圧勝「囲碁ＡＩ」が露呈した人工知能の弱点
米グーグルの研究部門であるGoogle DeepMindが開発した囲碁AI（人工知能）「AlphaGo（アルファ碁）」と、韓国のプロ棋士イ・セドル氏が2016年3月9日～15日に韓国で相まみえた五番勝負は、イ・セドル氏が第四局で一矢を報いたものの、4勝1敗でAlphaGoの圧勝に終わった。この五番勝負は、“第三次AIブーム”を牽引するディープラーニング（深層学習：多層のニューラルネットによる機械学習）のデモンストレーションという枠を超え、その強みと弱点、ビジネス応用の方向性を浮き彫りにした。今回の五番勝負が改めて示したディープラーニングの強みは、このAI技術が用途によらず、極めて汎用的に使えるという点だ。
AlphaGoのソフトウエアには、囲碁のルールすら組み込まれていない。過去の棋譜をニューラルネットに入力する「教師あり学習」と、勝利を報酬に囲碁AI同士を対局させて鍛える「強化学習（教師なし学習）」だけで、世界最強と称されるプロ棋士を破るまでに成長させた。
AlphaGoは2015年10月の時点で、3000万局もの自己対局をこなしたという。地球上にプロ棋士が1000人いるとして、毎日対局したとしても1年当たり約20万局。少なくとも、未知の定石や打ち筋といったイノベーションを生むスピードで言えば、コンピューターは囲碁の領域で「シンギュラリティ（技術的特異点）」に達した、と言わざるを得ない。今後は、コンピューターとプロ棋士の組み合わせが生み出すイノベーションへと焦点が移るだろう。
プレーヤーが全情報を把握できる「完全情報ゲーム」でなくとも、ディープラーニングは適切な「入力データ」と「教師データ」「報酬データ」を用意できれば威力を発揮できる。これまで人間が担っていた「認識」「検知」に関わる領域、例えば画像認識、音声認識、顔認証から、防犯カメラに映った人間の振るまい解析、サイバー攻撃の予兆検知、医療用画像の解析などで、人間を超える精度を実現しつつある。
(=´・ω・) : 1997年にチェスでAIが勝利して、それからおおよそ20年。。。
囲碁も敗れて、もう人間の勝てるゲームは、なくなっちゃったのかな。。。
(* `・д・) : 囲碁は盤面が大きくて、手の数もチェスや将棋とは比較にならないくらい多いから、AIが人間に勝つのはあと10年先って言われてたんでしょ。
それにしてもAIの進歩ってスゴイね。
(=´・ω・) : 色んな報道見てると、なんだかよくわかんないけど、ともかくスゴイことらしい。
(* `・д・) : おい！
そんなのは、みんなわかってるよ！どうすごいのかを知りたいんだよー。
(=´・ω・) : う～ん、いろんな報道を簡単に要約してみると。。。
計算の速度を速めるんじゃなくて、認識の精度を高めてるって感じなのかな？
(* `・д・) : コラ！要約し過ぎ！
(=´・ω・) : 人間の知性でも敵わないAIの仕組みなんて、分かるわけないだろー
AIに聞いてくれ！
(* `・д・) : でも、この記事のこの部分。。。
「例えば画像認識、音声認識、顔認証から、防犯カメラに映った人間の振るまい解析、サイバー攻撃の予兆検知、医療用画像の解析などで、人間を超える精度を実現しつつある。」
って、なんかほんとすごいよね。
(=´・ω・) : 最近は、Facebookの顔認識機能もやたらと正確だからね。
でも、ほんと、実際に防犯カメラにAI搭載して、個人を認識しててもおかしくないよね。
(* `・д・) : なんか怖い未来だな。。。AIがそこまで発達すると、ほんとに人間が制御できるの？
(=´・ω・) : ほんと、そこが一番気になるよね。
この記事、その辺りのことサラッと書いてるけど、よくよく読んでみると、これって、すごい内容だよね。
「AlphaGoのソフトウエアには、囲碁のルールすら組み込まれていない。」
「AlphaGoは明らかな悪手を繰り返した後に敗北したが、その原因は当のDeepMindのメンバーにも分からなかった。」
「アルゴリズムは人間にとってブラックボックスになっている。」
「高度に訓練されたAIは、例え結果的に正しい判断であっても、人間にはまったく理解できない行動を取る場合があることだ。」
(* `・д・) : 作った本人たちもわかってないじゃん！
(=´・ω・) : そう(笑)。
AIがどういう思考法を辿ってるのか、もう誰にも分からない。。。
(* `・д・) : 「正しくても人間が理解できない答え」って何？
(=´・ω・) : 人間は敵だ！みたいな感じ？
(* `・д・) : あぁー、やっぱり、AIは自我に目覚めるんじゃないの？そーなったら、誰が責任とんの？
(=´・ω・) : う～ん。。。AIに聞いて。
