ディープマインドが発表したDQNは、機械学習と神経科学を応用するところから生み出された汎用学習アルゴリズムです。DQNに与えられるのは、ゲーム機からの画面出力信号と「スコアを最大化するように」という単純な指示だけで、ゲームをプレイするために覚える必要のある「ルール」は、自身でゲームを何度もプレイすることで学習していきます。

DQNがどのくらいの学習能力を持っているかテストした実験では、49種類のAtari 2600用ゲームをプレイさせています。テストの結果、DQNはボクシングなどの格闘対戦からカーレーシングに至るまであらゆる種類のゲームを数時間でマスターしてしまい、49種類のゲームの内、43のゲームで既存のAIよりもハイスコアを記録、さらに29タイトルではプロゲーマーよりも高いスコアをたたき出したそうです。

出典Googleの自己学習する人工知能DQNを開発した「ディープマインド」の実態、何が目的なのか? - GIGAZINE

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