UKから産まれた次世代人工知能”Google DeepMind”
2016年4月2日
囲碁で頂点を極めた”AlphaGo”とは
Google DeepMindが開発したAI（人工知能）である通称AlphaGoは、大方の予想に反して4勝1敗の大勝で対人間の囲碁頂上決戦を征しました。多くの専門家は囲碁でAIが人間から勝利を収めるにはあと10年はかかるだろうと予測していました。その理由というのは、囲碁というゲームの複雑性にあります。1997年にIBMのスーパーコンピューターDeep Blueがチェスの王座に輝いたことは今でもAIの輝かしい業績の一つとして紹介されますが、囲碁の複雑さ（探索空間）はチェスの”10の100乗以上”と言われています（これはまた「宇宙の原子の数よりも多い」とも言われています）。この複雑度のレベルの差により、囲碁ではパターン化できない直感的な判断というものが試合を大きく左右します。そのためAlphaGoとDeep Blueで採用された手法にも大きな違いがありました。
Deep Blueではブルートフォース（総当たり作戦）が採用され、謂わばチェスの全ての打ち手をDeep Blueに予め覚えさせることで人間の王者に勝利することができました。しかし囲碁のように複雑なゲームでは同じ作戦はとれません。そこでAlphaGoでは全く別の方法でこの問題に取り組み、今回の成果を上げることができました。それはDeep Learningという深層学習アルゴリズムとReinforcement Learning（所謂、強化学習）を組み合わせた方法です。数学や理論面に入りますと小難しいので割愛しますが、これを少々の語弊を覚悟で平易に説明しますと、大海原で財宝を見つけるために、あまりに広い海では見当もつかないため、事前にその探索範囲を絞り移動距離を最短でかつ最大の確率で財宝を探し当てるように、船が次にとるべき最適な進路を探索させ（Deep Learning）、その確率を高めるために何度もトライ&エラーで大海原に船を出航させて財宝の在り処を予測するよう学習させる（Reinforcement Learning）ようなものです。そうやって財宝の在り処を探り当てる確率を高めることで、最終的には船を一隻出すだけで、高確率で財宝を見つけ帰港させるのがAlphaGoの作戦です。一方のDeep Blueは、舞台が大海原ではないため、全ての航海ルートを事前にしらみつぶしに調べておき、天候その他その時々の状況により、その調べ上げた航海ルートを元にして最適なルートに沿って財宝を得る、ということになります。したがって、舞台を変えてしまうと歯が立たなくなるDeep Blueに比べて、AlphaGoでは今回開発された方法が他の分野にも同様に応用可能な、凡庸化できるAIである点が最大の違いでありメリットと言えます。
Googleに買収されたUKの会社DeepMind Technologies
さて、このAlphaGoを開発した会社は、しばしば”Google DeepMind”として公称されるため、これを目にしますと「またアメリカはシリコンバレーの会社か」と勘違いする方も多いのですが、Google DeepMindは2014年にGoogleが推定$400millionで買収したロンドンに拠点を置くUKの会社（旧社名DeepMind Technologies）です。代表設立者のDemis Hassabisはイギリス育ちケンブリッジ大卒でユニバーシティカレッジオブロンドン（UCL）にて博士号を取得した人物であり、DeepMind社もUCLからすぐそばのロンドンの主要駅であるキングクロス駅近くに構えています。
アメリカのシリコンバレーから多くの最新ITテクノロジーが産声を上げていることは衆目の事実ですが、ここにきてにわかにUKが注目されています。例えば、2001年から2013年までGoogleが買収したUK企業は142社中わずか３社だけだったのに対し、2014年から今日まででは47社中５社がUKの会社です（尚、Googleの日本企業買収は2001年から今日までロボティクス分野で１社のみ）。また先の2014年に買収されたDeepMind Technologiesが台風の目となり、これからのAIの研究開発でUKが世界を牽引していく主要国の一つになるであろうことは今回のAlphaGoの活躍からも多分に推察されます。今後はその地理的な利点からもヨーロッパ中の優秀な研究者がアメリカだけではなく今まで以上にUKに集まることも期待されています。AIはIoTと同様に第４次産業革命になくてはならない要素の一つとして考えられていますが、そのAIの分野で一歩先んじたDeepMindを中心として、UKがこれから再び最新テクノロジーで息を吹き返し、続く新たな企業群とエコシステムを作り上げどのようなイノベーションが生まれるか、次の一手が気になるところです。
参考資料 ： You Tube Demis Hassabis のインタビュー
Demis Hassabis Discuses Google DeepMind’s Success In The Game GO (リンクあり）