AIニュース・トレンド 強化学習AIが「層を深く」で進化、倒れる→パルクール習得へ
プリンストン大学とワルシャワ工科大学の研究チームが、AI強化学習の新しいスケーリング手法を発表しました。通常2〜5層程度のネットワークを最大1,024層まで深くすることで、シミュレーション上のヒューマノイドロボットが目標地点へ倒れ込むだけの状態から、壁を飛び越えるパルクール動作まで習得する様子が確認されています。この研究は直接的なビジネスツールではありませんが、今後のAI自動化ツールの進化方向を示す重要な成果といえます。