囲碁においては、人工知能(AI)よりも人間のほうがまだまだ強い。
人間はAIなんかに負けない！
と思っていたのも、つい数か月前まで・・・
2016年3月9日、Googleの人工知能(AI)であるAlphaGO（アルファ碁）が、ついに世界最強クラスの韓国人プロ棋士を破りました。
人工知能が囲碁のゲームで人間に勝てるようになるには、まだまだ時間が必要だ、と思われていましたので、このニュースは、世界の囲碁界に強烈な衝撃を与えました。
ここ数年で、人工知能の能力は急激に進化しました。
その進化を支えたのが、人工知能を機械学習させる技術『ディープラーニング』です。
Googleの『アルファ碁』もディープラーニングを使って機械学習させたと言われています。
では、ディープラーニングとはどのような技術なのでしょうか。
アルファ碁の衝撃
米グーグルが開発した囲碁の人工知能（ＡＩ）「アルファ碁」が５回戦の第１戦で、世界トップ級の棋士である韓国のイ・セドル九段を破ったことで、日本の囲碁界にも衝撃が走った。
コンピューター囲碁に詳しい王銘琬九段は「いずれ人間が負ける日は来るとは思っていたが、誰よりも強いイ・セドルさんがいきなり負けたことはショック。最初の応酬ではイ・セドルさんがいまひとつの展開だったが、途中盛り返したと思っていただけに、最後はいいところなく押し切られて残念だった」と述べ、ＡＩの予想以上の進化に驚きを隠さない。
出典：日本の囲碁界に衝撃 人工知能がトップ級棋士に勝利：日本経済新聞
チェスや将棋では、すでに人工知能が人間のプロ棋士を負かしていますが、碁においては、まだまだ人間には敵わんだろうと思われていました。つい最近まで。
というのも、将棋では打てるパターンが10の220乗通り程度ですが、碁に関しては、打てるパターンが10の360乗通りもあるらしいのです。こんなに手があるので、人工知能が最良の手を計算するのには無理がある、と思われていたのです。
観測可能な宇宙に存在する電子の数は、10の87乗程度と言われています。それに比べると10の360乗がどれほど巨大な数字かが、よくわかります。
ところが、あっさり人工知能が人間のプロ棋士に勝利しました。
その勝利の原動力となったのが、ディープラーニングと呼ばれる、人工知能を育てる技術です。
今回はこのディープラーニングについて、概念の初歩の初歩を紹介したいと思います。
ディープラーニングとは何か？
ディープラーニングとは、人工知能を効率的に自動学習させる技術です。
例えば、人工知能に猫を認識させたいとします。
まっさらな人工知能に猫の写真を見せても、それが何なのかは当然認識できません。
しかし、人工知能に猫とそれ以外の写真を何枚も何枚も見せて、これが猫である、これは猫でない、と教え続けると、そのうちに猫の特徴（毛が生えていて、耳が立っていて、目が大きくて、ヒゲが生えていて、4本足で歩いて、しっぽがあって・・・）を自動的に学習していきます。
ここで大事なのは、教える側は「猫の特徴」を何も教えていないということです。ひたすらに猫の写真を見せるだけです。
従来は、猫とは、毛が生えていて、耳が立っていて、目が大きくて、ヒゲが生えていて、4本足で歩いて、しっぽがあって・・・というルールを人間が一つ一つ教えていました。これはものすごく手間のかかる作業でした。
しかもこの方法では、猫と犬の違いを教えるのは非常に困難です。
しかし、ディープラーニングなら、犬の写真を何枚も見せて、これが犬である、と教え続ければ、犬の特徴も自動的に学習し、猫と区別できるようになります。
実に興味深い技術です。
以上のように、人間が対象物の特徴を一つ一つ教えることなしに、人工知能を自動的に学習させる技術がディープラーニングです。
これはディープラーニングの一面をわずかに切り取った説明にすぎませんが、ディープラーニングの感覚はつかめると思います。
ディープラーニングの仕組み
ディープラーニングはコンピュータ上のソフトウェアによって実現されます。
そのソフトウェアでは、人間の脳を真似て、神経細胞の階層構造を作ります。いわゆるニューラルネットワークです。
入力された写真のデータは、まず、この階層構造の１階層目（入力層）に入力されます。
そしてデータは２階層目、３階層目へと送られ、各階層を通るたびに抽象度の高い情報が抽出されていきます。
最後にはN階層目（出力層）にデータが到達し、ここで入力されたデータが特定のパターン（例えば猫の写真）にあたるのかどうかが判定されます。
人工知能に猫写真を見せた際に、出力層が「これは猫である」と判定するように、２階層目、３階層目・・・の構成具合を自動的に修正します。この「修正」が学習することに相当します。
これらの処理はソフトウェア的に行われますが、正しく猫と判別できるようになるには、膨大な学習（コンピュータ上の処理）が必要です。
そのため、実用的な人工知能を育て上げるには、高性能なコンピュータ上で長時間の学習作業が必要になります。
なお、ディープラーニングのディープは、ニューラルネットワークが何層にも重なり深い階層構造を持っているところに由来する、と言われています。
ディープラーニングの応用
ディープラーニングを応用した人工知能サービスは、国内外で始まっています。
例えば、Clarifaiという会社は、画像を解析してそこに映っているものを認識し、画像にテキストのタグを付けるサービスを提供しています。
またAffectivaという会社は、画像に映っている人物の感情を抽出するサービスを提供しています。このサービス、百貨店や車の販売店などの小売業には需要がありそうです。
AlchemyAPIという会社は、テキストを読み込んで要約するサービスを提供しています。FacebookやTwitterなどに投稿された膨大なテキストテータから、自社商品の評判を判定する処理に使えます。
そのほか、レントゲンの画像をみて（読影）、医師の診断をサポートする人工知能もあります。人間の医師だとわずかな影とか見落とすこともありますが、それを補助してくれます。
日本ではニコニコ動画で、コメント分析の半自動化に使われています。誹謗中傷や殺害予告などのコメントは削除する必要がありますが、これを人が目視チェックしていては追いつきません。そこで人工知能を用いてコメントを分析し、人間が目視チェックすべきかどうかをふるいにかけています。
人工知能なら、多くの動画を同時並行的に、２４時間チェックできます。疲れ知らずの人工知能ならではの活用方法です。
その他にも多くの応用事例があります。
人工知能はすでに、私たちの社会に入り込み始めているのです。
碁ソフトについての日本の取り組み
世界的ＩＴ企業グーグルの開発した囲碁の人工知能（ＡＩ）がプロ棋士を破ったことが話題となる中、日本の開発者や研究者、「ニコニコ動画」などを運営するドワンゴ、プロ団体の日本棋院がタッグを組んで、グーグルを上回る最強のＡＩの開発に取り組むことになった。
関係者が１日、「ＤｅｅｐＺｅｎＧｏ（ディープゼンゴ）プロジェクト」と題する計画を発表した。ドワンゴの川上量生会長は「半年から１年かけて、（グーグルのＡＩ）アルファ碁に対抗できるソフトの開発をめざす」と話した。
・・・（中略）・・・
開発メンバーは、Ｚｅｎ開発者の尾島陽児氏と加藤氏、ＡＩ研究者の松尾豊氏（東京大大学院工学系研究科特任准教授）、将棋ソフト「ＰＯＮＡＮＺＡ（ポナンザ）」開発者の山本一成氏で、東大の学生数人も開発を支援する。ドワンゴは、ハードウェアや開発スペースなどの環境を提供するとともに、同社の人工知能研究所が支援する。日本棋院は「協力」として加わった。
出典：最強の囲碁ＡＩ開発へ ドワンゴと日本棋院がタッグ
一年後の成果を楽しみに待ちましょう。
ちなみに、プロジェクトのベースとなる囲碁ソフトZenは、世界屈指の強さの国産ソフトウェアです。Zenは2016年3月20日の『コンピューター囲碁世界大会』で優勝しています（アルファ碁は不参加）。
→ コンピューター囲碁世界大会、日本のソフト優勝 ：日本経済新聞
アルファ碁の棋譜
アルファ碁の棋譜の解説動画がニコニコ動画にありました。
その棋譜を第1局～第5局まで、こちらの記事にまとめました。
→ アルファ碁 vs イ・セドル九段の棋譜の解説動画。ゆっくりしていってね！
コンピュータ将棋も熱いです。
囲碁と同じく、将棋の世界にもコンピュータソフトが存在します。
毎年コンピュータソフトの世界大会が開かれており、今年は第26回 (2016年5月3日〜5日)が開催されました。
優勝したのは昨年に引き続き、PONANZA（ポナンザ）というソフトでした。
PONANZAは2016年4月、ドワンゴ主催の第1期将棋電王戦第1局でプロ棋士・山崎隆之叡王にも勝利しています。
このPONANZAについて調べてみたら面白かったです。
こちらの記事もどうぞ。
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まとめ
ディープラーニングは、人工知能が自動的に学習する手法を獲得したという点で、人工知能の世界に大きなブレークスルーをもたらしました。
しかしディープラーニングは何でもできる魔法の杖ではありません。得手不得手や間違った判断をすることもあります。
それでも、人工知能の実用化は徐々に進んでいくでしょう。
最近は、日本で人工知能に小説を書かせて、星新一賞に匿名で応募したら１次選考を通過した、というニュースもありました。小説家のような創造的な職業まで、人工知能が進出してきています。
人工知能の発展により、工場などの自動化はさらに進み、人間から人工知能に置き換えられる仕事も多くなるでしょう。
人工知能が高度に発達した社会では、
人間はどうやって生きていくのか、食べていくのか、
ごく近い将来、大問題となりそうです。
