アルゴリズム オフライン強化学習：過去のデータで未来を拓く
近年、人工知能の分野において、強化学習という技術が大きな注目を集めています。強化学習は、まるで私たち人間が経験を通して学ぶように、機械が試行錯誤を繰り返しながら、周囲の環境において最も適した行動を自ら学習していく手法です。
しかし、従来の強化学習には、克服すべき課題が存在していました。それは、機械が実際に環境と影響を及ぼし合いながら学習を進めていく必要があるという点です。例えば、医療現場における手術ロボットや、人々の生活に欠かせない自動運転技術の開発において、現実世界で試行錯誤を繰り返すことは、大きな危険や莫大なコストを伴うため、容易ではありませんでした。
そこで、近年注目されているのが、現実世界ではなく、コンピュータ上に構築した仮想空間、すなわちシミュレーション環境を活用した強化学習です。この革新的なアプローチによって、安全かつ低コストで、効率的に強化学習を進めることが可能となり、様々な分野への応用が期待されています。
