強化学習 (キョウカガクレ<bos>.) とは | 意味や読み方など丁寧でわかりやすい用語解説

強化学習 (キョウカガクレ<bos>.) の読み方

日本語表記

強化学習 (キョウカガクレ<bos>.)

英語表記

Reinforcement learning (レインフォースメントラーニング)

強化学習 (キョウカガクレ<bos>.) の意味や用語解説

強化学習とは、機械学習の一分野であり、エージェントと呼ばれる学習主体が、試行錯誤を通じて最適な行動戦略を自律的に獲得する手法である。教師あり学習のように正解データを与えるのではなく、環境との相互作用の中で得られる報酬を最大化するように行動を学習していく点が特徴だ。人間が新しいスキルを学ぶ際に、成功体験（報酬）と失敗体験（罰則）を積み重ねて上達していくプロセスに似ている。この学習を通じて、エージェントはある状態においてどのような行動を取るべきかという方策を学習し、最終的には与えられた目的を達成するための最適な振る舞いを身につけることを目指す。 強化学習は、主に以下の要素で構成される。エージェントは学習を行う主体であり、ロボットやAIプログラムなどを指す。環境はエージェントが行動し、その結果を受け取る対象であり、ゲームの世界や現実世界などが該当する。状態は環境の現在の状況を表す情報で、例えばゲームであればキャラクターの位置や敵の配置などがこれに当たる。行動はエージェントが状態に応じて取る選択肢のことで、ロボットのアームを動かす、ゲームのキャラクターを移動させるなどが挙げられる。報酬はエージェントの行動の結果として環境から与えられる評価であり、目的達成に近づく行動には正の報酬が、遠ざかる行動には負の報酬（罰則）が与えられる。そして、方策とは、ある特定の状態においてエージェントがどのような行動を選択すべきかを示す戦略、あるいは行動を確率的に選択するルールそのものである。価値関数は、特定の状態から最適な方策に従って行動し続けた場合に、将来的にどれだけの報酬が期待できるかを示すもので、この価値を最大化するようエージェントは学習を進める。 学習のプロセスは、エージェントが環境の状態を観測することから始まる。エージェントは自身の持つ方策に基づいて、その状態において最も適切だと判断される行動を選択し実行する。行動の結果、環境は新しい状態へと変化し、同時にエージェントに対してその行動の良し悪しを示す報酬を与える。エージェントはこの報酬を受け取り、自身の持つ方策や価値関数を更新する。この一連のサイクル「状態の観測 → 行動の実行 → 報酬の取得 → 方策の更新」を繰り返し行うことで、エージェントはより高い報酬を獲得できるような方策を徐々に学習していく。このとき、単に現在の報酬だけでなく、将来にわたって得られる報酬の総和（累積報酬）を最大化することが目標となるため、将来の報酬を現在の価値に換算する割引率という概念も用いられる。 強化学習の代表的なアルゴリズムの一つにQ学習がある。これは、各状態と行動の組み合わせに対して「Q値」と呼ばれる行動価値を定義し、このQ値を更新していくことで最適な方策を導き出す手法だ。Q値は、ある状態である行動を取ったときに、その後最適な行動を取り続けた場合に得られる累積報酬の期待値を表す。エージェントは、観測した状態において最もQ値が高い行動を選択するように学習し、最終的には最適な方策を獲得する。近年では、深層学習（ディープラーニング）と強化学習を組み合わせた深層強化学習（Deep Reinforcement Learning）が注目されており、囲碁AI「AlphaGo」のように、複雑で高次元な状態空間を持つ問題に対しても高い性能を発揮している。ディープラーニングが複雑な特徴量を抽出する能力と、強化学習が試行錯誤で最適な行動戦略を獲得する能力を組み合わせることで、人間では解くことが困難な領域の課題解決に応用されている。 強化学習は、教師データが膨大であるか、そもそも存在しないような問題に対して非常に有効なアプローチとなる。例えば、ロボットアームの制御、自動運転システムの行動決定、ゲームAIの開発、生産ラインの最適化、株取引戦略の立案、レコメンデーションシステムのパーソナライズなど、多岐にわたる分野で応用されている。未知の環境への適応能力も高く、事前に全てのルールや状況をプログラミングすることなく、自律的に最適な振る舞いを学習できる点が大きな利点である。一方で、学習に要する時間や計算コストが非常に大きくなる場合があること、また、環境に応じた適切な報酬設計が難しいといった課題も存在する。特に、探索（まだ試していない行動を試すこと）と活用（これまで報酬が高かった行動を選ぶこと）のバランスをどのように取るかという「探索と活用のトレードオフ」は、強化学習における重要なテーマの一つである。