AIBR プレミアム
拓海先生、最近『Deep Active Inference』という論文を聞きました。正直言ってタイトルだけで何をする技術か掴めていません。要点をざっくり教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！簡潔に言うと、この論文は「脳の働きを説明する理論」と「深層生成モデル」を組み合わせて、目標に向かって自ら行動しつつ世界のモデルも学ぶエージェントを作る、という話ですよ。大丈夫、一緒に理解できますよ。
脳の理論とニューラルネットを組み合わせる、と。うちの現場で何か使える可能性はあるのでしょうか。投資対効果が気になります。
素晴らしい着眼点ですね！結論だけ先に言うと、短期的には予測と異常検知、自律的な試行設計に使えます。要点は三つ、1) 目的に沿った行動設計、2) 環境の生成モデル学習、3) 黒箱最適化で拡張可能、です。どれも段階的に導入できるんですよ。
なるほど。ところで専門用語が多くて心配です。『生成モデル（generative model）』って要するに何ですか。これって要するにデータの出し入れを真似する「模倣器」ということですか？
素晴らしい着眼点ですね！生成モデルとは「この世界がどう見えるかを内部的に作り出す装置」です。ビジネスで言えば、過去の売上データから将来の売上パターンを自社でシミュレーションできるようなもの、と考えてください。ですから『模倣器』という表現は近いです。
それなら分かりやすい。では『能動推論（Active Inference）』というのは何をするものなのですか。簡単な現場の例でお願いします。
素晴らしい着眼点ですね！能動推論は「予測と行動を同時に最適化する考え方」です。現場例で言うと、品質検査ロボットが『異常が出そうだ』と内部で予測したら検査頻度を変える、あるいは別の角度で確認して確信を高める、といった自律的改善の動きです。要点は三つだけ、観測を予測し、予測誤差を減らすため行動し、モデルを更新する、です。
なるほど、行動を通じて自社の問題点を探り当てるということですね。ここで大事なのは実際に現場で動くかどうかです。論文は実証をしていますか。
素晴らしい着眼点ですね！論文では古典的な強化学習の例である“mountain car”問題を使って示しています。ここでの検証は、エージェントが目標を達成しつつ環境の生成モデルを同時に学ぶ様子を示しており、概念の実効性を示す最小限の実験として有効です。すぐに工場横展開できるかは段階的な評価が必要です。
つまり、この論文は現場実装の第一歩ということですね。最後に、我々経営判断の観点で押さえるべきポイントを三つにまとめていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！重要ポイント三つです。1) この技術は予測と行動を統合し、現場の自律化に寄与する、2) 深層生成モデルを使うためデータ量や計算資源を段階的に投資する設計が必要、3) 初期は小さな業務領域で実証しROIを確認する、です。大丈夫、一緒に設計すれば必ずできますよ。
分かりました。これまでの話を自分の言葉で整理すると、この論文は『脳の予測原理をベースに深い学習モデルを組み合わせ、目的を持って行動しながら同時に環境のモデルを作る手法を示している』ということですね。投資は段階的にし、まずは実証を重視する、ということですね。
