GoogleのAlphaGoが囲碁世界ランキング４位のプロ棋士に初戦快勝！これまでチェスや将棋でコンピューターが勝利してきた勝ち方と、明らかに次元の異なるやり方で囲碁を征しました。
これまでヒトは繰り返し作業については、コンピューターに任せてきましたが、これからは学習もコンピューターに任せるようになります。
学習というと、すでにお世話になっている漢字の予測変換やGoogleの検索語候補表示も学習機能と呼ばれていますが、それらは、繰り返し作業の範疇に入るものです。
入力された文字データをひたすら記録して、数の多いものから順に候補として提示するという単純作業です。Googleの検索候補の並び替えもこのやり方です。たとえデータがビッグデータになっても、単純作業であることに変わりはありません。
AlphaGoに使われているディープラーニングは、単純作業とはまったく違います。どうやって勝ったか、という他人の経験を大量に蓄積し、それを何百万回も繰り返し試しながら、勝つコツを学習します。データを繰り返し「溜める」だけではなく、「試す」そして「学ぶ」のです。
たとえば、パソコンの画面を開くとします。
そうすると、いきなり私にこう言ってくるのです。
「これからディープラーニングについて調べようと思ってるでしょ？」
パソコンは、AlphaGoのニュースを知っていて、以前から人工知能に興味を持っていた私が、きっとこれについてブログを書くはずだ、と考えて、私がパソコンでやりそうなことを予測してきます。
「だったら、ディープラーニングに関する資料は５つのタブにまとめておきました」
「特にブログに使えそうな部分は、赤枠で囲っておきました」
私のブログの書き方、論理展開のパターンを知っていて、おおよその材料を用意してくれます。
あとはどう料理するか、私が決めて調理にとりかかるだけです。私が一番やりたいことだけに集中できます。
Googleはこんな世界がすぐそこにあることを、鮮やかに見せてくれました。
