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コンピュータ(AI)が最強囲碁棋士を
超えた意味

10年早くやってきた、人工頭脳(AI)の衝撃

 
 ほとんどの囲碁ファンはご存知だと思いますが、2016年3月人工頭脳(AI)が、世界最強プロの一人、イ・セドルに4勝1敗で勝ちました。一局の碁には、宇宙の元素の数よりも多い、10の100乗をはるかに上回る可能な打ち方があるとされ、コンピュータがトッププロに勝つのにはまだ10年はかかると思われていただけに、このニュースは囲碁界のみならず世界中に衝撃を与えました。

 人類最強レベルの棋士を破った、その人工頭脳の名は「アルファ碁」。グーグル傘下の英グーグルディープマインド社が開発したものですが、その目的は「最強の囲碁プレイヤーを作ること」ではなかったといいます。

 それまで、コンピュータvs人間という図式での中では、囲碁に特化したプログラムが作られてきました。しかし、アルファ碁は一般的な機械学習の技術を使って、どうやったら囲碁というゲームに勝てるかを自ら学ぶ中で強さを獲得してきたのです。コンピュータ自身が進化していくという点で、それ以前のプログラムとは根本的に意味が異なってきます。グーグルにしてみれば、コンピュータ学習機能の性能と問題点をチェックするために、最高難度の頭脳ゲームである囲碁を選んだにすぎず、この「快挙」は通過点にすぎないのです。とはいえ、予想以上に早く「人類最強」に勝つ日が訪れたことは確かで、AIの汎用性への自信を深めているはずです。

従来囲碁ソフトの変遷と、人工知能の根本的新しさ

 では、アルファ碁は従来のソフトとはどう違うのでしょうか。まずは囲碁対局ソフトの歴史を簡単に概観してみましょう。

対局ソフトのあけぼの時代


 最初に生まれた囲碁ソフトは、部分的な石の形や手筋、定石などを覚えさせるというものでした。部分的パターンの集積を全局に拡大するわけですから、「部分より全体を見よ」との碁の教えに逆行するものを作っていたわけです。「部分」をどんなに積み上げていっても、全体思考にはなり得ません。しかも、こうした考えで作られたプログラムは石が接触したり、攻め合いや死活がらみの戦いになったりすると、極端に弱点をさらけ出すという欠点がありました。

 そのため、どんなに改良を重ねても、棋力は「初段」どまり。しかも、その初段はきれいな布石を打った場合の最初の一局までで、人間にコンピュータの弱点を嗅ぎつけられると、相対的にどんどん弱くなっていくのです。やがてソフトは弱い初段から2級、3級へと転落し、下手こなしのうまい高段者にかかると、5級くらいにまで下落したものです。

革命的なモンテカルロ法の登場でアマ高段の域に


 優秀なプログラマーと熱心なプロ棋士が力を合わせ、どんなに強いソフトを作っても、「初段」「二段」と銘打った商品が、実際にはそれよりかなり弱いことが露呈してしまう。そんな囲碁ソフト界に革命を起こしたのが、「モンテカルロ法」という耳慣れない物理学用語を冠したソフトです。

 詳しい説明は、本サイト中の「囲碁パソコン・ソフト上達術」で紹介していますので簡単にしますが、モンテカルロ法とは「中性子の動く様子を、乱数を使ってシミュレートする手法」のことです。これを応用した思考エンジンによって、囲碁ソフトは死活や攻め合いに強くなり、一気に碁会所の力戦型三段レベルまで向上しました。さらに、実戦的に弱点を克服していく中で、モンテカルロ法搭載ソフトは平均的なアマ六段のレベルに到達したのです。

AIは全局的な形を学習し、自己対局を重ねて強くなる


 モンテカルロ法の登場は手法としては革命的でしたが、その基礎となる知識(データ)はそれ以前のものと大きくは変わりませんでした。そのため、覚えさせたデータをもとに着手をシミュレートして、確率論的に「最善」と思われる着手を選んでも、アマ強豪のレベルにさえ届くのはまだまだいうと状況でした。

 アルファ碁では、従来の部分的形の集積という発想から抜け出し、全局的なパターンを学習させるという手法をとっています。そのために、何十万局という棋譜を取得し、自己学習することによって囲碁の打ち方を認識させたといいます。

 さらにすごいところは、人工知能自らがモンテカルロ法の手法で自己対戦を繰り返して学習を続け、確率論的な精度を高めていったことです。そうした自己学習を重ねることによって、ついには人間(プロ)の手を離れた独自の素晴らしい手が生まれるに至ったのです。

 井山裕太名人はイ・セドルとの碁を見て、「見えているものが違う。正直、少し上を行かれているようだ」(朝日新聞H28.3.19)と感想を述べたそうですが、自己学習で強くなるところが、AIの恐るべきところです。

アルファ碁に弱点はあるか?

 さて、世界のトップ棋士に4勝1敗と圧勝した「アルファ碁」に、プロの目から見て弱点はないのでしょうか。

 長年、対局ソフトの開発に携わってきた王銘琬九段によると、アルファ碁の欠点として「長い手を読むのが苦手」「部分と全体の区別がつかない」「ちょっと悪い時に我慢ができない」を挙げています(碁ワールド 2016年5月号)。また、同じ特集で大橋拓文六段は「布石とか大局観が強くて、部分的な読みは弱い印象」と述べています。

 逆にいえば、そうした弱点があるにもかかわらずプロに勝ったというわけで、まだまだAIの強くなる余地がたくさんあるということです。

 なお、現在アマ高段者のレベルにある「モンテカルロ法思考エンジン」搭載ソフトも、シミュレーションと確率論に依拠しているという点では同じであり、格段のレベル差があるとはいえ、同じ弱点を持っていると考えられます。実際、アマ高段者の目から見ても、布石は時おり想像を超えた好手に苦しめられますが、ややこしいコウ争いや先行きの不明な長い捕り物の場面、あるいはヨセなどにおいて甘さを感じることがあります。当サイトで販売中の対局ソフトをご利用の方は、参考にしてください。

今後の囲碁界は?

 さて、コンピュータに追い越された囲碁界は今後どうなるのでしょうか。プロ棋士の方々は意外にも冷静のようです。いつか来ると思っていたこの日が、意外に早くやってきた。しかし、コンピュータに対して最後の砦だった囲碁が、負けたことによって、逆に「いかに奥深いゲームであるか」を世間に知らしめた。……というようなところでしょうか。

 プロ棋士は今後、人工知能の強い点を研究し、これまでの感覚や思考法を修正するでしょう。人間がもっと強くなるためのヒントが隠れていると思えば、マシーンを目の敵にすることはないはずです。お隣の将棋界では、かなり前から対局ソフトを活用した研究が盛んで、序盤における新手、新戦法が生まれやすい状況にあります。

 囲碁界では従来、名人位など複数のタイトルを獲得した第一人者が、それまでの囲碁のセオリーを少し逸脱した手で勝ちまくると、囲碁のセオリー(経験則)の見方が変わってくるというようなことがありました。例えば、「プロの石は死なない」という常識を覆した、殺し屋・加藤正夫名誉王座(故人)、「厚みを囲うな」に反して大模様を囲い、勝ちまくった宇宙流・武宮正樹九段(本因坊6期)、形を決めず味を残して打つのがプロの思考法と言われる中で、「決め打ち」で勝利を手繰り寄せてタイトルを取りまくった小林光一名誉棋聖・名人などの棋士がいます。

 AIがプロ棋士と対局する機会が増え、その棋譜が公開されれば、囲碁観に何らかの変化が起こりうるのではないでしょうか。まだまだ、囲碁は限りなく進化を遂げていく可能性が生まれたということです。

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