質問: 深層強化学習をロボットなどの物理システムに適用する際に、画像や言語処理に適用する場合と比べた問題点は何かありますか?
回答: 多様なシチュエーションを用意するために実際にその状況を作り上げる必要がありますよね 映像や言語であればその取得は容易ですが、たとえば歩行させる際に、膨大なデータの参照を通して最適解を形成する深層強化学習では実際にその物理環境に機体を置かなければならない また、1か所に置いてそこで最適化されたあと、他の条件の環境に持って行った際に、ほとんど1から再学習最適化しなければならない、あるいは既知の環境における最適化と新環境における最適化は背反した場合自己矛盾に陥る可能性があるのではないかと思います。言語学習で言えば、文法や単語自体が異なる英語と日本語、スワヒリ語を同時に学習させるようなものです(今の技術ならできるのかな?) どこまで個別の最適化を適用し、どこから分離して別の最適化を適用するかというルール決めを学習させる方で決めておかなければ効率がとても悪くなってしまうと思います