AI研究における苦い教訓 (3/6)

10月 25, 2019

それから20年ほどが経ち、同様の研究の進歩をコンピュータ碁の世界でも見ることができた

人間の知識の活用、もしくは碁というゲームの特性に着目することで探索を避けようとするいくつもの努力が行われてきた。

しかし一度大規模かつ効果的な探索が適用されると、それらの努力のすべてが見当違い、もしくはそれ以下であることが明らかになった。

自己プレイにより価値関数を向上させる学習手法を用いたことも重要であった。(このことはチェスを含めたほかのゲームにおいてもそうである。しかしながらワールドチャンピオンを初めて破った1997年のプログラムにおいては学習は重要な要素ではなかったが。)

自己プレイによる学習、そして学習自体が一般に、探索と同様に圧倒的な計算能力がものをいう。

探索と学習こそが、AIの研究において圧倒的な計算能力を活用するための最も重要な二つの技術である。

コンピュータ碁では、コンピュータチェスのように、研究者の初期の努力は人間の知識を活用する(つまり探索をあまり必要としない)ことに向けられたが、かなり後になって偉大な成功は探索と学習によってもたらされた。

 

The Bitter Lesson by Rich Suttonからの翻訳)

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