かくれんぼで遊んでいたAIが道具の使い方やルールの破り方を自分で発見

OpenAIの最新の研究は、機械学習エージェントに かくれんぼで遊ばせ、相手を見つけ出す目的のために、オブジェクトの意外な使い方など創意工夫を競い合わせることを目指すものだ。こうした自己学習型AIは、現実世界にも役立てることができる。
この研究は、機械学習エージェントが研究者の介入や手助けなしに、高度な現実世界で応用できる技術を習得する可能性を見極めるもので、見事に実証された。
写真に写っている物を定義したり、本物らしい人の顔を作るといった作業は困難ながら役に立つ。しかしAIのやり方は、私たちが現実世界で行うときの方法をそのまま引き継いでいるわけではない。AIはとても頭がいいため、コンピューターの中だけで非常に効率的にものごとを熟すと思われがちだ。
ところが、カップを持ってソーサーの上に置くといった作業をロボットアームで行うようAIに教えるのは想像以上に難しい（しかも、非常に限定された状況でのみ可能となる）。現実の物理世界は大変に複雑で、コンピューターの中だけでの純粋に知的な学習でのみ作業を習得することは、まずもって不可能だ。
同時に、現実世界を完全に写すわけではないが、それでも現実で有意義となる中間的な作業もある。簡単な例では、複数の重要な物や人に出会ったときに、どちらにロボットの向きを変えるかといった問題がある。自分自身またはカメラの向きを変えて両方同時に見る、あるいは片方ずつ

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