鳥が障害物にぶつからないように右へと進み続けるシンプルなゲームアプリ「Flappy Bird」を、遺伝的アルゴリズムを用いたニューラルネットワークで学習させてみた映像。
1世代につき200羽の鳥を行動させて、その結果を次の世代の行動に活かしつつ繰り返し、21世代にして最適な行動を習得。
一度最適な行動を覚えてしまえばずっと飛んでいられるんだもの、すごい技術だよね。
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この記事へのコメント
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1. 名無しさん
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2. 名無しさん
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3. 名無しさん
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4. 名無しさん
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進化がマッチしてる
5. 名無しさん
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単純作業がいくらできるようになっても、人がプログラム書けば1世代で終わるじゃん
途方もない作業ができるようになったら凄いのだろうけど
それを覚えさせるのにどれだけ時間がかかるんだろうね
限界が見えないように思えるけど、最適解だとチェック確認するのが寿命のある人間な時点で、行き詰る気がする
6. 名無しさん
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「遺伝的アルゴリズム」や「ニューラルネットワーク」でググってごらん
最初の3行は完全な誤謬。
ゲームの早解きって視点”のみ”ならそう見えるのかもしれないけど。
次の2行はアルゴリズムの効率化と計算速度でなんとかなる(予定)。
ニューラルネットワーク自体は元々何十年も前に概念自体はできてたわけで、ここ5年ぐらいでようやくまともに計算できる計算速度を人間が手に入れたから再評価されているだけ。
最後の2行も誤謬。最終的な出力を最適解かどうか判断する必要はない。計算速度に依存しているからある程度上手く行った時点で学習を打ち切るだけだから。ずっと学習させ続けることの弊害もあるしね。ちなみに学習内容が最適か否かは今のところ判断する方法がない(ことになっている)から、学習過程の評価も難しいかもね。
7. 名無しさん
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他にも難しい事を面白おかしく紹介してくれて見ているだけで楽しい。
頭の中は？？？でいっぱいになる事が多いけどｗ
8. 名無しさん
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9. 名無しさん
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10. 名無しさん
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11. 名無しさん
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12. 偽物ブランド
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