주요 기사 바로가기

【中央時評】アルファ碁が我々に残したもの=韓国(1)

ⓒ 中央日報/中央日報日本語版2016.03.17 15:57
0
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)


関連記事

最新記事

    もっと見る 0 / 0
    TOP