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タスク

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1: 2018/11/23(金) 15:54:12.33 ID:CAP_USER
強化学習は、いわゆる「ビッグ・ベビー問題」に直面している。

強化学習は、設定した目標を達成するために報酬と罰を用いる機械学習の手法の1つだ。だが、強化学習アルゴリズムの効果を測るためのベンチマーク・タスクとなっているアタリのビデオゲームやシミュレーション環境は自然界の複雑性を反映していない。

その結果、強化学習のアルゴリズムは現実世界の問題と向き合うことなく洗練されていき、決定論的で狭義に定義された環境の外で活動するにはあまりに脆弱になってしまう(「ビッグ・ベビー」と呼ばれる意味がお分かりいただけるだろうか)。

これでは、変化し続ける物理環境に適応できるロボットを最終的に開発するという強化学習の目的を達成できない。たとえば、水を注ぐようにロボットを訓練するのであれば、どんな流し台でも水を注げるようにしたいはずだ。だがビデオゲームで強化学習アルゴリズムのベンチマークをすることは、「1つの流し台で訓練、試験、評価をする」ようなものだと、マギル大学の博士課程生であり、フェイスブックのAI研究チームでパートタイム研究者を務めるエイミー・チャンはいう。

続きはソースで

https://cdn.technologyreview.jp/wp-content/uploads/sites/2/2018/11/21184504/animated-gif-source-3.gif

https://www.technologyreview.jp/nl/ai-cant-just-play-video-games-all-day-if-its-ever-going-to-grow-up/
ダウンロード (1)


引用元: 【IT】強化学習の壁「ビッグ・ベビー問題」に挑む新ベンチマーク[11/22]

強化学習の壁「ビッグ・ベビー問題」に挑む新ベンチマークの続きを読む

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1: 2018/05/22(火) 00:43:29.10 ID:CAP_USER
■情報を一時的に覚えておく能力を測定

音楽や多言語を操る人の脳は、そうでない人の脳と比べ効率よく動くことが、このほど調査で明らかになった。
カナダのベイクレスト・ロットマン研究所が実験を行い、結果を学術誌「ア◯ルズ・オブ・ザ・ニューヨーク・アカデミー・オブ・サイエンシズ」に発表した。

同研究所の発表内容によると、音楽家やバイリンガルの人はこれまで、例えば電話番号を覚える、指示の手順を覚える、暗算をするなどといった、情報を一時的に覚えておくワーキングメモリを使ったタスクが得意とされてきた。
しかし脳のネットワークがどう働いてこの動きを支えているのかについての詳細は、まだ特定されていない。

今回の調査では、音楽家やバイリンガルの人たちを対象に、この類では初となる脳の画像検査(機能的磁気共鳴画像法)を用いて、脳のどの部分が働いているかを調べた。

■音楽家は特に好成績

調査の対象となったのは、音楽家だが1つの言語のみ話せる人(以下、音楽家)、音楽家ではないがバイリンガルの人(バイリンガル)、音楽家でもなくバイリンガルでもない人(対照群)、という3つのカテゴリーのどれかに当てはまる、19〜35歳の41人。それぞれの人たちに2種類のタスクを行ってもらった。

1つ目のタスクは、楽器の音、環境音、人間の出す音のいずれかを2回聞いてもらい、1回目の音は2回目の音と同じタイプのものか否かを判断してもらった。
2つ目のタスクは音の来る方向についてで、1つ目のタスクと同じく2回聞いてもらい、1回目の音と2回目の音は同じ方向から来るか否かを判断してもらった。

続きはソースで

関連ソース画像
https://www.newsweekjapan.jp/stories/assets_c/2018/05/iStock-851956150-thumb-720xauto.jpg

ニューズウィーク日本版
https://www.newsweekjapan.jp/stories/world/2018/05/post-10211.php
images


引用元: 【脳科学】音楽家やバイリンガルは脳を効率よく使うことが明らかに[05/21]

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