AIが好奇心を持つ！？ ～好奇心と自己成長の関係～
おはようございます！
今日は、少し前のニュース記事から
人工知能（AI）の自律的な進化のためには、好奇心が必須
というお話
でも、どうやったら好奇心って生まれるんでしょうか？
最近は、無気力な人が増えている、らしいので、
最先端のAI研究から、人の動機付けのヒントが見つかるかも？
と期待しています
米国スタートアップの挑戦
着眼点として、おもしろいな
と思うのは、
教えていない場面で、なんとか、うまくやる能力
予期せぬタスクをこなす能力
いわゆる臨機応変な対応
気が利く人のような振る舞いです
試行錯誤しながら、色々な経験を積む中で学習していく
人間と同じように、主体的に学び、成長する仕組みをつくる
という試みのようです
システムが行動の結果を予測できないときに生じる結果に対して報酬を与えることで、「人工的好奇心」を植え付ける方法を開発した
好奇心の獲得には、体験、経験と、報酬が紐づくことが必須なようです
不確実な状況ほど、好奇心が高まる！？
自分の行動が及ぼす影響の予測が不確実であるほど、
エージェントの探索への好奇心が高まる
この技術によって、AIはより多くのシナリオをナビゲートし、
より多くのデータを収集するようになったという。
ここ、超おもしろい！
不確実なほど、好奇心が高まる！
好奇心を持って、自ら、より多くの情報を集めようとする、
なぜ？ どうして？ 教えて！！
という感じの、子どものような無邪気な好奇心ですね（笑）
わからない！？ という状況が、むしろ好奇心を高める
という感覚は、すごくわかります！
わからないことに、興味を持つ！
わからないことがあると、
もっと知りたい！
なぜ？ どうして？
となるように、AIの報酬系を設計する
そもそも、わからない、と気づくことが重要
素朴な疑問を、例外事項としてスルーせず
自分の興味の対象として捉える
わかっていることと
わかっていないことの
境界線
もう少し、わかった領域を広げるために、
この状況で、何かできないか？
とプラスの方向に捉える
このあたりが好奇心なんですかね
探索の方向性を決めるのが好奇心？
探索と深化、両利きの経営という考え方がありますが、
探索が苦手、というか、興味がない人が多いらしい
私はイメージしずらいのだけど、
わからないことに気づき、興味を持つ、ということが好奇心の原点かも
不確実な状況下で燃える（萌える）
観察と洞察
なぜ？ どうして？ といった、問いかけ
積極的な情報収集
好奇心のメカニズムを掘り下げてモデル化し
AIの報酬設計に活かす
おもしろい研究開発です
東北大学の研究より
タイミングよく、日本の研究機関でも、好奇心に着目したAI研究の事例が出てきました。
本研究では、強化学習に「好奇心駆動型の探索方法」を導入しました。
これは、システムが新しい応答を試した際に「好奇心報酬」を与えることで、
システムが積極的に新しい対応方法を探索できる仕組みです。
探索の方向性を決めるところに、好奇心をモデルにした報酬系を与えているようです
また、複数のエージェント候補を用意し、その中から最もバランスの取れた行動をするエージェントを選び出す仕組みを採用しています。
これにより、システムが早い段階で誤った行動に固執するのを防ぎ、柔軟な学習が可能になります。
自己満足に陥らないように、上位目的との整合性をときどきチェックして、ダメな方向性は早めに諦める、ということも大事ですね
AIは仮想空間で、何人も自分の分身をつくって、
仮説検証、試行錯誤を繰り返し、
一番いい結果のものを選択する、ということができる
トライ＆エラーの回数を膨大に増やせるのが、強みですね
AI開発を通じて、人間の理解もより深まりそう
人間が成長する過程を、AIの中で模擬的に動かして、客観的に観察するような
好奇心の研究に注目しています！
この記事を書いたのは、
収益の柱を増やす「未来実現パートナー」 川原茂樹
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