突然ですがこの動画をご覧ください！
1.RLロボット(Reinforcement Learning, RL)
RLロボットとは、
「強化学習（Reinforcement Learning, RL）」という機械学習の一分野を
利用して行動を学習するロボットのことを指します。
強化学習では、ロボットが環境と相互作用し、
得られる報酬を最大化するための最適な行動方針を学びます。
これにより、ロボットは未知の環境でも適応的に
動作することができるようになります。
上記の動画を見ると、SFで見ていたことが、
フィクションではなくなる時代が近々来そうですね…
スマホが普及した時のことを考えると本当に１０年で世界の常識は変わるんだと実感できますね。
2.強化学習の基本概念
強化学習は以下の4つの要素で構成されています：
• エージェント（Agent）: 学習を行う主体（ここではロボット）。
• 環境（Environment）: エージェントが相互作用する外部の世界。
• 状態（State）: エージェントが認識する環境の現在の状況。
• 行動（Action）: エージェントが取ることのできる選択肢。
• 報酬（Reward）: ある行動を取った結果としてエージェントが得るフィードバック。
エージェントは状態を観察し、行動を選択し、報酬を受け取ることで、次にどのような行動を取るべきかを学んでいきます。目的は、累積報酬を最大化することです。
3.RLロボットの実用例
RLロボットは多くの分野で応用されています。例えば：
• 産業用ロボット: 自動化された製造ラインで最適な組み立てや搬送ルートを学習する。
• 自動運転車: 複雑な交通環境で安全かつ効率的に走行するための運転方針を学習。
• ヘルスケア: リハビリ支援ロボットが、患者の状態に応じた最適なリハビリ方法を学習する。
4.今後の展望
今後、RLロボットはさらに高度なタスクを学習できるようになり、より多くの産業や日常生活に浸透していくと考えられます。特に、リアルタイムでの学習や、異なる環境間での知識の転移などが研究されており、これによりロボットの汎用性が高まることが期待されています。
このように、RLロボットは現代の技術革新の中心的な存在となっており、今後の技術や経済に与える影響は非常に大きいです。
あくまでもこれは私の考えですが、雇用自体がなくなることないのでしょうが、
今ある雇用がなくなったり、大きく変化するでしょう。
終身雇用の常識をどっぷりと受け継いでいる方はもしかしたら、
時代の流れとのギャップがデカすぎて
衝撃を受けるかもしれないので、広い目でキャリアを考えることを推奨します。