Googleが作ったDeepMindの「AlphaGo」という囲碁ソフトが中国出身のプロ棋士(Fan Huiさん)に勝利したそうです。(5戦5勝)
グーグルが最新人工知能使い囲碁ソフト開発 プロに勝利
http://www3.nhk.or.jp/news/html/20160128/k10010388481000.html
囲碁はソフト自体は、将棋ソフトとは違い、指し手生成などがシンプルなので結局、作り込みではなく、機械学習一発で勝負が決まってしまうような側面がありました。また、囲碁におけるDeepLearningを用いた機械学習で、近年、プロの棋譜との指し手一致率が急激に上がるなか、「これ、あとはもう探索部もNN(ニューラルネットワーク)で書ければ超強いよね」と私は思っていたのですが、ついに現実となったようです。
プロ棋士としてFan Huiさんはトッププレイヤーとは差があるそうで、このあと3月に行われるAlphaGoとプロ棋士との公開対局に自ずと注目が集まります。対局のお相手は、韓国のLee Sedolさんで、世界有数の強豪プレイヤーです。
Crazy Stoneの作者は今回の件について“This is a really big result, it’s huge”と賞賛の声を送っています。
DeepMind自体は汎用的な概念の獲得を目指しているようなので、他の似た問題領域(囲碁のようなゲーム)においても人間以上の結果を出せるようになりそうです。
ちなみに今回のDeepMindのプロジェクトを主導しているのはHassabisさんだそうで、DeepMindは、もともとはGoogleが2014年に4億ポンド(約750億円)で買収したスタートアップ企業の名前です。
以下、関連記事のURLを貼り付けておきます。興味のある人は、そちらをどうぞ…。
Googleの人工知能開発をリードするDeepMindの天才デミス・ハサビス氏とはどんな人物なのか？
http://gigazine.net/news/20141203-deepmind-demis-hassabis/
Googleの自己学習する人工知能DQNを開発した「ディープマインド」の実態、何が目的なのか？
http://gigazine.net/news/20150831-google-deepmind/
AlphaGo: using machine learning to master the ancient game of Go
https://googleblog.blogspot.jp/2016/01/alphago-machine-learning-game-go.html
今回のAlphaGoの詳しい手法が書かれている論文
Mastering the Game of Go with Deep Neural Networks and Tree Search
https://storage.googleapis.com/deepmind-data/assets/papers/deepmind-mastering-go.pdf