機械学習の一つである強化学習。近年は、強化学習によるAIが将棋や囲碁のゲームで人間を凌駕する記録を立てたニュースが話題を集めました。しかし中には、「強化学習って何？」「AIが人間を超えるってどういうこと？」と疑問を抱いた方もいるのではないでしょうか？
そこで今回は、強化学習の歴史や特徴、3つの主要な要素、強化学習の学習方法、強化学習を学ぶ際の注意点について解説します。本記事を読めば、AI技術の革新性と強化学習の可能性を体感できるでしょう。
強化学習とは？
強化学習は、AI自身が模索しながら最適解を見つけ出す機械学習の手法です。AIは環境と対話しながら試行錯誤を繰り返すことで、報酬を最大化する行動を学習していきます。機械学習におけるディープラーニングは、主に以下の3つに分類されます。
- 教師あり学習：教師データ（正解データ）から答えを予測する学習手法
- 教師なし学習：データをもとにパターンや構造を学習する手法（教師データなし）
- 強化学習：AI自身で報酬を最大化する行動を模索する学習手法（教師データなし）
強化学習は、ゲームやロボット制御など、正解データが用意しにくい問題に適しています。近年では、深層学習と強化学習を組み合わせた深層強化学習が注目され、より複雑な問題も解けるようになってきました。
強化学習の歴史
強化学習の歴史は古く、はじまりは18世紀に考案された「ベイズの定理」といわれています。ベイズの定理は、条件付き確率に基づく定理で、現在も強化学習の基盤となっています。
実用的な手法として確立されたのは、1989年に開発された「Q学習」からです。Q学習は、エージェントと呼ばれるAIが環境と相互作用し、報酬を最大化する行動を学習するアルゴリズムです。
2006年には、ニューラルネットワークを用いて大量のデータから学習する手法「ディープラーニング」の概念が提案され、強化学習も急速な進化を遂げます。
2010年頃には、従来の強化学習よりも複雑な問題に対応できる画期的な学習方法「深層強化学習」が注目を集めるようになってきました。具体的には、ニューラルネットワークを用いることで、状態空間や行動空間が非常に大きい問題でも効率的に学習できるようになったのです。
現在、強化学習は、医療のおける診断サポートや車の自動運転、金融商品の価格予測など、AIの進化とともに多岐にわたる分野で活用されはじめました。今後も、人間との共存や新たな産業の創造に寄与していくことでしょう。
強化学習の特徴
強化学習は学習のプロセスに特徴があります。主な特徴は以下の通りです。
- エージェントは自分で学習を進める
- エージェントは環境と対話しながら、状況に応じて適切な行動を選択する
- フィードバックが遅れることがある
- エージェントは過去の行動とその後の結果から学習を進める
強化学習は、これらの特徴に基づいて適切な行動を模索しています。強化学習の基本知識について詳しく知りたい方は、以下の記事を参考にしてください。
人工知能（AI）を活用した事例やメリットについては、以下の記事に詳しく記載しています。
強化学習における3つの主要な要素
強化学習において、欠かせない3つの主要な要素があります。それぞれの要素について詳しく解説していきましょう。
エージェント
エージェントとは、目標達成のために環境と相互作用しながら学習するプログラムのことです。強化学習におけるエージェントは、自ら学習を進め、報酬やペナルティなどのフィードバックを受け取りながら、最適な行動を見つけ出すことを指します。
エージェントは、受け取った報酬やペナルティを参考に、次回以降より多くの報酬を獲得できるような行動を模索します。例えば、自動運転車やロボット制御などで、エージェントは環境を認識し、状況に応じて最適な行動を選択することで自律的にタスクを遂行していくのです。
環境
強化学習の環境とは、エージェントが行動する世界のことです。エージェントは、環境と相互作用し、行動を選択することで、報酬（ポジティブ）や罰則（ネガティブ）などのフィードバックを受け取ります。これらのフィードバックを参考に、次回以降より多くの報酬を獲得できるような行動を選択していきます。
強化学習環境は、エージェントに何をすべきかを教えません。代わりにエージェントが実行するアクションごとにフィードバックを提供し、プログラムは与えられた環境を観測しながら、行動に対する評価も自己更新していきます。
報酬
強化学習における報酬とは、エージェントが環境と相互作用し、良い行動をとった際に与えられる評価です。評価は数値で表され、目標に近づくほど高い報酬が得られます。エージェントは報酬を最大化する行動を選択・発見していくため、学習を進めるためのガイドとなる要素です。
報酬の設計は問題の性質に応じて異なり、ゲームでは勝利を最大化するように報酬関数が設計されています。報酬は強化学習において重要な概念であり、エージェントの学習を導く役割を果たします。
強化学習の学習方法
それでは、強化学習の学習方法について解説します。
書籍や論文を読む
強化学習は、書籍や論文を読むことで学習できます。書籍や論文を読むと、基本原理や理論を体系的に学べ、さまざまなアルゴリズムや応用例の理解も進みます。
最新の研究成果に関する論文を読めば、最先端の技術に触れることも可能です。書籍や論文を読む際には、自分のレベルに合わせて選ぶようにしてください。初心者の場合は、入門書や解説記事がおすすめです。
分からない専門用語や概念が出てきたら、その都度辞書やインターネットで調べましょう。強化学習は、学習に時間と労力が必要な分野ですが、書籍や論文を活用するとさまざまな強化学習アルゴリズムや手法を比較検討できます。
実際にプロジェクトに取り組む
強化学習は、実際のプロジェクトに取り組むことで学習できます。例えば、技術力や問題解決能力を向上させるためには、強化学習のアルゴリズムを実装することが効果的です。理論や知識を実践することは、理解を深めるだけでなく、モチベーションを高めることにもつながります。
プロジェクトを選ぶ際には、自分のレベルを考慮することが重要です。初心者の場合は、強化学習の基礎を学べるプロジェクトに参加し、慣れてきたら徐々に難易度を上げていくと良いでしょう。
セミナーを利用する
強化学習を学習する方法には、書籍や論文を読む、実際にプロジェクトに取り組むなどがありますが、高度な学習なので途中で挫折する人も多く見られます。
そこでおすすめなのが、セミナーを利用する方法です。セミナーでは、経験豊富な講師から直接指導を受けることができるため、効率的に学習できます。また、他の受講者と交流できるため、モチベーションを維持しやすいのも魅力です。
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強化学習を学ぶ際の注意点
最後に、強化学習を学ぶ際の注意点について解説します。
数学的な知識とプログラミングスキル
強化学習を学ぶ際には、数学的な知識と基本のプログラミングスキルが求められます。強化学習は、数学的な理論に基づいた技術なので、強化学習を理解するには線形代数、確率論、統計学などの数学的な知識が必要です。
強化学習で学習したエージェントを実装するには、PythonやC++などのプログラミング言語を使いこなせる必要があります。学習をスムーズに進めるためにも、事前に書籍やネットを使って基礎知識を得ておくことが大切です。
モチベーションの維持
強化学習を学ぶ際には、モチベーションの維持が重要です。強化学習は難易度が高く、学習に多くの時間がかかるため、途中で挫折するケースも少なくありません。学習の途中で難しい部分に直面した場合は、根気よく取り組むことが大切です。
モチベーションの維持に不安がある場合は、効率的で分かりやすいカリキュラムを組んでいるセミナーを利用してみましょう。基礎から学べるセミナーも多いので、初心者の方でも効果的に学習が進みます。
まとめ
エージェントが試行錯誤を通じて最適な行動を学習する強化学習。ゲームやロボット制御、車の自動運転など、年々活用される分野も広がってきました。強化学習を学習するには、数学的な知識、プログラミングスキル、そして学習リソースが必要です。
個人での学習に不安がある場合は、AI研究所の「データサイエンティストセミナー」がおすすめです。学習方法は会場受講、ライブウェビナー、eラーニングの3種類あるので、ライフスタイルに合わせて自由に選択できます。
