OpenAI가 블로그에 4가지 연구 목표에 대해 발표하였습니다.

1. 연구 성과 측정
2. 가정용 로봇
3. NLP 기반 에이전트
4. 게임 에이전트

연구 성과 측정은 맨 처음 발표한 OpenAI Gym을 계속 발전시킬 것으로 보입니다. 가정용 로봇에 대한 것은 의외인 것 같습니다. 청소기 처럼 쉽게 구입할 수 있는 가사일을 돕는 로봇이지만 OpenAI에서 직접 제조하는 것은 아니라고 합니다. 자연어 처리를 통한 챗봇이나 어시스턴트에 대한 개발은 예상할 수 있는 분야인 것 같습니다. 게임 에이전트 부분은 구글 딥마인드의 성과에 어느정도 자극을 받은 결과가 아닐까 합니다.

며칠전에는 Generative Model에 대한 5가지 페이퍼와 코드를 정리해서 공개했습니다.

1. Improved Techniques for Training GANs (code)
2. Improving Variational Inference with Inverse Autoregressive Flow (code)
3. InfoGAN: Interpretable Representation Learning by Information Maximizing Generative Adversarial Nets (code)
4. Curiosity-driven Exploration in Deep Reinforcement Learning via Bayesian Neural Networks (code)
5. Generative Adversarial Imitation Learning (code)