自己対局

- 深層強化学習とは深層強化学習は、人間が経験を通して物事を学習していく過程を参考に誕生した、機械学習の一分野です。従来の機械学習では、大量のデータ一つひとつに正解を人間が与えて学習させる必要がありました。しかし深層強化学習では、コンピュータ自身が試行錯誤を繰り返す中で、行動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くという特徴があります。これは、まるで人間が幼い頃に、何度も失敗を繰り返しながら自転車に乗れるようになる過程に似ています。自転車に乗るために必要な知識を教えられても、実際に乗れるようになるには、何度も転びながら、バランスの取り方やペダルの漕ぎ方を体で覚えていく必要がありますよね。深層強化学習もこれと同じように、正解が明確にわからない問題に対しても、試行錯誤と報酬を通じて、コンピュータ自身が最適な行動を自ら学習していくことができるのです。この技術は、囲碁や将棋などの複雑なゲームに特に有効です。なぜなら、これらのゲームには膨大な選択肢と複雑なルールが存在し、人間がすべての状況に対して正解を教え込むことは不可能だからです。深層強化学習を用いることで、コンピュータは自己対戦を通じて経験を積み、人間のプロ棋士を凌駕するほどの強さを身につけることができるようになったのです。