社会福祉法人 信和会

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2018年02月号 AlphaGo Zero

2018年1月2日
以下は、wikiからの転載です。AIにおいて画期的なことが起こったようです。

AlphaGo Zero(アルファ・ゴ・ゼロ)は、DeepMindの囲碁ソフトウェア(英語版)AlphaGoのバージョンである。
AlphaGoのチームは2017年10月19日に学術誌Natureの論文でAlphaGo Zeroを発表した。

このバージョンは人間の対局からのデータを使わずに作られており、それ以前の全てのバージョンよりも強い。自分自身との対局を行うことで、AlphaGo Zeroは3日でAlphaGo Leeの強さを超え(100勝0敗)、21日でAlphaGo Masterのレベルに達し、40日で全ての旧バージョンを超えた。

人間の熟練者から得られたデータは「しばしば高価で、信頼性が低く、あるいは単に利用ができない」ため、こういったデータセットなしでの人工知能(AI)の訓練は超人的な能力を持つAIの開発にとって重要な影響をもたらす。

DeepMindの共同創立者でCEOのデミス・ハサビスは、AlphaGo Zeroはもはや「人間の知識の限界によって制約されなかった」ため非常に強力だ、と述べた。AlphaGoに関してNatureで発表されたDeepMindの論文の筆頭著者の一人であるデビッド・シルバーは、人間からの学習の必要性を取り除くことによって、汎用AIアルゴリズムを得ることが可能である、と述べた。
2017年12月、AlphaZeroと名付けられたAlphaGo Zeroの汎用バージョンが、AlphaGo Zero、トップチェスプログラム(Stockfish)、トップ将棋プログラム(elmo)を破った。

AlphaGo Zeroのニューラルネットワークは、64個のGPUワーカーと19個のCPUパラメータサーバーを使ったTensorFlowを用いて訓練された。推論にはわずか4個のTPUが使われた。ニューラルネットワークは初めにルール以外は囲碁に関して何も教えられていなかった。
このAIは「教師なし学習」に取り組み、自分自身の手とそれらの手が試合の結果にどのように影響するかを予測できるまで自身との対戦を行なった。