人間を超える囲碁ＡＩの研究

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Google傘下のDeepMind社が作ったAlphaGoによって「人間を超える囲碁AI」という目標は達成されてしまった。AlphaGoは2016年末～2017年初めにかけて、Masterという名前で世界トッププロを相手にインターネット対局場で60勝0敗という結果を残し、もはや人間プレイヤーにはほぼ勝ち目のない域に達してしまったことを示した。加えて、本研究で取り組んで来た「Simulation Adjusting」については、理論の見直し、幾度もの実験を行ったが、有意性のある実験結果を出すことが出来なかった。そのため、理論のみをICGAジャーナルに投稿中であるが、この2年間に目標としていた成果どころか、実用的な成果を出せなかったため、本研究自体は失敗に終わったと言わざるを得ない。しかし、AlphaGoによってDCNN(Deep Convolutional Neural Network)の囲碁における有効性が示された後、本研究と並行して行った「CNN(Convolutional Neural Network)を用いた囲碁における一局の棋譜からの棋力推定」は一定の成果を収めることが出来た。AlphaGoの登場以降も囲碁AIは強さを求めるものが殆どであるが、そのような中で強さを求める以外の(D)CNNの用途の可能性を示すことが出来た。この研究については、情報処理学会論文誌に採録された。そのため、当初とは予定が大幅に変わってしまったが、我々の研究は一定の社会貢献に成功したと言える。また、博士論文としてこれまでの研究をまとめ、審査を受け、博士号を取得することが出来た。