「AlphaGo対李世ドル」の版間の差分
en:AlphaGo versus Lee Sedol 02:07, 11 March 2016 を和訳 |
(相違点なし)
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2016年3月11日 (金) 02:09時点における版
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AlphaGo対李世乭（アルファご・たい・イ・セドル）は、韓国のプロ囲碁棋士李世乭とGoogle DeepMindによって開発されたコンピュータ囲碁プログラムAlphaGoとの間の囲碁五番勝負である。この対局は韓国ソウルのフォーシーズンズホテルで2016年3月に行われ、ライブでストリーミング配信される[1][2][3]。
DeepMindチームのメンバーで囲碁アマチュア6段のAja Huangが、AlphaGoのために碁盤に石を置く。AlphaGoはアメリカ合衆国に一するサーバーを使ったGoogleのクラウドコンピューティングによって動作する[4]。対局はコミ7目半の中国ルールを使い、持ち時間は両者2時間で、3回の60秒の秒読み時間がある[5]。
勝者は百万米ドルの賞金を得る。もしAlphaGoが勝利すれば、賞金はUNICEFを含むチャリティーへ寄付される[6]。賞金に加えて、李世乭は全5戦の対局で少なくとも15万米ドル、1勝につき2万米ドルを得る[5]。
背景
AI分野における難問
囲碁は創造的、戦略的思考を執拗とする複雑なボードゲームである[7]。長い間、AIの分野における難問と見なされており、チェスよりも解決がかなり困難である。数学者のI・J・グッドは1965年に以下のように記している[8]。
コンピュータ上の囲碁? – 単に規則に則ったゲームというよりも、合理的な囲碁のゲームをプレーするようにコンピュータをプログラムするためには – より戦略の原理を形式化する、あるいは学習プログラムを設計する必要がある。囲碁の原理はチェスよりもより定性的かつ神秘的であり、判断力により依存する。したがって、囲碁の合理的なゲームをプレーするようコンピュータをプログラムすることは、チェスの場合よりもさらにいっそう難しいだろうと私は考える[9]。
2015年より前は[10]、最良の囲碁プログラムはアマチュアの段レベルに達するのがやっとであった[11]。小さな9路盤（9×9）では、コンピュータは健闘し、一部のプログラムはプロ棋士に対して9路盤で勝利する。人工知能の分野における多くの人々は、囲碁はチェスよりも人間の思考を模倣するためにより多くの要素を必要とすると考える[12]。
コンピュータ囲碁研究の結果は、認知科学、パターン認識、機械学習といったその他の同様の分野に応用されている[13]。
樊麾との対局
AlphaGoは2015年10月に、ヨーロッパ王者でプロ2段の樊麾を5-0で破った。AIが人間のプロ棋士をハンディキャップなしの19路盤で破ったのはこれが初めてであった[14][15]。一部の解説者は樊麾と李世乭（プロ9段）との間の実力の差を強調した[16]。コンピュータプログラムのZenとCrazy Stoneはこれ以前に9段のプロ棋士を4子あるいは5子のハンディキャップ付きで破っていた[17][18]。カナダのAI専門家ジョナサン・シェーファーは、樊との対局後に論評し、AlphaGoを未熟な「神童」と比較して、「プログラム（AlphaGo）が真にトップの棋士と対局した時が本物の成果となるだろう」と考えた。シェーファーは、2016年3月の対局では李が勝利するだろうと考えた[15]。プロ棋士で国際囲碁連盟事務局長の李夏辰は、AIが李に挑戦する見通しに「非常に興奮している」と意見を述べ、両者に等しく勝利する機会があると考えた[15]。囲碁の専門家は樊に対するAlphaGoの指し手、特に盤全体の意識の欠如に関連した点にミスを見出したが、李との第一局の前は、10月以降にどの程度プログラムが改善されたかは未知であった[19][20]。Google DeepMindのデイヴィッド・シルバーは、AlphaGoは李の以前の棋譜を使って特別に鍛えられてはいないと述べた[21]。
対局者
AlphaGoはGoogle DeepMindによって開発された囲碁をプレーするコンピュータプログラムである。AlphaGoのアルゴリズムは機械学習と木探索手法の組み合わせを用いており、人間の対局とコンピュータの対局の両方からの広範囲の訓練を組み合わせている。システムのニューラルネットワークは当初、人間の対局の専門知識からブートされた。AlphaGoは最初は、約3千万通りの指し手のデータベースを使って、記録されている歴史的な対局の熟練した棋士の指し手と一致するように試みることによって人間の指し手を模倣するように訓練された[22]。ある程度の熟練度に達した時点で、強化学習を用いて能力を向上させるため、膨大な数の自分自身との対局を繰り返して訓練された[23]。
李世乭は9段のプロ囲碁棋士[24]であり、世界最強の囲碁棋士の一人である。1996年に12歳でプロに昇段し、それ以降に18回の世界王者となっている[25]。李は出身の韓国において「国民的英雄」であり、型にはまらない創造的なプレーで知られている[26]。李世乭は当初AlphaGoを「大勝」で破るだろうと予測した[26]。対局の2か月前、李は韓国の国内王者となった[26]。
規則
対局は五番勝負で行われ、賞金は百万米ドルである[6]。持ち時間は両者2時間で3回の秒読み（60秒）がある[5] Games start at 13:00 KST (04:00 GMT).[27]。
対局
概要
| 日付 | 黒番 | 白番 | 勝敗 | 手数 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 第1局 | 2016年3月9日 | 李世乭 | AlphaGo | 白（投了） | 186 |
| 第2局 | 2016年3月10日 | AlphaGo | 李世乭 | 黒（投了） | 211 |
| 第3局 | 2016年3月12日 | ||||
| 第4局 | 2016年3月13日 | ||||
| 第5局 | 2016年3月15日 | ||||
| 結果: AlphaGo 2 – 0 李世乭 | |||||
第1局
AlphaGo（白）が第一局を勝利した。李は一局の大半を通して主導権を握っているように見えたが、AlphaGoが最後の20分に優位に立ち、李が投了した[28]。李は終局後に、開始時に重大なミスを犯したと述べた。李は、序盤におけるコンピュータの戦略は「卓越」しており、AlphaGoは人間の囲碁棋士が打たないであろう普通ではない手を打ったと述べた[28]。GoGameGuruでこの対局を解説したDavid Ormerodは、李の7番目の石（13手目）を「序盤でAlphaGoの実力を試す奇妙な手」と説明し、この手をミスと見なし、AlphaGoの応手を「正確かつ効果的」と見なした。Ormerodは序盤はAlphaGoがリードし、李は81手目に挽回を始めたが、119手目と123手目に「疑問手」を打ち、129手目が「敗着」となったと説明した[16]。プロ囲碁棋士の趙漢乗は、AlphaGoの指し手は2015年10月に樊麾を破った時も大きく改善されていたと論評した[16]。プロ囲碁棋士マイケル・レドモンドは、コンピュータの指し手は樊との対局時よりも積極的であったと述べた[29]。
9段の金成龍によれば、李世乭は102番目の石でのAlphaGoの強い指し手によって驚かされたようである[30]（この手の後に李は10分以上長考した）[30]。
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| 99手目まで |
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| 100-186手目 |
第2局
AlphaGo（黒）が第2局に勝利した。李は対局後に、「AlphaGoはほぼ完璧なゲームをプレーした」[31]、「開始時から自分がリードしたと一度も感じなかった」と述べた[32]。
AlphaGoの作成者の一人Demis Hassabisは、プロの解説者がどちらがリードしているか分からなかったゲームの中間点からAlphGoが勝利を確信していた、と述べた[32]。安永吉（8段は）特にAlphaGoの151、157、159手目を賞賛した[33]。
AlphaGoは変則性と幅広い視点からの手を見せた。これらの手についてプロ囲碁棋士が一目ではミスのように見えると解説したが、後から振り返ると意図された戦略であった[34]。特に、AlphaGoの167手目は李に戦うチャンスを与えたように見えた、ほとんどの解説者は明白なミスであると断言した。しかし、多くの人々は現在はこの手が地の差を犠牲にしてAlphaGoの勝利を確かなものとするための賢明な終盤の機略であったと考えている[33]。
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| 99手目まで |
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| 100-199手目 |
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| 200-211手目 |
配信
Youtube上でのライブ配信は、平均視聴者数8万人、第1局の終局間際には10万人に達した[35]。
脚注
- ^ “Google’s AI AlphaGo to take on world No 1 Lee Se-dol in live broadcast”. The Guardian (2016年2月5日). 2016年2月15日閲覧。
- ^ “Google DeepMind is going to take on the world's best Go player in a luxury 5-star hotel in South Korea”. Business Insider (2016年2月22日). 2016年2月23日閲覧。
- ^ Novet, Jordan (2016年2月4日). “YouTube will livestream Google’s AI playing Go superstar Lee Sedol in March”. VentureBeat. 2016年3月11日閲覧。
- ^ “李世乭：即使Alpha Go得到升级也一样能赢” (Chinese). JoongAng Ilbo (2016年2月23日). 2016年2月24日閲覧。
- ^ a b c “이세돌 vs 알파고, ‘구글 딥마인드 챌린지 매치’ 기자회견 열려” (Korean). 韓国棋院 (2016年2月22日). 2016年2月22日閲覧。
- ^ a b “Human champion certain he'll beat AI at ancient Chinese game”. AP News (2016年2月22日). 2016年2月22日閲覧。
- ^ “[Breaking AlphaGo victorious once again”]. (2016年3月10日) 2016年3月11日閲覧。
- ^ I. J. Good (1965年1月21日). “The Mystery of Go”. New Scientist. 2016年3月11日閲覧。
- ^ Go on a computer? – In order to programme a computer to play a reasonable game of Go, rather than merely a legal game – it is necessary to formalise the principles of good strategy, or to design a learning programme. The principles are more qualitative and mysterious than in chess, and depend more on judgment. So I think it will be even more difficult to programme a computer to play a reasonable game of Go than of chess.
- ^ Silver, David; Huang, Aja; Maddison, Chris; Guez, Arthur; Sifre, Laurent; van den Driessche, George; Schrittwieser, \tJulian; Antonoglou, Ioannis et al. (2016-01-28). “Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search”. Nature.
- ^ Wedd, Nick. “Human-Computer Go Challenges”. computer-go.info. 2011年10月28日閲覧。
- ^ Johnson, George (1997-07-29), “To Test a Powerful Computer, Play an Ancient Game”, The New York Times 2008年6月16日閲覧。
- ^ Müller, Martin. Computer Go, Artificial Intelligence 134 (2002): p150
- ^ “Google achieves AI 'breakthrough' by beating Go champion - BBC News” (2016年1月27日). 2016年1月28日閲覧。
- ^ a b c Elizabeth Gibney (27 January 2016), “Go players react to computer defeat”, Nature, doi:10.1038/nature.2016.19255
- ^ a b c “AlphaGo defeats Lee Sedol in first game of historic man vs machine match”. Go Game Guru (2016年3月9日). 2016年3月9日閲覧。
- ^ “Zen computer Go program beats Takemiya Masaki with just 4 stones!”. Go Game Guru. 2016年1月28日閲覧。
- ^ “「アマ六段の力。天才かも」囲碁棋士、コンピューターに敗れる 初の公式戦”. MSN Sankei News. 2013年3月27日閲覧。
- ^ Dana Mackenzie (9 March 2016). “Update: Why this week’s man-versus-machine Go match doesn't matter (and what does)”. Science. doi:10.1126/science.aaf4152.
- ^ Ben Kloester (2016年3月4日). “Can AlphaGo defeat Lee Sedol?”. Go Game Guru. 2016年3月10日閲覧。
- ^ “AlphaGo Korean Press Briefing” (2016年1月28日). 2016年3月10日閲覧。
- ^ Metz, Cade (2016年1月27日). “In Major AI Breakthrough, Google System Secretly Beats Top Player at the Ancient Game of Go” (英語). WIRED. 2016年2月1日閲覧。
- ^ “Research Blog: AlphaGo: Mastering the ancient game of Go with Machine Learning”. Google Research Blog (2016年1月27日). Template:Cite webの呼び出しエラー：引数 accessdate は必須です。
- ^ Lee SeDol. gobase.org. accessed 22 June 2010.
- ^ http://www.shanghaidaily.com/article/article_xinhua.aspx?id=322918
- ^ a b c Mark Zastrow. “'I'm in shock!' How an AI beat the world's best human at Go - New Scientist”. New Scientist. Template:Cite webの呼び出しエラー：引数 accessdate は必須です。
- ^ “AlphaGo”. Google DeepMind. 2016年3月10日閲覧。
- ^ a b “Google's AI beats world Go champion in first of five matches”. BBC. (2016年3月9日) 2016年3月9日閲覧。
- ^ Tanguy Chouard (9 March 2016). “The Go Files: AI computer wins first match against master Go player”. Nature. doi:10.1038/nature.2016.19544.
- ^ a b “Surprised at his loss, Lee Se-dol says he’s looking forward to another chance”. Template:Cite webの呼び出しエラー：引数 accessdate は必須です。
- ^ “Google AI wins second Go game against world champion”. BBC. (2016年3月10日) 2016年3月10日閲覧。
- ^ a b Sam Byford (2016年3月10日). “Google's DeepMind beats Lee Se-dol again to go 2-0 up in historic Go series”. The Verge. Vox Media. Template:Cite webの呼び出しエラー：引数 accessdate は必須です。
- ^ a b David Ormerdo (2016年3月10日). “AlphaGo races ahead 2–0 against Lee Sedol”. Go Game Guru. 2016年3月11日閲覧。
- ^ http://www.shanghaidaily.com/article/article_xinhua.aspx?id=322918
- ^ http://www.golem.de/news/kuenstliche-intelligenz-alpha-go-spielt-wie-eine-goettin-1603-119646.html