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『Q-Starを超えて OpenAIのPPOによるAGIのブレイクスルーが可能』

人工汎用知能（AGI）はAIの領域を魅了し、人間の能力を超えるシステムを象徴しています。OpenAIは重要なAGIの研究者であり、最近はQ*からProximal Policy Optimization（PPO）に焦点を移しました。この移行はPPOの重要性を示しており、Peter Welinderの期待にも応えています。「Q-learningについて読み始めた人たち、PPOについて聞いたらどうなるか待っていてください」ということです。この記事では、PPOについて詳しく説明し、AGIの将来における意義を探求します。 PPOの解読 Proximal Policy Optimization（PPO）は、OpenAIが開発した強化学習アルゴリズムです。これは、エージェントが環境と対話してタスクを学習する人工知能の技術です。単純に言えば、エージェントがゲームをプレイする最適な方法を見つけるようにしています。PPOは、戦略の変更に慎重に取り組むことで、エージェントの学習を支援します。大きな調整を一度に行うのではなく、PPOは複数の学習ラウンドで小さな慎重な改善を行います。これは、エージェントが考え深く段階的なアプローチでゲームプレイのスキルを練習し、磨いているようなものです。 PPOは過去の経験にも注意を払います。収集したデータをすべて使わず、学習に最も役立つ部分を選択します。これにより、失敗を繰り返すことを避け、うまくいくことに注力します。従来のアルゴリズムとは異なり、PPOの小さなステップの更新は、一貫したAGIシステムのトレーニングに必要な安定性を維持します。応用の多様性 PPOの優れた応用性は、探索と利用の微妙なバランスを取る点において光ります。OpenAIはPPOをさまざまなドメインで活用し、シミュレートされた環境でのエージェントのトレーニングから複雑なゲームの習得まで行っています。インクリメンタルなポリシーの更新により、適応性を保ちながら変更を制限し、ロボティクス、自律システム、アルゴリズムトレーディングなどの分野で不可欠です。 AGIへの道を切り拓く OpenAIは戦略的にPPOに頼り、戦略的なAGIアプローチを強調しています。ゲームやシミュレーションでPPOを活用することで、OpenAIはAIの能力の境界を em em 文accessiblydigitalwritingionsわせています。グローバルイルミネーションの取得は、OpenAIが現実的なシミュレート環境でのエージェントトレーニングに対する献身を強調しています。私たちの意見 2017年以来、OpenAIはPPOをデフォルトの強化学習アルゴリズムとして使用しており、使いやすさと良好なパフォーマンスのためです。PPOの複雑さに対する対処能力、安定性の維持、適応性は、OpenAIのAGIの基盤として位置づけられています。PPOの多様な応用は、進化するAIの景観での重要な役割を裏付けています。

このAI論文では、既知のカメラパラメータなしで新しい視点合成を行うために、COLMAP-Free 3D Gaussian Splatting（CF3DGS）を提案しています

ニューラルレンダリングの進歩により、シーンの再構築や新しい視点の生成において重要なブレイクスルーがもたらされました。しかし、その効果はカメラの姿勢の正確な予備計算に大きく依存します。この問題を最小化するために、事前計算されたカメラの姿勢がないNeural Radiance Fields（NeRFs）を訓練するためにさまざまな取り組みが行われています。しかし、NeRFsの暗黙的な表現は、3Dの構造とカメラの姿勢を同時に最適化するのが困難です。 UCサンディエゴ、NVIDIA、UCバークレーの研究者らは、COLMAP-Free 3D Gaussian Splatting（CF-3DGS）を導入しました。これは、ビデオの時間的な連続性と明示的なポイントクラウド表現の2つの重要な要素を高めています。すべてのフレームを一度に最適化するのではなく、CF-3DGSはカメラが移動するにつれてシーンの3Dガウスを連続的な形で「成長させる」一つの構造を構築します。CF-3DGSは各フレームに対してローカルな3Dガウスセットを抽出し、全体のシーンのグローバルな3Dガウスセットを維持します。 https://arxiv.org/abs/2312.07504 リアルな画像を視点から生成するためにさまざまな3Dシーン表現が使用されており、平面、メッシュ、ポイントクラウド、マルチプレーンイメージなどが含まれます。NeRFs（Neural Radiance Fields）は、その写真のようなリアルなレンダリング能力のために、この分野で注目を集めています。3DGS（3D Gaussian Splatting）メソッドは、純粋な明示的な表現と微分を利用したポイントベースのスプラッティング方法を使用して、ビューのリアルタイムレンダリングを可能にします。 CF-3DGSは既知のカメラパラメータを必要としないで合成ビューを実現します。それは3D Gaussian Splatting（3DGS）とカメラの姿勢を同時に最適化します。近くのフレームから相対カメラ姿勢を推定するためにローカルな3DGSメソッドを使用し、未観測のビューから3Dガウスを進行的に展開するためにグローバルな3DGSプロセスを使用しています。CF-3DGSは、明示的なポイントクラウドを使用してシーンを表現し、3DGSの機能とビデオストリームに固有の連続性を活用します。このアプローチは、入力フレームを順次処理し、3Dガウスを進行的に展開してシーンを再構築します。この手法により、トレーニングと推論の速度が高速化されます。 https://arxiv.org/abs/2312.07504 CF-3DGSメソッドは、先行の最先端技術よりもポーズ推定の耐性が高く、新規ビューの合成品質も優れています。この手法は、より複雑で挑戦的なカメラの動きを示すCO3Dビデオで検証され、ビューの合成品質においてNope-NeRFメソッドを上回る結果を示しました。このアプローチは、CO3D V2データセットにおいてすべてのメトリックでNope-NeRFeをしのぎ、特に複雑なカメラの動きがあるシナリオでのカメラの姿勢推定の耐性と精度を示しています。まとめると、CF-3DGSはビデオの時間的な連続性と明示的なポイントクラウド表現を利用してビューを効果的かつ堅牢に合成する方法です。この方法は、主にビデオストリームや順序付けられた画像コレクションに適しており、Structure-from-Motion（SfM）前処理の必要はありません。また、非順序の画像コレクションに対応するための将来の拡張の可能性もあります。