ボードゲームをプレイするためのAIの教育
Education of AI for playing board games. The improved title translates to Methods for educating board game AI for skill improvement. It focuses more on improving the skills of the board game AI.)
ゼロから強化学習を使ってコンピュータに三目並べをプレイさせる
この記事は何についてですか？
AI分野の人々は現在、特にQ学習において強化学習（RL）のスキルを磨いているようです。OpenAIの新しいAIモデル「Q＊」に関する最近の噂を受けて、私もそれに参加しています。ただし、Q＊について推測するだけでなく、Q学習の古い論文や例を再検討する代わりに、私はボードゲームへの情熱を活かして、Q学習の入門を紹介することにしました 🤓
このブログ記事では、シンプルなプログラムをゼロから作成して、モデルに三目並べ（TTT）のプレイ方法を教えます。GymやStable BaselinesなどのRLライブラリは使用せず、すべてをネイティブなPythonコードで手作りし、スクリプトの長さはたったの100行です。AIにゲームのプレイ方法を指示する方法に興味がある場合は、読み続けてください。
GitHubでコード全体を見つけることができます：https://github.com/marshmellow77/tictactoe-q
なぜ重要なのか？
AIに三目並べ（TTT）をプレイさせることは、それほど重要ではないように思えるかもしれません。しかし、これはQ学習と強化学習のわかりやすい入門を提供し、ジェネレーティブAI（GenAI）の分野において重要かもしれません。単体のGenAIモデル（GPT-4など）は、大きな進展には不十分であるという推測がなされています。なぜなら、それらは次のトークンを予測することしかできず、推論できないからです。RLはこの問題に取り組み、GenAIモデルからの反応を高めることができると考えられています。
ただし、これらの進展に備えてRLのスキルをアップしたい場合、またはQ学習の魅力的な入門を求めている場合にも、このチュートリアルは両方のシナリオに対応しています 🤗
Q学習の理解
Q学習は、基本的には特定の状態でのアクションの価値を学習し、その情報を使って最適なアクションを見つけるアルゴリズムです。このアルゴリズムを示すためによく使われるのが、シングルプレイヤーゲームであるFrozen Lakeです。
We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!
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