人工知能はどのようにして 「名人」を超えたのか?―――最強の将棋AIポナンザの開発者が教える機械学習・深層学習・強化学習の本質 単行本（ソフトカバー） – 2017/5/11

素人向けにできるだけわかりやすくをめざして書かれている感じが伝わってくる。
プログラムを評価し、強くするといったことに少しでも携わっていれば、
もう少し理解できるのかもしれないけれど、そこの経験がないのでなかなか
イメージがわきにくいと感じた。

例えば、フィードバックを繰り返すことによって「評価」が強化される。
より良い結果に結びついているかを「評価」し、そしてプログラムを微調整し、
強くしていく。
わかったようで何かもやっとする。今一つイメージできなかった。

しかしながら、強くなる理由はなんとなくしかわからなくとも、人工知能は指数的
勢いで進化し、多くの場面で今後、人々を驚かせる事態が発生することを実感させられる
には十分な内容だった。

また、知能の本質は「画像」といった切り口の話はおもしろかった。
人間の脳に模したディープラーニングはこの画像処理が得意であり、言い換えれば、
人間もこの画像処理が得意なことも改めて認識させられる話でもあった。

将棋と囲碁の例を通じて近年の人工知能のエッセンスに（テクニカルな詳細は省いて）触れることができる．ポナンザがプロ棋士に勝つまでの話は開発者本人の解説なので「熱」が伝わってきて引き込まれる．自身はプロに及ばない打ち手でありながらプロを凌駕するAIを生み出した人間の実感としてシンギュラリティは「必然的に起きる」と著者は考える．超知性は人間からいろいろなことを学んだ痕跡をとどめるだろうから，超知性が善良なものであるためには私たちが彼らにとっての良いお手本でなければならない，と著者は言う．

今後のAI時代の到来を予見させる内容でした。

AIとどう向き合い
AIをどうとらえて
AIをどう実生活に
実装していくか

読み物として読むと面白い。

ディープラーニングの細かな内容については学べないが
『何となく』での全体像や未来は掴めると思う。
将棋を知らない人にもおすすめ。
とにかく読むべき。

1.　機械学習。力技のモンテカルロ法についての　非常にわかりやすい説明あり。ｐ。141以降
　　ランダムに点をうつことにより　円周率がわかる。
2..　過学習　に関するよい説明あり。ｐ.96以降およびｐ.224　
　　人間と同じで　AIに教えすぎると丸暗記して考えない。
これでは過去と同じ事象には対応できるが
　　新しい未知状況に対応できない。
3.　その過学習を防止する方法として
　　ドロップアウト（意図的に情報に穴をつくり自分で考えさせる）がある。
4.　bug を含む情報、穴のある情報をAIに与えると　手持ちの情報と推論でその穴をうめようとする。
　　その主体的思考をうながす　ドロップアウト。　これ　人間と同じで興味深い。
5..　日本では　仏教伝来期より　外来の知識を　まず正しいものとして　　正確に学ぶという姿勢できた。
　　日本での　外来学問　外来藝術　外来言語の学習は　基本的にいまだに　過学習の特徴を帯びていると感じた。
　　

AIがこれからの人間社会にどのような影響を及ぼすか。
急成長して人間の力量を超えた将棋のソフトウェアの開発者が語る、
これからの時代が読み取れるかもしれない、一足先にAIが人間の力量を超えたゲームの世界での事例は人工知能の成長の過程とこれからの課題、これからの人とAIの共存のヒントがわかる一冊でした。

　「二位じゃ駄目なんですか」（この質問自体は悪くない）発言で注目された事業仕分けの会議があったのが2009年だった。あれから約十年、コンピュータ科学に対してボーッとしていたなと感じている。

　パソコンを初めて手元に置いたのが著者が生まれた1985年の少し前だった。動機は、それ以前に流行った「インベーダーゲーム」がコンピュータのプログラムというもので動いているということを知り、自分で確かめてみたくなったからだ。
　カセットテープに保存されているプログラムをパソコンに読み込ませ動かしてみる。インベーダーゲームは確かに動いたが、それだけでは理解できない。パソコンのハードやソフトの本を何冊か読み、基本原理が理解できたのでそれで満足してしまった。プログラムを書いたりゲームをしたりすることには夢中にならなかった。
　多少夢中になったのパソコンの自作である。確かwindows95が発売されるちょっと前の時期である。パソコンの部品が規格化されたので自分で部品をあれこれ調達して組み立てる。部品同士の相性があるので組み合わせを変えて試行錯誤をし、それを楽しんでいた。値段の落ち着いた一世代前の部品で組立て、パソコン評価プログラム「スーパーπ」を走らせて性能向上を喜んでいたのである。
　
　少し長い前置きになってしまった。
　私のコンピュータの理解は、この延長線上にあり、コンピュータ科学の進歩とは、コンピュータの性能向上つまり計算速度の向上ということであった。
　このコンピュータに対する理解が過日読んだ『量子コンピュータが人工知能を加速する』で変わった。遅まきながらハードの面でブレイクスルー（障壁突破、難題解決？）が起きているのだと理解した。そして本書を読み、ソフトの面でもブレイクスルーが起きているのだと。

　『人工知能はどのようにして「名人」を越えたのか？―最強の将棋AIポナンザの開発者が教える機械学習・深層学習・強化学習の本質』(2017)。
　まず、こうした本を日本語で読めることが有難い。この重要性は何度も強調したい。日本語で読めるということは子どもでも読めるということだ。その点でも題名がよい。変なカタカナ語が使われていないからだ。漢字が読めなくても意味が分からなくても目で漢字からおおよその意味を推測できる。カタカナ語は知らなければお手上げであり、知ってる英語の発音からとんでもない推測をしてしまうこともある。

　次にポナンザの開発者自身が書いた本であるから、とても刺激的で説得力もある。素人の私でもAI（Artificial Intelligence 人工知能）とは何かをなんとなく分かった気にさせてくれた。満足感は大きい。
　本書では、AIを説明する材料として将棋や囲碁を取り上げている。「ポナンザ」や「アルファ碁」が強いということはニュースで知っていた。私自身は将棋のことをよく知らないので今までコンピュータが勝てなかったということに驚きを感じていた。1985年当時でも将棋ソフトがあったからである。本書を読んで今までなぜ勝てなかったのか、そして近年なぜ強くなったのかという、その秘密が分かったような気がした。
　人工知能の冬の時代があったと著者は言い、私もそう理解していた。ブルーバックスの第１作目は『人工頭脳時代―頭脳労働の革命が始まっている 』(1963年)である。
　「人工知能研究が下火になっていくなか、残った数少ない人工知能研究者たちは自分たちの研究を人工知能と標榜しなくなります。」(p.36)
　人工知能と標榜すると研究費がつかなくなったり白い目で見られたりするので自分たちのことを「機械学習」や「サポートベクターマシン（SVM）」の専門家だと名乗っていたそうである。
　機械学習という言葉は日本語なのでイメージしやすい。コンピュータ自身が学習してその機能を向上させていくということだ。
　ポナンザでは「１億項目を越える値の調整」(p.40)を行っていて、こうしたパラメータの調整は「コンピュータによって自動」（p.58）で行われ、コンピュータでも初期の頃は試行錯誤の繰り返しで数ヶ月かかったという。
　またこの調整の裏付けには「偏微分」の手法が使われるそうだ。
　ディープラーニングという言葉をよく聞くようになった。概念的には、機械学習の中の一手法であり、他に、ロジスティック回帰、SVM、ランダムフォレストという手法があるらしい(p.89)。
　ポナンザは、「ロジスティック回帰という手法を中心に構成され」(p.89)ていて、後にディープラーニングを取り入れた(p.201)。
　
　本書を読んで印象に残ったのは次の４点である。
①機械学習を導入したコンピュータに知性を感じるようになった(p.66)。
②論理と数学が支配する世界で、機械学習による進歩の理由（なぜこの数値が有効なのかなど）を真の意味でよく理解していない（理由や理屈を説明できない）状況が生じる（黒魔術化）ようになった(p.80)。
③コンピュータ（ポナンザ）の「強化学習」を説明するのに、剣道や華道で使われる「守破離」という言葉を使っていること(p.121)。
④ディープラーニングと知能の本質は「画像」なのか？ということ(p.105)。

　上記の①から④の視点は、人工知能の研究が「人間とは何か」「知性とは何か」を改めて考え直すことにつながることが分かる。筆者自身も「知の本質」(p.167)や「人工知能の倫理観」(p.189)に言及している。

　今回の人工知能は本物である。筆者自身も「はじめに」の冒頭で次のように述べている。「未来から振り返れば、2008年頃からの10年間は、人工知能の歴史において最も重要な時期だったと言われることになるかもしれません。」
　これに付け加えるならば「2018年からの次の十年間も人工知能にとって大躍進の時期になるだろう」と。それを暗示する出来事が筆者自身の上にも起きている。「最強の将棋ＡＩポナンザ」（副題）が2017年の「世界コンピュータ将棋選手権」で「elmo」に負けるという番狂わせがあった。また「将棋電王トーナメント」では、「平成将棋合戦ぽんぽこ」が優勝している。
　本書の執筆時には、おそらくポナンザに絶対的な自信を持っていたことだろう。人間に負ける可能性は想定していたかもしれない(p.181)。しかし将棋アマチュア５段(p.13)で人工知能研究家としての著者は、同じ土俵の将棋AIには負けないという自負があったと思う。著者自身が述べている(p.112)ように人工知能の成長が指数関数的なわけを身をもって体験したことになる。

　2009年のスパコン事業仕分けの会議で、ある委員が「世界一位のスパコンを作ったとしても宇宙や生命の起源がわかるわけでもない」といったスパコンに対してやや否定的な意見を述べていた。しかし、この間の人工知能の進歩を考えれば、科学や数学の究極の問題を解く鍵もコンピュータが握っていることがわかる。

　著者の「ポナンザ開発」と「本書の出版」は日本の人工知能研究において大いなる貢献である。この本を読んでAIに関心を持った子どもも、きっといるに違いない。
　人工知能の凄さと空恐ろしさを予見できるお薦めの一冊である。

　

これ以上ないぐらい人工知能をわかりやすく説明してくれている。個人的には知性と知能の違いから、人工知能の未来を捉えてらっしゃるところがとても参考になった。お勧めです。