進化ロボティクス
機械学習アルゴリズムは一般に、仮説的入力とそれに対する答えからなる訓練例を必要とする。ロボットの学習では、答えとはそのロボットがとるべき正しい行動である。
そのような正しい行動が常に事前に明確に判っているとは限らない。その代わりにロボットがその時点で最善と判断した行動に対して、成功なのか失敗なのかという評価を下すことは可能である。進化的アルゴリズムはこのような問題フレームワークに適した解法であり、適応度関数はコントローラに対して失敗か成功かだけを判定すればよく、コントローラがとるべき正しい行動を正確に示す必要はない。ロボットの学習での進化的計算の別の利用法として、異なる形態の強化学習(Q学習など)を採用し、任意の特定の行動の適用度を学習し、適用度の値を予測してコントローラを間接的に生成するという方法がある。