人工知能の今とこれから

Ａｌｐｈａ ＧＯ

• 囲碁はオセロや将棋に比べて手数が多く、完全情報ゲームの中では最も難しいといわれています。
• 囲碁は駒の個性が白と黒しかないため、評価関数のよりどころが位置しかありません。しかも、手数も多いため局面を評価するのは困難とされていました。
• しかし、2006年にモンテカルロ木探索という画期的な手法が提案されました。これはある手に対する応手を終局までランダムにうち、それを繰り返すことによって得られた勝率を評価値とする手法です。
• AlphaGOはモンテカルロ木探索とディープラーニングを組み合わせた人工知能です。第一段階の学習である教師あり学習では膨大な棋譜データから学習し、ポリシー関数と呼ばれるモンテカルロ木探索のための関数の調整を行う。第二段階の教師なし学習ではポリシー関数を用いて勝率のより高い手を取れるようにニューラルネットワークを学習していきます。

人狼知能

• 人狼ゲームは会話だけからなる不完全情報ゲームです。
• プレイヤーの中に狼がまぎれており、村人陣営と狼陣営にわかれます。村人陣営は狼が誰かを知らされておらず、会話からそれを推察します。
• 不完全情報ゲームで尚且つ、プレイヤー同士の情報が非対称性であり、あらゆるゲームの中でも最上級に複雑な特性を持っています。
• また、人狼知能はジェスチャー認識や会話生成、推論など多岐にわたる人工知能的問題を抱えており、このことからポスト囲碁AIやポスト将棋AIとして人工知能の目標に定められています。

ＩＢＭ　Ｗａｔｓｏｎ

• IBM Watsonは言葉と言葉の相関関係を学習する人工知能です。つまり、二つの言葉が文中でどれくらいの頻度で同時に含まれるかを学習します。
• そうすることで、要求としてある言葉が入力されたときに強い相関を持つ言葉をリストアップできます。
• ワトソンの最も特徴的なところは汎用性です。バックエンドとして、展開するサービスごとにフロントエンドを作成するモデルです。フロントエンドで要求を吸収し、バックエンドであるワトソンにそれを投げかけると、あとは回答を待つだけでサービスとして出力できます。
• 実際にコグニトイというおもちゃは、質問を音声認識によってとらえ、インターネットを通じてワトソンへ要求を投げ、それをワトソンが回答し、コグニトイが音声で答えるというサービスを展開しています。
• 白血病のタイプをワトソンが見抜き、患者の命を救ったこともあります。
• ワトソンの言語処理能力を活用しているソリューションアプリに、MENTATが挙げられます。電子カルテの自由記述分から患者の入院長期化や再発に影響を及ぼす因子を抽出します。

講師　大西優司