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©︎MATSUO LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 12
基礎研究 | 世界モデル (World Models)
• 今後のDeep Learning開発において鍵となる、人間の「想像」にあたる現実世界をシミュレートする技術
• 世界のAI先進企業・研究室が研究を推進中
ソース:https://deepmind.com/blog/article/neural-scene-representation-and-rendering、https://worldmodels.github.io/
技術概要 事例
人間は、情報欠損や将来の様子を想像で補うことが可能
例)現在の状態から将来を想像:
AIも同様に、経験から効率的に外界の”常識”を学び、
”想像”できるようになることが今後の発展の肝
その基幹技術が”世界モデル(World Models)”
パリン
例)物体の一部を見て、全体像を想像:
Googleのような先進企業/研究室が”世界モデル”の研究に注力
DeepMind(Google)の例:限定的な視点画像から全体像を再構成
弾丸を避けるゲームにおいて、
将来を効率よく想像・学習できる
メカニズムを組み込むことで、
弾丸の回避率を向上
“Neural scene representation and rendering”, S. A. Eslami, et al., Science,
360(6394):1204–1210, 2018.
3視点の画像から、
AIで3D空間を再構築
Google Brainの例:効率的な将来予想
“Recurrent world models facilitate policy evolution”. D. Ha, J. Schmidhuber,
NeurIPS 2018, pp. 2455–2467, 2018.