テルアビブ大学のコンピュータ研究者らは、Googleが資金提供するプロジェクトに取り組んでいる。その目的は、コンピュータに「後悔」を最小限に抑える方法、つまり、意思決定から学んで次回より良い判断を下す方法を教えることだ。
テルアビブ大学ブラヴァトニク・スクール・オブ・コンピューター・サイエンスの教授、イシャイ・マンスール氏は、この基礎研究はコンピューターサイエンスの多くの分野で効率を向上させる可能性があると述べている。マシンは、関連するすべての変数を事前に評価し、可能な限り最善の決定を下すことができるため、パケット ルーティング、負荷分散、サーバー リソース要求の優先順位付けなどのタスクを学習し、改善できるようになります。
「私たちは、コンピューターの意思決定をリアルタイムで変更し、影響を与えることができます。人間と比べて、ヘルプ システムは、入手可能なすべての情報をはるかに迅速に処理して、イベントの展開に応じて未来を予測することができます。それが入札戦争であるかどうかにかかわらず、オンライン オークション サイト、メディア Web サイトへのトラフィックの突然の急増、オンライン製品の需要などです」とマンスール氏は言います。
コンピュータは実際には「後悔」を感じません - 少なくとも私たちは感じていないと考えています - しかし、コンピュータは望ましい結果と実際の結果との間の距離を測定することができ、それは「仮想後悔」として解釈できます。マンスール氏は、コンピュータの「後悔」の量を最小限に抑え、状況に適応して実行中に学習するアルゴリズムを開発しました。その結果は「あたかもすべての変数を事前に知っていたかのようだ」とマンスール氏は主張する。
Google がなぜこのようなプロジェクトに興味を示すのかは簡単にわかります。膨大な量のデータを扱う企業として、効率の向上は検索大手にとって非常に有益です。マンスール氏とヘブライ大学教授のノーム・ニサン氏が率いる20人のチームがGoogleと協力してこのプロジェクトに取り組む。
