山本一成さんの「人工知能はどのようにして『名人』を超えたのか?」という本の書評です。

現役のプロ将棋の名人、佐藤天彦名人を倒したことで有名な将棋ソフト「ポナンザ」。そのポナンザの開発者ある著者が人工知能の概要と発展の様子を自身の経験を踏まえて生き生きと語ってくれた本でした。


人工知能、特にその中でも今流行りのディープラーニング (深層学習) を学ぶための書籍は、数式をたくさん使った専門書か、ざっくりと書かれ過ぎていて雰囲気を掴むのがやっとの大衆向けの本しかない中、本書は人工知能の概要を数式なしに掴めるのはもちろん、開発者がどんな意図で張っていさせてきたのか、現状はどういうレベルのことができるのか、そして今後我々はどういう心構えで人工知能と向き合うべきかについても著者のはっきりとした意見がまとめられています。

人工知能というのは「インプットに対してある処理をしてアウトプットを出す」という従来のプログラムの「ある処理」、つまりアルゴリズムの部分をコンピュータ自身が作り出すものと理解しています。従来のプログラムは人間が「ある処理」をプログラミングしていましたよね。

ポナンザは人工知能の中でも機械学習と言われる手法で強くなったわけですが、その根幹は大きく分けて「教師データ」による学習と「強化学習」と理解しました。

教師データというのは、ポナンザの例でいうとプロ棋士が過去の対戦で残した棋譜です。人工知能抜きではトッププロ指す手が最も「正解」に近いので、それを教師とするのは合理的ですよね。重要なのは、その教師データの量です。あまりデータが少ないと、あらゆる場面を想定した学習しかできずに、実戦では未知の場面に出くわし、混乱してしまうようです。

なので、人工知能が発展する分野というのはまず「教師データ」の量がこれまでの人類の歴史で十分に積み重なっていることが必要だと思います。


今流行りのディープラーニングの場合はそこからパラメータを少しずついじってコンピュータ同士で対戦させ、勝った方のコンピュータが選んだ手をより正解とする、という作業を繰り返す「強化学習」によって人類が出会ったこともない局面も経験し、より強くなるという手法のようです。これは囲碁で圧倒的な強さを見せて話題になったアルファ碁で使われていた技術ということで脚光を浴びましたよね。

実は、ポナンザは最近までこのディープラーニングを使っていなかったようです。ディープラーニングというのは最初に説明した「ある処理」というのをある種、完全にブラックボックス化して、開発者から見てもどういう「思考回路」で人工知能が学習しているのか、判断しているのかわからなくなるような手法のようです。

囲碁は将棋に比べてあまりに難度が高く (未知の部分が大きく)、白と黒の碁石の配置の理解がが画像認識に近いという理由でこの手法が採用されて一気にレベルが上がったようですが、将棋の場合は局面局面で持っている駒の種類やその配置ごとに点数をつけて「評価する」ということが人間にできたため、その評価値を高めるということも「ある処理」に含めることで強化学習していったようです。

こういうことを知ると、人間がより理解できていた将棋よりも良くわからなかった囲碁の方が人工知能のレベルアップが早かったというのはディープラーニングの画期的さを感じるとともに、良くわからないことにこそ伸びしろがあるんだな~と思いましたね。


人工知能のレベルアップに関しては、人間の一歩手前くらいのレベルに達した後、人間は自分の経験を踏まえて、「人類を超えるには後10年はかかるだろう」と思いがちですが、実際には1年もかからずにあっという間に抜くことがあります。囲碁も将棋もそうでした。著者はそのことを、コンピュータの発展は線形ではなく指数関数的な上昇で起きることが多々あり、人間は直感的に指数関数的な発展を理解できないからだと言っていて、妙に納得しました。

まだ人間の方が精度が上回っている分野でも指数関数的な発展によってあっという間にブレイクスルーが起きる可能性があるということですね。


もう一つ著者の意見で興味深かったのは、人間は自分が絶対にやらないようなミスに厳しいということです。全体的にはより高い精度でできていて、人間よりも高い確率で「正解」を出せるとしても、ほんの一部分の人間がやらないミスを過大に指摘しがちとのこと。そのせいで、我々の判断は誤り、より悪い方向に進んでしまうということは自分の経験と照らし合わせても多々ありますよね。これは感情に左右される人間には致し方ない部分もあります。しかしだからこそ、人工知能をより信頼して活用していくべきだということですね。


そして人工知能が苦手なのが論理的思考だと言っていました。コンピュータは論理的にしか動かないじゃないか!って思うかもしれませんが、そういうことじゃありません。人工知能はインプットとその結果に基づいて最適解を求めるようにできています。人間のようにその過程の良し悪しを1つ1つ考えているわけではありません。なので、物事を筋道立てて、ステップバイステップで思考するというようなことは苦手なようです。


何れにしても、人工知能は人間を助ける、補助する、より豊かにしてくれるような存在だと思っているので、人間の仕事が奪われるのが怖いとか悲観するような対象では無く、僕たちの日々の生活の中のめんどくさい作業をやってくれるような存在だと思っています。