AGIへの道：強化学習はまだ有用です

目次

1. はじめに
2. 人工知能の到達点
3. AGIの基本構成要素
   • 3.1 感知
   • 3.2 反応ポリシー
   • 3.3バリューファンクション
   • 3.4 トランジションモデル
4. 異なる分野からの知見の統合
5. 汎用的な意思決定モデルの構築
6. まとめ

人工知能の到達点：AGIとは何か

人工知能（AI）の分野は、最近、強い関心を集めています。AIの進化により、人間のような一般的な知能を持つ人工知能（AGI）の到達が見えてきたからです。ジョン・カーマック氏を初のAGI実現候補として支持していますが、彼が競争しているのは彼だけではありません。リチャード・サットン氏という名前は、再帰的強化学習の研究を行ったことがある人にはおなじみかもしれません。2022年末に彼が公開したAGIのロードマップ「アルバータ・プラン」では、一般的な知的エージェントの基本構成要素について提案しています。本記事では、サットン氏が提案するエージェントの基本構成要素について、順を追って探っていきます。

AGIの基本構成要素

3.1 感知

エージェントは、環境からの観測を受け取り、これを内部の主観的状態に変換します。感知は、深層強化学習の実装の際に示されるように、前のフレームを取り込んだり、将棋盤の配置から将来の可能性を読み取るなど、さまざまな形態を取ることがあります。重要な要件は、主観的状態の素早い計算と、今回の状態を構築するために環境の完全な履歴を考慮する必要がないことです。

3.2 反応ポリシー

反応ポリシーは、エージェントの主観的状態と最適な行動をマッピングする役割を果たします。エプシロン・グリーディ・アクション選択アルゴリズムやディープニューラルネットワークによるポリシーの近似など、さまざまな形式を取ることがあります。感知と同様に、反応ポリシーも高速である必要があります。

3.3 バリューファンクション

バリューファンクションは、エージェントがある状態や状態アクションの組にどれだけ価値を持つかを決定する役割を果たします。経済学の観点では、これは効用関数と呼ばれ、消費者の選好に影響を与えることがあります。バリューファンクションは、深層強化学習でよく使用される手法であり、ネットワークを介して前処理された観測やアクションを入力として受け取ります。

3.4 トランジションモデル

トランジションモデルは、ある状態とアクションから次の状態を予測するエージェントの表現です。これは効果的な反応ポリシーの形成や、世界のロバストな認識に欠かせません。トランジションモデルは、実際にアクションを実行する必要はなく、仮想的なアクションに基づいて結果や予測が行われます。これは、思考や計画において重要なプロセスであり、意思決定の高いレベルでの重要性が明らかです。

異なる分野からの知見の統合

AGIの開発には、神経科学や経済学など、さまざまな分野の研究からの知見を統合する必要があります。異なる分野では、エージェントや環境などの用語が異なる場合がありますが、共通のモデルを形成するためには、異なる分野の専門用語に頼らない終の棲家が必要です。サットン氏は、感知、反応ポリシー、バリューファンクション、トランジションモデルというエージェントの基本構成要素を統合し、AGIの基礎となる一般的な原則を考えています。

汎用的な意思決定モデルの構築

汎用的な意思決定モデルの構築は、異なる分野の知見の統合によってより困難な課題となります。すべての分野の本質を完全に捉えることはほぼ不可能ですが、近いレベルまで迫ることはできます。サットン氏は、感知、反応ポリシー、バリューファンクション、トランジションモデルという4つの基本要素を提案しており、これによって広範な分野で利用できる一般的な決定モデルを構築しています。

まとめ

この記事では、AIの分野におけるAGIの到達点と、その基本構成要素について説明しました。サットン氏の提案する感知、反応ポリシー、バリューファンクション、トランジションモデルという4つの要素は、異なる分野の研究を統合するための基礎となるものです。これらの要素をさらに発展させることにより、より高度なAGIの開発が可能となります。

※本記事は人工知能（AI）の分野におけるAGIについて、リチャード・サットン氏の提案をもとに解説しました。詳細な内容や関連情報については、以下のリソースを参考にしてください。

リソース：

• リチャード・サットンの論文「The Quest for a Common Model of the Intelligent Decision Maker」
• ジョン・カーマック氏のブログ