Googleのディープラーニング「AlphaGo」がプロ棋士に完勝

コンピュータがついに囲碁で人間のプロに勝利した。Googleのディープラーニングシステム「AlphaGo」がプロ棋士に5戦5勝した。AlphaGoは3月には国際棋戦で10勝以上している李世ドル氏と対戦する。

[佐藤由紀子，ITmedia]

　米Googleは1月27日（現地時間）、同社が開発したディープラーニングシステム「AlphaGo」が、囲碁戦で人間のプロ棋士に5戦5勝で圧勝したと発表した。

　コンピュータがプロ棋士に勝つのはこれが初という。

　チェスでは米IBMのDeep Blueが1997年に人間のプロに勝利しているが、囲碁はチェスよりも（ルールは単純だが）選択肢が桁違いに多く、その数はチェスの1グーゴル（10の100乗）倍以上になるため、従来の“力任せの”計算方法ではコンピュータは人間に追いつけなかった。

　専門家は、コンピュータがプロ棋士に勝つには10年かかると予測していた。

　AlphaGoでは、機械学習の一種であるディープラーニングの手法を用いてシステムを構築し、ニューラルネットワーク同士で対戦を繰り返すことでスキルアップしてきた。この過程では同社の「Google Cloud Platform」や「TensorFlow」を活用した。

　AlphaGoと対戦したのは中国出身でフランス在住のプロ棋士で欧州大会で3回優勝した樊麾（Fan Hui）氏。対戦はGoogleのロンドンオフィスで昨年10月5～9日に行われた。

Fan Hui氏敗北の瞬間

Lee Sedol氏

　Googleは3月に、世界囲碁選手権富士通杯などの国際棋戦で10勝以上している韓国のプロ棋士、李世ドル（Lee Sedol）氏とAlphaGoの対戦を計画している。李氏は「AlphaGoとの対戦相手に選ばれて光栄だが、勝つ自信がある」と語った。

　AlphaGoに関する論文は科学雑誌Natureのページでダウンロードできる（有料）。

GoogleとUDACITY、「TensorFlow」で学ぶディープラーニング講座を開設
機械学習に注力するGoogleが、MOOCのUDACITYと協力し、ディープラーニングの基本を無料で学べるコースを開設した。教材には同社のオープンソースの機械学習システム「TensorFlow」を使う。
Googleの人工知能「DQN」、アタリゲームで人間よりハイスコア叩き出す
Google傘下の人工知能企業DeepMindが、ブロック崩しなどのビデオゲームのルールをほぼゼロから学習し、人間よりハイスコアを獲得するまでに成長する人工知能アルゴリズム「DQN」に関する論文をNatureで発表した。
「機械学習」の弱点は克服できるか　将棋電王戦に見る人工知能開発の「ヨセ」
コンピューター同士で日本一を争う将棋電王トーナメントの第3回が21日から開かれる。将棋という単機能を競う大会で、人工知能がどのような成長をみせるか。
「人類の、けじめの闘い」――プロ棋士VS.コンピュータ「将棋電王戦FINAL」、対戦カード決定
来年春に開催する「将棋電王戦FINAL」の対戦カードが決定した。
チェス名人、コンピュータに敗北
世界チャンピオン対コンピュータのチェス対決は、2勝4引き分けでコンピュータの勝利に終わった。