人工知能が囲碁のプロ棋士に初勝利、グーグル・ディープマインドのプログラム

医療診断などへのアルゴリズム応用も想定

 ついに囲碁のプロ棋士に勝てる人工知能(AI)のコンピュータープログラムが開発された。米グーグル傘下の英グーグル・ディープマインド(Google DeepMind)の研究グループが開発した「AlphaGo(アルファ・ゴ)」というプログラムで、欧州チャンピオンである中国出身のファン・フイ(樊麾、Fan Hui)との5回の対局に全勝した。フルサイズの19路盤を使い、両方のプレーヤーが同程度の有利さで対局する互先(たがいせん)で打って、囲碁プログラムがプロ棋士に勝ったのは初めてという。

 チェスに続いて最近では将棋でも、プログラムがトップクラスのプロプレーヤーに勝利する例が出ている。だが、碁盤上に黒と白の碁石を交互に置き、最終的に相手より広い領域を確保することを競う囲碁は、探索空間が膨大で、盤面上の位置と指し手の評価が難しい。これまでに開発された最強の囲碁プログラムでも、アマチュア棋士並みの棋力しかなく、互先で打ってプロの棋士を破ったことはなかった。

 そのため、囲碁はAIにとって未制覇の大きな課題(グランド・チャレンジ)とされ、プログラムが人間のプロ棋士を打ち負かすのは10年先の話と言われていたほどだという。

 一方、研究論文が1月28日号のNature誌に掲載されたAlphaGoでは、人間の脳の情報処理のパターンをコンピューターモデルとし、それに深い階層を持たせたディープニューラルネットワークを採用。盤面上の位置を評価するための「バリュー(価値)ネットワーク」と、指し手を選択するための「ポリシー(方策)ネットワーク」を使ったプログラムを開発した。

 これらディープニューラルネットワークは、専門家の指し手による学習と、コンピューター同士の自己対局を併用した強化訓練を実施。その結果、AlphaGoはほかの囲碁プログラムに対する勝率が99.8%にのぼった。今回の成果により、AIでの実現が困難と思われているほかの分野でも、人間並みのパフォーマンスを達成できる可能性が出てきたという。同社のデミス・ハサビス(Demis Hassabis)CEOによれば、AlphaGoのアルゴリズムをもとに多くのアプリケーションが考えられ、例えば「医療分野での診断に使えるのではないか」としている。

 AlphaGoはこのあと3月にソウルで、過去10年間にわたり世界最強の棋士として知られる韓国のイ・セドル(李 世乭、Lee Sedol)との5番勝負を予定している。

 The computer that mastered Go(出典: Nature Video)

ニュースイッチオリジナル
Google DeepMindのAlphaGoのページ

藤元 正

藤元 正
01月28日
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ディープマインドの共同創業者でCEOのDemis Hassabisさんも上(↑)のビデオに登場していますが、AI研究者の彼はチェスの名人かつ世界的なコンピューターゲーマーでもあるそうです。そんな理由からか、1年ほど前にはその名も「DQN」(!)というアルゴリズムを使い、インベーダーゲームなどの対戦手法をAIが勝手に習得するプログラムを発表しました(https://www.youtube.com/watch?v=Dds_yDJFhvI)。IBMの「ワトソン」も病院での診断を応用対象の一つにしていますが、囲碁を制覇した後のこのプログラムの進展ぶりも気になるところです。

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