人工知能がプロの囲碁棋士に勝ったそうな AI review その1

画像


Googleが500億円以上で買収した謎のスタートアップ「DeepMind」。当時、無名の人工知能(AI)開発ベンチャーのDeepMindをGoogleが買収した目的は、天才デミス・ハサビス氏を手中に収めたいからと噂されていました。Googleの期待通りDeepMindはAI技術を磨き上げ、学習してゲームの腕をメキメキ上げるアルゴリズム「DQN」を発表して一躍有名になり、人工知能ソフト「AlphaGo」を開発してこれまで難攻不落と考えられてきた囲碁の世界最強棋士を破るのに成功するなど、世間をあっと驚かせています。

だそうだ。へぇーそうなんだ。

人類への脅威だ!ターミーネーターのスカイネットだ!
ということになる。新聞や雑誌を売るための決まり文句だ。


アドバルーン的には面白いが、たいしたことはない。想定内である。
と思うのであった。もちろん人工知能の概念がない人にとっては理解不能だろうが。

自信満々に言い放った限りこの検証をせざるを得ないだろう。
人工知能といわれてもたいしたことはない。猿の学習程度である。
そうそう、京都大学であった忘れたが、天才の猿がいるそうな。
私の理解ではこの程度のことである。

結論を言えばまだまだ、人間様にお伺いを立てなくてはならない段階だからである。

ちなみに人工知能のアルゴリズム「DQN」とは恐れ入った。ネーミングセンスは
抜群である。2chでもみているのかな。

確かに2chにいろいろヒントはある。これは認めざるを得ない。
さすが、世界最大の便所の落書きである。
反論がOKだからなこれは学習プロセスとしては一番だ。

と回りくどく申し上げているが導入はこのくらいにしたい。

まず、人工知能の検証から申し上げよう。ついてこれるかな。
賢明な読者は頑張ってついてきて欲しい。

現代を象徴するテクノロジーとしてコンピューターシステムがあげられる。
チューリングのエニグマ?だったけ、対策用に発達したチューリングマシーンを
モデルににノイマンが開発したのが現在のコンピューターモデルである。

簡単におさらいしてしまったが・・・・・。
チューリングの人についても謎が多いとされる、検証が必要である。

ケンブリッヂでヴィトゲンシュタインにも学んだそうな。
ヴィトゲンシュタインは前から出てきているが良くおさらいしておくように。

ヴィットゲンシュタインといろいろ論争をしているので気になる方は
ヴィットゲンシュタインの講義の書籍で勉強したまえ。

結局キーワードはヴィットゲンシュタインだということである。
またまたでました。「論理哲学論考」です。

端的に言って現代のコンピューターシステムは集合論や論理学の
上に成り立っているのである。1930年代のケンブリッジの
ラッセルやヴィットゲンシュタインの論争の産物である。

それがチューリングに受け継がれているのである。
しかし、それが、2000年を超えるぐらいにになって限界が見えてきた。

いわゆるムーアの法則の限界点とソフトウェア開発コストである。

人工知能の構想自体はあったのであるが、一時期下火になる。
いわゆるコストとの関係でチューリングシステムに限界が見えなく
なるまでは沈黙を余儀なくされている。
記憶に違いがなければ1970年代ぐらいかな。
(ムーアの法則については別途触れよう)

ようやく限界が見えてきたとき初めて違うアプローチが必要になってくる。
それが人工知能ということだ。

人工知能ということはネーミングは格好良いが、やはり、
かれが名付けたように「DQN」レベルだ。

謙遜のつもりで言っているのではない。
たぶんハサビス氏もわかって言っているのだろう。

わたしが、「猿」程度であるとっているし彼は「DQN」と言っている。
では、今までのアプローチと何が違うのであろうか。

さて、先日私が、BABYMETAL論で言っていた、「論理哲学論考」と
「哲学探究」を思い出して欲しい。

端的にいってしまえば(相当端的に言っているのでご容赦を)

1.論理哲学論考:チューリングシステム
2.哲学探究:DQNアルゴリズム

と推測できる。もちろん、DQNアルゴリズムのロジックは
見ていないけどね・・・・・。

論理構造で積み上げてみてもある程度の限界がある。
結局、言語は論理構造か言語ゲームを積み上げるしかないのだ。

言語でしか解決方法がない以上、どちらかをとらざるを得ない。
1.に限界が見えてきたために、2.のアプローチを取った
程度のことである


だから、ハサビス氏は「DQN」としたのかもしれないね。

2.のアプローチは赤ん坊を育てたことがあれば誰でもわかる。
学習プロセスである。

ヴィトゲンシュタインの数列のメタファーは有名である。
(ヴィトゲンシュタインが有名でないのは困ったことだが)

2 4 6 ときたら?次は?
普通は8と答える。どうして、8と答えないと不正解と
学校の先生に教えられるからである。

これが
2 4 6 ときて
次が10 と回答した生徒がいたらどうしようか?

当然先生は叱るのだ。おしりぺんぺんだよ。
8が正解ですよ。10は不正解ですよ。という。
でも、その生徒が正解を持っていないという確証は無い。

これが学習である。
人工知能は先生がいなくては振る舞えないのだ。

振る舞いにたいしてほめたり、叱ったりするだろう。
「猿」に対する調教と同じだ。

本当のDQNの振る舞いを調教するのは至難の業だ。
相当の忍耐力が必要だろうね。

そんなことをするより素直な人間を学習させたほうがよっぽど
ましだと私は思う。

まぁ、グーグルさんも今は儲かっているのか知らんが、
株価対策でなんかしないといけないから
アドバルーンを揚げたということだろう。

としても、だいぶ、チューリングマシーンタイプが打撃を
受けていることは間違いないだろう。

全て想定して論理構造を構築しなければいけないからね。
現在の状況では膨大なシステム人員を抱えなくてはいけ
ないし・・・・・。

コストのバランスであろうと思う。

人工知能の「調教の」コストと「論理構造構築」のコストの比較で
今後は「DQN」タイプが一部を補完する可能性があるだろうね。

AI業界も競争が激しいので頑張ってください。
というところで、説明を大幅に省略し、簡単に言い過ぎたところが
あるので全く理解できない読者もいるとおもう。

大変申し訳ない。
明日以降、人工知能にはまた触れたい。

See you!

ブログ気持玉

クリックして気持ちを伝えよう!

ログインしてクリックすれば、自分のブログへのリンクが付きます。

→ログインへ

なるほど(納得、参考になった、ヘー)
驚いた
面白い
ナイス
ガッツ(がんばれ!)
かわいい

気持玉数 : 1

なるほど(納得、参考になった、ヘー)

この記事へのコメント

この記事へのトラックバック