| 講演名 | 2018-05-25 AlphaGoシリーズのAI情報学的考察 上野 晴樹(NII), |
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| 抄録(和) | AlphaGoは、最も難しいボードゲームである囲碁をもトッププロ棋士の棋力を上回ったことをデモしたことによって、ディープラーニングの強力さを社会に示し、この衝撃が第三次AIブームをもたらした。その後、開発者のグーグル・ディープマインド社は、更に改良され能力の高いAlphaGo Zeroとその汎用化バージョンであるAlphaZeroを開発し、更なるインパクトをもたらした。一方、ディープラーニングはあたかも汎用のAIであり知識ベースによるAIは過去の技術であるという誤解を生んでいることは、新聞、TV等のメディアに加えて、AI専門書にも同様の傾向が見られる。本論文では、AlphaGoシリーズの要点を囲碁での成果を通して紹介し、ボードゲーム特有のAIが一般の問題には役に立たないことを指摘し、更にディープラーニング型AIと知識ベース型AIが相補的であり、両者の使い分け、および統合化が今後のAIの発展に不可欠であることを論じる。また、ディープラーニング型AIへの過度の期待に警鐘を鳴らすために、AIの原点に帰る必要のあることを提言する。キーワード AlphaGo、AlphaGo Zero、AlphaZero、深層学習，ビッグデータ、知識ベース、人工知能 |
| 抄録(英) | The AlphaGo series has brought a surprise and impact to the Go world and society. In this paper I try to summarize key concepts and technologies from papers on AlphaGo, AlphaGo Zero and AlphaZero from the viewpoint of AI informatics. Although AlphaGo series proposed impressive technologies with good trial results the proposed technologies are working in the board game world, and seem not to be useful in real world such as industry and daily life. In this paper I have also tried to compare tow AI approaches, i.e., connectionism- based AI and symbolism-based AI, so that both AI approaches have different features and roles, and should be integrated in the future, together with Internet, big data, IoT and cloud system.. |
| キーワード(和) | AlphaGo / AlphaGo Zero / AlphaZero / 深層学習 / ビッグデータ / 知識ベース / 人工知能 |
| キーワード(英) | AlphaGo / AlphaGo Xero / AlphaZero / Deep Learning / Big Data / Knowledge Base / Artificial Intelligence |
| 資料番号 | KBSE2018-6 |
| 発行日 | 2018-05-18 (KBSE) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | KBSE |
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| 開催期間 | 2018/5/25(から2日開催) |
| 開催地（和） | 機械振興会館 |
| 開催地（英） | Kikai-Shinko-Kaikan Bldg. |
| テーマ（和） | 一般，研究課題討議セッション |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 粂野 文洋(日本工大) |
| 委員長氏名（英） | Fumihiro Kumeno(Nippon Inst. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 中川 博之(阪大) |
| 副委員長氏名（英） | Hiroyuki Nakagawa(Osaka Univ.)) |
| 幹事氏名（和） | 猿渡 卓也(NTT) / 木村 功作(富士通研) |
| 幹事氏名（英） | Takuya Saruwatari(NTT) / Kosaku Kimura(Fujitsu labs.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 高橋 竜一(茨城大) / 田辺 良則(鶴見大学) |
| 幹事補佐氏名（英） | Ryuichi Takahashi(Ibaraki Univ.) / Yoshinori Tanabe(Tsurumi University) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Knowledge-Based Software Engineering |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | AlphaGoシリーズのAI情報学的考察 |
| サブタイトル（和） | ディープラーニングの特徴と限界 |
| タイトル（英） | Analysis of AlphaGo Series from a Point of View of AI-Informatics |
| サブタイトル（和） | Characteristics and Limitation of Deep Learning |
| キーワード(1)（和/英） | AlphaGo / AlphaGo |
| キーワード(2)（和/英） | AlphaGo Zero / AlphaGo Xero |
| キーワード(3)（和/英） | AlphaZero / AlphaZero |
| キーワード(4)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(5)（和/英） | ビッグデータ / Big Data |
| キーワード(6)（和/英） | 知識ベース / Knowledge Base |
| キーワード(7)（和/英） | 人工知能 / Artificial Intelligence |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 上野 晴樹 / Haruki Ueno |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 国立情報学研究所(略称：NII) National institute of Informatics(略称：NII) |
| 発表年月日 | 2018-05-25 |
| 資料番号 | KBSE2018-6 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | KBSE-69 |
| ページ範囲 | pp.25-30(KBSE), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-05-18 (KBSE) |