#10 ピーター・アビール


#10 ピーター・アビール

ピーター・アビールは、カリフォルニア大学バークレイ校の教授で、Berkeley Robot Learning Lab のディレクターを務めています。ロボットに周囲の環境を理解させ、やり取りさせる方法に関する業績で世界トップ研究者の一人です。模倣学習と深層強化学習による方法を中心にしています。


- ロジャー・フェデラー選手のような一流テニスプレイヤーを破る完全自立型ロボットはいつ頃できると思うか?

0:41

- 今までで一番感動した実在するロボットは?

3:58

- 人間とロボットの間の心理的側面の関係について考えていることは?

4:52

- 現実世界(報酬がスパースな、遅延する環境下)において、強化学習で何でも学習できると考える理由は?

9:50

- どのようなメカニズムで階層的推論を行うことができると思うか?

16:12

- 転移学習を上手く行える段階に至るまで、どれくらいかかると思うか?何か全く別のブレークスルーが必要か?

19:51

- 学習の分野において、E=mc^2 のような一般理論を追い求めることについてどう思うか?

24:27

- 何か知的な取り組みを行う際、数学と試行錯誤による経験則、どちらが好みか?この2つをどのように考えているか?

26:09

- ロボットやシステムに日常的タスクを教える際、模倣学習(人間から学習)と self-play (システム自ら学習)、どちらに将来性があると思うか?

27:50

- シミュレーションの性能について

33:16

- AI の安全性について

35:05

- 強化学習をベースにしたロボットに対して、人間を愛するように教えることは可能だと思うか?

40:31