ゲームから学ぶＡＩ　環境シミュレータ×深層強化学習で広がる世界

本書は、世界最先端のＡＩ研究所の一つであるＤｅｅｐＭｉｎｄが発表した論文を軸に、現代的な「ＡＩ」（人工知能）がどのように作られているのかをまとめた技術解説書です。「ゲームをプレイするＡＩ」をテーマとし、おもに深層強化学習の技術を取り上げます。深層強化学習は、いまの世の中で広く使われている深層学習（ディープラーニング）をゲームなどの領域に応用した技術です。深層強化学習には高性能なシミュレータが必要であり、ゲームをはじめとした架空の世界を舞台として最先端の研究が進められています。本書ではこれまでに発表されてきた論文を通して、「いま技術的に何ができて、何が難しいのか」を紐解きながら、一つ一つの技術を積み上げた先に来る、次の時代のＡＩについて考えていきます。

本書は、世界最先端のAI研究所の一つであるDeepMindが発表した論文を軸に、
現代的なAIがどのように作られているのかをまとめた技術解説書です。

「汎用AI」「ゲームをプレイするAI」をテーマとし、
おもに深層強化学習の技術を取り上げます。
深層強化学習は、いまの世の中で広く使われているディープラーニングを
ゲームなどの領域に応用した技術です。

深層強化学習には高性能なシミュレータが必要であり、
ゲームをはじめとした架空の世界を舞台として最先端の研究が進められています。

本書ではこれまでに発表されてきた論文を通して、
「いま技術的に何ができて、何が難しいのか」を紐解きながら、
一つ一つの技術を積み上げた先に来る、次の時代のAIについて考えていきます。

目次

１章　ゲームＡＩの歴史―ボードゲーム、汎用ビデオゲーム、深層強化学習、ＲＴＳ
２章　機械学習の基礎知識―深層学習、ＲＮＮ、自然言語処理、強化学習
３章　囲碁を学ぶＡＩ―ＡｌｐｈａＧｏ、ＡｌｐｈａＧｏ　Ｚｅｒｏ、ＡｌｐｈａＺｅｒｏ、ＭｕＺｅｒｏ
４章　Ａｔａｒｉ‐５７を学ぶＡＩ―ＤＱＮ、Ｒａｉｎｂｏｗ、Ａｐｅ‐Ｘ、Ｒ２Ｄ２、ＮＧＵ、Ａｇｅｎｔ５７
５章　ＳｔａｒＣｒａｆｔ２を学ぶＡＩ―ＳＣ２ＬＥ、ＡｌｐｈａＳｔａｒ
６章　Ｍｉｎｅｃｒａｆｔを学ぶＡＩ―Ｍａｌｍｏ、ＭｉｎｅＲＬ、今後の展望

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