読者です 読者をやめる 読者になる 読者になる

人工知能に関する断創録

人工知能、認知科学、心理学、ロボティクス、生物学などに興味を持っています。このブログでは人工知能のさまざまな分野について調査したことをまとめています。最近は、機械学習、Deep Learning、Kerasに関する記事が多いです。



三人寄れば文殊の知恵

三人寄れば文殊の知恵
愚かな者も三人集まって相談すれば文殊菩薩のようなよい知恵が出るものだ。

広辞苑

これは人工知能の分野でも当てはまるのか。それぞれ別の知識や経験を学習したエージェントが互いに相互作用することで学習が加速するだろうか。

たとえば、強化学習で複雑な動作の学習をさせたいときに3つのエージェントを独立に動かして学習させ、その結果を統合して学習を加速することができるか?3つのエージェントが10エピソードずつ学習して結果を統合した場合と1つのエージェントが30エピソード学習した場合どちらがよいのだろうか。PCクラスタ上での強化学習 Qテーブルの結合(2003/08/21)で言及した論文には後者の方がよいと書いてあったがそれも微々たるものだった。もっとずどーんと学習を加速する方法はないものか。

最近知ったのだが、別々に学習した複数の識別器を統合してより精度のよい識別器を作るブースティングってアルゴリズムがあるらしい。識別器らしいのだけど強化学習でも使えるのかな。

分散人工知能やマルチエージェント学習という分野で文殊の知恵は手に入るのか。