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■ 最後の砦、「囲碁」も人工知能(AI)の軍門に下る!

経営管理会計トピック

とうとうその日がやってきました。チェス、将棋に続き、囲碁までもが、生身の人間と人工知能(AI)との勝負において、人工知能(AI)に勝利の旗が揚がりました。

2016/1/28付 |日本経済新聞|朝刊 人工知能、囲碁でプロ破る グーグルが開発、自ら学習し性能向上

「【シリコンバレー=小川義也】米グーグルは難易度でチェスや将棋をはるかに上回る囲碁で、人間のプロ棋士に勝てる人工知能(AI)を開発した。人間の脳のように自ら学習して能力を鍛え、ハンディなしで互角に戦えるまで実力を高めた。ゲーム以外にも医療など幅広い分野に応用が可能で、世界的に盛り上がるAIの研究開発に一段と弾みがつきそうだ。」

(注)日本経済新聞の記事へ直接リンクを貼ることは同社が禁じています。お手数ですが、一旦上記リンクで同社TOPページに飛んでいただき、上記リード文を検索すればお目当ての記事までたどり着くことができます

記事では、
「27日付の英科学誌ネイチャーで発表する。チェスでは1997年に世界チャンピオンを、将棋では2010年に女流棋士をそれぞれコンピューターが破ったが、正式なルールの囲碁でプロ棋士に勝ったのは初めて。
囲碁はチェスや将棋に比べて盤面が広く、局面の数は「10の360乗」に達するとされる。天文学的な数の局面をすべて計算し予測するのは最新のコンピューターでも不可能で、プロ棋士の能力を超えるのは、早くて10年先とみられていた。」

とあり、チェス・将棋に比べて人間有利が暫らく続く、とみられていましたが、その「暫らく」がこれで破られることになります。その要因はというと、

「グーグルが開発した囲碁AI「アルファ碁」は、コンピューターが自ら学習する「ディープラーニング(深層学習)」と呼ばれる手法を採用。先の手をしらみつぶしに計算する従来法とは異なり、盤面上の碁石の配置全体を見ながら人間のようにデータや経験をもとに次の一手を決める。」

はあ、ここでも「ディープラーニング」ですか。。。将棋の時にもそのアルゴリズムを説明しましたので、ここではその投稿のリンクを示しておきます。

⇒「将棋電王戦 人間が初勝利で人工知能(AI)との付き合い方を考える
もしくは、小林雅一著「AIの衝撃」4章をご参照下さい。

AIの衝撃 人工知能は人類の敵か (講談社現代新書)

■ 「アルファ碁」の仕組み解説で、ディープラーニングの片鱗を知る!

同日の総合面に、もう少し詳しい解説記事も出ていました。

2016/1/28付 |日本経済新聞|朝刊 人間超えAI、ヒカル学習力 ゲーム最難関、囲碁のプロ破る 産業応用に期待 倫理に課題

週刊少年ジャンプ連載の「ヒカルの碁」にひっかけたタイトルですね。(^^;)

ヒカルの碁 全23巻完結セット (ジャンプ・コミックス)

「グーグルの囲碁AI「アルファ碁」がプロ棋士を打ち負かした勝因は、人間の脳の神経回路をまねた「ディープラーニング(深層学習)」と呼ぶ最先端のAI技術だ。グーグルはこの技術を活用して昨年、電子ゲームの攻略法を遊びながら自ら見つけ出すAI「DQN」を発表。人間以上の高得点を記録し、ディープラーニング分野での実力を見せつけた。」

しかし、自ら良手を生み出すアルゴリズムとしての「ディープラーニング」の凄さはまだプログラミングの世界での凄さ。人間の手で作りだしたプログラムが賢い。ということは創造主の方が賢いのだ、と強弁を張ることもできなくはない。しかし、課題の本質的な底は、もっとディープなところにあるのです。

「アルファ碁の場合、まず開発に協力したプロの3000万種類の打ち手を見せて学習させ、対戦する人間の動きを57%の確率で予測できるようにした。
その上でAIは自己対戦を数百万回繰り返し、勝ち負けの経験を重ねる中で徐々に勝ち方を身につけていった。碁石の配置全体を見て最適な手を選ぶやり方は、直感や勘も交えて判断する人間の脳の働きに近い。」

この記事の解説の深層にあるのは、いったん「機械学習」の機能を備えた人工知能は、人間様の方で放っておいても、勝手に学習を進め、勝手に強くなっていく自律性が人間の存在を揺るがすほどに脅威になるのではという点なのです。

人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの (角川EPUB選書)

■ 「ディープラーニング」の行く末には「シンギュラリティ」が待っているかも!?

それは、「技術的特異点(シンギュラリティ)」と呼ばれる現象で、汎用人工知能(AGI:Artificial General Intelligence)と呼ばれる「強いAI」の出現により、テクノロジーが急速に変化し、それにより甚大な影響がもたらされ、人間の生活が後戻りできないほどに変容し、人工知能が人間の能力を超えることで、この特異点の後では科学技術の進歩を支配するのは人類ではなく強い人工知能やポストヒューマンであり、従ってこれまでの人類の傾向に基づいた人類技術の進歩予測は通用しなくなるというものです。

プロ棋士たちは、過去の棋譜を勉強して、定石を踏まえて、良手を瞬時に思いつけるように、新手を生み出そうと必死に努力します。しかし生身の人間が棋譜の学習に振り向けられる努力量と時間は、人間らしい生活を幾何か捨てたとしても限られています。しかし、人工知能(AI)は、止まることなく、AI同士で対戦を続け、新たな棋譜を生み出し、漏れなく、間違いなく覚え込み、さらに強くなって次の自動対戦を繰り返します。そもそも、学習スピードが生身の人間には追いつけなくなる、そんな「機械学習」機能を備えた人工知能(AI)を人類は生み出してしまいました。

したがって、筆者もSFのように、あたかも人間性的な精神を宿した知的生命体に、現在の「ディープラーニング」機能を備えた人工知能(AI)が生まれ変わると荒唐無稽なことを考えているのではありません。そうした、ある種、人間側から見て暴走しかねない「機械学習」機能を備えた人工知能(AI)をいつまでも、野放図のまま放置していて、現在の人間社会の安全が確保されるのかについてのリスク対策を考えた方が良いのでは、という警鐘を鳴らしたいと思っている人間の一人であるということなのです。

このまま「ディープラーニング」および、その進化形の「ニューロモーフィック・チップ」「スパイキング・ニューラルネット」によるさらに強力な人工知能(AI)が登場し、生身の人間より賢くなったとき、それらのAGIを人間が統制し続けられる可能性があるのか、と心配しています。その辺は新聞記事では、開発者の懸念、倫理観云々という話で間接的に語られています。

「ただAIの急速な発展には警戒感も高まっている。ハサビス氏は「AIの『グランドチャレンジ(大いなる挑戦)』の一つを達成することができてうれしい」と述べる一方、「倫理的な課題は我々も十分に認識している」と語る。一部の著名人や学者が懸念するように、野放図な研究開発によりAIが社会に敵対し、不利益をもたらす結果となる可能性は否定できない。
グーグルは「有力な新技術であるAIをいかに倫理的に、かつ責任を持って発展させるかを慎重に検討する」(ハサビス氏)ため、社内に倫理委員会を設置した。ゲームにおける人間対コンピューターの「最終決戦」に決着がついたいま、求められているのは「対決」ではなく「協調」の視点だろう。」

人工知能(AI)をより賢くするため、または人間(の脳)に近づけるため、知的ゲームのチェス・将棋・囲碁での対戦を競う時期はもう終わりにすべきです。

(下図は、同記事添付のAIとの知的ゲームでの対戦の歴史を転載)

20160128_人間とコンピュータの主な戦い_日本経済新聞朝刊

「【シリコンバレー=小川義也】コンピューターが人間を凌駕(りょうが)する領域がまた一つ増えた。ゲームの分野で最難関とされてきた囲碁でプロ棋士を破った米グーグルの人工知能(AI)は、幅広い分野に応用が可能だ。生活をより便利にし、医療や環境など様々な問題解決への貢献が期待される。一方で開発する側の倫理の重みも増している。」

「グーグルはこの先どこに向かうのか。AIの開発を主導したデミス・ハサビス氏は「ゲームはAIの開発やテストの格好の舞台だが、究極の目標はこの技術を現実社会のさまざまな問題解決に役立てることだ」と明言する。医療画像の診断支援などを例に挙げ、汎用性の高いAIの開発を加速する考えを示した。」

人間社会に役立つ道具として開発する。それは、人間側があくまで使用者として、AIを道具として使える立場にあるからこその発想。あれに使いたい、この問題解決に役立てたい、その社会貢献意識や経済的動機は否定はしませんが、それが取り返しのつかないAGIが支配・コントロールする人間疎外の社会の到来を同時にもたらせないか、本当に考える時期だと思います。

まあ、「東大合格ロボ」開発に挑んでいる国立情報学研究所(NII)の新井紀子教授に言わせれば、「文系人間はAIの仕組みが分からないから、過大な恐れをいだくか、AIの全知全能性を過大評価するかのいずれかだ」ということらしいですが、新井教授がおっしゃるように、まだ統計処理の一技法に過ぎない「ディープラーニング」が社会問題解決能力を持つようには一足飛びにはならないよ! とうことも踏まえたとしても、まだまだ10年以上先と言われた囲碁での人間の敗北が既に起こってしまった以上、そろそろAIのリスクというか、開発の仕方、運用ルールについて、もうちっと気遣いがあってもと思うのであります。

(参考)
⇒「(真相深層)中国も「東大合格ロボ」開発  人工知能研究の世界競争激化 米先行、日本は官民連携を(1)
⇒「(真相深層)中国も「東大合格ロボ」開発  人工知能研究の世界競争激化 米先行、日本は官民連携を(2)

シンギュラリティ:人工知能から超知能へ

人工知能 人類最悪にして最後の発明

続報はこちら

⇒「人工知能、トップ棋士破る グーグル開発、囲碁で対戦 人の脳まねた学習威力

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人工知能、囲碁でプロ破る グーグルが開発、自ら学習し性能向上http://keieikanrikaikei.com/wp-content/uploads/2015/04/1-e1427893099240.jpghttp://keieikanrikaikei.com/wp-content/uploads/2015/04/経営管理会計トピック1-150x150.jpg小林 友昭テクノロジー人工知能,AI,シンギュラリティ,ディープラーニング,グーグル,機械学習,深層学習,AGI,アルファ碁■ 最後の砦、「囲碁」も人工知能(AI)の軍門に下る! とうとうその日がやってきました。チェス、将棋に続き、囲碁までもが、生身の人間と人工知能(AI)との勝負において、人工知能(AI)に勝利の旗が揚がりました。 2016/1/28付 |日本経済新聞|朝刊 人工知能、囲碁でプロ破る グーグルが開発、自ら学習し性能向上 「【シリコンバレー=小川義也】米グーグルは難易度でチェスや将棋をはるかに上回る囲碁で、人間のプロ棋士に勝てる人工知能(AI)を開発した。人間の脳のように自ら学習して能力を鍛え、ハンディなしで互角に戦えるまで実力を高めた。ゲーム以外にも医療など幅広い分野に応用が可能で、世界的に盛り上がるAIの研究開発に一段と弾みがつきそうだ。」 (注)日本経済新聞の記事へ直接リンクを貼ることは同社が禁じています。お手数ですが、一旦上記リンクで同社TOPページに飛んでいただき、上記リード文を検索すればお目当ての記事までたどり着くことができます 記事では、 「27日付の英科学誌ネイチャーで発表する。チェスでは1997年に世界チャンピオンを、将棋では2010年に女流棋士をそれぞれコンピューターが破ったが、正式なルールの囲碁でプロ棋士に勝ったのは初めて。 囲碁はチェスや将棋に比べて盤面が広く、局面の数は「10の360乗」に達するとされる。天文学的な数の局面をすべて計算し予測するのは最新のコンピューターでも不可能で、プロ棋士の能力を超えるのは、早くて10年先とみられていた。」 とあり、チェス・将棋に比べて人間有利が暫らく続く、とみられていましたが、その「暫らく」がこれで破られることになります。その要因はというと、 「グーグルが開発した囲碁AI「アルファ碁」は、コンピューターが自ら学習する「ディープラーニング(深層学習)」と呼ばれる手法を採用。先の手をしらみつぶしに計算する従来法とは異なり、盤面上の碁石の配置全体を見ながら人間のようにデータや経験をもとに次の一手を決める。」 はあ、ここでも「ディープラーニング」ですか。。。将棋の時にもそのアルゴリズムを説明しましたので、ここではその投稿のリンクを示しておきます。 ⇒「将棋電王戦 人間が初勝利で人工知能(AI)との付き合い方を考える」 もしくは、小林雅一著「AIの衝撃」4章をご参照下さい。 AIの衝撃 人工知能は人類の敵か (講談社現代新書) ■ 「アルファ碁」の仕組み解説で、ディープラーニングの片鱗を知る! 同日の総合面に、もう少し詳しい解説記事も出ていました。 2016/1/28付 |日本経済新聞|朝刊 人間超えAI、ヒカル学習力 ゲーム最難関、囲碁のプロ破る 産業応用に期待 倫理に課題 週刊少年ジャンプ連載の「ヒカルの碁」にひっかけたタイトルですね。(^^;) ヒカルの碁 全23巻完結セット (ジャンプ・コミックス) 「グーグルの囲碁AI「アルファ碁」がプロ棋士を打ち負かした勝因は、人間の脳の神経回路をまねた「ディープラーニング(深層学習)」と呼ぶ最先端のAI技術だ。グーグルはこの技術を活用して昨年、電子ゲームの攻略法を遊びながら自ら見つけ出すAI「DQN」を発表。人間以上の高得点を記録し、ディープラーニング分野での実力を見せつけた。」 しかし、自ら良手を生み出すアルゴリズムとしての「ディープラーニング」の凄さはまだプログラミングの世界での凄さ。人間の手で作りだしたプログラムが賢い。ということは創造主の方が賢いのだ、と強弁を張ることもできなくはない。しかし、課題の本質的な底は、もっとディープなところにあるのです。 「アルファ碁の場合、まず開発に協力したプロの3000万種類の打ち手を見せて学習させ、対戦する人間の動きを57%の確率で予測できるようにした。 その上でAIは自己対戦を数百万回繰り返し、勝ち負けの経験を重ねる中で徐々に勝ち方を身につけていった。碁石の配置全体を見て最適な手を選ぶやり方は、直感や勘も交えて判断する人間の脳の働きに近い。」 この記事の解説の深層にあるのは、いったん「機械学習」の機能を備えた人工知能は、人間様の方で放っておいても、勝手に学習を進め、勝手に強くなっていく自律性が人間の存在を揺るがすほどに脅威になるのではという点なのです。 人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの (角川EPUB選書) ■ 「ディープラーニング」の行く末には「シンギュラリティ」が待っているかも!? それは、「技術的特異点(シンギュラリティ)」と呼ばれる現象で、汎用人工知能(AGI:Artificial General Intelligence)と呼ばれる「強いAI」の出現により、テクノロジーが急速に変化し、それにより甚大な影響がもたらされ、人間の生活が後戻りできないほどに変容し、人工知能が人間の能力を超えることで、この特異点の後では科学技術の進歩を支配するのは人類ではなく強い人工知能やポストヒューマンであり、従ってこれまでの人類の傾向に基づいた人類技術の進歩予測は通用しなくなるというものです。 プロ棋士たちは、過去の棋譜を勉強して、定石を踏まえて、良手を瞬時に思いつけるように、新手を生み出そうと必死に努力します。しかし生身の人間が棋譜の学習に振り向けられる努力量と時間は、人間らしい生活を幾何か捨てたとしても限られています。しかし、人工知能(AI)は、止まることなく、AI同士で対戦を続け、新たな棋譜を生み出し、漏れなく、間違いなく覚え込み、さらに強くなって次の自動対戦を繰り返します。そもそも、学習スピードが生身の人間には追いつけなくなる、そんな「機械学習」機能を備えた人工知能(AI)を人類は生み出してしまいました。 したがって、筆者もSFのように、あたかも人間性的な精神を宿した知的生命体に、現在の「ディープラーニング」機能を備えた人工知能(AI)が生まれ変わると荒唐無稽なことを考えているのではありません。そうした、ある種、人間側から見て暴走しかねない「機械学習」機能を備えた人工知能(AI)をいつまでも、野放図のまま放置していて、現在の人間社会の安全が確保されるのかについてのリスク対策を考えた方が良いのでは、という警鐘を鳴らしたいと思っている人間の一人であるということなのです。 このまま「ディープラーニング」および、その進化形の「ニューロモーフィック・チップ」「スパイキング・ニューラルネット」によるさらに強力な人工知能(AI)が登場し、生身の人間より賢くなったとき、それらのAGIを人間が統制し続けられる可能性があるのか、と心配しています。その辺は新聞記事では、開発者の懸念、倫理観云々という話で間接的に語られています。 「ただAIの急速な発展には警戒感も高まっている。ハサビス氏は「AIの『グランドチャレンジ(大いなる挑戦)』の一つを達成することができてうれしい」と述べる一方、「倫理的な課題は我々も十分に認識している」と語る。一部の著名人や学者が懸念するように、野放図な研究開発によりAIが社会に敵対し、不利益をもたらす結果となる可能性は否定できない。 グーグルは「有力な新技術であるAIをいかに倫理的に、かつ責任を持って発展させるかを慎重に検討する」(ハサビス氏)ため、社内に倫理委員会を設置した。ゲームにおける人間対コンピューターの「最終決戦」に決着がついたいま、求められているのは「対決」ではなく「協調」の視点だろう。」 人工知能(AI)をより賢くするため、または人間(の脳)に近づけるため、知的ゲームのチェス・将棋・囲碁での対戦を競う時期はもう終わりにすべきです。 (下図は、同記事添付のAIとの知的ゲームでの対戦の歴史を転載) 「【シリコンバレー=小川義也】コンピューターが人間を凌駕(りょうが)する領域がまた一つ増えた。ゲームの分野で最難関とされてきた囲碁でプロ棋士を破った米グーグルの人工知能(AI)は、幅広い分野に応用が可能だ。生活をより便利にし、医療や環境など様々な問題解決への貢献が期待される。一方で開発する側の倫理の重みも増している。」 「グーグルはこの先どこに向かうのか。AIの開発を主導したデミス・ハサビス氏は「ゲームはAIの開発やテストの格好の舞台だが、究極の目標はこの技術を現実社会のさまざまな問題解決に役立てることだ」と明言する。医療画像の診断支援などを例に挙げ、汎用性の高いAIの開発を加速する考えを示した。」 人間社会に役立つ道具として開発する。それは、人間側があくまで使用者として、AIを道具として使える立場にあるからこその発想。あれに使いたい、この問題解決に役立てたい、その社会貢献意識や経済的動機は否定はしませんが、それが取り返しのつかないAGIが支配・コントロールする人間疎外の社会の到来を同時にもたらせないか、本当に考える時期だと思います。 まあ、「東大合格ロボ」開発に挑んでいる国立情報学研究所(NII)の新井紀子教授に言わせれば、「文系人間はAIの仕組みが分からないから、過大な恐れをいだくか、AIの全知全能性を過大評価するかのいずれかだ」ということらしいですが、新井教授がおっしゃるように、まだ統計処理の一技法に過ぎない「ディープラーニング」が社会問題解決能力を持つようには一足飛びにはならないよ! とうことも踏まえたとしても、まだまだ10年以上先と言われた囲碁での人間の敗北が既に起こってしまった以上、そろそろAIのリスクというか、開発の仕方、運用ルールについて、もうちっと気遣いがあってもと思うのであります。 (参考) ⇒「(真相深層)中国も「東大合格ロボ」開発  人工知能研究の世界競争激化 米先行、日本は官民連携を(1)」 ⇒「(真相深層)中国も「東大合格ロボ」開発  人工知能研究の世界競争激化 米先行、日本は官民連携を(2)」 シンギュラリティ:人工知能から超知能へ 人工知能 人類最悪にして最後の発明 続報はこちら ⇒「人工知能、トップ棋士破る グーグル開発、囲碁で対戦 人の脳まねた学習威力」現役の経営コンサルタントが管理会計をテーマに情報発信します