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AlphaGo、世界ランク1位のプロ棋士に連勝

AlphaGoは、AIの実力が人間を上回ることを再度証明してみせた。人間の方が上回る点がないわけではなかろう。しかし少なくとも囲碁に関しては、AIの実力が人類を上回るようなのだ。

AlphaGoがその名を轟かせたのは、トップレベルの棋士であるイ・セドルを4対1で破ってからのことだ。しかしそこにとどまらず、AlphaGoは世界ランク第1位の柯潔にも連勝してみせたのだ。この対局は全3局が予定されており、今週中に第3局が打たれる予定となっている。

柯潔は現在19歳。第1局は半目勝負（非常な僅差）であったものの、今回は中押し負け（途中でのギブアップ）に追い込まれてしまった。AlphaGoのアナリストによれば、序盤はむしろ柯潔がうまく打っていたのだとのこと。

「これは勝てるのではないかと、どきどきしていたんだ。中盤では勝ちそうだと思ったよ。でもAlphaGoの方はそう感じていなかったのかもしれないね。こちらは心臓の音が聞こえるほど舞い上がっていたけどね」と、対局後に柯潔は述べていた。

対局はもう1局残っている。しかし第3局の結果がどうであれ、AlphaGoは世界が認めるナンバーワンプレイヤーを破ったことになるわけだ。歴史の転換点とも位置づけられる対局だったかもしれないが、中国では一切ライブストリーミングもされず、大きな不満の声も上がっている。

AlphaGoを生んだのはロンドンに拠点をおくDeepMindだ。2014年にはGoogleが同社を5億ドルほどて買収している。プロ棋士に勝利するという話は広く世間の耳目を集めるが、DeepMindは囲碁以外の知的活動分野でも世の中の課題を解決し、実用的AIを構築しようともしている。

ただし、そちらの方面ではまだ十分な結果が出ているとは言えない状況だ。たとえばイギリスのNHS（National Health Service：国民保険サービス）との間で、避けられる死を防ぐための医療を構築するためにデータ共有することとしたが、このデータ共有については不適切なものであるとの判断が下されてもいる。

膨大な数の患者データを、Googleの所有する企業に提供することが適切かどうかについて大いに議論になっているわけだ。DeepMindとNHSとの共同プロジェクトについては、データ保護の観点からも検証しているところでもある。

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（翻訳：Maeda, H）

DeepMindのAIに負けた囲碁の世界チャンピオンが最終戦直前のゲームで勝利…AlphaGoを上回る妙手で

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マシン3勝、人間1勝…これが、DeepMindのAlphaGo対人間の囲碁世界チャンピオンLee Sedolの、5番勝負のこれまでの結果だ。

先週GoogleがオーナーであるそのAIは、Sedolとの初戦に勝って歴史的な勝利を達成した。初めてマシンが、世界クラスのプロの囲碁プレーヤーを負かしたのだ。その後、そのアルゴリズムは続く2試合にも勝って3連勝を達成、5番勝負における勝利を確定した。

しかし、まだ2試合残っている今となってSedolは、（The Vergeによれば）第4試合に勝ち、人類のために1勝を取り戻した。

DeepMindのファウンダーDemis Hassabisのツイート（下図）によると、マシンの負けは、第78手におけるSedolの妙手に圧（お）されて、致命的なミスを犯したためだ。

AlphaGoは、囲碁というとてつもなく複雑なゲームをマスターするために、二つの人工知能テクニックを併用している。それは、深層学習（deep learning, ディープラーニング、多段構造のニューラルネット）とモンテカルロツリー検索（Monte Carlo Tree Search）だ。それによりこのAIは、数百万のゲームをシミュレートでき、その結果から学んだことを一般化して囲碁の戦略を作り出す。明らかにその成功率は高いが、しかし不敗ではない。

今年の初めにGoogleのブログ記事は、AlphaGoの前に立ちふさがる複雑性というチャレンジを、こう説明している:

“囲碁には陣形が1,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000とおりありえる。それは宇宙の原始の数よりも多く、チェスの10の100乗倍である”。

AlphaGoのSedolに対する勝利は、彼が世界第二位のプロの囲碁プレーヤーであるだけに、見事という言葉しかないが、人工知能は未だに、やれることの幅が極端に狭い。言い換えるとそれらはいずれも、きわめて特定的なタスクのために設計されている。チェスに、あるいはJeopardy（ジョパディ）に強くなるため、とか。

人工知能の究極の目標は言うまでもなく、汎用性のある学習AIを作ることだ。多面的なインテリジェンスを適用して、さまざまな種類の問題を解けること。そしてHassabis自身も認めるように、今の単一目的のAIマシンですら、オフボードゲームの世界の混沌とした複雑性において勝利を獲得することからは、まだまだはるかに、遠い位置にいるのだ。

人間が行う仕事は、一見単純なものですら、…たとえば部屋を片付けるようなことでも…、そこに存在する変数の数は、もっとも高度なマシンインテリジェンスですら愚鈍に見えるほどに、膨大なのだ。だからわれわれ人間は、囲碁に負けたぐらいで落ち込む必要はない。

このAlphaGoシリーズの最終戦は、3月15日に行われる。ライブの実況を、 YouTubeで観戦できる。

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（翻訳：iwatani(a.k.a. hiwa））

GoogleのDeepMindがAIの大きな画期を記す: 囲碁の世界チャンピオンLee Sedolに第一戦で勝利

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GoogleがオーナーであるロンドンのDeepMindの囲碁ソフトが、世界チャンピオンのLee Sedolに勝ち、人工知能(AI)の開発史に特筆すべき新たな画期が刻まれた。

韓国のソウルで行われた五番勝負の第一戦で今日、そのソフトウェアAlphaGoは、Leeが持ち時間29分弱を残す時点で負けを認めたため、早期の勝利を手にした。最後の第五戦は来週火曜日（米国時間3/15）に行われ、YouTubeはそれまでの全試合をライブで放送する。勝者の賞金は、100万ドルだ。

AIの進歩は、戦略ゲームのトッププレーヤーに対する勝利で歴史に刻まれる。チェスのグランド・マスターGarry KasparovがDeep Blueに負けたのは1997年、IBMのWatsonがJeopardyで勝ったのは2011年だが、東アジアで数世紀の伝統を持つ囲碁の戦略と知的な深さは、AIの作者に最強のチャレンジを提供し、そのことはGoogle自身も認めていた。

DeepMindをGoogleは2年前に5億ドルあまりで買収したが、同社は囲碁専用のソフトウェアAlphaGoを制作した。そして昨年10月にはヨーロッパチャンピオンFan Huiに勝利し、AIが囲碁で人間に勝ったのはそれが初めてとなった。しかし33歳のLeeは、囲碁のレジェンドと呼ばれる9段のプロで、世界最強の囲碁プレーヤーと言われる。

昨年Fan Huiに勝ったとき、DeepMindの協同ファウンダーDemis Hassabisは、AlphaGoの開発は今でも進行中であり、ゲームのテクニックを自力で磨いている、と説明した:

AlphaGoは、自分自身を超えていく。できれば最終的には、この分野の最強の人間が自己を限りなく磨き続けるように。新しいことを自分で発明していく様子は、見ていて本当にすごいと思う。もちろんそれは、囲碁という特定のゲームの枠内のことではあるが、われわれは今では、自分たちた作ったシステムに、厚い親近感すら抱（いだ）いている。とくに、それが作られていくやり方に対する親近感だ。そのやり方とは、自分で学習し、われわれがある程度は教育訓練し、そして、まるで人間のようなスタイルでゲームをプレイしていく。それは、すべての状況や条件等が分かっている状態で人間が手作りしていく従来のプログラムとは違う。それは物事を自分で拾い上げる。だからこそ、それが自力で習得していく能力が、すばらしく思えるのだ。

今度は、第一戦からLeeが何を学んだかが見ものだ。それが木曜日（米国時間3/10）の第二戦で分かる。試合の実況ストリーミングは、YouTube上のDeepMindのチャネルで見られる。

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（翻訳：iwatani(a.k.a. hiwa））

「人工知能」の新時代到来か。欧州囲碁チャンピオンがコンピューター相手に5戦5敗

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史上初めて、コンピューターがプロ囲碁棋士を破った。中国出身でフランスで碁を打っているファン・フイに対して勝利をおさめたのだ。人工知能およびニューラルネットワークが新たな段階に到達したことを意味するできごとだといえる。囲碁でプロを破るのはまだまだ先の話だと思われていたのだ。

GoogleのDeepMindが産んだAlphaGoは、IBMのチェスマシンであるディープ・ブルーと比べても相当に洗練されているようだ。私たちは真に役立つ人工知能が誕生する時代に立ち会っているということなのかもしれない。

ちなみに囲碁とは、2名で行う盤上のゲームのことだ。ルールはシンプルながら、2500年の歴史を経ても未だに最善手の追求がなされている。

1手打つたびに、そこには数百もの選択肢がある。自分の地（陣地）を作るために、もっともエレガントな筋を発見しようとするゲームだともいえる。チェスなどと比べても選択する着手の幅がはるかに広いゲームなのだ。ゲームをすすめる上で、自らの個性を働かせる余地が大きいということもできよう。

私が囲碁について学んだのは15年ほど前のことになる。当時は素人の私ですら「最強」の囲碁ソフトを負かすことができた。もちろん私がうまかったわけではない。囲碁プログラムはほんの少し前までそのようなレベルにあったのだ。そうであるからこそ、このたびのニュースが世界中の囲碁ファンならびに関係者を驚かせているのだ。

GoogleやFacebookのみならず、さまざまな企業が将来を見据えてAI分野の研究開発を行なっている。顔認識、自動運転カー、Google Now、Facebook MessengerのMなど、さまざまなアプリケーションが登場しつつある。しかしそれだけでなく、各社ともに今後のAIの可能性を探るさまざまなプロジェクト（囲碁プログラムなどもそのひとつだ）を進めているのだ。

そのような中で、ともかく現状ではAlphaGoが一歩抜きん出た成果をおさめたということができると思う。ニューラルネットワークを利用して、モンテカルロ法を活用した効率的着手選択を行う。外部から取得するアルゴリズムやデータをうまく活用するのもDeepMindの特徴であると言われている。

簡単にいえば、AlphaGoは時間を経るに従って学習を積み重ねていくのだ。経験値をあげるほどに、より強くなっていく。自分を相手に対局することですら、実力を上げていくことができるのだ。

DeepMindは欧州囲碁チャンピオンのファン・フイを相手に5局対局し、そのすべてで勝利を収めた。そして3月には、世界最高のプレイヤーのひとりである李世ドルを相手に対局する予定ともなっている。すでに「李世ドルに勝てるか」が問題になるのではなく、「李世ドルをいつ破るのか」という段階に入っていると見るべきなのかもしれない。

Twitterにも投稿したように、ある点では、猿の時代から引き継いできた脳みそと、コンピューター・プログラムの差は小さくなってきているのだろう。「ハイテク」と呼ばれていたものが、たんに「テクノロジー」と呼ばれるようになったのと同様、「人工知能」は間もなく「知能」と呼ばれ区別されなくなる時代がくるのかもしれない。

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（翻訳：Maeda, H）

GoogleのCloud Platform上でDockerコンテナを使うための自動化管理サービスContainer Engineがベータを終えて一般公開

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Googleが同社のオープンソースのKubernetesを使って、Googleのクラウドプラットホーム上でDockerのコンテナを動かし管理するサービスContainer Engineが、ベータを脱し一般公開される。すなわちGoogleはそれをプロダクションレディ（production-ready, 企業活動のための本格採用OK）と見なし、アップタイム99.5%のSLAを保証する。

Google自身が早くから、自社のデータセンターでコンテナを使ってきたし、昨年あたりからは、コンテナを大規模に使ってきた経験から学んだことを外部に公開し始めた。なにしろ同社のデータセンターでは、毎週20億個あまりのコンテナインスタンスがローンチされるそうだ。外部公開の典型的な例が、コンテナ管理ツールKubernetesだ。それは最近、新たに作られた団体Cloud Native Computing Foundationに寄贈された。

Container Engineは、コンテナに関する同社のそんな取り組みの頂点にあり、デベロッパはこれを利用して自分のコンテナ展開のための管理つきクラスタを、ほんの数クリックでセットアップできる。Googleによると、すでにRed HatやMicrosoft、IBM、Mirantis、VMWareなどが自社プラットホーム（主にOpenStackのプラットホーム）にKubernetesを統合し始めており、そのためデベロッパは自分のワークロードを、必要に応じて、複数のクラウドプロバイダ間で容易にポートできるようになった。

このEngineサービスを使いたいデベロッパは、自分のクラスタをセットアップし、コンテナの要件（CPUやメモリなど）を宣言する。するとEngineサービスはこれらの指示に従ってクラスタをモニタする。GoogleはContainer Registryも提供しており、こちらは2ヶ月前に一般公開された。このレジストリにプライベートなDockerイメージを保存してアクセスすることにより、デベロッパは自分のクラスタを必要に応じてスケールできる。またGoogle Cloud VPNを利用すると、コンテナネットワークのハイブリッドな展開も可能だ。

このサービスの使用料は仮想マシン5基までが無料（ただしCompute Engineのインスタンスは有料）で、その後、最大100仮想マシンまでの標準クラスタが、毎時15セントだ（こちらもCompute EngineやそのほかのGoogle Cloud Platformの費用は別)。

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（翻訳：iwatani(a.k.a. hiwa）

Goプログラミング言語が初のバージョンアップ, パフォーマンスをアップしてv.1.1へ

Googleが今日（米国時間5/13）、同社のオープンソースのプログラミング言語Goのバージョン1.1をリリースした。1.0が出てから1年あまりになる。並列処理とスピードを重視するこの言語は、これまで3回のメンテナンスリリースを行ったが、バージョン番号を上げることは控えてきた。しかし今回の新バージョンでは、Goのチームによると、パフォーマンス関連の重要な改良がいくつか導入されて、正規のバージョンアップにふさわしくなった。既存のGoのコードも、1.1でビルドすると目に見えて高速になるという。

バージョン1では、Goが一定の成熟度と安定度に達したことが示され、また今後のリリースとの互換性も保証された。今日のリリースは、チームによると、その約束が守られている。言語にもライブラリにも重要な変更がいくつか導入されたが、後方互換性は完全に維持されている。“Go 1.1用にコードの変更が必要となる部分はほとんどない”、と彼らは書いている。

新バージョンにおける変更には、“コンパイラとリンカ、ガーベッジコレクタ、goroutineのスケジューラ、マップの実装、および標準ライブラリの各部の最適化が含まれる”。

新バージョンにはまた、メソッド値(method values)が導入され、リターン要件が少々変更された（それにより、プログラムがより簡明かつより正しくなるという）。さらに、新たなレースデテクタ(race detector, 競合検出)により、メモリの同期化エラーを見つけられるようになった。

Goに関心を持つデベロッパは、初期だけでなく今でも着実に増えており、またとくに、Go言語の並列処理に強い性質を活かせると判断して、実際のプロダクションに採用した企業も少なくない。たとえばCloudFlareは、同社のRailgunソフトウェアの重要な部分のプロダクションにGoを使っている。またBitlyやHerokuなどはGoを使って同社のインフラの一部を構築するなど、ますます多くのスタートアップや既存企業がGoのユーザ企業になりつつある。

JavaScriptをリプレースする目的で作られたDart〔日本語Wikipedia〕は伸び悩んでいるが、Goはどうやら軌道に乗ったようだ。2007に生まれたGo言語には、デベロッパたちがガーベッジコレクションと並列処理を言語本体が持つ現代的な言語を求めていたこともあって、その前方には明るい未来がある。

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（翻訳：iwatani(a.k.a. hiwa)）