AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下が「人のフィードバックでAIを早く育てられる」と言ってきまして。正直ピンと来ないのですが、本当に現場で使えるものなのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、深く考えすぎずにまず結論をお伝えしますと、Deep TAMERは人の簡単な「良い／悪い」の評価を使って、高次元な入力（例えば画像）からでも学習を早められる技術ですよ。
それは要するに、専門家が細かいデータを用意しなくても現場の人がボタン一つで教えるだけで良い、ということですか。
その通りです。ただし少し補足を。Deep TAMERはTAMER (Training an Agent Manually via Evaluative Reinforcement) という枠組みを、ディープニューラルネットワーク（Deep Neural Network, DNN）で拡張したものです。要点は三つで、1) 人の評価を即時に数値で与える、2) それを予測するモデルを学習する、3) 予測に基づいて行動を変える、です。
なるほど。しかしうちの現場は画像やセンサーなど入力が複雑です。高次元って具体的にどう困るのですか。
良い質問ですね。高次元（high-dimensional state spaces）とは例えばピクセルや多数のセンサー値の集合で、単純な表現では人の評価がどの入力に結びつくか分かりにくいのです。従来のTAMERは状態が単純な場合に有効でしたが、Deep TAMERはDNNで複雑な関係を近似できるため、その壁を越えられるんです。
それは良い。しかし現場の担当者に評価してもらうとバラつきが出そうです。人の質が低くても本当に効果が出るのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！論文でも非専門家の評価で十分改善が見られると報告されています。ポイントは、評価が「即時の単純なスカラー（数値）」であり、量（頻度）を確保すればノイズを平均化できる点です。現場では短時間の訓練で慣れてもらえば、実用的に機能するはずですよ。
これって要するに、現場の人に「良い・悪い」を投票してもらって、それをAIが学んで真似するということですか。
ほぼその通りです。加えて、Deep TAMERは人の評価を予測するモデルを作ることで、実際の人の反応がない場面でもその予測を使って行動を決められます。投資対効果の観点では、初期のデータ取得コストが低く、学習速度が上がるため短期的な効果が期待できます。
分かりました。では我々が導入するとき、まず何から始めれば良いでしょうか。現場教育の負担が気になります。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは小さな現場のワークフローを一つ選び、担当者に短時間で評価してもらうプロトタイプから始めましょう。要点を三つにまとめますね。1) 評価の頻度を確保する、2) 評価者のガイドラインを簡潔にする、3) モデルの振る舞いを早期に可視化する、これでリスクは下げられますよ。
分かりました。では一度試して、結果を見てから判断します。今日の説明で、Deep TAMERは人の簡単な評価を使って複雑な入力からでもAIを素早く学習させる方法、現場の負担を抑えつつROIが見込める点が理解できました。
