読者です 読者をやめる 読者になる 読者になる

東京の夜景は残業でできている。

東京に住む 新米コンサルタントのweb日記です。

『AlphaGo』が如何に凄いか語る

テクノロジー 雑記 日記

f:id:yuhei0906:20170105163857p:plain

めちゃくちゃ強いアカウントが人工知能だった

2017.1.5のたいへんなニュースがきました!

中国で話題に登っていた囲碁のオンラインゲームにて、「Master」と呼ばれる超強アカウントの正体が人工知能であることをAlphaGoであることをDeepMindのCEOは発表したそうです。

世界トップクラスの棋士たちをオンライン囲碁で60戦以上も連続して破ってきた謎めいた人工知能(AI)プレーヤの正体が、アップグレード版「AlphaGo」だったことが明らかになった。

 AlphaGoを開発したDeepMindで最高経営責任者(CEO)を務めるDemis Hassabis氏が、中国の囲碁対戦プラットフォーム「Tygem」「FoxGo」で勝ち続けた「Master」がAlphaGoだと認めたのだ。

謎の囲碁棋士「Master」は「AlphaGo」と判明- ZDNet Japan

これからどういうことが起きるのか?

f:id:yuhei0906:20170105164434p:plain

AlphaGoに限った話ではありません。人工知能はマジで今後頭にインプットしていくべき分野です。

既に、皆さんが思いもよらないところにまで人工知能の手は及んでいます。

某『デオキシリボ核酸』という野球チームも買収した会社がありますが、そこでのセミナーにて、

実際に

「既にアプリの無料チャットに、人工知能を放っています。」

「常にログインしていると怪しいので、8時間の交代制です。」

「コンセプトは、話しかけやすい大阪の主婦のお姉さん。」

「長続きして、盛り上がる会話から学んでいるので、かなりエロい話題が多くなっちゃうんですけどね・・・w」

と、いう話をしていました。

あなたが普通に話しかけているLINE相手や、メールの相手や、Twitterや、ブログのどこかに人工知能がいるかもしれない。人間のように書き込んでいてもおかしくない時代なのです。

なぜ、囲碁だったのか?

実は、囲碁が攻略される随分前から機械学習人工知能といった分野はボードゲームでの人間への勝利を目標としてきました。

1994年、「Chinook」と呼ばれるプログラムで、コンピューターがチェッカーの世界チャンピオンを打ち負かした。その3年後、今度はIBMのスーパーコンピューター「Deep Blue」が、チェスの世界チャンピオン、ガルリ・カスパロフから勝利を収めた。

(中略)

しかし囲碁は違う。囲碁は古くから続くゲームで唯一、まだ人間の脳がコンピューターを上回っている。

2,500年以上前に中国で生まれた囲碁は、皇帝や武将、知識人や天才児たちの余技として愛されてきた。

(中略)

チェスよりも単純なように思えるが、実際はそうではない。Deep Blueがカスパロフを打ち負かしていたころ、囲碁最強のプログラムは、素人を脅かすことすらできなかった。その後、カスパロフが自宅用のパソコンにすら負けるのではないかというほどコンピューターが大きく進化したにもかかわらず、達人レヴェルの囲碁プログラム開発は、人工知能の世界における最大の難問のひとつであり続けている。

このように、囲碁は世界の最古最難関のボードゲームです。

だからこそ、世界中の技術者がなんとか攻略し、人工知能で勝つことがシンギュラリティへの大きな幕開けになると信じて開発してきました。

AlphaGo前日譚|WIRED.jp

どれくらい強いの?

AlphaGoは、それ以前の囲碁プログラムから著しい発展を遂げた。その他の利用可能な囲碁プログラムと対局した500局で、AlphaGoは1局しか負けなかった[10]

AlphaGo - Wikipedia

また、実際の試合をTwitterでの一般人の感想はこんな感じ。

 韓国のプロ棋士でチェ・ユジンさんも、解説することができず謝罪したそうです。人間が解読できない一手って、、、。

「あれ…? あれ…? 今まで見てきた手の中で一番衝撃的な手のような気がする。これは不思議だとしか言いようがないのでは?」(チェ・ユジン囲碁アマチュア五段)

「不思議だというよりも、あり得ない手です。プロの感覚では考えも付かない手です。どういう意味で打ったんでしょうか?」(イ・ヒソン九段)

10日、韓国トップの囲碁棋士李世ドル(イ・セドル)九段と人工知能囲碁ソフト「アルファ碁」の第2局を中継していた韓国棋院運営の「囲碁TV」解説者たちは「解説」ではなく「疑問」を連発した。対局開始約45分後、「アルファ碁」が打った手に戸惑いを隠せなかった。「アルファ碁」の予測できない変則的な手や、ミスだと思われた手を到底説明できないといった様子だった。李煕星(イ・ヒソン)九段は「どうやってこの囲碁が…(『アルファ碁』が)勝てる囲碁になるのだろうか」とため息をついた。

中盤を過ぎても次々と繰り出される「アルファ碁」の意外な手に、困惑を通り越えて恐怖すら感じているかのようだった。金成竜(キム・ソンリョン)九段は「『アルファ碁』はデータにない手を打っているようで怖い。『アルファ碁』の自己学習能力が進んでこういう碁を打つなら、人間はあまりにも無力な気がする」と言った。

中盤まで李九段が有利だと見ていた解説者たちは、後に「アルファ碁」の方が有利になっていくと謝罪した。

Chosun Online | 朝鮮日報

何故こんなに強いのか?

強さの秘密はDeepMindの技術である深層学習にあります。

AlphaGoはそれ以前のAIの取り組みとはニューラルネットワークを応用している点において最も大きく異なっているニューラルネットワークでは、評価経験則が人間によってハードコードされておらず、代わりにプログラム自身によって自分自身との対局を数千万回繰り返すことによってかなりの程度まで学ぶ。AlphaGoの開発チームでさえ、AlphaGoがどのように石の配置を評価し次の手を選択しているかを指摘することはできない。

AlphaGo - Wikipedia

ニューラルネットワークによる学習により、Googleの翻訳技術も大きく改善したニュースも話題になりましたね。ニューラルネットワークとは、以下のような図がわかりやすいかもしれません。

f:id:yuhei0906:20170105165948p:plain

https://bita.jp/dml/gtransrate_upgrade

人間が何かを学ぶプロセスによく似ています。

例えば、学校の科目として「国語の現代文」を学んでいるとします。

そのとき、当然「現代文」を学んでいるのですが、「古文」につながる読解力も身についているわけですよね。さらに、「古文」を学べば「漢文」や「現代文」への理解力も上がっていきます。

また、「国語」の学習プロセスの中で、「あぁ、こんな風にノートを書けば覚えられるぞ!」と学ぶことができれば、それは「数学」「英語」「社会」「理科」などにも応用できます。

このように、人間は「国語」を学びながら、様々なことに応用できるものを学んでいるのですが、これを機械にも応用した形がこの深層学習と言われているものだそうです。

また、上記wikipediaにかかれているように、プログラム同士で1日に何百局と対局を重ねていくことで一気にレベルが上昇します。

そのため、AlphaGoの技術も囲碁研究だけでなく、さまざまな技術への応用が期待されています。

コンピュータ囲碁研究の結果は、認知科学パターン認識機械学習といったその他の同様の分野に応用されている[24]

AlphaGo - Wikipedia

さいごに

もっと便利になることもあると思いますが、逆方向の動きとして人間らしさが目立つものも出てくると思います。

例えば「メール」の誕生に依って、多くの人が年賀状くらいしか「手紙」を出していないのではないでしょうか。テクノロジーとはそういうものだと思います。

人工知能」か「人工知能が絶対に踏み込めない領域」どちらに人生をかけるか、というレベルの話になりますが、既存の領域で普通に生きていこうとするのではなく、どうすればこれからも自分が価値を発揮し続けられるか考えて生きていきたいですね。