行動価値関数

強化学習とは、機械学習の一種であり、試行錯誤を通じて学習を行う枠組みのことです。あたかも人間が様々な経験を通して学習していくように、機械も経験を通して学習していきます。具体的には、学習を行う主体であるエージェントが、ある環境の中で行動し、その結果として得られる報酬を最大化するように学習を進めます。囲碁や将棋などのゲームを例に挙げると、エージェントは盤面の状態を観察し、次の一手を決定します。そして、その一手の結果として勝利に近づけば報酬が与えられ、逆に敗北に近づけば罰則が与えられます。このように、エージェントは報酬と罰則を通して学習し、最適な行動を選択できるようになっていきます。強化学習は、ゲーム以外にも、ロボットの制御や自動運転、資源管理など、様々な分野で応用されています。 この強化学習において、エージェントが最適な行動を選択するために重要な役割を果たすのが、状態価値関数です。状態価値関数は、ある状態において、将来どれだけの報酬が得られるかを予測する指標です。例えば、囲碁で言えば、現在の盤面の状態から、最終的に勝利した場合に得られる報酬を予測します。状態価値関数の値が高い状態は、将来多くの報酬が得られる可能性が高い状態であり、逆に低い状態は、報酬が得られる可能性が低い、あるいは罰則を受ける可能性が高い状態です。エージェントはこの状態価値関数を基に、将来の報酬を最大化するように行動を選択します。つまり、状態価値関数はエージェントの行動指針となる重要な要素です。状態価値関数を正確に推定することが、強化学習の成功にとって不可欠です。そのため、様々な手法が開発され、研究が進められています。

機械学習の中で、試行錯誤を通して学習していく方法を強化学習と呼びます。人間の学習と似ていて、赤ちゃんの歩き方を学ぶ過程を想像してみてください。最初は転んだり、うまく歩けなかったりするかもしれません。しかし、何度も繰り返すうちに、どのように足を動かし、バランスを取れば良いのかを徐々に理解し、最終的には上手に歩けるようになります。強化学習もこれと同じように、機械が様々な行動を試してみて、その結果に応じて学習を進めていきます。 強化学習の目的は、環境との関わりの中で得られる報酬の合計値を最大にすることです。先ほどの赤ちゃんの例で言えば、歩くことができた時の達成感や喜びが報酬にあたります。機械も同様に、目的を達成した時に報酬が与えられ、より多くの報酬を得られるように行動を調整していきます。この報酬を最大化するために、機械は最適な行動戦略を学ぶ必要があります。どの場面でどのような行動をとれば、最も多くの報酬を得られるかを試行錯誤しながら学習していくのです。 この学習過程において、状態価値関数というものが重要な役割を担います。状態価値関数は、機械が現在置かれている状況が良い状態なのか悪い状態なのかを評価する関数です。例えば、赤ちゃんが歩いている途中で、平坦な道にいるのか、それともでこぼこした道にいるのかによって、転ぶ危険性は変わってきます。平坦な道は安全で良い状態、でこぼこした道は危険で悪い状態と言えるでしょう。状態価値関数は、このように機械が置かれている状況の良し悪しを数値化し、将来どのくらいの報酬が得られるかを予測します。そして、この予測に基づいて、機械は次にどのような行動をとるべきかを決めるのです。つまり状態価値関数は、機械が最適な行動を選択するための羅針盤のような役割を果たしていると言えるでしょう。