Sarsa（λ） - 人工知能に関する断創録
強化学習の学習法の１つである Sarsa(λ) アルゴリズムを Introduction to Reinforcement learning（リンク切れ）に載っていたプログラムを参考に実装してみた。手元の本にはアルゴリズムが擬似コードで載っているだけなので、細かい実装法で分からないところがあったのだが、これ1つ実装してみただけで見通しがすごくよくなった。強化学習はアルゴリズムがたくさん提案されているが、ほとんど構造は似たようなものなので、これを参考に他のも実装して実験できるようになるだろう。 このプログラムでは迷路の抜け方を学習するんだけど、実際に実行してみて感動した！強化学習は教師なし学習なので迷路の抜け方を具体的に教えない。ただ報酬を定義してやるだけで見事に最適な抜ける方法を導き出した（報酬はエージェントの行動を誘導しているが、具体的な方法を指示しているわけではない）。これって、不可解
「フレーム問題」の解消
人工知能研究への一提言 羽地 亮 ０ はじめに 「フレーム問題（frame problem）」は、1969年にマッカーシーとヘイズ（McCarthy and Hayes 1969）によって提唱されて以来、人工知能（AI）研究において長らく難問とされてきた。しかも、人間の精神をコンピュータになぞらえる昨今の論調において、この問題は、単なる形式論理上の問題や工学上の問題にとどまらず、AI研究によってはじめて明るみに出された「根の深い新たな認識論的問題」（Dennett 1984, p.148）とみなされる。すなわち、コンピュータにとってのみならず、人間にとってもまた「フレーム問題」は問題であるというのである。 これに対して、私は次のことを主張したい。(1)「フレーム問題」は現在のAI研究に特有のアポリアである。そして、それがアポリアである限り、AIは実現しないだろう。(2) 人間の精神
「ネット上で進化していく人工知能」の可能性と危険性 | WIRED VISION
「ネット上で進化していく人工知能」の可能性と危険性 2008年8月27日 サイエンス・テクノロジー コメント： トラックバック (0) Brandon Keim 米軍はマインド・コントロール研究(日本語版記事)にうつつを抜かすだけでは物足りないとでもいうのか、オンラインで自ら学習していく人工知能の開発にも興味を持っているようだ。 軍の委託を受けた米国学術研究会議による、認知神経科学の新規分野についての報告書は次のように述べている――人工知能にはさまざまなタイプが考えられるが、「もっとも革新的なのは、インターネットを自己の訓練に用いるインテリジェントなマシン」だろうと。 オンラインにはあれほど多くの情報があり、しかも絶えず更新されているのだから、「人間のように推論を行なうシステムが実現すれば、その能力を際限なく伸ばしていける」というのだ。 米国防総省の中には、『ターミネーター』を見たことがあ
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