アルファ碁ゼロ解説と人間の今後の進むべき道

f:id:normal-japan:20171203160206p:plain

人工知能関連の話題には興味があって情報収集しているのですが、先日面白いニュースがありました。

それは、Google傘下のDeepMindが開発した囲碁AIプログラムのアルファ碁とアルファ碁ゼロが戦って、アルファ碁ゼロが100戦100勝したというもの。

さて、アルファ碁ゼロの特徴は一体どういうもので、このニュースからどんなことが読み解けるでしょうか。

一言で言うと、学習方式の違いが言えるでしょう。

アルファ碁は、過去のプロ棋士の膨大な棋譜データを読み込ませたものです。

多様な石の配置パターンを読み込み、それらがビッグデータとなって、その場面場面における自分の有利不利を計算し最適な一手をうつというもの。

つまり、過去のデータが有るという状態が基準。

（過去のアルファ碁の記事もご覧ください）

一方、アルファ碁ゼロはというと、膨大な棋譜データの読み込みはなく、囲碁のルールのみを与えたというもの。

つまり、データが無い状態が基準と表現できますね。

開発当初・・・基本的なルール以外は何の前提知識もないため、完全に行き当たりばったりのうちかた

3日目・・・アルファ碁の棋力を超える

21日目・・・人類最強棋士とも呼ばれる中国棋士カケツ氏を破ったアルファ碁Masterの棋力を超える

40日目・・・自分自身との対局を重ねてアルファ碁のどのバージョンよりも強くなった

（参考：Newton 2017年1月号より）

たった40日で人間を破ったアルファ碁のどのバージョンよりも強くなってしまったという事実。

過去の棋譜データを用いることなく強くなったというこの事実に対して、何が言えるのか考えてみましょう。

人間の記憶データを集めてもシンプルなルールのみを学習した人工知能には勝てないということですね

アルファ碁が過去のプロ棋士の大量の棋譜データを学習しているということは、言い換えれば人間の記憶や体験データが基準になっていると言えますね。

ただ、それらをどれだけ蓄積して最適な一手をうったとしても、棋譜データに全く依存せずに、ルールのみを学習したアルファ碁ゼロの方が優ったということ。

これは人間の”知”の探求ということに対する解釈が大きく変わっていくと言わざるを得ないのではないかなと思うほどです。

そして、人間に置き換えて、もっと本質的なことを考えると

ゼロから考えられるシンプルな認識の仕組みひとつをインストールすることが本当に重要だということが言えると思います。

データに依存せず、いつも真っさらな状態で考えることができる。

人間の学習方式に対しても大きなパラダイム転換を起こすべきだと思いますね。

人間の脳は過去に縛られるものです。

そして、人間の体験、経験、知識が邪魔をしてしまうものです。

だからこそ根元の認識の仕組み・メカニズム一つを理解して活用応用し

脳に縛られず脳を超えていくことができる認識技術は本当に価値のある技術だと思います。

人工知能時代における認識技術の必要性。

どんどん深まって行きますね。

未来を創る話をしよう