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情報テクノロジーの進展がもた ら す 近 未 来 社 会 の 姿 を 考 え る

きたるべき人 工 知 能 の 時 代 へ
松 原 仁 公立はこだて未来大学

副理事長

本稿ではゲームを例にとってこれからの時代の人間と人工知能の関係を考える。

能の最初のグランドチャレンジとなった。
初期の人工知能はチェスを題材として進められた。人工知能のパイオニアと言われ◆る研究者はチューリングとシャノンを含め1. 人工知能のグランドチャレンジとしてのチェスてニューエル、サイモン、マッカーシーなど多くがチェスの開発に携わった（携わら人 工 知 能の研究はチェスから始ま っ た。

なかったのはミンスキーぐらいである）。特コンピュータが作られてから間もない1950にたくさんの候補の中から良いものを選び

年 前 後 に チ ュ ー リ ン グ と シ ャ ノ ン が、 コ出すという人工知能の基本中の基本である

ンピュータにもチェスが指せる、それも原探索の技術はほとんどがチェスの研究の中理的には名人よりも強くなる可能性がある、から生まれた（たとえばアルファベータ法という趣旨の論文を（独立に）出したのがや反復深化などがそうである）。マッカー人工知能のスタートと言える。論文にはいシーはチェスのことを人工知能のハエと呼まもゲームの探索の基本となっているミニんだ。これは遺伝学がハエを題材として大マックスのアルゴリズムが取り上げられてきく進歩したように人工知能がチェスを題いた（ミニマックスのアルゴリズム自体は材として大きく進歩したことを言ったもの

20世紀前半のゲーム理論の研究の中でフォである。チェスのプログラムは当時の人工ン・ノイマンが定式化したもので、彼らは知能研究者の予想に反してなかなか強くなそれがチェスの先読みに使えることを示し

ら な か っ た。 サ イ モ ン は1950年 代（ コ ンたのである）。チェスが強いことは西欧ではピュータはまだようやくルール通りにチェ

知性の象徴なので、チェスを題材として名スが指せる程度であった）にあと10年で名人に勝つことを目指すのがわかりやすい目

人に勝てると宣言したが、1960年代はせい標だったものと思われる。チェスは人工知

ぜいアマの初級者程度だったので、サイモ

ンはほら吹きと言われてしまった。

ける）
・有限（いつか必ず終了する）
・完全

1980年代になってチェス専用マシンやスー情報（敵の情報がすべてわかっている）
・確

パーコンピュータを使うことによってチェ定（偶然性が入らない）という性質を持つ。

スのプログラムは急速に強くなった。1秒間同じ性質を持つゲームに将棋と囲碁がある。に2億手読むIBMのディープブルーが1997年

チェスの場合の数は10120である（ある局面にカスパロフに勝利した（ディープブルーでルール上指せる手が平均で35通り、1局の2勝1敗3引き分けという僅差だった）。人の平均手数が80手なので3580≒10120になる）

工知能の最初のグランドチャレンジは50年が、将棋は10220で囲碁は10360である（これ近く経って達成されたことになる。ディー

らの数字はそれぞれの合法的な局面の総数

プブルーは機械学習を（ほとんど）使ってよりはかなり大きいことに注意が必要であい な い こ と に 注 意 す る べ き だ ろ う。 ア ルる。先読みの中では同じ局面が何度も現れファ碁を開発したディープマインドが2018

るが場合の数ではそれぞれをカウントして年にアルファゼロというアルファ碁の進化いる）。コンピュータにとっては場合の数が形を開発した。アルファゼロは（アルファ大きいゲームの方がむずかしいので、将棋碁のように人間の大量の棋譜からディープと囲碁のプログラムはチェスよりは遅れてラーニングで学習するのではなく）ゲーム開発が始まった。のルールだけから強化学習によって強くな将棋の最初のプログラムが作られたのはる。 ア ル フ ァ ゼ ロ は チ ェ ス の ル ー ル か ら1970年代半ばである（ちなみにFORTRANで学 習 し て 短期間でディープブルーよ り も数千行だったそうである）。将棋はチェスと（したがってどの人間よりも）強くなった。

同様に敵の大事な駒（チェスだとキングでディープブルー以降20年間の機械学習の技将棋だと玉）を取ることを目指す似たゲー術の進歩の結果と言えるだろう。

ムであるが、チェスは取った駒は盤上からなくなるのに対して将棋は取った駒が再利◆用できる（持ち駒という制度がある）のが2. チェスの次は将棋と囲碁特徴で、そのために中盤終盤における場合の数が大きくなるのでチェスよりも強くすゲームとしてチェスは二人（二人でプレ・零和（一方が勝てばもう一方は負イする）ることがむずかしかった。
ゲームのプログラムでは局面の形勢判断

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きたるべき人 工 知 能 の 時 代 へを 行 な う 評価関数が大きな役割を占 め る。に正確な形勢判断ができる評価関数になっ評価関数の出力の数値が形勢を表わし、数たのである。機械学習で評価関数を求める

字がプラスで大きければ大きいほど自分が手法はボナンザメソッドと名付けられてボ有利で、マイナスで小さければ小さいほどナンザ以降のほとんどすべての将棋のプロ自分が不利（敵が有利）である。2000年代

グラムがこの手法を採用した。ボナンザメ

半ばまで将棋のプログラムの評価関数は人ソッドによって将棋プログラムはアマチュ間の手作りであった（チェスではディープ

ア高段者レベルからプロ棋士のレベルに達ブルーに至るまでずっと評価関数は手作りした。事実上2015年にはすでに人間（の頂であった）。アマチュアの高段者レベルにま上である名人）よりもコンピュータの方がでは達していたが、プロ棋士のレベルとは強くなっていたと思われる（情報処理学会

まだ大きな差があった。

が2015年に名人に勝つことを目指した将棋

将 棋 の プログラムのブレークスル ー にのプログラム開発のプロジェクトを事実上な っ た の が2005年 の ボ ナ ン ザ の 登 場 で あ目的が果たされたとして終了する宣言を行る。ボナンザは保木邦仁（現在は電気通信なった）が、実際に名人（佐藤天彦名人）大学）が開発した将棋プログラムで、初めと将棋プログラム（ポナンザ）が対戦しててプロ棋士を中心とする人間の膨大な棋譜将棋プログラムが勝ったのは2017年であっからの機械学習によって将棋の評価関数をた。チェスはIBM、囲碁はグーグルという大作った。人間が評価関数を手作りしている企業がスポンサーについてその時点で最高ときの要素はせいぜい百以下であった（人性能のコンピュータで名人に勝ったのに対間が制御できるのはそれぐらいがせいぜいして、将棋は大企業のスポンサーがつかずである）。ボナンザでは40個の駒のすべての（将棋がチェスや囲碁と比べて国際性が低く3個の駒の組み合わせの位置関係を評価関数て広告効果が小さいと思われたこと、ちょの要素とした。要素は膨大な数になり、そうど日本が不景気の時代であったことなどのほとんどは意味がない（将棋の形勢判断が理由と思われる）高性能のパソコンで名に影響しない）が、まれに人間は気づかな人に勝ったというのが大きな違いである

いが実は形勢判断に影響している要素（3駒（そのために将棋のプログラムは名人に勝の組み合わせ）が存在し、それらがあるたつのが遅れたと思われる。最高性能のコンめに人間が手作りしていたときよりはるかピュータを使っていれば2010年には名人に勝っていたはずである）。チェスで言及した

ラムで最初に用いられた。元になったモン

アルファゼロは2018年に将棋でもルールだ

テカルロ法はフォン・ノイマンが命名した

けから短時間で既存の最強の将棋プログラと言われる乱数を用いた統計的手法であるムに圧勝するまでになった。

（乱数を用いるので賭博で有名なモンテカル

囲碁のプログラムは将棋より早く1960年ロという名称になった）。囲碁にモンテカル

代に開発が始まった（日本、中国、韓国とロ法を当てはめると、ある局面から乱数をいう囲碁がプレイされている国ではなく欧用いて交互に勝負がつくところまでランダ

米で始まった）。最初の囲碁プログラムの強ムにたくさん打ち進めてもっとも勝つ確率

さはアマチュア38級と論文にある。人間だが高くなるところに打つというものである。と囲碁のルールを覚えただけでもっと上の囲碁の知識を（ほとんど）使わないのでと級になるので、いかに弱かったが想像できても強くなるとは思いにくいが、クローンる（打てば打つほど形勢が悪化したそうながこれに先読みの工夫を加えたモンテカル

ので、あえて言えば最悪の手を選んで打っロ木探索としたら急激に強くなった。2010ていた感じだったらしい）。囲碁は場合の数年代半ばにはアマ高段者のレベルに達した。

が大きすぎてチェスや将棋のようにまとも将棋で言えば2000年代半ばのレベルだったな探索ではとても対応できなかった。探索ので、将棋の例から類推して囲碁は名人にに代わるさまざまな手法が工夫されたのだ

勝つまであと10年ぐらいかかると多くの専が、囲碁のプログラムを強くすることはで門家が予想した（筆者も含まれる）。そこきなかった。チェスや将棋も初期は苦戦しに2016年に現れたのがディープマインドのたが、囲碁はもっとひどくてまったく歯がアルファ碁である。アルファ碁はプロ棋士立たなかった（チェスや将棋はなんだかんを中心とした人間の三千万局面の棋譜からだ苦労はしたもののある程度経過したらアディープラーニングで学習し、さらに自己マチュア有段者にはなれたが、囲碁はアマ対戦から強化学習でさらに学習した。その有段者になれないとっても弱い時代が長く

結 果2016年 に 韓 国 の イ・ セ ド ル、2017年続いた）。に中国のカ・ケツという名人に勝つまで強それを変えた最初のブレークスルーがモくなった。機械学習の技術と高性能のコン

ンテカルロ木探索である。2006年にクローピュータを用いることで専門家の予想を10ンが発表したCrazy Stoneという囲碁プログ年早めたのである。アルファ碁はその後人

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きたるべき人 工 知 能 の 時 代 へ間の棋譜のデータを使わずに囲碁のルール

ら れ る こ と に な る。 チ ェ ス は1997年 に コだけから強化学習で強くなるアルファ碁ゼン ピ ュ ー タ が 名 人 に 勝 っ た が、 そ の 後 アロへと進展し（アルファ碁ゼロはアルファドバンスドチェスからフリースタイルチェ碁に圧勝した）、アルファ碁ゼロはチェスやスへと進展している。アドバンスドチェス

将棋など他のゲームを対象とした一般的なは人間とコンピュータがペアになってそのアルファゼロへと進展した。

ペア同士で人間がコンピュータの助けを借りてプレイをする。コンピュータを使えば◆人間は見落としのミスを犯さずに済む。人3. 名人を超えた後はどうなるか間の考えの方がコンピュータの考えに勝る局面だと人間が思えば人間の手を採用すれチェス、将棋、囲碁という二人・零和・ばよい。人間同士よりも高度な対局になる

有 限・ 完 全 情 報・ 確 定 ゲ ー ム は ど れ も コことが期待できる。アドバンスドチェスをン ピ ュ ー タが名人に勝って人工知能 の グ

さらに人間何人でもコンピュータ何台でもランドチャレンジは達成された。名人に勝チームにしていいというのがフリースタイ

つという目標が達成されると（その先もコルチェスである。チェスのプログラムも個ンピュータ同士でさらに強くするとか数学性があってそれぞれ得意不得意の局面があ的な解明を目指すとかやることはあるものるので複数を使い分けることでさらに強くの）一気に興味が失われる傾向がある。研なる。人間も複数いた方が判断は正確にな究テーマとしてむずかしくなり、マスコミる。人間と人工知能が協調することによっにも取り上げられなくなり、研究予算のスてチェスのさらなる高みを目指しているのポンサーも見つけにくくなる。しかし人間である。と 人 工 知 能の関係を考える立場から す れゲームでコンピュータが名人に勝つといば、名人より強くなったこれからが本番な

う目標は、それがわかりやすい（評価しやのである。人工知能はいくら賢くなってもすい）というだけではなく、人間の道具とあくまで人間の道具である。人間のためのして信頼して使ってもらえるレベルに達す便利な道具になってそれが実際に使われるるためのものであったはずである。その目ことになれば、人工知能が実用化できたこ標を達成したいま、コンピュータはゲームとになり、あるいは人工知能が社会を変えにおいて道具としての役割を果たしつつある。将棋を例にしてその様子を見てみよう。

矢倉という戦型はプロ棋士がかつては好ん人間より強くなったコンピュータは将棋にで採用していたのだが、コンピュータが矢おいて人間が思いつかなかった（価値を認倉における後手の優秀な対応法を見つけためることができなかった）新手をたくさんので、採用する率がかなり減っている。雁

見つけるようになっている。2013年の名人

木という戦型は江戸時代によくあったのだ

戦第5局で後手の森内俊之名人が先手の羽が守りが弱いためにそれ以降プロ棋士は採生善治3冠相手に指した3七銀という手がコ用しなかった（守りが堅い穴熊をよく採用

ンピュータの見つけた代表的な新手である。

した）が、コンピュータが雁木をよく採用

その手が指された局面はプロ棋士の間ではするようになってプロ棋士も採用するよう非常に有名な局面で多数の実戦が行われてになっている（玉の堅さより逃げやすさをいたが、それまで3七銀という手を指したプ重視するように変わったのである）。肉を切ロ棋士はいなかった。森内名人はその対局らせて骨を絶つという表現があるが、まさの前に偶然将棋プログラムのポナンザがそにコンピュータは肉を切らせて骨を断つ戦の局面で3七銀と新手を指したのを目にし法を採用している。人間はどうしても恐怖ていた。調べてみるといい手だったので記感があるので自分の玉に敵が近づくのを避憶に残っていた。その後大事な名人戦で同けがちだが、コンピュータはたとえ近づかじ局面になったのでポナンザの新手を採用れてもそれより先に敵の玉を詰ませられるした（そして勝った）という次第だったのと判断すれば平気で踏み込む。将棋が好きである。最高峰である名人戦で名人がコンな読者はプロ棋士の西尾明6段が最近書いピュータ新手を採用したということは大きた「コンピュータは将棋をどう変えたか？」なニュースになった。その後も多くのプロ（マイナビ出版）に詳しく書いてあるので棋士が多くの対局でコンピュータ新手を採ぜひ読んでいただきたい。またプロ棋士は用している（ふつうのことになってニュー研究に将棋のプログラムをよく使うようにスにならなくなった）。一つ一つの新手だけなっている。終盤で詰むか詰まないかはかでなく、プロ棋士が指す将棋の戦型が大きなり前からコンピュータの方が得意だった

く変わりつつある。たとえばプロ棋士がよが、 い ま は 序 盤 や 中 盤 の 形 勢 判 断 も コ ン

く指す横歩取りという戦型はコンピュータピュータの方が正確である。人間はとても新手によって定跡が大きく変化しつつある。

将棋の場合の数の全体を相手にすることはシリーズ

きたるべき人 工 知 能 の 時 代 へできないので、経験に基づいて一部だけのになっている。若手の強豪として知られる範囲を囲ってその中だけを対象として最善藤井聡太7段はもともと終盤が非常に強かっ手を探している（定跡などはその過程で見たが、コンピュータとたくさん対戦するこ出されたものと言える）。コンピュータもとによってコンピュータから序盤中盤の形

将棋の場合の数の全体は相手にできないも勢判断を学んで強くなったと言われている。のの、人間よりもはるかに広い範囲を対象

人間同士がそうであるように、人間とコンとすることができる。人間だけでは見えなピュータがともに得意なことを相手に教えかった世界がコンピュータの助けによって合うようになったのである。コンピュータ

人間にも見えるようになったのである。幸が名人に勝った後の将棋界がどうなっていいなことに、人工知能は人間にとっての将くか、人間とコンピュータがこれからも協棋の世界を広げることができているように調して将棋のさらなる高みに昇っていくか見える。これが将棋における人工知能の人を見守っていきたい。

間への貢献である。ボナンザはプロ棋士の棋 譜 の デ ータから機械学習によって 強 く

今後は将棋のようにさまざまな領域で人なった（優れた評価関数を作ることができ間と人工知能が助け合って（ともに得意なた）が、いまはプロ棋士がコンピュータのことを活かし合って）その領域のさらなる評価関数の値から形勢判断を学習するよう高みを目指していくことが期待される。

プロフィール…………………………………………………
まつばら・ひとし 1986年東京大学工学系研究科情報工学専攻博士課程修了。工学博士。1986年通産省工技院電子技術総合研究所（現産業技術総合研究所）入所。

2000年公立はこだて未来大学教授。2016年同副理事長。2016年より（株）未来シェア代表取締役社長、（株）

AIハヤブサ役員、（株）Ales役員兼務。2014年―2016
年人 工知能 学会会長。著書に『鉄 腕アトムは実現できるか』（河出書房新社）、『ロボットの情報学』（共著、NTT出版）、『先を読む頭脳』（共著、新潮社）、『AIに心は宿るのか』（集英社インターナショナル）など。