人工知能はどのようにして「名人」を超えたのか？ 最強の将棋AIポナンザの開発者が教える機械学習・深層学習・強化学習の本質

山本一成(著者)

• 販売会社／発売会社: ダイヤモンド社
• 発売年月日: 2017/05/11
• JAN: 9784478102541

商品レビュー

2023/11/20

「サイコロには知性がある」「中間目標が立てられることの意味」「今まで計算できなかったものを、計算可能にするのが、人工知能における課題」あたりがとてもとても面白かった。

最終章は、結論だけ読むと「？」になるが、一章一章読み進めると「なるほど…」になる。
人間の倫理観が人工知能にも影響与えかねないなんて、想像もしていなかった。

自分用メモ
・人間は自分が理解していることを漏れなく説明することができない。
・なぜ将棋で良い手を選べるのか自分では説明できない。
・コンピュータには一般化する能力が今のところほとんどない。
・ポナンザ2045

2022/02/05

将棋プログラム「ポナンザ」の開発者による人工知能の解説書。専門知識が無くても読みやすい内容で、人工知能や機械学習、ディープラーニングとはどういったものなのか、かみ砕いて説明してくれている。著者が将棋プログラムの開発者のため、「将棋」という具体的な研究開発の対象があり、開発の過程なども盛り込んでくれているのでわかりやすいのだと思う。
技術の進化は日進月歩、2017年のこの著作でさえちょっと古いかなとも思うが、AIの入門書や気軽な読み物としては最適な本だった。
将棋がメインテーマだが、同じ知的ゲームのチェスや囲碁も扱っている。特に巻末の対談は囲碁のプログラム「アルファ碁」にものである。ただ、この巻末の対談は囲碁がわからない者にとっては難しくて読みにくいものだと思う。それ以外のところはかなり読みやすいのでちょっと残念。

2021/10/16

以下、自分用のメモとして。

①将棋の何を、どのように計算すればいいのかわからないから、コンピュータは人間に勝てなかった。チェスは盤上の駒の残存＝局面の評価に直結するが、チェスに比べて「足の遅い」駒が多い将棋は、駒の配置が重要で、それを論理的に＝コンピュータにわかるように表現することが難しかった。それよりもっと難しかったのが囲碁だった。
②機械学習（多数のデータからコンピュータに経験を積ませて向上させる）が進んでポナンザは強くなったが、なぜ強くなったのか説明できない「黒魔術」な部分が大きくなっている。
③脳の神経回路を模したディープラーニングは画像処理が得意。ということは、「知能とは画像である」と言えるかもしれない。
④人間は指数関数的成長を直感で理解できない。これほど早くコンピュータが名人に勝てるようになるとはプロ棋士も思っていなかった。いずれ人類はプロ棋士と同じ思いをする。
⑤コンピュータにはない、人間だけの武器は「中間の目的」を設計すること。「目的を持つ」とは意味と物語で考えるということ。
⑥ディープラーニングでコンピュータは知性を獲得するだろう。そのとき、ＡＩは倫理観を人間から学ぶことになる。シンギュラリティ以降のコンピュータがどんなものになるのか、人類自身が試される。