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デジタルアートの革新：ソウル国立大学の研究者が、強化学習を用いたコラージュ作成における新しいアプローチを紹介

“`html 芸術的なコラージュ作成は、人々の芸術的な才能と深く結びついている分野であり、人工知能（AI）に興味を引かせています。問題は、DALL-EやStableDiffusionなどの既存のAIツールによって生成される単なるコラージュの模倣にとどまらず、本物のコラージュを自律的に作成できるAIエージェントを育成する必要がある点にあります。ソウル大学の研究者たちは、人間の芸術家が行う緻密な手順を再現して本物のコラージュを作成できるAIエージェントを育成するという使命に取り組んでいます。既存のAIツールはコラージュのような画像を生成できますが、真のコラージュ作成プロセスの本物さが求められます。ソウル大学の研究チームは、強化学習（RL）を活用してAIエージェントに「本物のコラージュ」の制作を学ばせる画期的な手法を導入しています。この手法は、ピクセルベースの手法とは異なり、有名な作品や他の画像を再現するために素材を引き裂き、貼り付けることを含みます。研究者たちは、既存のツールの制約から離れてRLに取り組み、AIエージェントにコラージュ作成の微妙な手順を理解し実行する能力を与えました。研究者の方法論は、RLモデルをキャンバスと対話させ、コラージュ作成プロセスの各ステップで判断を下すように訓練することを含みます。訓練中はランダムに割り当てられた画像をエージェントに与え、後の段階でどのターゲットや素材にも適応できるように学習します。多様な切り抜きや貼り付けのオプションを通じて、RLエージェントは材料を実験し、ターゲットの画像に似たコラージュを生成するのに最適なものを見つけます。報酬システムは時間とともに進化し、エージェントが作成したコラージュとターゲット画像との類似性を主に高めます。重要な要素の一つは、微分可能なコラージュ環境の開発であり、モデルベースのRLの適用を可能にします。この環境により、エージェントはコラージュ作成プロセスの動態を容易に追跡することができます。研究チームのモデルは、さまざまな画像やシナリオに対して優れた汎化性能を示しています。このアーキテクチャは自律性が特筆されます。そのため、学習に大量のサンプルデータやデモデータが必要なく、RLが提供する強力なデータフリーラーニングドメインを重視しています。評価にはユーザースタディとCLIPベースの評価が含まれます。その結果、他のピクセルベースの生成モデルと比較して優れたパフォーマンスを示しています。この手法は、人間の芸術的才能と創造性に似たAI生成のコラージュを実現しようとする重要な進展を表しています。まとめると、ソウル大学の研究チームは、強化学習を使用して本物のコラージュ作成のためのAIエージェントの訓練の課題に成功しました。既存のピクセルベースの手法を超える革新的なモデルは、本物のコラージュ作成における複雑な手順を自律的に学習し実行する能力をRLが提供する可能性を示しています。ユーザースタディと客観的評価によって検証されたこのアプローチは、人間の芸術の深みを反映したAI生成アートの大きな進歩を示しています。このブレークスルーにより、機械が視覚芸術の世界に有意義に貢献する可能性を秘めたAIによる芸術創造の新たな可能性が開かれました。 “`

学ぶための勇気： L1＆L2正則化の解明（パート3）

「‘MLの学びへの勇気：L1とL2正則化の解読’ 第3回目にお帰りなさい前回は、正則化の目的について掘り下げ、L1とL2の方法を解読しました…」

ディープマインドのこの機械学習研究は、動的な環境での高度な計画に対してベクトル量子化モデル（VQ）を導入しています

技術の絶え間ない進歩により、人間の脳力を模倣することで、人間と同じように思考し学習することができるようになった人工知能（AI）が成功を収めています。人工知能、機械学習（ML）、ディープラーニングの最近の進展により、医療、金融、教育などの多くの分野が改善されています。最近注目を集めている大規模言語モデルは、人間の模倣能力に優れています。質問応答やテキスト要約からコード生成やコード補完まで、これらのモデルはあらゆるタスクで優れた性能を発揮します。大規模言語モデル（LLMs）は、機械学習パラダイムである強化学習の概念を用いて微調整されます。強化学習では、エージェントは周囲との相互作用を通じて意思決定能力を身につけます。環境に対して時間の経過に伴う積み重ねられた報酬信号を最大化することを目指します。モデルベースの強化学習（RL）は最近進化し、計画を必要とするさまざまな状況で有望な結果を示しています。ただし、これらの成功例は、完全に観測可能で決定論的な状況に限定されています。最新の研究では、DeepMindの研究チームがベクトル量子化モデルを使用した新しい計画戦略を提案しています。このアプローチは、確率的で部分的に観察可能な環境で問題を解決することを目的としています。この手法では、状態VQVAE（ベクトル量子化変分オートエンコーダ）および遷移モデルを使用して、将来の観測値を離散的な潜在変数にエンコードします。これにより、確率的または部分的に観測可能なコンテキストに関連付けられる、将来の観測値および将来の行動に対する計画が可能になります。チームは、この手法で離散的なオートエンコーダを使用して、確率的な状況での行動のさまざまな可能な結果を捉えることができました。オートエンコーダは入力データを潜在的な表現にエンコードし、元の形式にデコードします。確率的なコンテキストにおけるエージェントの行動から生じる複数の代替的な結果の描写は、離散的なオートエンコーダの使用によって可能になりました。チームは、この種のコンテキストで計画を容易にするために、モンテカルロツリーサーチの確率的なバージョンを使用しました。計画と意思決定プロセスでの意思決定を行うための人気のある手法の1つはモンテカルロツリーサーチです。この場合、確率的バリアントは環境の不確実性を考慮に入れることができます。エージェントの行動に加えて、環境の可能な応答を示す離散的な潜在変数が計画プロセスに組み込まれています。これにより、部分的な観測可能性と確率性によってもたらされる複雑さを捉える包括的な手法を実現しています。チームは、この手法を評価し、確率的なチェスの解釈において、よく知られているRLシステムであるMuZeroのオフラインバリアントを上回ることを示しました。この視点では、対戦相手はシステムに不確実性をもたらし、周囲の重要な要素と見なされます。DeepMind Labによる効果的な実装により、提案された手法の拡張性が証明されました。このシナリオで観察された好ましい結果は、伝統的なボードゲームを超えた複雑でダイナミックなコンテキストの管理における手法の柔軟性と効果を示しています。結論として、このモデルベースの強化学習技術は、部分的に観測可能な確率的な環境における完全に観測可能な決定論的な環境の効果を拡大します。不確実な環境での生じる困難を洞察するための離散的なオートエンコーダと確率的なモンテカルロツリーサーチのバージョンは、実用的なアプリケーションにおけるパフォーマンスの向上をもたらします。