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「将来は読みきれない」という前提に立つ。その上で「誰よりも将来を考える」が大切になるという指摘は、先日NewsPicksのイベントで対談した落合陽一くんと同じ。

落合くんも、「理事無碍法界」から「事事無碍法界」へのシフトを主張。理事無碍法界は、理屈で物事を理解する世界観。近代敵とも言える。それに対し事事無碍法界では、物事から物事が生まれる。途中の理屈は分からなくても結果は得られる。ディープラーニングで行われていることと同じ。この思想が「ポスト近代」の中心になる。

大きな変換期。未来はわからないけど、想像して、実践を続けないとね!
気になる記述があったので私見をコメント.

記事の初めに5つの仮説が書かれているが異なる事実に対する仮説が並べられており,論理的におかしな記述になっている.すなわち,以下の二つの異なる事実を考えている.
事実①: 奨励会三段リーグで5敗した.
事実②: プロデビュー以来28連勝している.
ここで,事実①の原因に対する仮説は,第一と第二の仮説.
事実②の原因に対する仮説は,第二から第五の仮説.
例えば,第三の仮説「棋士は若いほど強く、年を取ると弱くなっていくので、年上には負けない。」は事実①を説明していないです.
そこから,著者は第四と第五の仮説を「真」と考えている.これにより,「プロデビュー前になぜか5敗」という,記事冒頭の疑問は解消されていない.意味のない内容だった.

「真理を追究する(最善手を指すこと)将棋から、確率論(勝つ確率を高める)の将棋を指すようになった」というのは面白い言い様.
つまり,「ロバスト最適化」をするようになったということ.金融工学でも「確率的最適化」が研究されています.確率変動するパラメータを含む最適化問題(不確実な最適化問題)において,パラメータが変動しても評価関数が大きく悪化しない解を最適解とする.相手がどのような手を打っても状況が大きく悪化しない手を打つと同じ.納得です.というか,長い将棋の歴史の中で,最近まで考えられてこなかったことはあり得ないと思いますが...

「以前の将棋ソフトの特徴は、良くも悪くも文脈を無視していた」
「それまでの指し手の経緯を無視して...」
つまり強くなったのは対戦相手の将棋の指し方をモデル化できるようになったからということか.対戦相手モデルに合わせる(適応する,adaptive)ようになった.適応的な最適化ができるようになった.

後半に,「将棋」と「投資」のアナロジーに関する記述がありますが,本記事で議論されている投資というのは短期的な売買のことですね.そうでしたら,記事前半の「将棋」の教訓が当てはまります.「将棋」も「短期投資」も同じ「ゼロサムゲーム」ですから.しかし,長期的な投資を考えれば成長分だけ利益の総和(サム)が増えますから,「将棋」の教訓は当てはまりません.
AIによる投資、古くはプログラムトレーディングは、基本的にはトレンドと過熱感という短期トレードの基本を押さえ、それにマクロ経済動向、ポジション動向ほかのインプットを加えているものですが、残念ながら、異常な相場変動、つまりテールリスクにはまだ対応しきれないと感じています。それが起きた時には相場には流動性がなくなり、とんでもないロスカットを強いられる。そこが、テールリスクのない将棋とは根本的に違うものだと思います。
示唆深い考察です。「投資においても、将来が予測できる、という前提で考え尽くそうとすることは、むしろ真実から遠くなる」というのは、感覚的に納得感があります。これは将来が予測できないという意味ではなく、予測は確率分布でしか得られないという意味です。分布となる理由はいくつもあり、単純に情報不足もあれば、相手(外界)の不確実性もあります。ここを機械学習でいかにモデル化するかが鍵となりそうです。

一点気になったのは「Googleが開発したアルファ碁では、それまでの打ち手の経緯を考慮して指し手を決定するようになり」とありますが、Alpha GoもPonanzaもその局面だけで判断しているのではなかったでしょうか。ただ、膨大な自己対局を通じて形勢判断(≒大局観)の精度が人間を超えたことで、読みの絞込み精度も上がったとみています。
記事に出てくる千田六段(23)は先日NHKの番組で特集されてたのを見ましたが、基本人とは打たず、複数のソフトを同時に並べて見ながら指し、様々な手を検討するさまはかなり衝撃的でした。また、ソフトが使う手を新たな定石として使いこなして、年上の棋士を打ち破っていくのを見ると、まさに「機械を使いこなせる人の強さ」を感じました
昨晩のNHKスペシャルを見た後に読むのに、ぴったりの論考です。