「会場がシーンとなってしまって、すごく居づらくて……」
――エンジニア集団「Studio Ousia」の山田育矢CTO（最高技術責任者）は苦笑いする。

　2017年12月、人工知能（AI）に関する世界最高峰の国際会議「NIPS 2017」（米カリフォルニア）で、山田さんらが開発した“早押しクイズAI”が、人間のクイズ王のチーム6人に勝利した。
スコアは465対200、圧勝だった。

開発したAIの解答システムは、クラウドサービス「Amazon Web Services」（AWS）上のサーバで動作させた結果を用いているが、サーバ自体は特別ハイスペックなものではなく「性能が良いラップトップPCとほぼ同等の計算性能のもの」（山田さん）という。

　敗北したクイズ王の1人は「狐につままれたようだ」と漏らしたという。
「終盤は人間が答えると歓声が上がっていた。人工知能のコンペなのに（笑）」（山田さん）

■クイズ王との戦い、「早押しを意識」

　対戦は「クイズボウル」という形式（英語）で行われた。
まずコンペティションに参加するチームが開発したAI同士で争い、優勝したAIが人間のクイズ王チームと戦う。
クイズ王チームは、米クイズ番組「Jeopardy!」の優勝者で
「Who Wants to be a Millionaire？」（邦題：クイズ＄ミリオネア）で好成績を収めた人物など6人だ。

　クイズボウルの特徴は、“早押し”で答えること。
問題文の早い段階で正解すると15ポイント、遅い段階なら10ポイントを獲得。
間違えると5ポイント減点の上、問題文が最後まで読まれて相手に答えるチャンスが巡ってくる。
クイズ王側は物理的にボタンを押すが、AI側は実際にはボタンは押さず、正解の候補にたどり着いた段階で“早押し”したとみなす。

　例えば、答えが「豊臣秀吉」になる問題文は以下の通り。早い段階で答えるのは難しいが、最後まで読むと「クイズ王ならほぼ正解できる」（相手の得点になる）ため、解答の精度を維持しながらも攻めるタイミングを見極める必要がある。


■『He displaced one of his rivals by giving the Kanto domain to them,
which precipitated that family's move away from the Chubu region.
This man redefined class relationships based on kokudaka, or amount of agricultural production.
He became so enraged at his nephew Hidetsugu that he killed thirty of Hidetsugu's female relatives,
and he failed to get past Korea in an attempt to conquer China.
In order to enforce an order that allowed only samurai to bear arms,
this man started the Great Sword Hunt. For 10 points,
name this successor of Oda Nobunaga who unified Japan before being succeeded by the namesake of a shogunate, Tokugawa Ieyasu.』

「このコンペはタスクの難易度が高い」と山田さん。
参加した50チームのうち、正常に作動するレベルまで“完成”にたどり着いたのは数チームだったという。

　AI同士の対戦では、山田さんらが開発したAIが1145ポイント、相手が105ポイントと大差をつけたが、
人間のクイズ王と戦うとなるとさらに難易度は上がる。
16年、山田さんらのAIは、クイズ王相手に155対190で敗れていた。
AI同士のコンペを意識し、全文が出たときの解答の精度を重視したために、
早押しへの対応が不十分だったという。

　「人間と戦うには早押しを意識しないといけない」。リベンジだった。

続きはソースで

画像：人間のクイズ王とAIが対戦する様子
http://image.itmedia.co.jp/news/articles/1802/28/kf_quiz_01.jpg
画像：Studio Ousiaの山田育矢CTO（最高技術責任者）
http://image.itmedia.co.jp/news/articles/1802/28/kf_quiz_03.jpg

itmedia
http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1802/28/news037.html

従来のアルファ碁とゼロの違い
http://www.yomiuri.co.jp/photo/20171019/20171019-OYT1I50001-L.jpg

米グーグル傘下の英グーグル・ディープマインド社は、囲碁の世界トップ棋士を次々と破った人工知能（ＡＩ）のアルファ碁を上回る最強ＡＩ「アルファ碁ゼロ」を開発したことを明らかにした。

ＡＩのプログラムを改善し、従来のアルファ碁と違ってプロ棋士らの対戦データ（棋譜）を一切学ばず、自分対自分の対局を繰り返して打ち方を独学する。わずか３日間の学習で従来のアルファ碁に１００戦全勝した。

研究成果が１９日の英科学誌ネイチャーに掲載される。

続きはソースで

（ここまで364文字 / 残り462文字）

2017年10月19日 08時36分
YOMIURI ONLINE　全文は会員登録をしてお読みいただけます
http://www.yomiuri.co.jp/science/20171019-OYT1T50001.html

他ソース
アルファ碁、さらに進化＝自己学習のみで最強に－グーグル（2017/10/19-02:40）
https://www.jiji.com/jc/article?k=2017101900097&g=int

イスラエルの研究チームが、人工知能に「スーパーマリオ」をはじめスーパーファミコンのさまざまなゲームを学習させた。対戦格闘ゲーム「モータルコンバット」では、AI同士に競わせて学習させることにより、AIは人間の成績を上回ったという。

ゲームは、人工知能（AI）をトレーニングする際の理想的なプラットフォームになる。グーグル傘下のDeepMindが開発するAIシステム「DQN」はすでに、アタリのヴィデオゲーム49本をマスター（日本語版記事）し、その半数以上で人間に匹敵、ときには上回るスコアを記録した。

1984年のアタリのゲーム「Montezuma’s Revenge」については、たった4回の試行で解くことができるまでになっている。

さらにDeepMindは現在、リアルタイムストラテジーの「スタークラフト2」に照準を合わせている。

一方、イスラエルでは、電気工学の学生たちが開発したAIが、「Super Nintendo Entertainment System」（SNES、米国版のスーパーファミコン）の名作ゲームたちに挑んでいる。
チームは、「Retro Learning Environment」（RLE）と名づけたマシンに、強化学習を使って「スーパーマリオ」「F-ZERO」「モータルコンバット」「グラディウスIII」、そしてファーストパーソン・シューティングゲーム「Wolfenstein」をプレイさせた。
ピアレヴューを受けていない掲載前の論文において、ナダヴ・ボンカー、シャイ・ローゼンバーグ、イタイ・ハバラの3人は、自分たちのシステムはさまざまなレヴェルでゲームをプレイすることができたと書いている。
研究チームは、アルゴリズムに「報酬」を与えて、ゲームのクリアを促した。ゲームを可能な限り最善の方法でクリアするように、インセンティヴやスコアを追加したのだ。

続きはソースで

http://wired.jp/2016/11/15/ai-play-mortal-kombat/

◆コンピューター将棋「目的達した」終了宣言へ

将棋のトップ棋士に勝つことを目的に、コンピューター将棋の開発に取り組んできた学会のプロジェクトが「目的を達した」として、終了宣言を出すことが分かりました。

羽生善治四冠などのタイトルホルダーとの公式の対戦は実現していませんが、学会は、ここ数年のプロ棋士との対局データを元に分析した結果、「トップ棋士に統計的に勝ち越す可能性が高い」としています。

コンピューターの技術者らで作る情報処理学会は平成２２年、将棋のトップ棋士に勝つことを目的にプロジェクトを立ち上げ、日本将棋連盟に「挑戦状」を突きつけました。

そして、その年の１０月に行われた対局で、当時の清水市代女流王将を破った他、その後、プロジェクトのメンバーらも参加して３年前から行われているプロ棋士とコンピューターソフトが対戦する「電王戦」でも、これまでコンピューターが通算１０勝５敗と互角以上の成績を残しています。

さらに学会では、ここ数年の対局データをもとに、独自に「レーティング」という実力の指標になる数値を算出したところ、最強のコンピューターソフトの実力は、去年７月の段階で、プロのＡ級１０人の平均を上回り、推定の勝率が６３％、ことしの２月にはプロの中で最もレーティングが高い羽生四冠と並んだということです。

続きはソースで


NHKニュース　2015年10月10日17時45分
http://www3.nhk.or.jp/news/html/20151010/k10010265711000.html