逆強化学習

- 逆強化学習とは逆強化学習は、機械学習の一分野である強化学習から派生した技術です。 従来の強化学習では、明確な目標（報酬）を設定し、人工知能（AI）はそれを達成するように行動を学習します。 例えば、囲碁のAIであれば、「勝利」という報酬を最大化するために、様々な手を打ちながら学習を進めます。一方、逆強化学習では、明示的な報酬が与えられず、熟練者の行動データのみが入手できます。 つまり、AIは「なぜその行動をとったのか？」「どのような意図や目標を持って行動しているのか？」を推測しながら学習しなければなりません。 これは、囲碁の熟練者の棋譜だけを見て、その背後にある戦略や思考を読み解くことに似ています。逆強化学習は、熟練者の行動を模倣することで、その意図や目標を推定し、自ら行動を学習していく技術と言えます。 例えば、自動運転技術の開発において、熟練ドライバーの運転データを学習することで、安全かつスムーズな運転をAIが自ら習得することが期待されています。