2016年3月13日日曜日

【IT】囲碁AI「AlphaGo」がトップ棋士に勝利。について思うこと

Google Deepmind社の開発した囲碁の人工知能プログラム「AlphaGo」が囲碁のトップクラスである、イ・セドル氏に3連勝し、勝ち越しを決めました。
(この記事を書いている最中にイ・セドル氏が一矢を報いました!)

色んなニュースが飛び交っているのでご存じの方も多いと思います。

囲碁について人を超えるのはまだまだ先ではないか?と言われていたのもかかわらず、ふと気付いた時に追い抜かれていました。結果だけを見れば本当にしれっと。

AplhaGoではモンテカルロ木探索という手法が取られているそうです。
乱数を使いランダム性をもって色んなパターンをシミュレーションする「モンテカルロ法」といる方法を用い、その色んなパターンを終局までシミュレートすることで木のように茂って広がっていく中から一番適した道を探索していく方法だそうです。
この場合、何をもって「適した」とするのが難しい処かと思います。

AlphaGoでは半年前にもプロ棋士と対戦し、5連勝していましたが、今回のイ・セドル氏と実力差があり、今回の対戦では対戦前ではイ・セドル氏有利といわれていました。
それから半年間、なんとAplhaGoはタイゼムと言われるネット後で打ち続けていたそうです。
そうやって一番「適した」というものを学習していたのかもしれません。

個人的には、色んな局面で生み出されるモンテカルロ木探索による評価の重み付けと、実際に行われた数々の対局に対する結果とをどのようにひも付けていうのか?というところも気になります。

そして勝つためのアルゴリズムと負けないアルゴリズム。似ているようで意味合いが違うと思います。
勝てなければ負けるわけで、負けなければ勝てるわけで。
ゲーム向けAIということで勝率の高い方を選んでいくというのは、勝つためではなく、負けないための最適解であり、結果勝ちつながります。
負けない囲碁をするAlphaGo。
興味が有るのはAlphaGoとAlphaGoを戦わせ続けるとどうなるのでしょう?
いつの間にか先手が石を置いた時点で勝ちが決まることになるのではあるでしょうが、それまでに同じように強くなっていくのか?偏りが出てくるのか。
偏りが出るならば何が原因となり偏りが出るのか。
人工知能というアルゴリズムがもっともっと深くなりそうですね。
そんなこんなをしているうちに、ひょっとしたら本当に知性?(何を持って知性というのか(^_^.))自我?に目覚めたり・・・・したらSFチックで面白い反面怖いですね。

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