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2016年03月11日の記事

2016年3月11日(金) 22:24

AlphaGo

 人工知能と囲碁プロとの対局が開始され、人間が圧倒されて話題になっている。
 Google が開発した AlphaGo と、李世ドルの5番勝負である。季は日本のすべてのプロ棋士よりも強いと言われている世界最強クラスのプロ棋士で、名前の一部がカタカナなのは漢字が外字になってしまうからのようだ。
 5番勝負のうち、2番が終了して AlphaGo が連勝。それも、単に勝っただけではなく勝ち方がヤバい。

 人間が疑問手に感じるような手を連発し、それなのになぜか勝っている。
 AIの着手を、人間が理解できていない。単に強いというだけでなく、人知を超えた領域になっている。
 人間が想定しないような結論を出す人工知能。そのため、一部では「例の懸念」が囁かれている。すなわち、人工知能の反乱だ。

 だが、自分は逆に、人工知能と人類が共存する明るい未来を見た。
 というのも、AIが囲碁を打てたからである。こいつ何を言っているのかと言われそうだが、囲碁には着手禁止ルールが幾つか存在する。例えば、既に石が置かれている場所に重ねて石を置くことはできない。囲われてしまう位置に自ら石を打つことはできない。劫っをすぐに取り返すことはできない。これらの着手禁止ルールを守ったうえで、どれだけ多くの面積を囲うことが出来るか。それが囲碁というゲームだ。
 AIは着手禁止ルールを守ったうえで、与えられた勝利条件を追求したのだ。

 AlphaGo は合法着手を取り出し、深層学習の成果により「良さそうな手」を絞り込み、対局囲碁ソフトではもはや御馴染みのモンテカルロ法を活用して最善手を探す。ルールを無視してこの石の上に石を重ねたらもっと勝てるんじゃね?などという挙動は示さなかった。
 人工知能の出力結果は、人間の想定を超える可能性がある。だが、禁止ルールは人間が明確に与えることが可能だし、AIはそれを守る。
 だから、着手禁止ルールの代わりにアシモフのロボット三原則を与えれば、AIが人類に反乱する可能性はゼロだ。

 ところで、AlphaGo の原理は論文が公開されているし、深層学習のプログラムもフリー版が公開されている。重要なのはプログラムではなく、何を学習させるかである。膨大な学習データーを用意せねばならない。Google のアドバンテージは、そこにある。
 また、学習には膨大な計算能力が必要になる。仮に個人で学習データーを用意できたとしても、学習には Google の1000倍とか1万倍の時間を要するだろう。

 そうそう、膨大なデーターといえば、世界中にクルマを走らせて片っ端から風景を収集していた企業があったよね?
 人工知能に学習させると、自動運転の役に立つかもしれない。Google 恐るべしだ。

written by higashino [ネット・PC] [この記事のURL] [コメントを書く] [コメント(0)] [TB(0)]

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