OpenAI Research Indexより - 2016年6月16日「生成モデル」

OpenAIは、AGIにどのように辿り着こうとしているのか？ というぼんやりとした疑問からOpenAIのResearch Indexページ（https://openai.com/research/overview）に載っている論文等より気になったページの要約をし始めようかと思っています（続くかどうかわかりませんが）。今回は、次のURL先のページを日本語で要約しました。2016年の古いものです。

（要約はGPT-4を使っています。内容が誤っている可能性もあります。正確性を求める場合は、オリジナルのページをご覧いただけますようお願いします。）

URL : https://openai.com/research/generative-models
日付 : 2016年6月16日
タイトル : 「Generative models（生成モデル）」

要約

OpenAI における中心的な目標の 1 つは、コンピューターに私たちの世界を理解させるアルゴリズムと技術を開発することです・世界は3D環境、移動するオブジェクト、人々、動物、自然現象など、多岐にわたる要素で構成されています。これらの情報はデジタル世界でも物理世界でも存在しており、アクセス可能ですが、難しいのはこれらの情報を理解するモデルとアルゴリズムの開発です。

生成モデルは、この目標に向けた主要なアプローチの一つです。生成モデルでは、大量のデータ（画像、文章、音声など）を集め、モデルをトレーニングして同様のデータを生成するようにします。このプロセスはリチャード・ファインマンの「自分で作れないものは理解できない」という引用に基づいています。生成モデルはデータの本質を発見し、効率的に内部化する必要があります。

例えば、ImageNetの120万枚の画像などの大規模な画像データセットがあります。これらの画像から学習することで、コンピュータは視覚的な世界を理解することができます。DCGANネットワークは、乱数から画像を生成するモデルの一例です。このネットワークは逆畳み込み層や全結合層で構成されています。

生成モデルのトレーニングには、敵対的生成ネットワーク（GAN）アプローチがあります。これは、生成された画像と実際の画像を区別する識別ネットワークと、生成ネットワークが本物のような画像を作成することを目指すものです。他にも、VAE（変分オートエンコーダ）やPixelRNNなどのアプローチがあります。

OpenAIでは、生成モデルの改善に関する複数のプロジェクトをリリースしています。これらには、GANの改善、VAEの改善、InfoGAN、そして模倣学習に関する研究が含まれています。

最終的に、生成モデルは世界を理解するためのコンピューターの能力を高めることが期待されています。これは画像のノイズ除去や強化学習の探索など、多くのアプリケーションで利用可能になる可能性があります。