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AIと機械学習の課題に対するMicrosoftの展望は(前)

2017/04/18

Steven Max Patterson Network World

 Tier 2:ポーカーで人間のプロを破ったカーネギーメロン大学の「Libratus」や、囲碁でプロ棋士のLee Sedol氏を破ったGoogleの「AlphaGo」は、汎用人工知能(AGI:Artificial General Intelligence)であるTier 2の特別な事例にあたる。AGIは、研究者やSF作家が議論している仮説的な機械知能で、人間の知的作業を何でもこなせるものだ。LibratusやAlphaGoは、ボードゲームやトランプの分野における狭い範囲のAGIにあたるが、この技術がユニークなのは、どちらも自己訓練で、人間の経験に制約されないからだ。

 MLのモデルの多くは、写真や各種の言語資料から人間の知性をかき集めることでトレーニングを行う。例えば、公衆インターネットの約3分の1を取り込むことでトレーニングを行ったGoogleの言語翻訳などだ。仮にLibratusが、もっと従来タイプの知能に近かったとしたら、まずは百万人のポーカープレーヤーが繰り出す十億の手を観察したうえで、その観察結果を適用して、人間の挙動に基づくモデルをトレーニングしたことだろう。しかし、実際にはそうではなく、取り得る手をすべて用いて試すことによって、ポーカーで勝つための法則を学習した。

 AlphaGoも同じようにトレーニングされた。人間の知能による制約のないプレースタイルを自ら編み出して、Sedol氏の意表を突いた。Lee氏は、LibratusとAlphaGoを使って、狭い範囲に限定したケースであればAGIは可能だとNadella氏に説明した。

翻訳:内山卓則=ニューズフロント

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