講師：こんにちは､
ChatGPTの新しいデータサイエンスのユースケースにようこそ！今回は強化学習に関するものです｡
そこで､ 今ChatGPTに､ まだAIを搭載していない仮想の自動運転車をプログラムしたことを伝えることにしています｡
そこで､ 前進､ 左折､ 右折､ 停止という機能を実装したところです｡
そして､ この自動運転車は､ ある目的地に到達できれば報酬を受け､
目的地から離れたり､ 障害物にぶつかったりすればペナルティを受けるとします｡
なるほど､ ではChatGPTに､
自動運転車にどのAIモデルをどのように実装すべきなのか？
いいかい？
では､ こうしてみましょう｡
ここに新しいチャットを開くよ｡
そして､ 「私は､
前進､ 左折､ 右折､ 停止という動作をする仮想の自動運転車をプログラムしました」と､ 内部で正確に伝えるのです｡
そして､ この車はある目的地に到達すれば報酬が与えられ､
目的地から遠ざかったり､
障害物にぶつかったりするとペナルティを受けることになります｡
よし､ 次はもっと貪欲になろう｡
ただ､ 自動運転車の強化学習モデルの作り方について､
おすすめの方法を聞きたかっただけなのですが､
実際に直接作ってもらいましょう｡
なぜダメなのか？
ChatGPTの実力を見てみましょう｡
そこで､ 「その自動運転車の中にAIを実装する強化学習モデルを構築するために､
最適なライブラリを使ってPythonのコードを書いてくれませんか」とお願いすることにしているんです｡
さて､
こんなことを聞くのはちょっと欲張りですが､ わからないものですね｡
ChatGPTは､ まさに私たちが望むものを与えてくれるかもしれません｡
だから､ 試してみて､ 何かトラブルに見舞われたら､
私たちが助けることにしましょう｡
さて､ それではEnterを押してみましょう｡
確かに､ なるほど､ それはまた素晴らしいスタートですね｡
"自動運転車の強化学習モデルの実装をPythonで始めたい
"というご要望にお応えします｡
驚きです｡
"OpenAIジム "ライブラリの使い方を説明するコードを紹介します｡
すごいなー｡
"自動運転車の強化学習モデルを学習させるために
ChatGPTがこんなに簡単にできるなんて､
驚きです｡
Qテーブル､ 状態数､ 行動数､ 0に初期化された学習率などを初期化している｡
1､
割引率を0にする｡ 95.
これは本当にすごい､ 畏敬の念を覚えます｡
探査率を0にする｡ 5､ 1,000話までの最大話数､ 100話までの最大ステップ数｡
そして､ Q-learningモデルをトレーニングするのです､ すごいですね｡
その時は､ もっと高度なモデル､ 例えばディープQラーニングモデルやA3Cの実装に挑戦しようと思っていますが､
どうでしょう｡
全てを一からFor Loopで実装しています｡
アクションの選択から始まり､ AIがアクションを起こすステップを実装し､
Qテーブルを更新し､ 翌日に状態を設定する｡
これは本当に強化学習の過程､ Qラーニングの過程､
これはすごいですね｡
そして､ Q-learningモデルのテスト方法まで実装し､
最後に環境を閉じます｡
いやー､ 本当にすごかったですね｡
なるほど､ そこまで期待していなかったんですね｡
だから､ せっかく簡単にできたのだから､ 実はもっともっと難しいことにチャレンジしてみようよ｡
ではまず､ もちろん「どうもありがとう､
助かったよ｡
ただ､ Qラーニングの導入方法はすでに知っています｡
そこで､ 例えばディープQラーニングのような､
より高度な強化学習モデルで同じことをやっていただけませんか？
いっそのこと､ 超欲張っちゃいましょうよ｡
"最先端の強化学習モデル "です｡ さて､ 準備はいいですか？
さあ､ 始まりますよ｡
とか､ 「確かに｡ いつも「確かに」と言われます｡ それはすごいですね｡
"OpenAIのbaselinesライブラリを使用して､ 自動運転車用の深層Q学習モデルDQNを学習する方法を示すコードを紹介します｡
そして､ またまた登場です｡
コードを教えてくれる｡
それは本当にすごいことです｡
よし､ そうだ､ ベースラインの共通AtariライブラリからWrap DeepMindライブラリを今使って､
今回も深いQ-learningモデルでAIを実装しているんだ｡
本当に､ 本当にすごいですね｡
"このコードは､ DQNアルゴリズムを使って､ 自動運転車のための深いQ学習モデルを訓練します｡
モデルは､ 報酬を最大化するために､
各状態で最適な行動を取るように学習します｡
また､ より高度な強化学習モデルを使用したい場合は､
最先端の強化学習アルゴリズムの実装を提供するOpenAI Spinning Upライブラリを使用することができます｡
以下は､ Spinning Upライブラリを使用して､
近接政策最適化（PPO）モデルをトレーニングする方法を示すコードです｡
確かに､ それは素晴らしいモデルですね｡
"自動運転車 "のために｡ そして､ ここに､ コード全体を含むモデルが再び表示されます｡
いやあ､ なんという革命でしょう､ このChatGPTは｡
マジで感激です｡
そうですね､ これでコードができましたね｡
"このコードは､ PPOアルゴリズムを使って､ 自動運転車の強化学習モデルを学習させるものです｡
モデルは､ 割引された報酬の期待総和を最大化するために行動を起こすことを学習します｡
お役に立てれば幸いです｡
ご質問やご不明な点がございましたら､
お知らせください｡ まあ､ 私だってここまでとは思っていなかったので､ あなたと同じように､
これだけのことを同時にやっていることに感動しているんですよ｡
だから､ 「ありがとうございました､ 素晴らしかったです」と言うことにしています｡ そして完了｡
ChatGPTを使ったデータサイエンスのユースケースをご覧いただき､
本当にありがとうございました｡
それでは､ 次の作品に進みましょう｡
そして､ それまでは機械学習を楽しんでください｡