スカイネット間近？ AIが成長しながらレトロゲームを次々クリア

New Scientistによると、Googleが買収したイギリスの会社DeepMindが開発した人工知能『DQN』に49本のAtariのゲームをプレイさせたところ、29のゲームで人間よりも高いスコアを出したとのこと。

しかも、ゲームをプレイするにつれて徐々に高得点を弾き出すコツを学んでいったというのだから、驚きを隠せません。

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以下は、New Scientistによる仕組みの説明の抜粋です。

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ソフトウェアにはゲームのルールを教えていません。そのかわり、「深層学習」という、ゲームの状態を考察し、どの動きをすれば高得点に達するのか？ を解析するアルゴリズムを使っています。

「深層学習」は機械学習の一種であるニューラルネットワークを用いた人工知能技術の総称で、しばしば画像認識に用いられます。DeepMindは、その「深層学習」を、高得点を得るように方策を学習する「強化学習」と組み合わせています。

これは、人間のプレイヤーがより高いスコアを得る為の方法を学習するのと同様の方法論と言えます。

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そして、以下は人間がプレイする回数を重ねて上達していくのと同じように、AIが成長していく様子が見られる映像。

人工知能の進化に興奮すると同時に、近い将来、『ターミネーター』のスカイネットのように、私たち人間の脅威になるのではないか？ という不安も感じてしまいますね。ホーキング博士も警告していますし......。

［via Kotaku］
[FT]ホーキング博士、人工知能のリスクを警告［日本経済新聞］

（中川真知子）

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