ＡＩ 教材ゼロで超人に 競争して進化 研究に転機
コメント
選択しているユーザー
今後、他の分野にも跨った学習が出来ていく驚異的な発展が想像されます。最強の棋士と、最強のクイズ王、身体活動、ドライバー、経済分析などなど特化AIの有象無象を単に足しあわせて同時にこなすだけではなく「共通言語を使って融合させて新たな機能を獲得する」わけですから。
恐らく、人間には理解困難な「新たな概念の独自カテゴリ」「評価尺度」「ルール」を作り、成長していくでしょう。人間の知能で解りやすい尺度、人間にとって楽しいルールや便利な能力などというものは「AIにとっては」無意味ですから。
注目のコメント
羽生さんが「永世七冠」を達成したその日（正確にはグリニッジ標準時12月5日18:45なので、投了の11時間22分後）に、将棋のルールのみの情報で棋譜の知識ゼロ(tabula rasa)の状態から自己対戦のみで約2時間（11万ステップ)で、2017年のコンピューター将棋優勝ソフトelmoを打ち破ったという論文をGoogleのDeepMindがぶち込んできたのがすごい。
Mastering Chess and Shogi by Self-Play with a General Reinforcement Learning Algorithm
David Silver, et al.,
https://arxiv.org/abs/1712.01815
Submitted at Tue, 5 Dec 2017 18:45:38 GMT深層学習は確かにすごいですが、この記事だといろんなタイプの深層学習が一緒くたに語られている気がします。1つの深層学習アルゴリズムでこの記事にかかれていること全てができるわけではありませんし、専門家も微妙に異なってきます。
囲碁では基本ルールを教えてここまでできた。世の中には基本ルールが分かってない問題だらけではないかと「深層学習によって、AIは大量のデータの中から専門家のノウハウを自力で獲得し、さらにプロが気づかない特徴を見つけ出すまでになった。ゼロの登場で、学習に欠かせないデータが足りない分野でもAIを活用できる可能性が広がった」
