世紀の対決は人工知能（ＡＩ）の勝利で終わった。筆者はまだ、李世ドル（イ・セドル）九段が全盛期の力と創意性を発揮すれば、アルファ碁に負けるとは思っていない。李世ドルは敗れたが、過去１０年の世界囲碁の第１人者にふさわしい寛容と品格を見せた。今回の対決でルールミーティングなど不完全な部分がなかったわけではないが、こうした雑音は伏せておこう。人工知能の勝利を快く祝って賛辞を送ろう。

碁盤上での場合の数の大きさを知らなければ、今回の事件がなぜすごいことなのかは分からない。囲碁で最初の一手で置くところはほぼ３７カ所の範囲内にある。その後は少し増えるが、終わりに近づきながら減る。一度に考慮すべき着点が概略４０個と仮定しよう。もしコンピューターが１秒に１万種類の状況を考えることができるとすれば、７点を置くすべての場合を考えるのにどれほどかかるだろうか。

知人に尋ねると、ほとんどが数秒だと答える。答えはなんと５年だ。３０手まですべて考えるには１０の３６乗年を超える。置くことができる場所を１０個に減らしても最初の７手をすべて考えるのに１７分かかり、３０手をすべて考えるには１０の１８乗年を超える。永劫の歳月だ。囲碁は普通、２００手以上進行する。せいぜい３０手を考えるのにこういう状況だが、どういう方法で２００手をすべて見通すのだろうか。結局、非常に細かな探索と概算が動員されなければいけない。アルファ碁もこれは避けられない。

アルファ碁がこうした莫大な空間に挑戦した背景には、最近の途方もない技術的な進歩がある。人間は画像イメージを比較的簡単に見分けることができるが、機械は容易ではない。１年間に認識エラー率を０．５％低める程度がこれまでの発展速度だった。しかし２０１２年の世界画像認識大会ＩＬＳＶＲＣで、トロント大のジェフリー・ヒントン教授チームがエラー率を従来の２６％から１５％に低めて優勝した。２０年間の進歩に該当することが突然起きたのだ。ここに使われた核心技術がディープラーニング（深層学習）とＧＰＧＰＵ（汎用グラフィック処理装置）だ。これがディープラーニング研究を爆発させた。２０１５年にはエラー率が３％まで低下した。わずか３年でほぼ５０年間ほどの進歩が起きたのだ。

アルファ碁はこの爆発的な技術進歩の世話になり、これを極端な規模で押し進めた。アルファ碁が使う深層神経網は入力の大きさだけで２万５０００端子を超え、こうした入力を処理する中間節の数が８３０万個にのぼる。これらの間の連結は何と１４億個にのぼる。こうした大きさの神経網は最近まで訓練が不可能だった。アルファ碁が計３０００万着点、１６万件の棋譜からこの神経網を一度訓練するのに１カ月かかったほどだ。


【中央時評】アルファ碁が我々に残したもの＝韓国（２）