コンピュータ囲碁
11月20日の第2局は179手で黒番DeepZenGoが中押し勝ち。DeepZenGoはアルファ碁以外のコンピュータ囲碁として初めて公開の場で互先でプロ棋士に勝利した。DeepZenGoは第1局同様に序盤でリードを築くと最後は趙の大石を殺して勝利を確定させた。開発者の加藤は「感無量です。(持ち時間を1時間近く残して負けた)第1局より一手の考慮時間を1.6倍増やした。最終局に向けてさらに改良を加えていきたい」と語り、趙は「強すぎますね。人間が気がつかない手を打つ。ソフトが出たら勉強したい」と振り返った。
11月23日の第3局は167手で黒番の趙が中押し勝ちし、2勝1敗で三番碁の勝ち越しを決めた。模様を張るDeepZenGoに対して趙が実利を稼いで凌ぐ展開となったが、ヨセに入った段階でDeepZenGoが形勢を過大評価していることを悟った開発者の加藤が投了を判断した。3局全体を振り返って趙は「強かった。日本にきて55年間囲碁の勉強をしているけど、今までの積み重ねは何だったろうというくらい、序盤の感覚は違った。3月にZenの碁を見てから半年でボクは退化したけど、その間にZenはすごく成長した。半年後に対局したら負けちゃうかもしれないけど、恥ずかしいとも、悔しいとも思わない。AIが強くなったら、それを使って勉強して、互いに強くなっていったらいいんですよ。ここまで強くなってくれて感謝の気持ちしかありません」と語り、加藤は「負けたほうが得るものが多い。どこを直せば強くなるのか方向が見えてきたので、得るものが多い対局だった」と総括した。
2016年11月29日に日本棋院は、新国際棋戦「ワールド碁チャンピオンシップ」を2017年3月21日から23日に大阪で開催することを発表した。日本・中国・韓国のプロ棋士代表とコンピュータ囲碁の4者が総当たり戦で争う。日本ルールのコミ6目半で持ち時間は3時間。賞金は優勝3000万円、準優勝1000万円、3.4位500万円。日本代表として井山裕太九段(発表当時六冠)、コンピュータ囲碁はDeepZenGoの出場が同時に発表され、中国代表は羋昱廷九段、韓国代表は朴廷桓九段が出場する。日本棋院はアルファ碁にも出場を打診したが、スケジュールの都合で不参加となった。
3月21日の羋昱廷九段 - DeepZenGo戦は283手で羋が黒番中押し勝ち。22日の朴廷桓九段 - DeepZenGo戦は347手で朴が黒番中押し勝ち。23日の井山裕太九段 - DeepZenGo戦は235手でDeepZenGoが黒番中押し勝ちし、DeepZenGoは1勝2敗の3位に終わった。
2018年3月16日、ドワンゴは、DeepZenGoが日本棋院「幽玄の間」でのプロ棋士とのネット対局において2017年6月から3407戦を行って勝率96.5%を記録し、プロジェクトの発足当時に掲げた「イ・セドルと戦った際のAlphaGoの強さに追い付く」という目標を達成できたとして、同年春をもって「DeepZenGOプロジェクト」を終了することを発表した。同時にドワンゴは、3月24日から4月7日にかけて「囲碁電王戦FINAL」を開催し、これまでにDeepZenGoが対局して敗れた、羋昱廷九段・朴廷桓九段・趙治勲名誉名人の三名と再戦し、その対局を最後にDeepZenGoを引退させることを宣言した。
3月24日に北京で開催された第1局:羋昱廷九段 - DeepZenGo戦は229手で羋が黒番中押し勝ち。4月1日にソウルで開催された第2局:朴廷桓九段 - DeepZenGo戦は169手でDeepZenGoが黒番中押し勝ち。4月7日に東京で開催された第3局:趙治勲名誉名人 - DeepZenGo戦は85手でDeepZenGoが黒番中押し勝ちし、DeepZenGoは2勝1敗で勝ち越しを決めた。第2回囲碁電王戦、ワールド碁チャンピオンシップ、囲碁電王戦FINALを通じて、黒番4戦全勝、白番5戦全敗と極端な成績で終えた。
2022年11月、コーネル大学のTony Tong Wangが最強のコンピュータ将棋プログラムであるKataGo相手に99%の確率で勝利できる新たな対コンピュータ戦法を発見したことが発表された。この時は「自分の手番では自分のニューラルネットワーク、相手の手番では相手のニューラルネットワークを相互に分析する」学習方法を用いたことで、「碁盤の角に少数個の石で『地』を張り、相手の地に自分の石をあえて置く」というもので、人間相手に同様の戦法を用いても簡単に負けるという、完全な対コンピュータ用戦法であった。
2023年2月には、FAR AIが発見したAIの欠陥を突くことで、アマチュア囲碁プレイヤーのケリン・ペリンがKataGo相手に15戦14勝したことが発表された。この時の戦法は「ゆっくりと石の大きな輪を作ることで相手の陣地の一つを囲み、その間に盤面の他の隅で手を打ってAIの注意をそらす」というもので、これも人間相手に同様の戦法を用いても簡単に負けるものであった。この結果についてFAR AI最高責任者のアダム・グリーヴは、「この戦術は実際にほとんど使われていないため、AIシステムが十分に訓練を受けていなかった」と推測している。
プロ棋士を超える棋力を獲得した現在では対局以外での活用も増えている。
2018年以降、Leela ZeroやELF OpenGoなどのオープンソースの囲碁AIも登場し、またそれらを利用しての検討・研究に特化したGUIフロントエンド「Lizzie」などのソフトも登場し、AIを利用しての囲碁の研究がプロ棋士の間でも盛んに行なわれるようになった。また、AIが指し示す新しい定石などを解説した書籍も多数出版されている。
囲碁・将棋チャンネルで放送されている竜星戦や女流棋聖戦などで2019年頃から囲碁AIによる形勢判断が表示される仕組みが導入されている。また、NHK杯テレビ囲碁トーナメントでも第69回(2021年度)から、AIによる形勢判断が画面上部に表示される。
チェスや将棋では、それぞれの駒の価値が異なるため、駒の交換による損得を評価することができる。また、王将・キングというターゲットがはっきりしているため、王将・キングの守りが薄いか堅いかを評価するなど比較的有効な評価関数を作ることが可能である。しかし、囲碁では、石自体に軽重がなく、置かれた場所や形により要石になったりカス石になったりする。そのため、チェスや将棋のように、有効な評価関数を作ることはできなかった。
オセロでは、隅を取ることが非常に重要である。そのため、隅を占めることを高く評価する評価関数が有効である。しかし、囲碁では、同じ盤上の地点であっても、状況によってその価値が大きく異なることが多く、ここを占めれば明らかに有利という評価が難しい。
将棋に比べ、囲碁は最善手と次善手の差が少ない。また、理詰めで着手を導きやすい将棋と比較して、感覚的な部分が多分にあることも、コンピュータプログラム(アルゴリズム)との親和性が低い一因である。
将棋・チェス・オセロの定跡と囲碁の定石では、終局までの手数に占める定石・定跡の手数の割合が将棋・チェス・オセロのほうが高く、勝敗に対する影響度も定石に比べ定跡のほうが高い。そのため、データベースの充実による棋力上昇は、将棋・チェス・オセロのほうが効果的である。オセロと囲碁は、終局に向かうにつれて、着手可能点が減り、最終的には読みきり可能な点で等しい。しかし、オセロの場合は、定石が終わり終局まで読みきれる終盤に至るまでの間(中盤)が囲碁と比べ圧倒的に短い。
将棋・チェス・オセロ・囲碁の盤面の広さは、囲碁が一番広く、しらみつぶしに着手を評価する場合も囲碁が一番困難である。
このような理由により、悲観的な見方では21世紀中に名人に勝てるコンピュータソフトは現れないだろうと言われていた。限られた範囲内の死活を問う詰碁ではしらみつぶしに着手を探ることでプロ級の評価が挙がるプログラムはあったが、実戦の死活は詰碁になっている部分から石が長く連なっている場合も多く、その先で一眼できる可能性があったり、他の生きた石と連絡が残っている場合がある。更に、仮に石が死ぬケースであってもフリカワリでそれに代わる利得がある場合などもあり、しらみつぶしに調べるには手数が膨大で不可能である。このため、あらゆる手を読まなければならない複雑な中盤になると、途端に弱くなる。特に厚みをどう評価するかは人間のプロにも非常な難題であり、これをプログラムに組み込むことはきわめて難しかった。
一方、囲碁は将棋などに比べて最善手と次善手、三番手の差が小さく一本道の攻防が少ないという特徴から、ランダムなプレイを多数回行って勝率を調べることで形勢を評価することが可能である。したがって、その性質を利用したモンテカルロ碁の登場により、2009年にはこの段階でアマチュアの最上位者やプロ目前の奨励会員三段と同等の棋力と評価されていたコンピュータ将棋よりも先に、プロ最上位者に勝つのではないかとする見解も現れた。また、モンテカルロ碁では、従来の評価関数を用いるアルゴリズムに比べて、ソフト開発者の棋力がそれほど必要ないそのため、研究者の裾野の広がりが期待できるとされた。
モンテカルロ碁は、終局までをシミュレーションし、勝率の高い着手を選択する。したがって、計算力が棋力に大きな影響を与える。このことから、プレイステーション3を8台使用するソフト「不動碁」が現れるなど、計算機の廉価化も棋力向上の要素となっている。また、アルゴリズムの改良により、木探索の効率化も図られている。具体的には、石の配置などから良さそうな手を判断し、優先的もしくは限定的にプレイアウトを行う方法、終局図に至る手順を考慮せずすべての着手を1手目とみなすことにより1回のプレイアウトで数十倍のプレイアウト結果を得たと仮定してプレイアウト回数を稼ぐ方法などがある。
モンテカルロ碁の弱点として、死活やシチョウなど「正解手順はたった一つでかつ長手順だが、正解手順とそれ以外の手順に極めて大きな結果の差が生じるような」手順を見つけにくい点がある。単純なランダム着手によるプレイアウトでは弱いが、着手点を絞るためには手の評価を行わねばならず、正確な評価をしようとするほど、リソースを消費し、プレイアウトの数を減らさざるを得ないという矛盾が生じる。このため、パターンの少ない小碁盤であるほど、一般にその棋力は向上する。
他方で、目算が苦手であるなどの問題点も明らかとなっている。
こうした問題点は将棋ソフトがプロ棋士を次々と下している(将棋電王戦に関する記述を参照)中で、19路盤はおろか13路盤でもアマの日本代表クラスに歯が立たないなど、囲碁における棋士の優位はしばらくの間揺るがなかった。
このため、モンテカルロ法も限界に近付いており、新手法の発見がなければプロ棋士の優位を揺るがすのは難しいとする開発者サイドの見方もあった。
その後、着手を絞る方法をいかに簡素で効果的にするか、もしくは、プレイアウトの数を稼ぎいかに有効な手に深くモンテカルロ木探索を延ばすかというアプローチで、モンテカルロ碁の研究が進んでいた。
2015年10月に非公開で行われていた対局でGoogleが開発したコンピュータソフト「アルファ碁(AlphaGo)」が、欧州のプロ棋士であるファン・フイ(中国ではプロ二段)と対戦し、5戦全勝していたことが2016年1月28日に各報道機関を通して伝えられた。アルファ碁はモンテカルロ木探索にディープニューラルネットワークを組み合わせており、自ら対局を繰り返して試行錯誤し強化学習を行った。その結果、アルファ碁は他の市販ソフトに500局中499局で勝利を収めるほどの実力に達し、他のソフトがトッププロ棋士に3子置いても勝つのが難しいという状況から驚異的なブレイクスルーを果たすこととなった。
中信証券杯世界電脳囲碁オープン戦 (2017 年 - )
UEC杯コンピュータ囲碁大会(2007年 - 2017年、2019年、2021年)
呉清源杯世界女子囲碁選手権(2018年 - 、AI部門も開催)
貝瑞基因杯2018世界人工知能囲棋大戦(2018年)
博思杯2019世界人工知能囲棋大戦(2019年)
福建海峡銀行杯2020世界人工智能囲棋大戦(2020年)
CGFオープン(2001年 - )
コンピュータオリンピアード(囲碁部門は1989年より開催)
世界コンピュータ囲碁大会 岐阜チャレンジ(2003 - 2006年)
AI竜星戦 (2017 年 - 2018年)
テンセント世界AI囲碁大会(2018年)
ING杯(1985 - 2000年)
FOST杯(1995-1999)
European Go Congress
FJK2000 コンピュータ囲碁大会
主にPC向け。3
AlphaGo,AlphaZero (Google DeepMind)
絶芸 (テンセント)
鳳凰囲碁(PhoenixGo) (テンセント)
Darkforest(Facebook)
AQ(GLOBIS-AQZ)(トリプルアイズ)
AIZE(トリプルアイズ)
Ray,Rn,Rayn,Raynz(トリプルアイズ)
入神の囲碁(マイナビ)
ELF OpenGo(Facebook)
入神の囲碁(マイナビ)
入神の囲碁(マイナビ)
Zen,DeepZenGo
天頂の囲碁(マイナビ)
最強の囲碁(2011年 - )(アンバランス)
Go++(Go4++)
最強の囲碁(- 2010年)(アンバランス)
KCC Igo(Korea Computer Center)
銀星囲碁(シルバースタージャパン)
ファミリー囲碁(マグノリア)
バリュー囲碁(マグノリア)
The Many Faces of Go
AI囲碁(イーフロンティア)
Aya(彩)
碁電帝(ユーキャン日本囲碁連盟)
剛腕王 孟帝(日本囲碁連盟)
囲碁世界V(メディアカイト)
囲碁大全コンプリート(マグノリア)
至高の囲碁 永聖(メディアカイト)
達観の囲碁(メディアカイト)
囲碁大全(マグノリア)
お気軽囲碁対局(KTインタラクティブ)
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初段くん(KTインタラクティブ)
対局囲碁 最高峰(NECインターチャネル)
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手談対局(コーエー)
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囲碁皇帝 烏鷺(マイナビ)
Katsunari(勝也)
やさしい囲碁指導対局(マイナビ)
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対局囲碁 ゴライアス(ジャレコ)
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天壤(Tianrang)
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Ranka Go
ヒカルの碁 シリーズ
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