１１１、AlphaGoから見るAIの可能性
こんにちは。くらもとたいしです。
2016年にAlphaGoは偉業を達成しました。それはもっとも複雑なゲームと考えられている囲碁において、世界チャンピオンに打ち勝ったというニュースです。
しかし2017年10月、もっと驚かせるニュースがGoogleから届きました。AlphaGo Zero(ニューバージョン)がAlphaGo(従来バージョン)に圧倒的に勝利したというニュースです。これはAI(人工知能)の技術向上という意味だけではなく、AIが自動的にその強さを更新しているということです。
FaceBookではAI同士が独自の言語を使用して会話を始めたというニュースも届いています。今後AIはどのような展開を見せてくれるのでしょうか？
それでは見ていきましょう。
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【AlphaGoから見るAIの可能性】
GoogleのAlphaGoが、囲碁マスターのLee Sedol氏に4勝1敗で勝ち越しました。AlphaGoとは人工知能（AI）が搭載された囲碁を打つことのできるロボットです。
AIが人間の代わりになった、そして人間の能力を越した瞬間です。そしてこの影響は様々なビジネスマネーにまでも影響を与えてきます。もちろんこのような結果を残すことができていますが、AIにはまだまだ欠陥が残されています。少し詳しく見ていきましょう。
2014年$500百万でGoogleはAI Portfolioを買収しました。AlphaGoのアルゴリズムは”Policy network”と”Value network”を構築することができ、一度経験したことを習得するだけでなく、自分自体のバージョンを微調整することができる能力を有しています。
policyは狭い道をぬい、勝つために導いてくれます。Valueは成功体験により深く調査する必要性を減らしてくれるのです。
ここで重要なのは、勝つか負けるかではありません。どのようにして勝敗がつくかの過程が重要です。AIの現在の限界は3回目のゲームに起きました。アドバンテージが取れなくなりイニシアティブが取れなくなったのです。つまりAlphaGoはそのゲームに勝つだけにプログラミングされていて、ゲームを主導権を握るようなプログラムがされていなかったのです。
またAlphaGoには時間制限を設置されています。これは次の手を打つための時間を正確に守る機能です。Lee氏が次の手を考えるのに時間がばらつきがあるのに対し、AlphaGoは必ず設定された時間内に最高の一手を指します。これはビジネスの世界においても活用できるはずです。私たち人間が思い悩んで決断を下す際時間を要しますが、AIは時間内に最良の選択を下すことができるのです。
最後にAlphaGoの学習アルゴリズムを見ていきましょう。囲碁は人類史の中で1,000年以上の人類の叡智が埋まっているのにもかかわらず、AlphaGoは世界No1プレイヤーを下してしまいました。しかもAlpsGoがしたミスとは、Lee氏が誤ってうった手が予想外であり、その手がLee氏がミスをしたと気がつかなかった点ぐらいです。
しかしここに勝機があります。今私たちが望んでいることは今までにないものを生み出すことにあります。そしてそれは現在のAIでは達成することができない能力です。しかし人間には可能なのです。AIは完璧の中に存在していますが、人間は完璧ではありません。その完璧ではないところから新たな価値を、私たちはうまく導きださなければいけません。
ありがとうございました。
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