DoubleDQN

深層強化学習は、機械学習という大きな枠組みの中の、人工知能が自ら学習していくための方法の一つです。この学習方法は、まるで人間が試行錯誤を繰り返しながら物事を覚えていく過程によく似ています。深層強化学習は、この試行錯誤による学習を「強化学習」と呼び、人間の脳の仕組みを真似た「深層学習」と呼ばれる技術を組み合わせたものと言えます。 従来の強化学習では、「状態」とそれに対応する「行動」の組み合わせによって得られる価値を、表の形にして記録していました。この表はQテーブルと呼ばれています。しかし、この方法は状態や行動の種類が増えると、表が巨大になりすぎてしまい、計算が難しくなるという欠点がありました。例えば、ゲームで言えば、ゲーム画面の状態やコントローラーの操作の種類が膨大になると、Qテーブルが大きくなりすぎてしまうのです。 そこで登場するのが深層学習です。深層学習を使うことで、巨大なQテーブルの代わりに、脳の神経回路網のように複雑な繋がりを持った数式モデルを作り、Qテーブルの中身を近似的に表現することができます。これが深層強化学習の核心です。この方法によって、状態や行動の種類が多く複雑な場合でも、効率的に学習を進めることが可能になりました。 深層強化学習は、複雑な判断を必要とする場面で特に力を発揮します。例えば、囲碁や将棋といった、状況に応じて様々な戦略を立てる必要があるゲームでは、既に人間の熟練者を超えるほどの強さを示しています。さらに、二足歩行ロボットの歩行制御や、工場の生産ラインをスムーズに動かすための最適化など、現実世界の問題解決にも役立ち始めています。深層強化学習は、これからますます発展していくと期待されており、様々な分野で広く活用されることが見込まれています。