アルファ碁のインパクト

アルファ碁のインパクトについて
改めてまとめておきたくなった。

チェッカーチェス－将棋－囲碁
といったゲームの流れで捉えられることも多いが、
今回の成功は、ゲームの範疇には収まらないと思う。

人工知能的に画期的な点は、
自己学習でどんどん賢くなるという点。

普通は先生がいないといけないのだが、
最初のうちこそ先生に学ぶものの、
一定以上強くなった後は
自分と対戦することでさらに強くなる、
というのはすごい。

このアイデア自体ははるか昔からあるのだが、
囲碁ほどの複雑な問題で、それが実際に動いた
というのがすごいところだ。

そのための鍵となっているのが、
深層学習による特徴表現学習で、
それがあったからこそ、
うまく動いているのだと思う。

　＊　＊　＊

というわけで、前にも書いたとおり

・教師ありの学習（人間の高段者に学ぶ）
・強化学習（シミュレーション＝自己対戦で強くなる）
・モンテカルロ木探索（先読み）

という３つの技術がすごくうまく
組み合わせられているところが面白い。

人間の脳も、

教師ありの学習＝小脳
強化学習＝大脳基底核
先読み＝前頭葉

というように、いろいろな種類の
学習方式や情報処理方式をうまく組み合わせている
という説がある。

ちなみに、

教師無し学習＝大脳新皮質
情報統合と記憶制御＝海馬

ではないか、という説もあるようだ。

したがって、こうしたやり方は、かなり汎用性があり、
囲碁にとどまらず、もっと実用的な問題でも有効ではないか、
と期待させられる。

チェスは、とにかく先読みを高速にする
という技術で克服された。

将棋は、盤面評価関数（状態価値）を教師あり学習する
という技術で克服された。

囲碁は、教師あり学習と自己対戦による強化学習を
組み合わせることで克服された。

段階的に汎用性が増している。

だから、今回のようなやり方が、

Solve Intelligence
Use it to Make the World a Better Place

につながってゆくのではないか、
ぜひつながっていって欲しい、
と思うのだ。