2018年3月9日 更新

Deep Learning の今後の予想まとめ 2(2018年版)

前回に引き続き,Deep Learning の今後の予想をまとめます.画像はSelf-learning computer eclipses human ability at complex game Go (https://www.thenational.ae/uae/self-learning-computer-eclipses-human-ability-at-complex-game-go-1.670818) です.

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こんにちは.今回は前回に引き続き,Deep Learningの現在注目されている分野,今後伸びていくであろう分野について解説をしたいと思います.

Self-Play is Automated Knowledge Creation

昨年はAlpha Go がプロの囲碁棋士に勝つという非常に衝撃的な出来事がありましたね.Self - Playとはその言葉の通り「自分自身と遊ぶ」ということで,自分と競争してお互い強くなっていくということに近いです.

以下の動画に具体的な様子が描かれていますので,ぜひご覧ください.

Competitive Self-Play

https://www.youtube.com/watch?v=OBcjhp4KSgQ

より引用です.OpenAIさんの動画は非常にわかりやすいです.

今後の展開

10 Alarming Predictions for Deep Learning in 2018には以下のように記述されていました.
AlphaGo Zero and AlphaZero’s “learn from scratch self play” is a quantum leap. In my opinion, it is of the same level of impact as the discovery of Deep Learning. Deep Learning discovered universal function approximators. RL self-play discovered universal knowledge creation. DeepMind doesn’t have a word for this yet, but another research group employs the dual process model of cognition to explain it and calls it “ExIt”.

Do expect to see a lot more advances related to self-play.
Alpha Go Zero はプロ棋士のデータなどの情報を使わず,Self-Play のみで成長をしました.本記事では,これを「Deep Learning の発明と同程度のレベルのインパクトを持つ」と記述しています.

確かにそうですね.人間のプロ棋士の棋譜データを学習して強くなったのならまだしも,コンピュータのみで人間より強くなってしまったわけですから...
いずれにせよ,近い将来欠かせない技術であることは間違いないです.今後の発展を見守りたいと思います.

引用記事

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この記事のキュレーター

三好 裕之 三好 裕之