能動学習マシンによる新しい量子実験の創出（Active learning machine learns to create new quantum experiments）
田中専務拓海先生、最近若手から「機械が実験を考えられる時代だ」と言われまして、正直ピンと来ません。要するに現場の役に立つ話なんですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！結論だけ先に言うと、実験のアイデア出しを機械が支援できる時代に入っています。大丈夫、一緒に見ていけば実務での意義が
Reinforcement Learning
4643補間方策勾配：オンポリシーとオフポリシー勾配推定の統合（Interpolated Policy Gradient: Merging On-Policy and Off-Policy Gradient Estimation for Deep Reinforcement Learning）
田中専務拓海先生、最近部下から『サンプル効率が良いオフポリシーを使おう』とか『安定性が高いオンポリシーがいい』とか言われまして。どっちを採るべきか見当がつかないのですが、要はどちらが経営的に得なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！結論から言うと、オンポリシーとオフポリシ
画像を自然言語フィードバックで説明させる学習（Teaching Machines to Describe Images via Natural Language Feedback）
田中専務拓海先生、最近部下から「人に説明するように教えられるAI」が研究で出ていると聞きました。現場で使えるものなんでしょうか。正直、論文をそのまま読んでもちんぷんかんぷんでして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！その論文は要するに、人が自然な言葉でフィードバックを与えると、AIが
シーケンス生成モデルの目的強化型敵対的生成ネットワーク（Objective-Reinforced Generative Adversarial Networks (ORGAN) for Sequence Generation Models）
田中専務拓海先生、最近部下から『この論文を読んでおけ』と言われたのですが、正直何を言っているのか見当がつきません。私たちの事業でどう役立つのか、端的に教えていただけますか。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。要点は三つです。まず、この研究は生成物（テキス
マルチラベル価値ネットワークによる囲碁評価の革新（Multi‑Labelled Value Networks for Computer Go）
田中専務拓海先生、最近部下から「囲碁のAIで面白い論文がある」と聞いたのですが、うちの現場にどう活きるのかピンと来ません。要点を教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！今回の論文は囲碁の「勝率（value）」を扱うネットワークを複数同時に学習させることで、場面に応じ
強化学習によるエンドツーエンドの能動的物体追跡（End-to-end Active Object Tracking via Reinforcement Learning）
田中専務拓海先生、最近部下から「能動的な追跡にAIを使おう」という話が出まして、正直何から聞けばいいかわかりません。これって要するにどういう研究なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと、カメラを動かしながら物体を追い続けるために、映像から直接「どう動くか」を学
普遍的強化学習アルゴリズム：調査と実験（Universal Reinforcement Learning Algorithms: Survey and Experiments）
田中専務拓海先生、最近部下が『AI導入しろ』と急かすんですが、何を基準に投資判断すれば良いのか全くわかりません。この論文が現場で役に立つのか、要するに何を示しているのか教えてくださいませんか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に整理できますよ。結論だけ先に言うと、この論
制約付きポリシー最適化（Constrained Policy Optimization）
田中専務拓海先生、お忙しいところすみません。最近、現場から「安全を担保しながらAIを学習させたい」と言われておりまして、どんな考え方があるのか教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！安全や制約を学習過程で守るアプローチの代表例に、Constrained Policy
分散型Q学習による無線資源割当の示唆（Implications of Decentralized Q-learning Resource Allocation in Wireless Networks）
田中専務拓海先生、最近部下から「Q学習で電波の使い方を学ばせると効率が上がる」と言われて困っているんです。要するに投資に見合う効果があるのか、現場で動くのかが知りたいのですが、大丈夫ですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず安心してください。Q学習は試行錯誤で良い設定を見つける
非構造化デモからのマルチモーダル模倣学習（Multi-Modal Imitation Learning from Unstructured Demonstrations using Generative Adversarial Nets）
田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、部下が「ロボットに色々覚えさせたい」と言い出しまして、どうも論文の話が出てきたんですが、何が違うのかさっぱりでして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ず分かりますよ。要点をまず3つでまとめると、「生デモから