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囲碁AI「AlphaGO」の次世代版は、自己対局で「最強」を超えた──その進化の本質と、グーグルの野望
https://wired.jp/2017/10/19/more-powerful-version-of-alphago/
引退”したかと思われていた、世界最強の囲碁棋士が帰ってきた。囲碁の人工知能（AI）である「AlphaGO」が、人間いらずで自己学習する「AlphaGO Zero」に進化したのだ。強さで旧ヴァージョンを圧倒的に上回る技術には、AIをさまざまな分野で役立てていこうというグーグルの親会社アルファベットの狙いが見え隠れする。
TEXT BY TOM SIMONITE
囲碁の世界チャンピオンとして知られていたイ・セドルは、囲碁の人工知能（AI）ソフトである「AlphaGo」に負けるという2016年の歴史的な試合の最中に、そこから立ち去った。そのコンピューターは、すでに確立された理論とは違った動きで彼を惑わせたのだ。これこそが、AlphaGoの神秘性とレヴェルの高さを象徴している。
そして新しいヴァージョンになり、よりパワフルになった「AlphaGo Zero」が、2017年10月18日（米国時間）に発表された。AlphaGo Zeroは、これまで以上に人々を驚かせることだろう。テストでは、イ・セドルに勝ったヴァージョンを100回も完膚なきまでに打ち負かし、2000回を超える対局のなかで独自のアイデアを生成し始めている。
AlphaGo Zeroでは機械に囲碁の手を教え込むうえで、人間に依存しない新しいアプローチを提示した。これはAlphaGOの生みの親であるDeepMindが収益を得ていくうえで役に立つ。なぜなら、昨年のDeepMindは9600万ポンド（約143億円）の損失を出したからだ。同社はグーグルの親会社、アルファベットの傘下にある。
この月曜の記者会見で、DeepMindのCEOであるデミス・ハサビスは、次のように語った。「AlphaGoの心臓部は、新薬発見やタンパク質の立体構造の理解といった科学的な問題にも応用可能です。なぜなら、こうした問題も囲碁と同様に、基本的な要素の組み合わせでできた膨大な数の選択肢を使って、数学の大海を航海する必要があるからです」
自己対局だけで進化するAI
昨年、AlphaGOは機械にとって歴史的な勝利を収めたが、そのオリジナルヴァージョンは多くの無名の人々の経験値のうえに成り立っている。なぜなら、インターネット上の囲碁コミュニティから得られた16万人分ものデータを精査することで、AlphaGoは囲碁について学んだからだ。勝利を収めたあとも、AlphaGoは100万回を超える自身との対局を行い、超人的な自己研鑽を続けている。
AlphaGo Zeroという名称は、囲碁をするにあたって人間の知識を一切必要とせず、自己対局のメカニズムだけでつくられていることから付けられた。ソフトウェアは最初にランダムな動きを複数回行う。これはどんなときに試合に勝ち、どんなときに負けるかを知るため、そして勝ちやすい手を打てるように調整するためにプログラミングされたものである。発売されたばかりの『Nature』誌の記事では、AlphaGo Zeroが2900万回もの自己対局を通じて、いかに地球上で最も手強い囲碁プレーヤーになったかが描かれている。
このプロジェクトでリーダーを務める研究員のデヴィッド・シルヴァーは「私たちは人間の知識という制約を取り除きました」と語る。この発言は、人間が提供するデータなしに学べるAIへの関心が高まっていることを意識したものだ。
DeepMindを含む複数の優秀な研究グループは、試行錯誤から学んで競争や戦いを指示するソフトウェアの開発に取り組んでいる。こうしたソフトウェアは、ロボットの制御など、人間がデータをあまりもたない、もしくはデータが存在しないような分野の難しい問題解決に役立つとみられている。
「美しい」と評されたシンプルな設計
AlphaGo Zeroは前のヴァージョンよりもスマートであると同時に、シンプルでもある。元々は2つの学習モジュールをもち、人工ニューラルネットワークとして知られる技術によって設計されていた。1つは試合中の碁石の配置などを評価し、もう1つは次の手を考えることに特化している。そして3つ目の検索型モジュールで、別の手を選んだ場合どうなるかをシミュレーションしていた。
DeepMindによると、AlphaGo Zeroはより強力なニュートラルネットワークを駆使して、たった1つのモジュールで状況の評価と次の手の決定ができる。そしてシンプルな検索モジュールによって、次の手を選ぶという。
アルバータ大学の教授であるマーティン・ミュラーは、AlphaGo Zeroの新しくシンプルな設計を「美しい」と評価した。しかし彼が言うには、複数の起こりうる結果を検索して最善を選び続けることは、現存するAI技術の限界を示しているという。
「わたしには、ここに複雑な問題の本質があるように思えます」と、ミュラーは語る。「わたしたちは、すべての答えを知っている機能を実装することはできません。論理的思考をもち、未来のことを視野に入れて考える必要があります」
コンピューターにとって、固定されたルールで構成されるボードゲームの先読みをすることは比較的簡単だ。だがエンジニアは、日常のありふれた乱雑な工程をコンピューターに理解させるようなことは、ほとんどできていない。例えば、イケアのソファを組み立てたり、休暇の計画を立てたりと多面的な課題に取り組むとき、人間は論理的思考と抽象化を使ってゴールまでの道筋を立てる。いまのところAIは、こうした作業を認知・実行できないのだ。
応用の可能性が見えてきた
だからといって、DeepMindの技術が役に立たないということではない。グーグルは、すでにそのアルゴリズムを用いてデータセンターの冷房コストを削減している。最近の決算では同社の最初の収益として4000万ポンド（約59億円）を計上していたが、それらはアルファベット傘下のさまざまなサーヴィスに対するものだった。
ハサビスによると、AlphaGo Zeroに使われている概念は、天候の予測や体内のタンパク質の理解などにも応用できる。グーグルを含む多くの企業が機械学習に力を入れているが、これによってさらに多くの広告収入を得られる可能性を示している。
AlphaGo Zeroは、これまで貢献してもらっていた囲碁のコミュニティにも“恩返し”をしてもいる。対局でイ・セドルを驚かせた手のように、前のヴァージョンから得られた新しいアイデアが囲碁の試合を活気づけているのだ。
初めてAlphaGoに負けたプロ棋士であるファン・フイは、現在はDeepMindで働いている。彼はAlphaGo Zeroが、世界で最も古いボードゲームのひとつである囲碁に、さらなるクリエイティヴィティを与えてくれるだろうと述べている。「AlphaGo Zeroの対局はとても人間らしいですが、一方で人間よりも自由にプレイしているように感じます。これは、わたしたち人間の知識という制約がないからだと思います」
彼はAlphaGo Zeroの序盤での強さを特に印象的であると感じ、その戦法に「zero move」という名前をつけている。「わたしたちはAlphaGoと試合をしていたときでさえ、こんな動きは見たことがないのです」
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