連続値制御

深層強化学習は、人工知能がまるで人間のように試行錯誤を繰り返しながら学習する、画期的な枠組みです。この枠組みの中で、人工知能は周囲の状況を観察し、得られた情報に基づいて行動を選択します。そして、その行動の結果として報酬を受け取ります。報酬は、目標達成に近づいた度合いを示す指標であり、例えばゲームのスコアやロボットの移動距離などが考えられます。 人工知能の目的は、この報酬を最大化するように行動を学習することです。ゲームのキャラクターであれば、より高いスコアを獲得できる動き方や戦略を学習していきますし、ロボットであれば、より効率的に目的地に到達する方法を学習していきます。このように、深層強化学習は、行動の結果として得られる報酬を手がかりに、人工知能が自律的に学習し、成長していくことを可能にします。 深層強化学習における行動は、多種多様な形を取ることができます。例えば、ゲームのキャラクターであれば、上下左右への移動、攻撃、防御などの行動が考えられます。また、ロボットであれば、アームの動きの組み合わせや、移動経路の選択などが行動として挙げられます。このように、深層強化学習は、様々な分野において、人工知能に行動を学習させるための強力なツールとなり得るのです。