Googleの研究者たちは、長期的なAIエージェントに革命をもたらす可能性のある新しいAI技術「internal RL」を開発しました。2026年1月16日に発表されたこの画期的な技術は、AIモデルが複雑な推論を学習する方法における限界に対処するものです。Internal RLは、モデルの内部プロセスを段階的な解決策へと導きます。これにより、しばしばエラーにつながる従来の次トークン予測の手法を回避します。
次トークン予測の問題点は、モデルが次の単一のトークンまたはアクションに小さくランダムな変更を加えることによって、新しい戦略を模索することを強制することです。これにより、AIが長期的な計画を必要とする複雑な推論タスクを学習することが困難になります。
Immediateな影響として、自律エージェントへのスケーラブルな道が開かれる可能性があります。これらのエージェントは、複雑な推論や現実世界のロボット工学を処理できるようになります。絶え間ない手動によるガイダンスはもはや必要なくなるかもしれません。
現在のLLMは自己回帰的です。それらは一度に1つのトークンずつシーケンスを生成します。強化学習は、これらのモデルをポストトレーニングするための鍵となります。ただし、これらのモデルのアーキテクチャは、その機能を制限します。
次のステップでは、より複雑な環境でinternal RLをテストすることが含まれます。研究者たちは、現実世界のアプリケーションに向けて技術を改良することを目指しています。これにより、AIの自律性において大きな進歩につながる可能性があります。
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