268459記事公開中

トレンドワード
  2. AIベンチマークリサーチ
  3. 論文研究
  4. 協調的逆強化学習（Cooperative Inverse Reinforcement Learning） — Cooperative Inverse Reinforcement Learning
3 分で読了
0 views

協調的逆強化学習（Cooperative Inverse Reinforcement Learning） — Cooperative Inverse Reinforcement Learning

#Reinforcement Learning
さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として
一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、
あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

田中専務

拓海先生、最近部下から「AIを導入すべきだ」って言われましてね。論文がどうとか言われても、何が現場で役に立つのか、いまひとつピンと来ないんです。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。今日は「人と協調して価値を学ぶ」仕組みについて、要点を3つに絞って説明できますよ。

田中専務

具体的には何が変わるのですか。うちの製造現場で言えば、作業の優先順位をAIに任せるときに、勝手な判断をされるのが怖いのです。

AIメンター拓海

その不安は正当です。今回の考え方は、AIが最初から正解を知っている前提をやめ、人間の価値を学ぶプロセス自体を協調ゲームとして扱います。結果としてAIは指示待ちから積極的に学ぶようになるんです。

田中専務

要するに、人が教える側になってAIが学ぶということですか。それなら現場のルールも反映できそうですが、時間とコストがかかりませんか？

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！コスト面は3点で考えると分かりやすいですよ。1つ、初期の教え込みは必要だが完全に手作業で設計するより効率的になり得る。2つ、AIが能動的に質問やデモを引き出す設計なら学習データが濃くなり短期間で収束する。3つ、長期的には誤った自動化を避けるための保険になるんです。

田中専務

なるほど。AIが勝手な行動をしないようにする保険というのは分かりやすいです。ただ、現場の担当者に余計な負担が増えるのは避けたいのですが。

AIメンター拓海

大丈夫ですよ。ここでも要点は3つです。まず、教育の負担は均等に分割できるように仕組み化する。次に、AI側の

論文研究シリーズ
前の記事
音楽コンテンツ分析システムの“ウマ”の正体を探る
（The “Horse” Inside: Seeking Causes Behind the Behaviours of Music Content Analysis Systems）
次の記事
スケッチから写真を再現する畳み込みスケッチ反転
（Convolutional Sketch Inversion）
関連記事
Rapid-INR：ストレージ効率の高いCPUフリーDNNトレーニング
（Rapid-INR: Storage Efficient CPU-free DNN Training Using Implicit Neural Representation）
AIフィードバックによる自己対戦と文脈内学習で言語モデルの交渉を改善する
(Improving Language Model Negotiation with Self-Play and In-Context Learning from AI Feedback)
A robust and versatile deep learning model for prediction of the arterial input function in dynamic small animal 18F-FDG PET imaging
（動的小動物18F-FDG PETイメージングにおける動脈入力関数予測のための頑健で汎用的な深層学習モデル）
学習・訓練環境を解析するマルチモーダル手法
（Multimodal Methods for Analyzing Learning and Training Environments: A Systematic Literature Review）
コロイド性CuFeS2ナノ結晶：中間Fe dバンドが高い光熱変換効率を導く
（Colloidal CuFeS2 Nanocrystals: Intermediate Fe d-Band Leads to High Photothermal Conversion Efficiency）
プログラミング教育における自己調整支援のためのAIツール設計
（Design of AI-Powered Tool for Self-Regulation Support in Programming Education）
関連タグ
#Reinforcement Learning
この記事をシェア

有益な情報を同僚や仲間と共有しませんか？

AI技術革新 - 人気記事
ブラックホールと量子機械学習の対応
（Black hole/quantum machine learning correspondence）
  • 論文研究
生成AI検索における敏感なユーザークエリの分類と分析
（Taxonomy and Analysis of Sensitive User Queries in Generative AI Search System）
  • 論文研究
DiReDi：AIoTアプリケーションのための蒸留と逆蒸留
（DiReDi: Distillation and Reverse Distillation for AIoT Applications）
  • 論文研究

PCも苦手だった私が

“AIに詳しい人“
として一目置かれる存在に！
  • AIBRプレミアム
  • 実践型生成AI活用キャンプ
あなたにオススメのカテゴリ
論文研究
最新記事
高次元におけるバイナリニューラルネットワークの幾何学
（The High-Dimensional Geometry of Binary Neural Networks）
  • 論文研究
アンサンブル敵対的訓練
（Ensemble Adversarial Training）
  • 論文研究
粗から細への画像生成のための多段階変分オートエンコーダ
（Multi-Stage Variational Auto-Encoders for Coarse-to-Fine Image Generation）
  • 論文研究
二重にロバストなデータ駆動型分布的ロバスト最適化
（Doubly Robust Data-Driven Distributionally Robust Optimization）
  • 論文研究
ベイズ非パラメトリックモデルの加速並列非共役サンプリング
（Accelerated Parallel Non-conjugate Sampling for Bayesian Non-parametric Models）
  • 論文研究
離散および連続行動を伴うモデルベース計画
（Model-Based Planning with Discrete and Continuous Actions）
  • 論文研究
さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

AI Benchmark Researchをもっと見る

今すぐ購読し、続きを読んで、すべてのアーカイブにアクセスしましょう。

続きを読む