海外コメンタリー

囲碁の欧州王者に勝利した「AlphaGo」に見るナローAIとグーグルのアプローチ - (page 4)

Nick Heath (TechRepublic) 翻訳校正: 村上雅章 野崎裕子 2016年02月02日 06時30分

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 「正直なところ、DeepMindに投入されているリソースの多さを目にするといつも、彼らはなぜ脳の機能を再現するためにより多くのリソースを割かないのだろうかと少々驚いてしまう。しかしこれは、ジャムを製造する資金が今日中に必要な場合、すぐに使える手順を提示できなければ、誰からも支援してもらえないのと同じだと考えている」(Stringer氏)

 「私の目標は、今後20~30年のうちに、ネズミやマウス程度の、意識の原型とも言える非常にシンプルな知性を有したシステムを作り出すことだ」(Stringer氏)

 2015年10月の対局で囲碁の欧州チャンピオンである樊麾氏を破ったAlphaGoは、「Google Cloud Platform」上の分散処理環境でおよそ170個のGPUと1200個のCPUによって実行されていたという。

 またこのシステムは、3月に世界囲碁チャンピオンの李世ドル(Lee Sedol)氏との対局という大きなイベントを控えている。

 DeepMindのSilver氏は、少なくとも長い目で見た場合、AlphaGoがすべての挑戦者を打ち負かせるという自信を持っている。

 人間の棋士であれば1年で打てるのは1000局程度かもしれないが、AlphaGoは1日で数百万局の対局を実行できる。それゆえにAlphaGoは、十分なプロセッサパワーと、十分なトレーニング、十分な検索パワーを与えれば、どんな人間も太刀打ちできないレベルに到達できるということは言えるはずだ。

この記事は海外CBS Interactive発の記事を朝日インタラクティブが日本向けに編集したものです。

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