人工知能と棋士との囲碁対決

人工知能と棋士との囲碁対決が話題になった。

結果は４戦目で一矢を報いた棋士の李９段の１勝４敗に終わった。いろいろ問題点が出てきた。

アットランダムだが、書き出して見る。


・まだ人間に追いつくにはあと１０年くらいはかかると昨年ぐらいまでは見られていたのが一気に追い抜いていったこと。

・今回使ったコンピューターはスーパーコンピューターではなくコンピューターの心臓部にあたる装置（ＣＰＵ）1200個を以上をつないで計算した。事前にどんな手を打てば良いか絞り込むための学習を済ませてあった。

・その学習は「深層学習」。人間は未知の状況でも過去から学んだ経験から次の行動を考える。深層学習もコンピューター自身が複雑な情報を処理する際に、過去の情報からどう判断するべきかを自ら学んで処理する。
アルファー碁は、過去の対局記録を読み込み、次の一手をどう打てばいいかを自動的に学んだ、という。

・この深層学習（ディープ・ラーニング）は、ゲームだけではなく、クルマの自動運転やロボットの
制御、医療の画像診断など多くの分野で活用されつつある。今後の社会を変革する可能性があると言われています。

・人間はたとえば、猫の写真を見れば一瞬で猫を判断出来る。
しかしこれまでのコンピューターはこれが苦手だった。事前に人間が猫の特徴を細かく教え込む必要がありました。

この弱点を克服できる手法が深層学習。大量の画像を読み取り、猫なら猫の共通するヒゲや耳の形などの特徴をコンピューターが自分で見つけていく。
その結果、猫の画像を猫だと認識できるようになるのだ。

・アルファー碁も、プロ棋士らの16万対局、約3000万の盤面の画像を読み取って、次の石をどこに打てば最終的に勝つ確率が高いかを学んでいった。

・この深層学習の活用はいろんな分野で進むと思われている。たとえば、ガン細胞などを画像から見つけ出す医療診断、街角の映像から不審者を見つけ出す警備ソフトなどだ。

・ただ、日本では必ずしも深層学習の研究者は多くないのだ。
産官学の積極的な取り組みがこれから必要になってくるはずだ。


関連参照：

人間とコンピュータの棲み分け？

和食・粗食を考える
中高年からの筋肉作り  
ビタミン・ミネラル活用事典
健康ライフのヒント集
スリムさんの感想

酵素丸わかり
素晴らしき発酵食

↓クリックをお願いします

ライフスタイル(全般) ブログランキングへ