対比強化学習とスケーリング則

プリンストン大学の研究は、強化学習に対比学習の設定を導入することでスケーリング則が成立することを示したと伝えます。極めて深い（1000層超）ネットワークでも学習が成功し、特に二足歩行など難易度の高いタスクで性能向上が確認され、NeurIPS 2025のBest Paperに選ばれました。

この記事は日経Roboticsのデジタル版で、プリンストン大学の研究を紹介しています。強化学習はロボット制御やゲーム攻略などで成果を上げている一方で、自然言語処理や画像認識で見られるようなスケーリング則は十分に確認されていません。背景として、従来の強化学習では報酬がスパースになりやすく、たとえば目標到達時のみ報酬が得られるとエピソード当たりの情報量が非常に限られる点が指摘されています。言語や画像の分野では自己教師あり学習や対比学習を通じてラベルなしデータから豊富な教師信号を得られるため、大きなモデルが性能を伸ばしやすいとされています。今回の研究はこの違いに着目し、対比学習の問題設定を強化学習に導入しています。 報告されている点： ・研究はプリンストン大学のKevin Wang氏らによるものです。 ・手法として、Benjamin Eysenbach氏が2022年に提案した対比強化学習を利用しています。 ・従来の浅いネットワークに比べ、最大で1000層を超える極めて深いネットワークでも学習に成功したと報告しています。 ・特に二足歩行など難易度の高いタスクで顕著な性能向上が観察されたと伝えられています。 ・本研究はNeurIPS 2025のBest Paperの1つに選ばれました。 まとめ： 今回の報告は、対比学習を組み込むことで強化学習におけるスケーリングの可能性が示された点が注目されています。ロボット制御のような応用領域での影響が期待される一方、公開されたのは研究結果の概要であり、広範な検証や実装面の詳細については現時点では未定です。