強化学習

強化学習は、機械学習の一種であり、試行錯誤を通じて学習するという、人間の学習方法にも似た特徴を持っています。具体的な例として、囲碁や将棋の世界チャンピオンを破ったAIも、この強化学習によって訓練されています。 では、強化学習はどのように行われるのでしょうか。簡単に言うと、学習する主体である「エージェント」が、ある「環境」の中で様々な行動をとり、その結果として得られる「報酬」を最大化するように学習していきます。この過程で、エージェントはまず、様々な行動を試して、どの行動がどの程度の報酬に繋がるのかを把握しようとします。これを「探索」と呼びます。 しかし、闇雲に探索を続けるだけでは、既に分かっている最良の行動を十分に活用できない可能性があります。例えば、ある程度将棋のルールを理解したAIが、毎回全くデタラメな手を指していては、なかなか勝つことはできません。そこで重要になるのが、「活用」です。これは、これまでの経験から、最も高い報酬を得られると考えられる行動を選択することです。 つまり、強化学習においては、「探索」と「活用」のバランスを適切に保つことが重要になります。未知の可能性を探求しつつ、既に得られた知識を最大限に活かすこと。これは、強化学習における大きな課題の一つと言えるでしょう。