質問: <囲碁>人間vs人工知能、どちらが勝つと思いますか?
回答: 人工知能 また壁破る...囲碁トップ棋士に3連勝 2016年3月13日 米グーグル傘下の英グーグル・ディープマインド社が開発した囲碁の人工知能「アルファ碁」と世界のトップ棋士である韓国棋院の李世●(イセドル)九段(33)の第3局が12日、ソウル市内のホテルで行われ、アルファ碁が勝利した。5局まで行われる大戦で、アルファ碁は3連勝を果たし、最強棋士との対決を制した。チェス、将棋に続き、頭脳ゲームで最後まで人間優位とされてきた囲碁でも、「ディープ・ラーニング(深層学習)」という最新理論を取り入れたコンピューターが勝る時代を迎えた。人工知能の急速な進化は世界に衝撃を与えている。 大局は、碁盤のわきに置かれたディスプレーにアルファ碁が打った手が表示され、ディープマインド社の研究者がその通りに石を盤上に打つ形で行われた。 この日は先番の李九段が序盤から乱戦を目指して戦いを仕掛けたが、アルファ碁は冷静に対応し、的確に反撃して優位に立った。その後も李九段の勝負手を封じ、第1局から第3局まで、いずれも試合巧者として知られる李九段が投了。アルファ碁が余裕を見せて勝利する結果となった。 大局後、李九段は「期待してもらったのに、こんな負け方をして申し訳ない。李世乭が負けたので、人間が負けたわけではない」と語った。ディープマインド社のデミス・ハサビス最高経営責任者(CEO)は「人類の偉業を祝福すべき瞬間だ。この勝利は私の挑戦の結果だった」と述べた。 李九段は2002年に19歳で世界囲碁選手権・富士通杯を制して以降、国際棋戦で何度も優勝してきた世界のトップ棋士の1人。 対局は15日まで全5局が行われる。 人間と違う感性 井山裕太棋聖の話 「李九段の3連敗は衝撃的。棋士が人工知能に超えられたと思われても仕方がないだろう。アルファ碁には人間の感性や考え方とは違う手があり、それは人間の碁へのアプローチを一層強めるきっかけになるかもしれない。李九段は苦しい立場だと思うが、他のどの棋士もしたことのない経験をしている。残る2局で勝てるか、すごく注目している」 打つ手をどう決める Q アルファ碁は打つ手をどう決めるのか。 A 相手が打った手の情報を基に、人間と同様に盤面全体の状況を評価して、次の手を選んでいる。 Q どんなコンピューターを使っているのか。 A スーパーコンピューターではなく、コンピューターの心臓部にあたる装置(CPU)1200個以上などをつないで計算している。チェスや将棋ではすべての手を計算する手法が、人工知能では多く採られてきた。しかし、囲碁は盤面が広く、次に打てる手がチェスや将棋に比べ、けた違いに多い。アルファ碁は、どんな手を打てばよいかを絞り込むための学習を事前に済ませている。 Q どんな学習か。 A 人工知能の最新手法「深層学習」で、スマートフォンに話しかけて検索する際の音声認識などでも活用されている。人間は未知の状況でも、過去に学んだ経験から次の行動を考える。深層学習も、コンピューターが複雑な情報からどう判断すべきかを自ら学んで処理を行う。アルファ碁は、過去の対局記録を読み込み、次の一手をどう打てばいいかを自動的に学んだ。アルファ碁同士で対戦を繰り返すことで、新たな手も編み出せるようになった。 Q 弱点はあるか。 A 今回の対局でこれまで、アルファ碁には目立った弱点は見つかっていない。逆に、人間が「悪手」と見た手が後々、効果的になる場面も多かった。 Q なぜ、グーグル傘下の会社が開発したのか。 A 深層学習はロボットや医療、金融など多くの分野で活用が期待され、社会の基盤技術となる可能性がある。グーグルは、こうした分野で主導権を握る構想があるとみられる。今回の対局で社会的関心が集まれば、優秀な技術者を集めやすくなる効果も狙っていると考えられる。 囲碁対決 人工知能3連勝 劇的進化生む 深層学習 盤面3000万通り分析 最良の一手に 英グーグル・ディープマインド社の囲碁ソフト「アルファ碁」が人間のプロ棋士のトップに3連勝し、勝ち越した。まだ10年はかかるとみられていた囲碁ソフトの発展が、「ディープ・ラーニング(深層学習)」と呼ばれる新たな手法によって急速に進んだ。この技術は、医療の画像診断や車の自動運転などに応用が期待されているが、日本はまだこの分野の専門家が少ない。 予想外の結果 李世乭九段がまさかの3連敗ー。予想外の結果に、世界の囲碁界には衝撃が広がった。 開幕前、韓国はもちろん、日本や中国のプロ棋士も李九段が優位と考えていた。アルファ碁が昨年10月に欧州チャンピオンを下した対局を並べ、プロなら打ちそうにない手が散見されたためだ。 李九段との対戦でも、アルファ碁は序盤ではやや不思議な手を繰り出した。しかし、中盤から終盤にかけては、李九段に付け入る隙を与えなかった。3局とも李九段は途中で投了、アルファ碁が余裕を持って勝利する結果となった。 対局を見守った高尾神路九段は「明らかな悪手がなく、堅実な打ち方をしている。後半になるほど強くなる」と語る。相手を強烈に攻め立てることはなく、局面ごとにバランスを考え、自分が不利にならない手を選択している印象だという。 大橋拓文六段は「対局を重ねるごとに強くなっているように見える。トップのプロ棋士に大差をつけて勝利したというのは歴史的な出来事だ」と話した。 最後の砦 チェスでは1997年に、IBMが開発したコンピューター「ディープ・ブルー」が、当時のチェス世界王者ガリ・カスパロフ氏を破った。将棋でも、2013年にコンピューターがプロ棋士らに勝利するなどした。 しかし、囲碁は碁石を置ける場所が361カ所ある。盤面は64マスのチェスや81マスの将棋より広い。1回の対局で考えられる局面の数は「10の360乗」通りに及び、チェスの「10の120乗」、将棋の「10の220乗」に比べてけた違いに多い。このため、囲碁でコンピューターが勝つのは早くても10年先とみられ、最後の砦になっていた コンピューター囲碁に詳しい電気通信大の伊藤毅志助教は「囲碁は総合的な判断力が求められるゲームのため、人間の判断や認識に頼っている他の分野に応用できる」と述べた。松原仁・公立はこだて未来大教授(ゲーム情報学)じゃ「人工知能は今後、小説や芸術などの分野でも活用されるだろう」と語った。 自動運転や医療へ活用 研究者少なく 日本、海外勢に遅れ ディープ・ラーニングはゲームだけでなく、車の自動運転やロボットの制御、医療の画像診断など多くの分野でも活用されつつあり、今後の社会を変革する可能性がある。 人間は、例えばネコの写真を見れば、一瞬でネコだと認識できる。しかし、従来のコンピューターはこれが苦手で、事前に人間がネコの特徴を細かく教え込む必要があった。 この弱点を克服できる手法が深層学習だ。大量の画像を読み取り、ネコならネコに共通するひげや耳の形などの特徴をコンピューターが自分でどんどん見つけていく。その結果、人間より高い精度で、ネコの画像をネコだと認識できるようになる アルファ碁も、プロ棋士らの約16万対局、約3000万の盤面の画像を読み取って、次の石をどこに打てば最終的に勝つ確率が高いのかを学んでいった。実際の対局では、相手の人間が石を置くと、コンピューターがその位置を把握。勝ちにつながりそうな次の一手を、自分で考え出す。盤全体を見ながら様々なパターンの先行きを見越すので、予想外の場面でも混乱せずに対応策を決められる。 コンピューターが人間のように、囲碁で得た経験をすぐに他分野に応用できるわけではないが、画像認識や音声認識の分野で深層学習の活用が進むのは間違いない。無人運転で歩行者や他の車などを巧みによけながら走行できることも期待されており、トヨタが国内のベンチャー企業と共同研究を進めている。 このほか、癌細胞などを画像から見つけ出す医療診断や、街角の映像から不審者を見つけ出す警備ソフトなどにも応用できる。 政府も人工知能分野へ力を入れ始めたが、松尾豊・東京大特任准教授は「日本では必ずしも深層学習の研究者は多くない」と懸念する。人工知能研究は過去、日本が強い分野と言われていたが、現在は海外勢に後れを取っている。挽回に向け、産官学による積極的な取り組みが求められる。 *アルファ碁の開発 1コンピューターが過去の3000万個の盤面(16万対局分)を読み取り、人工知能理論「ディープ・ラーニング」で人間の脳のように学習 ⇒勝率の上がる手を選ぶ 2少しずつ学習内容の異なる「アルファ碁」同士で対戦し、過去の対局にない手も学習 *ゲームを巡るコンピューター開発の主な経緯 1960年代 囲碁コンピューターの研究が始まる 1974年 将棋コンピューターの開発が進む 1997年 米IBMのコンピューターが、チェス世界王者カスパロフ氏に勝利 2010年 コンピューター棋士「あから2010」が女流棋士に勝利 2011年 IBMが開発した人工知能が、米国のクイズ番組で人間に勝利 2013年 プロ棋士と将棋ソフトによる対抗戦で、ソフトが圧倒して勝利 2015年 人工知能を組み込んだアルファ碁が欧州王者に勝利 2016年 アルファ碁が李九段に勝利 世界棋士レーティング(囲碁) 2016年2月末までの成績を反映している 1 柯潔 中国棋院 2 朴廷桓 韓国棋院 3 時越 中国棋院 4 李世ドル 韓国棋院 5 周睿羊 中国棋院 6 陳耀燁 中国棋院 7 半昱廷 中国棋院 8 古力 中国棋院 9 姜東潤 韓国棋院 10 朴永訓 韓国棋院 11 唐韋星 中国棋院 12 柁嘉熹 中国棋院 13 金志錫 韓国棋院 14 連笑 中国棋院 15 江維傑 中国棋院 16 王檄 中国棋院 17 井山裕太 日本棋院