AI時代が到来！将棋も産業もこう激変する 羽生善治vs松尾豊｢鍵はディープラーニング｣

松尾：すごくわかりやすいですね。レジデュアル・ネットワークという手法では、多層化で生じやすくなる誤差を、バイパスを作ることで修正するように訓練するのですが、まさに3人くらい飛ばして伝言するという感じです。

ディープラーニングでは、いろいろと面白い研究が出てきています。たとえば、今まではビリヤードの球の動きをコンピュータ上で再現するだけでも、ニュートン方程式など物理モデルを作るしかありませんでした。でも、ディープラーニングを使うと、ただビリヤードの球がどう動くかというパターンを見せ続ければ、予測できるようになります。この球をこっちの方向へ打つと、こうなって、ここら辺に止まるだろう、と予測できるようになるのです。

少し前は「イチローが上手に打てるのはニュートン方程式を解いているからか」「解いていないのになぜできるんだ」みたいな議論がありました。が、ディープラーニングを使えば、ある状況を思い浮かべたとき、次に何が起こりそうかを予測し、それがよいことか悪いことかを判断して、行動を選べるようになる。これは自動運転でも同様で、今の状態で走っていくとどうなるかというシミュレーションができます。これは大きな進展だと思っています。

脳の疾患も治療できるようになる？

コンピュータ的な発想を取り入れて、実戦で指している棋士も増えているという。先日のある対局ではスマホの将棋ソフトを使った不正疑惑も話題になったが･･･

羽生：ディープラーニングでは、人間の脳の仕組みをモデルにしていますが、脳の構造や認識のあり方は分かっているのですか？

松尾：分かっていません。視覚の仕組みやニューロンの種類など、部分的には分かっています。ただし、それがどうマクロの挙動へつながるかというところまでは、分かっていません。

でも、興味深い手掛かりは、分かってきました。韓国サムスン電子などは、ディープラーニングによる推論をスマホでやろうと、圧縮技術を開発しています。ニューロン間のつながりで重要性が低いところは消す、似たものは同一にして間引いていくのですが、相当間引いても、あまり精度は下がりません。ただ、ある水準以上を間引くと、精度の曲線がダーッと一気に下がってしまいます。これを医者に見せると、「アルツハイマー症と一緒だ」と言われました。最初はまったく症状に出てこないのですが、途中からダーッと悪くなってしまう。おそらく人間の脳でも、同じような現象が起きているのだと思います。

米グーグルは「DeepDream」（編集部注：画像を処理させると、ディープラーニングで認識した画像の特徴量を強調して、元のデータにフィードバックさせてくれる）のアプリを公開していますが、それを使うと、いろいろとピカソ風の絵を作ることができます。これも医者に見せると、脳の病気の人で同じような絵を描く患者がいるそうです。