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プロ棋士に勝ったGoogle人工知能のすごさ

2016/1/29(金) 11:00配信

BuzzFeed Japan

囲碁でGoogleの人工知能がプロ棋士に初めて勝ったニュースに、囲碁ファンや研究者らが沸いている。

1月27日付の英科学誌ネイチャー電子版によると、局面の価値判断を自ら習ぶディープラーニングと打ち手を演算するシミュレーションを組み合わせた。コンピューターが局面を「評価」できる点が人工知能の発達を印象付けた。

Googleの人工知能AlphaGoは、3度欧州チャンピオンに輝いた棋士と対戦して、5戦全勝した。すでにチェスや将棋ではコンピューターが勝っているが、囲碁は複雑なため、勝つまであと10年はかかるとされていた。

なにが優れているのか?

Googleのオフィシャルブログによると、AlphaGoは、どう勝つかを自ら考え出す「機械学習」の手法を取っているのが画期的だ。

従来は、全ての打ち手の可能性をたどる攻略法が取られてきた。一つひとつの対戦結果を最初から最後まで分析して、だんだんと勝率を上げる。

一方、Googleは人工知能を将来的に、世界で起きている現実の問題解決に役立てるという。例えば、気候のモデル化や病気の分析がある。

コンピューター囲碁の研究が専門の伊藤毅志・電気通信大学助教に話を聞いた。
「ただの白黒パターンでしかない碁石の配置から意味を理解し、評価する方法を確立した点がすごい」とBuzzFeed Newsに語った。「人間にしかできのではないかと思われてきた知的作業を代行する機械の可能性を広げた成果として注目される」という。

例えば、美術評論家の感性的な判断を学習し、絵画の良し悪しを判断したり、医者の代わりに、レントゲン写真を評価して病気を見つけたりすることも同じ手法で可能になるだろうという。

AlphaGoの仕組み

AlphaGoは、二つの手法を組み合わせている。最先端の計算手法「モンテカルロ木検索」と、人間の神経網にも似た「ディープニューラルネットワーク」だ。前者が打ち手を分析し、後者が局面の判断をする。

数百万のニューロンのような「つながり」を持つ12のネットワーク層が情報を処理する。「policy network」が打ち手を選び、「value network」が勝者を予測する。

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最終更新:2016/1/29(金) 11:00
BuzzFeed Japan