図書館から借りてた本を読んでました（ちゃんと消毒してから返します🙇♂）。
ずいぶん前の本です。強化学習に興味を持ち始めていたので、ほんと今さらですがこういう本にも興味が出始めました。あのポナンザを開発した方の著書です。将棋も電脳戦もまったく興味がないのですが、なんかやればできるんだろうという程度の認識でした。もちろん、実現するには相当な苦労があるのだと思いましたが。
本はとっても読みやすく書かれています。頭のいい人がかく文章というのはこういう文章なんだな、と改めて思います。細かい技法などさらに詳しく知りたいところもありましたが、一般人向けの著書ということで、雰囲気を要点を押さえて伝えてくれています。ディープラーニングや強化学習をどう活用すればいいのかの解説はありませんが、どういう結果が得られるのかがわかります。
もう少し知りたかったのは以下ですね。
人工知能の開発においては、必ず大量のデータが必要になるのです。そのうえで、最初は「教師あり学習」そしてその後は「強化学習」に移るはずです。
教師あり学習のモデルを構築したあと、その結果？を用いて、強化学習や他の学習のベースとする、というような記述が本書のあちこちにありました。これがわからない。。。やったことがないので。全く別のモデルのはずなのにそういうことができるのでしょうか。やはりどんなに小さな対象でもまず自分でやってみないとなんとも納得できない感じが残ります。これはどの本を読んでもそうですのでこの本が、ということではありません。
昔話になりますが、学生のときにNNやGAが出てきてそれまでの方法論とか勉強せずに飛びついて何か応用できないかと問題を探して回りました。学生のときにもしディープラーニングを目にしていたらもう少しキャッチアップしたいという気持ちがわいたのでしょうね。。。
この方、今は自動運転の仕事をされているようです。やっぱそこに行き着くのか。。。という感じがしますが、今後の著者の活躍に注目です。
本書を書いている時点（2017年）でも、著者ですら深層学習の全貌は把握できていない、と書かれていました。それでも、実際に自分の問題に適用し強化する過程で様々な知見を得た、この実際に手を動かしたからこそ得た知見こそ彼の価値なのだと思います。しかも、そのアプリケーションはそれまでの人がなし得なかったことを達ししたわけですから。深層学習のすべてを知っていることよりも本質を押さえているというところでしょう。
