その相撲ゲームの人工知能は、「10億回もの対戦」を通じて自らルールを学習する｜WIRED.jp

人工知能というのは、
その人工知能そのものの成長の仕組みも
興味を持つテーマですが、
個人的には人工知能の学習方法と
人の学習方法の類似点や相違点に興味があります。

今回の記事も面白い内容です。
テスラモーターズのイーロン・マスクも
創設に関わった非営利団体OpenAIが作った
「RoboSumo」と呼ばれる相撲ゲーム。

単純化されたヒト型ロボットは、
なんと歩き方さえ知らない状態で競技用のリングに入場。
プログラミングされているのは、
・試行錯誤を通じて学習する能力
・動き回る方法を学習して相手を倒すという目標
のみ。

10億回に近い実験試合を繰り返したロボットたちは、
さまざまな戦略を編み出したそう。
さて、そこで得た戦略とは？
また、仮想と現実のギャップとは？

イーロン・マスクも創設に関わった非営利団体OpenAIは、人工知能が相撲の試合を10億回近く繰り返すことで自力で動きを進化していくコンピューターゲーム「RoboSumo」を製作した。ゲームのルールを知らない人工知能が独力で相撲をマスターする

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