T内

コンピューター囲碁がプロとの対局で勝ち越し

Google傘下の企業が開発した囲碁ソフトAlphaGoと
世界ランキング4位のイ・セドル9段の対局が行われAlphaGoが4勝1敗で勝ち越しました。

第4戦ではイ・セドル9段がソフトの読みを上回り勝利を収めました。
私は嬉しく思いましたが、ソフトが人類を完全に上回る日は遠くないでしょう。

囲碁はチェスや将棋より指し手の可能性が広く、
まだ数年は追い抜かれないと言われていましたがとうとう陥落しました。
競技人口が多い二人零和有限確定完全情報ゲームはもう全て陥落したのではないでしょうか？

私は碁は打てませんが、対局の実況を見ているだけでAlphaGoの恐ろしさが伝わってきました。
どうやらAlphaGoの大局観が人間のトッププロと同等以上なのです。
AlphaGoはプロなら絶対打たないような手を何回も打ち勝利しています。
つまり人間が作り出した定石や大局観が一部否定されているのです。

ソフトによって新たな手筋が示されるというのは将棋でも起きましたが、
囲碁ではそれがより極端に現れています。
AlphaGoの手の意味をプロが理解できないということがたびたび起こりました。

今まで「囲碁は手が広いからソフトには難しい」と言われていたのですが、
全く逆の状況になっています。「囲碁は手が広いから人間には難しい」
手が広いゲームだからこそ人間の到達点はあまり高くなく、
追い越されると大きな差をつけられるのかもしれません。

AlphaGoにはチェスや将棋の一般的なソフトとは異なる
ディープラーニングという技術が使われています。
これがAlphaGoのキモとなる技術です。

ディープラーニングとは何かですが、
ざっくり言うとニューラルネットワークの機械学習です。
ニューラルネットワーク自体は昔からあるものですが、
昨今のコンピューターの進化で複雑なニューラルネットワークを
力技で最適化できるようになりました。
ニューラルネットワークは生物の脳を模倣したモデルですから、
AlphaGoの中にはAIの小人さんがいて状況を判断していると例えることもできます。
その小人さんの判断力を磨く方法がディープラーニングです。

一般にソフトの持つ強みは手を読む力です。
現在では将棋なら1秒間に100万手読むソフトがあります。
しかし、囲碁は手が広く力が発揮しにくいのでした。
仮に打つ手の候補が100あった場合、1手深く読むごとに局面数が100倍になりますから
コンピューターが5倍や10倍早くなっても、
全ての局面を調べる場合は1手深く読むこともできないのです。

AlphaGoはディープラーニングを使い高度な大局観を実現しています。
数千万回もの自己対局からニューラルネットワークを調整し
人間には理解できない領域に到達しつつあります。
恐るべき学習力です。しかもこの技術には汎用性があり
様々な分野での応用が期待されているのです。
例えばレントゲン画像の読影などは最も得意な作業でしょう。

現状ではまだディープラーニングは気軽に使える技術ではないですが、
ハードの面でもソフトの面でも利用環境は次第に整えられるでしょう。
その時に大きな価値を持つのは学習データです。
ゲームなら自己対戦で学習データをいくらでも集められます。
しかし、例えば自動運転車のAIをディープラーニングで最適化しようとしたら
実際に車を走らせて学習データを集める必要があるのです。

データを持っているあるいは集められる会社が率先して取り組まないと
新興企業にそっくり市場を取られるということになりかねません。

先ほどのレントゲン画像の読影で言えば、
レントゲン装置のメーカーがディープラーニングで読影ソフトを作って
オプションとして売れば読影の請負会社は危機に瀕することになります。

皆さんもディープラーニング × ○○を考えてみてください。
怒涛の勢いで応用されていきそうです。

T内

周りのアパートの相場が下がって家賃が割高になってきたため引っ越し。

調べてみるとこの辺は結構恵まれていると思う。
アパートの新築が適度に続いていてちょっと古いとすぐ安くなる。

今回引っ越したのは築11年、占有面積28m^2で家賃共益費込み37000円。
同じグループのアパートで間取りも左右反対になっただけ。
場所もほとんど変わらない。

僕の場合、本棚に直射日光が掛かりにくいことが重要だが、これも問題ない。