G1サミット2016
第6部 分科会B「AlphaGoと人工知能」
2015年10月、Google DeepMindの開発した囲碁ソフト「AlphaGo」が史上初めてプロ棋士に勝利したというニュースは、翌1月にNature誌への論文掲載と共に、大きな反響を呼んだ。チェスなどのボードゲームに比べて格段の複雑性を持つ囲碁での人工知能の勝利は、人工知能の無限の可能性を知らしめた。人工知能はどこまで進化するのか。経営や社会への応用は。人工知能の新たなフロンティアを、囲碁有段者の知の巨人たちが議論する（肩書きは2016年3月20日登壇当時のもの)。
＜動画冒頭をテキストでご紹介＞
川上：皆様、おはようございます。今日はざっくばらんに「AlphaGo」というものがどういうものなのかという事を簡単にお話ししようと思っていたのですが、いいかげんな事を言う雰囲じゃなくて（笑）、非常にしゃべりにくい状況ですが、「AlphaGo」は何だったのかという事を振り返ってみたいと思います。
我々の方でも社内で勉強会をして、グーグルの論文などを調べて勉強して、AlphaGoは何をやっているのかという事を調べました。今回、結論としては（人間に勝ったのが）予想通りの人もいれば、逆の人もいると思いますが、4対1でAlphaGoが圧勝したという結果に終わりました。これをどういう風に解釈するのかというと、感覚的には、第2回電王戦という将棋の場合で言いますと、その時も4対1だったのですけど、囲碁プログラムの状態としては、その時と同じくらいなのかなと思っています。世間が思っているAlphaGoの強さとして、いろいろな解釈があると思うのですけど、若干、違和感を感じる部分もありますので、そのあたりをご説明しようかなと思います。
まずAlphaGoが何がすごいのかというと、チェス、将棋、囲碁という流れの中でどういう問題があったのかという事を簡単にご説明しますと、基本、こういう完全情報ゲームと呼ばれるもののアルゴリズムは、「評価関数」と「探索プログラム」の２つで成り立っています。評価関数は何かというと、ある局面が良いか悪いかを判断するのが評価関数です（この続きは動画でご覧ください）。
