強化学習は、機械学習の一種であり、エージェント（AIやシステム）が環境と試行錯誤を通じて学習し、報酬を最大化する手法です。確率を活用した強化学習の具体的な事例をいくつか紹介します。

 

• 最強の囲碁プログラム「AlphaGo」:2016年に登場したAlphaGoは、プロ棋士に勝利を収め、囲碁界に革命をもたらしました。
• 広告の最適化でマーケティング支援:マーケティング広告の表示順序やターゲット設定を強化学習で最適化し、広告効果を向上させています。
• 自動運転をより安全に:自動運転車の制御に強化学習を活用して、リアルタイムで運転行動を最適化し、安全性を高めています。

 

これらの例は、強化学習がさまざまな分野で活用されていることを示しています。

 

 

AlphaGoとは

 

AlphaGoは、GoogleのDeepMind社が開発した囲碁の人工知能です。2015年10月に、ヨーロッパ王者ファン・フイ相手に互先（ハンディキャップなし）で破った初のコンピュータ囲碁プログラムとなりました。 その後、世界トッププロ棋士である李世乭との対局でも勝利を収め、世界的な話題となりました。

 

AlphaGoの登場は、人工知能の有用性を広く知らしめ、世界的なAIブームを引き起こすきっかけとなりました。