現在では、人工知能の様々な技術にも応用されている
強化学習は学習の主体として一定の計算能力と
記憶を有する「賢い１個体」を対象としていますが、
自然界をみると、限られた知能しか持たない個体が
集団を形成し、全体として高度な情報処理をする
事例が数多く見られます。
東京大学の研究グループは、「賢い１個体」を対象とした
強化学習理論を拡張して、限定的な知能しか
持たない個体の集団である「賢い集団」が
環境を共通の記憶装置として分散的に情報の書き込み・
読み出しを行うことで実現される集団としての
知的な振る舞いを扱う数理理論を構築。
「賢い１個体」と「賢い集団」を比較した結果とは？
詳しくはリンク記事でご確認ください。
【記者発表】「集団の賢さ」を理論で解明――多様な知能のあり方を捉える新理論―― – 東京大学生産技術研究所
東京大学 大学院情報理工学系研究科の加藤 雅己 大学院生と、 #東大生研 の小林 徹也 教授の研究グループは、環境を「外部記憶」として使う分散的な集団の知能を最適化の観点で捉える理論を構築しました。単純な知能しか持たない個体でも、集団で分散的に情報処理することで、高度な知能をもつ単独の個体を超える知性を発揮できることを示しました。単純なエージェントの群れやチームが分散的に振る舞いつつも集合として最適な情報処理を実現できることがわかり、今後、医療、人工知能、ロボット工学への応用が期待されます。
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