角を現し、イーロン・マスクやピーター・ティールといった大物たちから資金提供を受けるようになりました。