![画像: 社会への強化学習の適応:期待と課題](https://d1uzk9o9cg136f.cloudfront.net/f/16783695/rc/2024/03/27/45e5b10356e4f688f32f33b55c98a796fc9bc2d6_large.jpg#lz:xlarge)
近年、強化学習(Reinforcement Learning : RL)は、ゲームやロボット工学などで人間を超える性能を発揮しています。一方、実世界のシステムに適用するためには、クリアしなければならない多くの課題があります。本対談では、複雑化する実世界のシステムへのRL適用について、世界をリードするAI研究機関 Milaの創設メンバーである加モントリオール大学 Aaron Courville教授と、課題と期待について意見を交換しました。
近年、強化学習(Reinforcement Learning : RL)は、ゲームやロボット工学などで人間を超える性能を発揮しています。一方、実世界のシステムに適用するためには、クリアしなければならない多くの課題があります。本対談では、複雑化する実世界のシステムへのRL適用について、世界をリードするAI研究機関 Milaの創設メンバーである加モントリオール大学 Aaron Courville教授と、課題と期待について意見を交換しました。
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