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2019年09月06日 10時00分 公開
日本アイ・ビー・エム株式会社提供Webキャスト
自動運転に用いられるAIには、環境変化に即座に対応するため、リアルタイムかつ“先読み”的な意志決定が求められる。こうした要件は、従来のAI技術では困難だった。そこで注目されるのがAI国際会議のイベントで優勝したチームの新技術だ。
2018年に開催されたAI国際会議「NeurIPS」において、AIによる自律型エージェント同士を対戦させる、ゲーム形式のコンペティションが実施された。そこで優勝したのが、日本の研究チームが開発したエージェントだった。
テーマとなった課題は「実時間の意思決定」「複数のエージェントの協調」など、従来のAI技術では困難な要素を含んでいた。ゲーム分野へのAIの応用では、チェスや将棋が有名だが、それら以上に複雑な条件が課されていたのだ。従来のモンテカルロ型の木探索では、分岐数が膨大になるため、リアルタイムに意思決定するのは不可能だ。そこで、日本のチームは、悲観的シナリオによる木探索という新技術を採用した。
この技術は、ゲームやデバッグ、映像・シミュレーション、自律飛行・走行といった領域での豊かな応用可能性が期待される。本コンテンツは、この新技術を開発した研究者が、従来技術との違い、応用性などを解説するWebキャストだ。“先読み”を可能にする新たなAIアルゴリズムの可能性を確かめてほしい。
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