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脳科学の知見から、人間のように応用力のあるAIの実現を目指す

報酬を手掛かりに最適な行動選択方策を獲得するAI技術「強化学習」

データに基づいて様々なタスクの遂行器を作成する機械学習は、画像認識や音声認識の分野で実用化も進み、現在のAI技術の中心となっています。画像認識や音声認識では、認識器が取るべき正しい行動(正しい認識結果)が付与されたデータから、認識のための方策を獲得するということが行われます。このようなタイプの機械学習は「教師あり学習」と呼ばれています。

一方、最近では、正しい行動が提示されない状況下で、行動に応じて与えられる報酬を手掛かりに、試行錯誤を通じて環境に適応した最適な行動選択方策を獲得させる「強化学習」に対しても注目が集まっています。しかし、従来の強化学習は、注目すべき情報をあらかじめ設計者が指定したり、問題ごとに学習をやり直したりする必要があるため、準備に多大な時間がかかり、実社会での適用は限られているのが課題でした。

これに対し、人間の脳は、様々な情報から本質的なものを選んだり、過去の学習を新しい問題の解決に役立てたり、特定の状況に適した行動とより確実で安全な行動を随時切り替えたりすることで、応用力のある学習を実現しています。例えば、人間は雑踏の中を歩いている時、自分の行きたい方向に障害物があると、瞬時に衝突を避けることができます。また、将棋の棋士は定跡通りの手を指すか、それとも深く手を読むか、局面に応じた切り替えが可能です。このように人間の脳は、様々な情報から瞬時に本質的な情報を選び、過去の学習をもとに安全で確実な行動に切り替えることができます。

脳科学の最新の知見を活用した「強化学習アルゴリズム」の研究を開始

このたび、沖縄科学技術大学院大学(OIST)と富士通研究所は、脳科学の最新の知見を活用し、人間のように応用力のある強化学習アルゴリズムに関する共同研究を開始しました。

これは、人間の脳の学習方法に着目し、そのメカニズムを強化学習アルゴリズムに取り入れることで、人間のように応用力があり、実社会で広く適用することができるAIの実現を目指すものです。従来の強化学習では人手により調整していた部分をAIが自律的に調整し、より応用力のある強化学習アルゴリズムを開発します。

具体的には、主に以下の三つの新技術を開発します。
1.動的に変化する大量データの中から強化学習に適した情報を選び出す「自動抽出技術」
2.過去の経験を別の問題の行動選択方策へと生かす「転移学習技術」
3.複数の方策から状況に応じて行動を選択する「協調・並列強化学習技術」

OISTの銅谷賢治教授の研究チームは、脳科学の観点から神経計算機構の数理モデル化を行い、強化学習アルゴリズムへ反映します。一方、富士通研究所は、最適化、制御工学の観点からアルゴリズム考案に参加すると同時に、計算資源を最大限活用する実装手法を開発します。

本共同研究の成果イメージ

人間の脳の適応力、柔軟性をもったAIソリューションの開発に向けて

現在、OISTと富士通研究所は、大量の入力情報への対応という課題と、環境変化へのフレキシブルな対応や保守的な対応など複数の方策を並列に学習させ、行動選択に生かすという課題に取り組んでいます。

共同研究が進めば、例えばデータセンターやネットワークの管理において、計算機や空調、ネットワークの利用状況に応じた負荷分散やコスト削減のための制御を人間が個別に考える必要が必要がなくなります。また、過去に学習した経験を生かしてより早く適切な制御ができるようになり、学習時間を短縮することにもつながります。

富士通研究所では、強化学習を含むAIの高度化には、脳科学との融合が重要であると考えています。今後、人間の脳がもつ適応力、柔軟性を取り入れることで、ICTシステム管理、エネルギーマネジメントなど様々な分野において、より効率的に問題を解決するAIソリューションの開発を目指します。

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