特集2017年6月15日更新

AlphaGoは2015年10月に、欧州大会で3回優勝した樊麾（Fan Hui）二段に5戦5勝し、ハンデなしで人間を初めて破った囲碁AIとして注目される。2016年5月には世界トップ棋士の李世ドル九段との5番勝負で4勝1敗し、その実力を知らしめた。

Google DeepMind （グーグル・ディープマインド）は、2014年にGoogleが買収した英国の企業で、買収前はDeepMind Technologiesという社名で2010年に設立された。ニューラルネットワーク（脳がどのように考えるかの特性を元にした数学モデル）に強く、人間がゲームに対してどのように対応していくのかなどを研究している。

2014年にアルファ碁が生まれた。親となったのは英国出身のDemis Hassabis（デミス・ハサビス）氏。子供のころからチェスに優れ、若くしてコンピューターゲーム開発を手掛けたあと、大学で計算機科学、神経科学を研究し、やがて人工知能（AI）向け技術のひとつ深層学習（ディープ・ラーニング）にたどりつき、囲碁に応用した。

米グーグルは2017年5月27日、傘下のディープマインドが開発した人工知能（AI）「アルファ碁（AlphaGo）」の囲碁AIとしての活用を終了することをブログで発表した。

今後の活用のされ方が気になるところだが、開発チームは、疾患の新たな治療法の発見やエネルギー消費の大幅削減、そして革新的な新素材の発明など、複雑な問題に取り組む科学者たちの一助となるような高度な一般アルゴリズムの開発に努め、次の新たな課題にエネルギーを投入する考えがあると伝えている。

最先端の囲碁ソフトとトーナメント形式で対戦し、500戦中499勝し、さらに過去3回欧州王者に輝いたプロ棋士の樊麾（Fan Hui）氏と英国ロンドンで対局して5対0で勝利を収めたという。コンピュータが囲碁のプロ棋士に勝利するのは世界初だそう。

「Alphago」勝利について囲碁ファンに話を聞くと...
「いずれは来ると思っていたけど、まさかこんな早く勝つとは思っていなかった。チェスは完全に超えられしまったし、将棋も怪しい。囲碁だけはなんとか踏ん張って欲しい」（30代男性）
（中略）
やはりコンピューターソフトが囲碁の世界でプロに勝利するのはかなり先と見られていただけに、驚きの声が多いようだ。

何よりコンピュータ囲碁開発者（及び隣の分野のコンピュータ将棋開発者）を驚かせたのは、「既存の他の囲碁プログラムと対戦させた結果、495戦494勝だった」との報告でした。この報告は衝撃的で、これを読んだ他のコンピュータ囲碁開発者たちからは「俺の今までの努力が否定された」「目標を見失ってしまった」などの悲嘆の発言が相次ぐ始末でした。

当初、囲碁界は李九段が圧倒的優勢とみていたほか、李九段自身も「（5戦のうち）1敗するかしないかくらいになるだろう」と自信を示していた。

当初は人類代表のイ・セドル九段が優位とみられていたが、『Alphago』が第1局に勝利すると、立て続けに連勝し、一気に番勝負を勝ち越し。人間の感覚では「悪手」とも思える手がじつは妙手であることも多く、棋士を驚かせた。

「囲碁は高度な精神力の闘いだから、まだ人間が優勢だというぼんやりとした期待があった」と語る会社員の男性も、「人間としてのプライドが傷つき、一日中憂鬱（ゆううつ）だった」という。

こんなに速く、強いソフトが誕生するとは驚きです。ここ10～20年はたいして進歩していませんでした。僕が生きているうちは無理だろうと予想していたのですが……。

アルファ碁の強さに驚きました。中盤から後半がとくにしっかりしています。コンピュータなのに、感情が入っている気がしたくらいで、李九段とは人間同士の碁のように楽しみました。

グーグルのAI開発の拠点であるDeepMind社の共同創立者デミス・ハサビスが５日、年末年始に「AlphaGo」の新バージョンで世界のトップ囲碁棋士と対局したことをツイッターで明らかにした。

2016年12月29日に登場して以来、「マスター」はこの1週間で、柯潔、朴廷桓（パク・ジョンファン）、古力、
（中略）
中韓両国の世界チャンピオンなどトップ棋士を次々と撃破し、60連勝を果たした。

DeepMind社のデミス・ハサビス氏は、先のツイートで「テストが完了したので、今年中には囲碁の団体やプロ棋士らと協力して持ち時間の長い公式戦を行いたい」と語っている。

Google（グーグル）傘下のDeepMindが人工知能（AI）向け技術を用いて開発した「AlphaGo（アルファ碁）」と、中国のプロ棋士、柯潔氏がついに公式に試合を行う。

第1局でイ九段が破れた際には、「アルファ碁はイ・セドルに勝てても私には勝てない」と強気のコメントを残していたが、第2局終了後には「イ・セドルは人類を代表して（アルファ碁と）戦う資格はない」とバッサリ。

オンライン囲碁ソフト上では17年1月に「潜伏」の名で「Master」（AlphaGo）と非公式に戦い、投了で負けていた。

投了後、柯九段は中国版ツイッター・微博（ウェイボー）に「人類との対局はこんなにも気楽で自在、楽しいものだったのか…、囲碁は本当にいいものだ」と投稿した。

この時のAlphaGoのハードウェアは、CPUサーバを1202台、GPUサーバを176台使用する構成だったという。 今回のAlphaGoは、年次開発者会議「Google I/O 2017」で発表された新世代の「TPU（Tensor Processing Unit）」を1台使用する構成で挑んだという。

仮にAIが3連勝することになれば、「AI対人間」は一応の決着になる。目的を果たしたGoogle社が撤退するかもと、まことしやかな噂も流れている。
「そうなったとしても、棋戦や棋士の価値が落ちるとは思っていません。私個人の意見として、他のスポーツを見ていても、人間同士の戦いがおもしろいと思うのです。人間同士の極限の戦いが人を感動させる。ミスも含めてです」

AlphaGoの衝撃は、将棋よりさらに難易度の高いゲームで、それもあと10年はプロ棋士に勝てないだろうという予測を覆し、世界最高水準のプロ棋士を破ったことにある。

将棋の世界でAIソフトが人間のプロ棋士に勝った2013年に、囲碁の世界でそれを実現するには時間がかかるだろうといわれていた。囲碁の局面数は、将棋の10の220乗と比較し、10の360乗と桁違いに多く、かつ駒の役割等がないため、形勢判断が難しいからである。

李九段の敗北は「大きな衝撃」とし、「人間だけの能力と考えられていた直感、創造性、意思疎通まで機械が超越できるということを示した人類進化史の事件」と表現した。

人工知能に人間に近い考え方をさせているのがDeepMindの「ディープラーニング」の技術だ。この技術は人工知能に膨大なデータを学習させて総合的な判断能力を高める技術で、将棋や囲碁でいうところの“大局観”を形成するものであるという。つまり一から順番にすべての手を高速で計算するのではなく、形勢に応じて“ざっくりと”有効な手と思われる範囲を限定してその中で集中的に計算するということだろう。

DeepMindは最先端の方法をAlphaGoに備えさせた。サーチツリーと言われる従来の分析方法に加え、囲碁名人の3,000万通りの着手を分析して訓練したニューラルネットワーク（神経回路網）を組み込んだのだ。

イ九段との対戦にあたり、AlphaGoは単に世界のトップ囲碁棋士を模倣するだけでは不十分だった。DeepMindは2015年10月から2016年3月までに、自らのニューラルネットワーク内で相当数の対局を持つようプログラミングした。そしてAlphaGoは新たな手を学ぶたびに、強化学習と言われる神経回路の調整をグーグルのクラウドプラットフォームで行った。

李セドル九段との対戦までの数か月間で、アルファ碁はニューラルネットワーク間同士で何百万回も対局を繰り返し、勝者を予測する「バリューネットワーク」と、次の手を選択する「ポリシーネットワーク」を強化して世界トップレベルのプロ棋士が繰り出す手を直観的に予測することができるようになったという。

1997年にIBMのスーパーコンピュータ「ディープブルー」が当時のチェス世界王者ガルリ・カスパロフを破った時には、「ブルートフォース」（総当たり）と呼ばれる手法が使われた。これは、コンピュータが瞬時に可能な手を全て計算し、最適な選択肢を選ぶというものだが、囲碁はチェスとは比べ物にならないほど複雑なため同じ手法は使えない。

ディープラーニングとは、ニューラルネットワーク（神経回路網）を使って人間の脳に近い情報処理を行う技術で、人間と同じように経験に基づいた学習ができる。アイデア自体は1980年代からあったが、ここ数年の技術革新によって、大量かつ高速でデータ処理ができるようになり、実現可能になった。

数年前、人工知能に動画共有サイト「YouTube」から抽出された1000万のイメージを見せることで、猫を認識させることに成功したというニュースが話題になったことがあった。これがなぜ話題になったのかといえば、人工知能に人間が猫の特徴を教え込むことなく、人工知能が勝手に無数の画像から猫がどういうものであるのかを学び、認識するようになったからだ。これは人工知能に人間とほぼ同じ学習スタイルである「ディープラーニング」を実装することで可能になった。

“直感”というと、普通は人間のほうが得意と思われているかもしれないですが、実はコンピュータのほうが得意で、一般的なイメージとは認識が少し異なります。ディープラーニングは、まさに直感を実現する仕組みと言えますね

1950年代に研究が始まったＡＩは、いま第3次ブームを迎えている。これまでのブームと大きく異なるのは、ディープラーニングの飛躍的な進歩によって実用例が広がり、ビジネス活用への期待が高まっていることだ。

すでに防犯・監視の分野では、米国でＡＩを活用した屋外監視カメラが登場し、年内には人や車の動きを検出してスマートフォンに通知するサービスが始まる。大幅なコスト削減につながるだけでなく、ここに感情理解や行動予測、環境認識といったマルチモーダルな認識を加えれば、監視カメラで怪しい人物を見つけ出すことも可能になる。

たとえばトマトを収穫する場合、「熟したトマトを見つけて」「もぎ取る」という作業は、人間にとって難しくないが、トマトの位置や状態、つかみ方を個々に判断しなければならないため、自動化が難しいとされてきた。しかし、画像認識の精度とロボットの運動能力が上がれば個別の対応が可能となり、いま人手をかけて行っている作業の自動化が実現できる。

ディープラーニングに依存したプログラムは多岐にわたり、例えばFacebookのニュースフィードは、そのユーザに個人的に最も関連性の強いと思えるニュースをオーガナイズし、自動のタグ付けに関しても、同様のタイプのAIが使われています。

私たちが普段利用しているGoogleの各種サービスにも機械学習の技術が適用されています。例えばGoogle検索。検索結果のランクにはRankBrainという人工知能のアルゴリズムが使われています。最近では、Google翻訳に大幅な翻訳性能の改善が認められたことが話題となりました。ここにも機械学習の技術が使われており、誤訳は依然としてあるものの、流暢さは格段に上がってきています。

セ・パ両リーグの順位を予想したのは、広告大手・電通の制作チームが開発を担当した「ZUNO（ズノ）」というスポーツ解説システムだ。
（中略）
「ディープラーニング」という機械学習技術を応用。2004年から記録されているプロ野球公式戦の全打席データを学習することで、投手の配球などを統計的に予測できるという。

「AlphaGoを育てた研究チームは次の難問に取り組む。難病治療法の発見や省エネルギー、新素材開発など、非常に複雑な問題に取り組む科学者を支援する高度な汎用アルゴリズムの開発に挑戦する。もしAIがこうした分野でも目覚ましい新知識と戦略を生み出せることを証明できれば画期的だ」

GoogleはDeepMindのAIエンジンを自社のデータセンターの空調に活用し、効率を40％も向上させ、電力消費量を15％削減した。

今回の対局の真の狙いは、勝負に勝つことよりもトップ棋士と対戦することでプログラムの弱点を見つけ、性能をさらに向上させることにあったという。
（中略）
「ゲームは人工知能のアルゴリズムの開発やテストにうってつけだが、我々の究極のゴールは培った技術を気候モデリングや疾病分析など、現実世界の問題解決に役立てることだ」とハサビスは述べている。

最悪の場合失明するこの糖尿病性網膜症ですが、早期に発見することができれば今の治療技術で失明を防ぐことが可能です。しかし罹患しているかどうかは眼科医の判断が欠かせず、豊富な知識や経験が必要です。そこでイギリスで人工知能の研究・開発を行い、「AlphaGo」の開発も手掛けた、「Google Deep Mind」が早期発見と判読時間短縮が可能となる診断ロボットの開発に取り組んでいます。

米ニューヨークのがんセンターでは、米IBMのAI型コンピューター「ワトソン」が医師に代わって医療判断をしている。60万件の医療報告書、150万件の患者記録や臨床試験、200万ページ分の医学雑誌などを分析し、患者個々人の症状や遺伝子、薬歴などをほかの患者と比較することで、AIが患者一人ひとりに合った最良の治療計画を作っている。

AlphaGoのシステムが汎用性を持ったAIシステムとして利用されていくのはほぼ間違いなく、IBMのWatsonを超えるAIシステムになっていくだろう。

「AlphaGO」を開発したDeepMindの親会社であるGoogle（正確にはGoogleの親会社のAlphabet）をラリー・ペイジと共に創設したセルゲイ・ブリンだけに、誰もがその発言に注目したのだが、その内容は一瞬言葉を失うものであった。AIがここまで急激に進化することに「注意を払っていなかった」と、自分の認識の甘さを素直に認めたのだ。そしてAIが今後どのような方向に進化していくのかについて、まったく見当がつかないことも表明している。

AIの進化についてはネガティブな見解も多い。ホーキング博士やイーロン・マスクなどがAIの進化を危険視していることも知られている。ビル・ゲイツもまた昨年の講演会で著しく進化を遂げるAIがきわめて危険であると警鐘を鳴らしている。

「ターミネーターのようにはならないとしても、倫理の面ではどうするのか？　ルール作りはどうするのか？　非常に大事なことだと思います」と案じ、その上でコンピューターが人間の脳を超えるという予測、いわゆる“2045年問題”に関しては、「技術的なことで遮るものはなくなっている」との見解を述べた。

アメリカのフューチャリストであり人工知能研究の世界的権威として知られるレイ・カーツワイルは、2005年に『The Singularity Is Near（シンギュラリティは近い）』という書籍を上梓しました。シンギュラリティとは、人工知能があらゆる点で人間を超越し、自ら技術開発を行い行動する技術的特異点のことで、2045年にそれは訪れるとのこと。