機械学習 方策勾配法：直接最適な方策を見つける学習
方策勾配法は、賢い機械を作るための学習方法である強化学習における、機械の行動指針を直接学習する画期的な手法です。
従来の強化学習では、まずそれぞれの状況における行動の良し悪しを評価する指標を学習し、その指標に基づいて最も良い行動を選びます。例えば、迷路を解くロボットの場合、従来の手法では、迷路の各地点で、上下左右に動くことの価値を数値で評価する表のようなものをまず作ります。そして、その表に基づいて、最も価値の高い方向へと移動します。
一方、方策勾配法は、このような良し悪しを評価する指標を介さずに、行動指針そのものを直接学習します。これは、迷路の例でいうと、各地点でどの方向に動くかの確率を直接調整するようなイメージです。この行動指針は、数値で表現できる関数で表され、その関数の微調整を繰り返すことで、最適な行動指針を見つけ出します。
この直接的な学習方法は、特に複雑な問題や行動の種類が多い場合に威力を発揮します。例えば、囲碁や将棋のようなゲームでは、可能な行動の数が膨大であるため、従来の方法ではすべての行動の良し悪しを評価するのに膨大な時間がかかります。しかし、方策勾配法では、行動指針を直接学習するため、このような計算の負担を軽減し、効率的な学習を実現できます。また、良し悪しを評価する指標を経由しないため、より複雑で柔軟な行動指針を学習できるという利点もあります。つまり、従来の方法では表現が難しかった、状況に応じた微妙なさじ加減を学習できる可能性を秘めているのです。
