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深層強化学習とは、強化学習とディープラーニングを組み合わせたものです。
複雑な環境での意思決定や制御問題を解決できる技術として注目されており、関連する論文も多く発表されています。
深層強化学習の強みは、強化学習の従来の枠組みでは学習が困難であった複雑なモデルを持つ環境に対して、ニューラルネットワークを利用することで複雑な行動則を学習できるようになったことです。
この記事では、深層強化学習の概要やメリット・デメリット、仕組みや活用事例について解説します。
現役のシステムエンジニアとして10年程度のキャリアがあります。 Webシステム開発を中心に、バックエンドからフロントエンドまで幅広く対応してきました。 最近はAIやノーコードツールも触っています。
深層強化学習とは
深層強化学習とは、従来の強化学習にディープラーニングを組み合わせた学習手法のことです。
強化学習とディープラーニングの融合は、これまでの強化学習に大きな技術的進展をもたらし、社会やビジネスへの活用が大幅に進展する契機となりました。
ディープラーニングは人間が自然に行なっているタスクや動作をコンピュータに学習させることを目的に作られた機械学習の手法の一つです。強化学習は、外部からの入力に対して自律的な制御を可能にします。
これらの組み合わせである深層強化学習は、人間のように経験から学び、最適な行動を選択できるAIを構築するための手法として注目されています。
深層強化学習と深層学習・強化学習・機械学習の違い
深層強化学習は、強化学習とディープラーニングを組み合わせた学習手法です。この手法は、従来の機械学習や深層学習、強化学習とは異なる特徴を持っています。
これらの学習方法の違いについて、データの扱い方、学習の方法、適用分野の観点から比較した表は以下のとおりです。
| 手法 | データの扱い方 | 学習の方法 | 適用分野 |
| 機械学習 | 静的データセットを使って学習 | データからパターンを学び、予測を行う | 一般的なタスク（画像分類など） |
| 深層学習 | 大量のデータを使って学習 | 多層ニューラルネットワークを使用 | 音声認識、画像認識 |
| 強化学習 | 環境との相互作用を通じて報酬を獲得 | 試行錯誤による学習 | ゲーム、ロボット制御、自動運転 |
| 深層強化学習 | 環境との相互作用を通じて報酬を獲得、高次元データの処理に深層学習を活用 | 強化学習に深層学習を加えたもの | 複雑なタスク、AIゲーム |
以下ではそれぞれの違いについて解説します。
データの扱い方
機械学習は一般的に、静的なデータセットを使用してパターンを学習します。深層学習は、大量のデータを必要とし、多層ニューラルネットワークを使用して特徴を自動抽出します。強化学習は、動的環境での経験から学習し、試行錯誤を繰り返します。
一方、深層強化学習は、強化学習の枠組みにディープラーニングを導入することで、画像などの高次元データも扱えるようになり、より複雑な環境での学習が可能になります。
これにより、従来の強化学習では困難だった複雑なモデルを持つ環境に対しても、ニューラルネットワークを利用することで複雑な行動則を学習できるようになりました。
学習の方法
機械学習では、主に教師あり学習、教師なし学習といった学習方法があります。教師あり学習では、入力データと正解ラベルのペアから学習します。 教師なし学習では、ラベルのないデータからパターンや構造を学習します。
深層学習は、多層ニューラルネットワークを使用して、データの階層的特徴を学習します。強化学習は、試行錯誤による学習を行い、報酬を最大化する行動を学びます。
深層強化学習では、強化学習に深層学習を加えることで、より複雑な状況での最適な行動を学習します。ニューラルネットワークを用いて状態や行動の価値関数を近似することで、より複雑な環境に対応できる点が特徴です。
適用分野
機械学習は、画像分類などの一般的なタスクに広く適用されます。深層学習は、音声認識、画像認識などの複雑なパターン認識タスクに適しています。強化学習は、ゲーム、ロボット制御、自動運転などの分野で活用されます。
深層強化学習は、これらの学習方法の長所を組み合わせることで、より複雑な環境での意思決定や制御問題を解決できる手法で、複雑なタスク、AIゲーム、高度な制御問題などに適用されます。
深層強化学習の登場により、従来の強化学習では扱いづらかったり、取り組みが困難だった用途に対して、新たなアプローチが可能となりました。
深層強化学習の要素
深層強化学習は、深層学習と強化学習という二つのAI技術の融合によって実現されています。
以下ではそれぞれの要素についてわかりやすく説明します。
深層学習の要素
深層強化学習では、深層学習が主に状態の表現と関数の近似を担います。
深層学習の中核を成すニューラルネットワークは、人間の脳の神経回路を模倣した構造を持ち、複雑なデータから有用な特徴を抽出します。
深層強化学習では、このニューラルネットワークを用いて、高次元な状態や行動を表現したり、価値関数や方策を近似します。
例えば、ゲームの画面のような複雑な情報をニューラルネットワークに入力することで、ゲームの状態を数値化して表現できます。
また、深層学習は、複雑な関数を近似する能力にも優れています。 深層強化学習では、この能力を利用して、状態や行動の価値、あるいは方策を近似します。 これにより、連続的な状態や行動空間を持つ問題にも対応できます。
強化学習の要素
強化学習の要素は、エージェントが環境と相互作用しながら学習を進める上で重要です。
強化学習の基本的な枠組みとして、学習主体であるエージェントと、それを取り巻く環境があります。エージェントは環境と相互作用しながら学習を進めます。
また、強化学習は、試行錯誤を通じて学習を進めます。 エージェントは様々な行動を試み、その結果得られる報酬から学習します。
深層強化学習では、深層学習の表現力と組み合わせることで、より効率的な試行錯誤と学習を実現します。
新しい行動を試す「探索」と、既知の良い行動を選択する「活用」のバランスを取ることが重要だと覚えておきましょう。
深層強化学習の仕組み
深層強化学習は、強化学習とディープラーニングを組み合わせた手法で、複雑な環境下での意思決定や制御問題を解決するために使用されます。
ここでは深層強化学習の仕組みを紹介します。
状態の表現
深層強化学習では、環境の状態を高次元のデータとして表現します。
例えば、ゲーム画面のピクセル情報やゲーム内の数値情報などが状態となります。また、ロボットのセンサーデータなども状態として使用されます。
深層強化学習ではニューラルネットワークを用いることで、これらの複雑な状態から直接特徴を抽出して表現できます。これにより、従来の手法のように、人間が特徴量を設計する必要がなくなります。
行動価値関数の近似
行動価値関数は、ある状態である行動をとったときに、将来どれだけの報酬が得られるかを予測する関数です。
従来の強化学習では、Q学習などでQテーブルを用いて行動価値関数を表現していましたが、深層強化学習では、深層ニューラルネットワークを用いてこの行動価値関数を近似します。
これにより、高次元の状態空間や連続的な行動空間を扱うことが可能になります。
方策（ポリシー）の学習
方策は、ある状態でエージェントがどのような行動を選択するかを決定するルールです。
深層強化学習では、深層ニューラルネットワークを用いてこの方策を直接学習する手法も存在します。これを方策勾配法と呼びます。
方策勾配法では、報酬を最大化するようにニューラルネットワークのパラメータを調整することで、最適な方策を学習します。
経験リプレイ
経験リプレイは、過去の経験を再利用して学習効率を高めるための仕組みです。
エージェントが経験した状態、行動、報酬などをメモリに保存し、学習時にランダムにサンプリングして使用します。
これにより、学習データの相関を低減し、学習の安定化に貢献します。また、稀にしか起こらない重要な経験を繰り返し学習することも可能になります。
探索と活用のバランスを取る
強化学習では、探索と活用のバランスが重要です。
探索は、未知の行動を試すことでより良い行動を見つけるための行動です。活用は、現在知っている最良の行動を選択することです。
深層強化学習では、イプシロングリーディ法やソフトマックス探索など、さまざまな手法を用いて探索と活用のバランスを調整します。
目標関数の最適化を行う
深層強化学習の最終的な目標は、目標関数を最適化することです。
目標関数は、タスクによって異なりますが、一般的には累積報酬の最大化などが用いられます。この目標関数を最適化するために、勾配降下法などの最適化アルゴリズムが使用されます。
ニューラルネットワークのパラメータを調整することで、より良い方策や価値関数を学習し、目標関数を最適化していくのがポイントです。
深層強化学習の学習プロセス
深層強化学習は、エージェントが環境と相互作用しながら学習を進めていきます。この学習プロセスは、試行錯誤を通じて最適な行動を学習するという特性を持っています。
深層強化学習の学習プロセスは以下の流れで行います。
- 環境の初期化：学習を開始する環境を設定します。
- 状態の観察：エージェントが現在の環境の状態を観察します。
- 行動の選択：ニューラルネットワークを用いて、現在の状態に対する最適な行動を選択します。
- 行動の実行：選択された行動を環境に対して実行します。
- 報酬の受け取り：環境から行動に対する報酬を受け取ります。
- 次の状態の観察：行動後の新しい環境の状態を観察します。
- 経験の保存：状態、行動、報酬、次の状態の組を経験として保存します。
- ニューラルネットワークの更新：保存された経験を用いてニューラルネットワークを更新します。
- プロセスの繰り返し：新しい状態から再び行動を選択し、プロセスを繰り返します。
深層強化学習では、これらのステップを繰り返すことで、最適な方策を学習していきます。
深層強化学習では大きく分けて、DP法、MC法、TD法といったアルゴリズムが用いられます。以下では、深層強化学習で用いられる代表的なアルゴリズムについて説明します。
DP法（動的計画法）
DP法は、最適化問題を解くためのアルゴリズムです。
対象の問題を細かく分割し、計算や処理をしていくことで学習するアルゴリズムです。
DP法は、環境のモデルが完全に既知な必要があり、状態空間が大きい場合に計算コストが高くなります。深層強化学習では、状態空間が巨大な場合が多いため、DP法を直接適用するのは難しいと覚えておきましょう。
MC法（モンテカルロ法）
MC法は、乱数を利用して期待値を求める手法です。
期待値とは、確率変数と確率を掛け合わせた和のことです。
MC法は環境のモデルが未知の場合でも適用できる手法です。DP法とは異なり、全ての状態を考慮する必要がないため、状態空間が巨大な場合でも適用できます。
ただし、エピソードが終了するまで待つ必要があるため、学習に時間がかかる場合があります。
TD法（時間差分学習法）
TD法は、DP法とMC法を組み合わせたアルゴリズムです。
影響を推定することにより行動を可能にすることを目的としており、Q学習やSARSAなどがTD法の代表的なアルゴリズムです。
TD法はMC法と同様に環境のモデルが未知の場合でも適用できる手法です。MC法とは異なり、1ステップごとに学習を行うため、より効率的に学習を進めることができます。
深層強化学習では、このTD法をベースとしたアルゴリズムが多く用いられます。
深層強化学習のメリット
深層強化学習の強みは、強化学習にディープラーニングの技術が組み合わさったことによって、行動の最適化と制御の精度が向上したことです。
強化学習では学習が困難であった複雑なモデルに対しても、ニュートラルネットワークを利用することにより、複雑な行動則も学習できるようになりました。
以下では深層強化学習のメリットについて解説します。
高度な判断と決定が可能
強化学習と深層強化学習の仕組みの違いは、ディープラーニングを組み合わせているかどうかです。
強化学習では、学習過程での行動評価のやり方を見直してさらに学習することで、AIのミスを減らしています。
そこにディープラーニングを組み合わせた深層強化学習は、より多くの情報解析が可能です。このため、画像や高度な言語の認識を実現できるようになりました。
深層強化学習も、最大の利益を得られるよう学習する点は強化学習と変わりませんが、ニュートラルネットワークを用いて、人の脳のように複雑な判断を下せる点が異なります。
これによって、医療やマーケティングといった専門知識が必要な場面だけでなく、スマートフォンの顔認証や自動翻訳など、日常を快適にするシステムも誕生しています。
経験から学習できる
深層強化学習は、経験から学習するという点で、人間の学習方法と似ています。
試行錯誤を通じて、どのような行動が最も良い結果をもたらすかを学習していくのです。 これは、従来の機械学習とは大きく異なる点です。
深層強化学習のベースとなっている強化学習では、AI自身が積極的に行動し、その結果得られる報酬を最大化しようとします。例えば、ゲームでAIが様々な手を試しながら、最終的に勝利に繋がる行動パターンを学習していくイメージです。
この学習プロセスは、データが既に存在する状態で学習するのではなく、AI自身がデータを取得しながら学習していくという点が特徴です。
人間の参加が少なくて済む
深層強化学習では、試行錯誤を繰り返し、より価値のある行動を探していきます。
これは人間の動作に近いものと言えます。人間によるフィードバックが少なくてもAIは試行錯誤を繰り返し、学習し続けます。
深層強化学習を活用した事例に、AlphaGo Zeroがあります。Alpha Goの引退後に開発されたものです。ゼロから学習を開始し、40日で従来のAlphaGoに勝利するようになりました。
AlphaGoでは、ニュートラルネットワーク作成の初期の段階で人間の棋譜を用いていましたが、AlphaGo Zeroでは人の手による調整をなくし、一から構成するやり方を提案しました。
このように人間に依存した部分をなくし、深層強化学習だけでも精度を上げられる点もメリットの一つです。
深層強化学習のデメリット
深層強化学習にも、デメリットもあります。
AIは、人間の知能に似た機能がありますが人間の感情は理解できません。そのため、相手の心理を理解する必要があるリーダーやマネジメントの業務を担うのは難しいです。
このようなデメリットの他に、問題とされていることとその対応策について解説します。
算出コストが高い
深層強化学習のベースの一部となっているディープラーニングの最大の課題は、算出コストが高いことです。これは大量のデータと計算リソースが必要なことを意味します。
ディープラーニングはゼロから学習を始め、学習の結果から得られたデータから間違いを切り捨てて正解を探し続けます。学習のためのデータが少ないと対応できるパターンも少なくなるため、新しく入ってくるデータに対してうまく対応できなくなります。
例えば、画像認識の場合は最低でも万単位のデータが必要と言われています。このデメリットを補うため、データを比較的安価で入手することを目的でクラウドソーシングビジネスが盛んであったり、データ拡張の技術が採用されたりしています。
深層強化学習の学習には大規模なデータセットを使用し、さまざまなデータパターンを学ばせることが必要です。新規のデータにも対応できるようにするためには、大量のデータが必要不可欠だと覚えておきましょう。
学習に時間がかかる
深層強化学習の分析精度を向上させるためには、学習とエージェントがどのように働いたかの評価が必要です。
このため、数％の精度を向上させるためにそれまでの10倍のコストがかかる場合があります。
また、人が行う操作でミスが発生すると、ディープラーニング全体に影響を与えます。問題が発生した場合は、その都度修正や調整が必要になるため、精度を向上するには時間的コストがかかります。
さらに、高度な学習を行うためにはそれだけの計算環境が必要です。現在では、低価格のクラウドサービスもあるため、うまく導入・運用してコストの軽減に繋げると良いでしょう。
ブラックボックス的
ディープラーニングは、動きが複雑なため、どう答えを導き出したかが不明瞭な点があります。
どのように予測が行われているかを理解しようにも、解析がブラックボックス化しており、理解は困難です。
例えば、根拠が不明瞭なままAIの判断を採用すれば関係者に納得してもらえない可能性が生まれます。また、誤った推論に気が付かず、業務において致命的なミスを誘発する恐れもあります。
深層強化学習の事例
ここでは以下の事例を紹介します。
- AlphaGo
- Amazon Product Advertising API
- Netflix recommendation system
- NVIDIA Kuka Robot Arm
それぞれの事例について見ていきましょう。
AlphaGO
強化学習の代表的な活用事例なのが、AlphaGoです。AlphaGoは2016年に登場した囲碁AIで、プロ棋士に勝利したことで大きな話題を呼びました。
AlphaGoはGoogleが開発した深層強化学習が活用されており、囲碁だけでなく様々なゲームにおいて圧倒的な強さを発揮しており、深層強化学習の知名度を高めるきっかけとなった存在と言っても過言ではありません。
AlphaGoにはモンテカルロ木探索と呼ばれる探索型AIが搭載されています。モンテカルロ木探索は、統計的に勝率が高い一手を算出することを目的としたもので、囲碁やオセロのようなあきらかな正解が存在するケースに対応可能です。
Amazon Product Advertising API
広告を表示させるとき、どの広告を表示させれば高いクリック率を実現できるかという点では、初めから正解が存在しません。実際に試行錯誤しながらデータ収集する必要があります。
深層強化学習は、協調フィルタリングや教師あり学習、強化学習という３つのアルゴリズムを利用して、広告の最適化を実施します。
特に、教師あり学習のアルゴリズムは、広告最適化で重要な役割を担います。
教師あり学習は、ユーザの購入や閲覧パターンから購入しそうな商品を予測します。その裏側で、反応がない商品はユーザに表示しないよう制御を行います。
Amazonでは、深層強化学習を活用して、顧客一人ひとりに最適な商品を推薦するシステムを構築しています。
Amazon Product Advertising API を通じて得られる膨大な商品データや顧客の購買履歴などを利用し、顧客の購買行動を予測、最適な商品を推薦することで、顧客体験の向上と売上増加に繋げています。
Amazon Product Advertising API
Netflix recommendation system
強化学習は、コンテンツのレコメンドにも活用されています。
配信登録制のストーリーミングサービスであるNetflixでは、流行や視聴率、離脱率といった様々なデータをAIに学習させ、視聴者ごとに最適なコンテンツをレコメンドする仕組みになっています。
そのため、ユーザー満足度が高そうなコンテンツが優先的に表示されるようになり、より満足度を向上させる環境が実現されています。
今後もデータが蓄積されることによって、より視聴者に適した作品が増加してくことも期待できるでしょう。
強化学習のアルゴリズムの中には、協調フィルタリングがあります。
これは、レコメンドでよく使用されるアルゴリズムで、「自分に似ている人が購入している商品をレコメンドされれば購入したくなるだろう」という関係を利用してレコメンドするアイテムを提示します。
このようなアルゴリズムがコンテンツのレコメンドには利用されています。
NVIDIA Kuka Robot Arm
NVIDIAのKuka Robot Armは、深層強化学習を用いてロボットアームの制御を行っています。
この技術により、ロボットアームは複雑なタスクを自律的に学び、高精度で実行することが可能になっています。
例えば、物体のピッキングや組み立て作業など、多様な作業環境で効率的に動作します。
このような応用技術は、製造業や物流業界で特に注目されています。
まとめ：深層強化学習とはニューラルネットワークを用いた高度なAI技術
深層強化学習は、これからも発展を続ける分野として期待されており、関連する論文の発表にも注目が集まっています。
大規模なデータを分析して最適化する必要があるシステムや制御が必要なモノがあれば、深層強化学習の利用で問題が解決できる可能性があります。
深層強化学習の導入を検討されている企業には、まず導入の目的を明確化することをお勧めします。
何のために深層強化学習を利用するのか、AIが出した結果をどのように利用するのか目的に応じて導入するかどうか決定しましょう。
本格的に深層強化学習の導入を検討したい、相談したいと考えている場合は豊富な知識と経験を持つJiteraにご相談ください。
