囲碁AI「DeepZenGO」の特徴と課題

日本最強の囲碁AI「DeepZenGO」と趙治勲名人の3番勝負は趙治勲名人の2勝1敗で終わった。私は趙治勲名人が圧勝すると予想したが、「DeepZenGO」も1勝し、よく健闘したと思う。この対戦を通して「DeepZenGO」について感じたことを記載する。

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布石や大局観は優秀

布石は強いと趙治勲名人も認めていた。これはある意味で当然のことである。布石のようにある程度打つところが決まっている段階では過去の棋譜が勝敗結果と共に残っており、それらの棋譜を研究することによって、ある程度、どの布石が効果的だったか判断できるからである。但し、今まで打たれなかった布石を採用するとコンピュータは戸惑うだろうな。
「DeepZenGO」に期待するのは、今後、天元に打つなど決してプロが打つことのないような手についても模擬対局を重ね、その手の良し悪しを判断してほしいことである。そのように過去にない手が集積されれば、コンピュータとの対局は面白くなる。
厚みを築くなど大局観も優れていると感じた。特に地合い計算で厚みも何らかの方法で考慮していることについては感心した。この点についてはプロ棋士の方が地になる可能が高くなるまで、正確には計算しないようであり、判断を誤る可能性が高いと思う。「DeepZenGO」がいろいろ碁形を加味して計算の精度を高めれば更に強くなると思う。

まだ評価性能が甘い

対局中、「DeepZenGO」は自分の思っている局面の評価値を示していた。プロ棋士の解説者がまだ両者互角と評価していた時点でも常に6割近く自分が優勢と評価していた。これはある意味、自分が優勢になると判断して着手しているので理解できないこともないが、それでもあまりプロ棋士と判断の差が大きいと現状認識が甘いのでないかと疑いたくなる。第一局、第三局は最終的には趙治勲名人が勝ったので、評価判断が間違っていた可能性が高く、改良すべきである。

死活判断が甘い

コンピュータは範囲が限定された死活問題などは得意なはずであるが、今回見ていた対戦で、プロ棋士が明らかに損な手であると指摘したところが数か所あった。まだ、「DeepZenGO」は正確に読み切れていないのであろう。まあ、時間の制限があるので仕方がない面もあるが、読む範囲が限定されれば、着手可能な手順をすべて調べても今回使用したコンピュータ性能をもってすれば可能と思われるので、この点だけは間違えることのないように改良すべきである。時間がなければ、おおよそ形が定まった部分は相手の考えている時間にでも読ませておけばよい。ソフトを工夫すべきである。

中盤の読みが必要な場面では弱い

コンピュータ囲碁の特性から考えて、コンピュータ囲碁の最大の問題点は布石も終わり、中盤にさしかかった段階である。候補手が多く、あらゆる手を調べるには膨大な時間が必要で、どのようなスーパーコンピュータでも不可能である。この段階は大局観で判断していると思われる。しかし、その中でも、石の死活に絡らむような正確な読みが必要なったとき、コンピュータはまだ正確に読めていないのないかと危惧する。

以前からコンピュータは劫が弱いと言われているが、これも対応を省略したときどの程度の被害が及ぶのか、他の劫材との関係など複雑な読みを必要とするから判断を誤るのであろう。この点については経験から石の碁形パターン(認識)で読む手を制限してしまうプロ棋士の方が勝っている。

「DeepZenGO」の強さを再認識

いろいろと「DeepZenGO」の弱点を指摘したが、強い囲碁ソフトを作成するのは大変難しいことで、趙治勲名人に勝つたことは非常に驚いた。如何に高性能なコンピュータでもソフト(コンピュータに作業させる手順書)がなければただの箱である。誰かが対局の仕方の手順書を書かなけ動かないのである。囲碁の場合この手順書を作るのが大変に難しいのである。
今回の対局を分かり易く例えれば、囲碁を全く知らない人達を多く集め、膨大な過去の棋譜と定石などの囲碁の参考書を与え。これを参考に詳細な戦い方の手順書を書いて、趙治勲名人と戦わせたのと同じことである。まあ、一手打つ毎に調べる時間はコンピュータの性能を考慮すると無制限と同じであるが、それでもよく趙治勲名人を負かせる手順書が書けたものでだと関心する。

現在、主流となっている手順書では勉強させた内容をもとにコンピュータにその後の展開の想定図を何千、何万と作らせ、その中で最も良さそうだと判断した手を採用させている。これも素人が作る想定図だからどの程度正しいかは疑問である。
アルファ碁ではディープラーニング手法を用いているので、囲碁の戦い方の手順書というよりは、人間の脳の仕組みを研究して、コンピュータに人間のように勉強させる手順書を作ったと考えた方がよい。これに膨大な過去の棋譜を与え勉強させ、どのような手が有力なのかを学ばせたのであろう。これも凄いことだと関心する。この学習が正しいかったと判断できれば、碁以外にも応用できる可能性ができる。
開発チームの加藤さんは今回の対局後「序盤を優位に進めるディープラーニングよりも、思考時間などプログラム面が課題と感じる。どこを直せばよいか、得ることの多かった三番勝負だった」とコメントしている。
コンピュータ囲碁はディープラーニング手法を取り入れれば、コンピュータ同士で対戦でき、どのような手が有力か経験を積めるので、今後更に期待できる。

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