強化学習とは？

詳しい解説

強化学習 (Reinforcement Learning / RL) は、エージェントが環境と相互作用し、各時点での行動に対して報酬 (Reward) を受け取り、長期的な累積報酬を最大化するような行動方策 (Policy) を学習する機械学習手法です。

ゲーム AI (AlphaGo・OpenAI Five・StarCraft)、ロボット制御、推薦システム、自動運転、金融取引などの分野で成果を出しています。 LLM の領域でも RLHF・DPO・GRPO といった強化学習ベースの手法が「人間の選好に沿った出力」を学習させるのに使われています。

大量の試行回数・探索 / 活用のバランス・報酬設計の難しさが課題ですが、シミュレーション環境と組み合わせることで効率化が進んでいます。