AI との付き合い方
加藤英樹（チーム DeepZen 代表）
自己紹介
AI を巡る混乱
囲碁 AI の現状
ディープ・ラーニング
今後

2018-02-15

Copyright (C) 2018 Hideki Kato

講演者のプロフィール
1953年 東京都出身
1980年 東京工業大学情報工学専攻修了
1980～1982年 東京工業大学工学部助手
1982～2001年 ㈱ 富士通研究所にてエキスパー
トシステム, 第五世代コンピュータプロジェクト,人工ニューラルネットなどの研究開発に従事
2006～2010年 東京大学博士課程にてコンピュータ囲碁を研究
2009年 尾島陽児と共にチーム DeepZen を結成
2016年 DeepZenGo プロジェクト開始
電子情報通信学会, 情報処理学会, 日本神経回路学会, ICGA 各会員. コンピュータ囲碁フォーラム理事. チーム DeepZen, DeepZenGo プロジェ
クト各代表
2018-02-15

Copyright (C) 2018 Hideki KatoZen (DeepZenGo)「天頂の囲碁」のプロトタイプ
2009年 8月～ チーム DeepZen
2016年 3月～ DeepZenGo プロジェクト
世界最強（だった）– KGS のコンピュータ囲碁トーナメント年間チャンピオン（2011～2017）– コンピュータ・ゲーム・オリンピックの囲碁部
門完全優勝（2011, 2013～2015)– UEC 杯コンピュータ囲碁大会優勝（2011,2014～2016）– 第1回世界電脳囲碁オープン戦初代チャンピオン (2017)2018-02-15

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第一回世界電脳囲碁オープン戦

2018-02-15

Copyright (C) 2018 Hideki KatoAI を巡る混乱
人類を滅ぼす・人類の敵– シンギュラリティ, etc.
– 煽ることで利益を得る人, AI の中身を知らない人

人類を手助けする道具/技術– (これまでも, これからも) 共存/利用可能– AI の研究者/開発者, 囲碁・将棋棋士

専用 AI と汎用 AI（人間みたいな AI）– 実用化されているのは専用 AI– 汎用 AI (AGI) の研究は最近始まったばかり
2018-02-15

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人間の知的能力
まだほとんど分かってない– 論理的思考（推論, 抽象化, 矛盾）– 意志, 感情, 欲望, 意識, 自我など大脳だけではなく脳幹なども関係

自然言語の理解– 広義の嘘（フィクション, 空想, 比喩, 冗談, etc.）– 人間には身体がある「お腹が空いた」の意味が分かるか？
ストレスで「胃が痛い」は？

2018-02-15

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欧米の（特殊）事情
欧米ではチェスは「知」の象徴
人間は他の生物より偉い（自然観/世界観）– 「考える」ことができる（哲学）– 万物の霊長（選良意識）– （他の生物を）支配/殺戮する根拠

人間より優秀な知的存在への恐怖

2018-02-15

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コンピュータ・ゲームと AI
チェスは AI のショウジョウバエである– ロシアの AI 学者, Alexander Kronrod

AI 技術のテストベッド– 閉じた世界– ルールが明確– 面白い– 客観的な評価

2018-02-15

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囲碁（19路）

2018-02-15

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囲碁 AI の進歩
日付
2018-01-10~
2017-06-19, 21
2017-05-23~27
2017-03-26

人間プログラム

置石結果

イベント

複数の棋士（中）

絶芸（中）

逆二子

4-30

野狐囲碁

Zen

-

AlphaGo（英）-王昊洋六段（中）申旻埈六段（韓）柯潔九段（中）
一力遼七段

絶芸（中）

Zen

-

井山裕太九段2017-03-21~23

朴廷桓九段（韓）趙治勲九段

2016-03-23

小林光一九段

2016-03-08~14
2012-03-17

2018-02-15

0-1
0-3
0-1

0-1
0-1

Zen

-1-0

第3回夢百合杯（公式戦）
Future of Go Summit
第5回電聖戦

第1回ワールド碁
チャンピオンシップ

1-0

芈昱廷九段（中）2016-11-19~23

1-0

Zen
Zen
Darkforest（米）李世乭九段（韓）AlphaGo（英）武宮正樹九段

Zen

三子

2-1
0-1
1-0-

1-4

四子

0-1

五子

0-1

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第2回囲碁電王戦第4回電聖戦
DeepMind AlphaGo vs.
Lee Sedol match
第4回 E&C シンポジウム

ディープラーニング（深層学習）
実体は “多層” ニューラルネット– 昔（1980年代）は 2層, 今は十数層～数百層– 良くも悪くも「非線形連続関数近似器」

人間の真似が非常に上手い– 人間を超える場合も膨大な実例（訓練データ）が必要– AlphaGo で 3x10^7 局面– ハードウェアと訓練時間も膨大

2018-02-15

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何ができるか・何に使えるか普通の人が 0.5秒でできる（情報）処理– 判断の自動化
画像認識, 顔認識
食べ頃の果実を選ぶ（自動摘果ロボット）
自動運転（限定的）

予測やプランニング– 限られた世界
ゲーム（マリオ, 囲碁, ...）

– 実世界は（まだ）無理
情報の質が悪く, 量が膨大
2018-02-15

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推論用ハードウェア
Google の TPU– 数年前から社内利用

Intel/Movidius の Myriad X– Movidius Neural Compute Stick
Titan Xp
Gyrfalcon の Lightspeeur
スマフォ（各社）

Google– Snapdragon DSP (Qualcomm)– Kirin 970 NPU (HiSilicon)– Bionic neural engine (Apple)

パソコン (Intel/AMD)
Huawei2018-02-15

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学習用ハードウェア
nVidia の GPU（ビデオカード）– ～15/120 Tflops, ～300W– 8万円～120万円– 64/32/16 bit 浮動小数点数

Tesla V100
Tesla V100

nVidianVidiaTitan Xp の Cloud TPU
Google– 専用 LSI 4個で 150 Tflops– Google Could で US$6.5/時間

Intel Nervana の NNP
富士通 の DLUなどなど

GoogleFujitsuIntel2018-02-15

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囲碁 AI 以外
ワトソンは IBM を支える柱– Cognitive Solution 部門
6, 000 顧客, $19.3 B（24.2%）
ただしジェパディでの好成績には種が．．．

テンセントの時価総額は東アジアのトップ– サムスンやアリババグループと同程度– トヨタの 1.5倍

第3回ロボレース（2017）– Formula E を AI が運転– 参加 2台, 1台完走（初）2018-02-15

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自然言語理解の難しさ（１）
私は先週, 山口と広島に行った．
私は先週, 山田と広島に行った．

2018-02-15

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自然言語理解の難しさ（２）
仏教は東南アジア, 東アジアに, キリスト教
はヨーロッパ, 南北アメリカ, オセアニアに,イスラム教は北アフリカ, 西アジア, 中央ア
ジア, 東南アジアに主に広がっている．
オセアニアに広がっているのは ( ) である.
– ヒンドゥー教– キリスト教– イスラム教– 仏教

2018-02-15

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自然言語理解の難しさ（３）問題– ネイト– スニール– ネイト– スニール– ネイト

もうすぐ本屋だよ．あと 2, 3分かな．
ちょっと．
サンキュー．よくあるんだよね．
5分前に結んでなかったっけ？
だね．今度はしっかり結んどくよ．

空欄に入れるべき文は？
– 随分歩いたね– もうすぐだね– いい靴だね– 靴の紐ほどけてるよ2018-02-15

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今後の展望（短期）専用 AI をどう活かすか
強力/便利な道具/技術はリスクも大きい– ケータイ, インターネット, 原子力, 火薬, …

大衆化には（本来）時間が必要
自動車の場合– 1886年 ガソリン自動車– 1908年 T 型フォード– 1966年 日本のマイカー元年

2018-02-15

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今後の展望（短期） cont.
道具は使われ方次第（これまで）– 作る/売る側の責任は？
– 作る側も悪用されない方法を同時に開発！？
情報（作り方など）を隠すのが難しい– 商品とそれを使ったライフ・スタイルを同時に提案

製造者責任– 自動運転自動車（米）日本も導入の方向

2018-02-15

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今後の展望（長期）AI と人間の共存– 人間並みの AI はまだ当分先の話

AI は人間が設計するもの– 悪用するのも人間

選択肢は二つ– 労働を全て AI に任せる
– 人間も一緒に働く

富の分配方法をどうするか

2018-02-15

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ご清聴ありがとうございました