人工知能が囲碁で勝利

Google傘下の人工知能開発企業DeepMindが作りだした、人工知能を搭載した最強の囲碁ソフトAlphaGo（アルファ碁)と、世界最高レベルの韓国プロ棋士イ・セドルが対戦する「Google DeepMind Challenge Match」の第3戦が終わり、アルファ碁が勝利した。これで5戦中3勝となり、アルファ碁の勝ち越しが確定した。

http://www.mdn.co.jp/di/newstopics/44436/

このニュースは個人的に興味が有る。私自身90年代に人工知能に関わっていたからだ。当時液晶パネルの画質検査に人工知能を適用しようと試行錯誤していた。パネル不良には線や点欠陥などのソリッドな不良のほかにムラと呼ばれる薄ぼんやりとした不良がある。これはどのパネルにも厳密に言えば必ずあるのだがそれを全て不良にしていたのでは採算が取れない。人が不良と感じる限度にあわせて不良品を弾かなくては成らないのだ。これが結構難しい。人がどう感じるかなんてなかなか数値化は出来ない。そこで人工知能を使って検査員が不良としたパネルを学習させる事で検査員と同じ判定が出来るように機械に覚えさせようとしたわけだ。

当時適用した人工知能は多層ニューラルネットワークを逆誤差伝播（バック・プロパゲーション）で学習させるものだった。ところがこれが相当の曲者でなかなか最適解に行き着けない。七転八倒してなんとか良・不良とグレー判定という3段階に分類する事でなんとか実用化にこぎつけたものだ。

今回、碁のチャンピオンを破ったDeepMindはネットワークが単純多層ではなくグラフ構造になっていることと、なにより学習方法が逆誤差伝播ではなくスパース・コーディングという手法を適用している。

以下、Wiki参照

ディープラーニングは、ニューラルネットワークの多層化、特に3層以上のもの^[4]に対し、1990年代に進められた脳、特に視覚野の研究^{[疑問点 – ノート]}や、「たった一つの学習理論（英語: One Learning Theory）」、ブルーノ・オルスホーゼンによるスパース・コーディング理論を基にしたアルゴリズムが実装されたものを指す^[5]。

90年代は僕自身がこのテーマで苦しんでいた時期だが科学の先端ではこんなブレークスルーが起こっていたのだ。僕自身ニューラルネットワークの可能性には20代の頃から注目していて実用化は夢だったが、ここに来て囲碁チャンピオンに圧勝となると夢が現実のものとなったように感じる。

インターネットは我々の生活を劇的に変えたが、この人工知能はインターネット以上に世界を変えるぞ　若い人には言いたい　今、目の前のチャンスは人工知能にある！

 追記：　

この記事を書いたあと朝食を食べながらヒラメイタ！別に若い人だけじゃないぞ　僕自身もこれで一儲けしてやろうｗｗｗ　為替取引（FX)への適用だ。入力データーはネットで１秒ごとに入ってくる。出力はFX売買だ。その間をディープラーニングで繋げば１億、２億稼ぐのはわけは無い　どうせ時間は腐るほどある、　いっちょやったるべ