こんばんは。
すでに結果をご存知の方も多いかと思いますが、第２回囲碁電王戦の第３局目は見事な内容で治勲先生が勝利しました。
碁の内容については、すでに棋士の方々が発信されていますので、１局を通して見えた所感を簡単に述べましょう。
・山っ気なし、まじりっ気なしの趙治勲でした。
⇒第１局目、第２局目とも、治勲先生はある程度の趣向を凝らしていました。
しかし、本局はまったくもって遊び心のない、勝負に徹した様子がうかがえました。
・Zenは新たな大局観を示唆しました。
⇒治勲先生も言及されていましたが、Zenはこれまで人間が学んできたこととは
異なる視野で本局だけでなく、本シリーズを通じて碁を打っていた気がしました。
Twitterでは、棋士の方々が所々の局面で黒の確定地が多く黒優勢と言っていたのですが、
私は各所にある黒の不安定な石たちが果たして無事にするのか、わからなかった。
Zenが、比較的簡単に追及を止めたのが、やむを得なかったのか、Zenの楽観に拠るのか、
これは専門家の評価を待ちたいところです。
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今日は趣向を変えて、対局後のコメントをほぼ改変せずに載せたいと思います。
そのほうが良い気がしました。
以下は対局場での代表質問の一部です。
（途中、検討室に画面が切り替わり、一部質問のやりとりはわかりません）
ちなみに、場所を移しての記者会見はまだテープ起こししてません・・・（気が向いたらやるかも）
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代表質問
記者：本局を振り返って一言。勝因などあれば。
治勲：たくさん地をくれたからね。いいのかと思ったらそうでもないですね。
だからこういう打ち方があるんだね。これで全然自信なかったんですよ。
これでもし白が勝ったら、あれだねぇ、今までの布石とか考え方とか、
なんか変えなくちゃいけないですね。
記者：２勝１敗で電王戦の勝者となったご感想を。
治勲：えーと、なんだろうねぇ。やっぱり強いですねぇ。
ただ、すごく強いところと、弱いところがあってね。
だからその、でも弱いところはすぐ克服できると思う。
でも強いところはめちゃくちゃ強いですね。
あの、少なくとも僕よりは全然強いですけれども。
なんかこのシリーズは人間みたいなポカをちょっとやったような気がする（笑）。
あのー、なんか少し人間味のある、人工知能ですね。
記者：もう少し具体的に人間との違いなど。
治勲：人間との違い、心の葛藤とかね、なんか感情とかね。
だけど、なんかこう、今回３局打ってて、あんまり、あのー、なんていうか人工知能って言うか、
まぁロボットいうか、ねぇ、コンピュータというかと打ってる感じはしなかったですねぇ。
なんか人間と打っているような感じがして。
ちょっと人間臭さが出過ぎたような気がする。
改良するとすれば、なんか人間じゃないみたいな、愚かな人間が、ちょっとあの、
出ちゃったような気がしますね。
記者：最後に、相手が人工知能、コンピューターだったわけですが、３局を通して
平常心で臨めましたでしょうか。
治勲：僕はね、すごく楽しみにしてきていて、コンピューターに負けるとかね、そういう、
負けたら恥ずかしいとかね、そういう気持ちはまるでないですね。
その、こんなに強くなってくれてね、これだけ強くなってこういうふうなソフトが出てくれば、
みんなそれで勉強すれば良いわけですね。
僕に例えば碁を教えてもらうとアマチュアの人がいるとすると、いろいろと
大変じゃないですか。制約とかね。
でもソフトはそこに１つあればいつでも打ってくれるわけです。
そしたらもう、人類みんなが碁を打てるようになるわけだからねぇ。
それはもうめちゃくちゃすごいことだし、そしてどんどん強くなれば、僕らがもっとまた、
勉強してね、もっと強くなればいいわけだから、すごい、ここまで強くなってくれて、
感謝の気持ちしかないですね。
（中略・・・検討室に画面が切り替わる）
記者：.どういう背景があって強いところと弱いところというものが出てくるのか。
どういう風に分析されているのか。
加藤：１局目がヨセのあたりがはっきり良くなかった、この碁で言えば中央の過大評価ですね、
まぁ全体に楽観するのはある程度プログラムはしょうがないんですが、中央の課題や、
振り返ればこの序盤の損ですね、こういうのが過小評価されている。
あと弱いところといいますとですねぇ、やっぱりほんとはまぁ厳密に言えば死活とか
その攻め合いとかもまだまだ人間には差があるとかですね、今回の対局では出て
きませんでしたが、そういうところもまだまだ弱点がある。
人間はだいたいこう、序盤もできれば死活もこんくらいできる、と平均的じゃないですか。
だけどプログラムって言うのは機能が別々に作られてますんで、やっぱりうまくいくところ、
いかないところ、特に今ディープラーニングを使いますと、序盤は非常にうまくいくんですね、
人間以上の能力を発揮する。
しかし他の手どころの部分とかはまだございまして、その部分が機械学習ではなかなかうまく
行かない部分とかありまして、その部分がまだ弱点になっているところ。
あとさっき大脳がない、と言いましたでしょう。これがその両コウとか、ややこしい攻め合い
とか、あと時間の使い方とかですね、人間ですと大脳を使っていますね。
その部分がまだ入れられないので、技術的な問題で。
やはり弱いという。まだまだ課題はたくさんございます。
記者：その弱点を改善していくために具体的にどんなことをしてくのでしょうか。
加藤：今プログラムになっている部分をなるべく機械学習に置き換えること、あとはですね、
試行錯誤をいろいろやらないといけない、と思ってます。
Zenは手作りの部分が多いので、そこがまだ弱いんですよ、その部分が序盤に比べて
４子くらい弱い、そこが１つの弱点になってて、それがいろんなところに悪影響を及ぼすことが
わかっています。
そこをなんとかしたいんですが、ある程度のめどはついてるんですが、やってみないと
わからないところも多い。
記者：グーグルのアルファ碁を超えたいということで、そのために必要なことは。
加藤：達成していないから、何が必要かということはよくわかりませんが、技術的には、彼らが
やっているわけで、彼らの論文の丸コピーすれば、彼らと同じくらいにはなれるかも
しれませんが、それでは面白くないということもございます。
ZenはZenらしくやっていくと、その部分がちょっと難しいかなと。工夫が必要だろうと。
記者：これからどんどん強くなっていくうえで、Zenらしさ、Zenらしい打ち回しというのは
なかなか難しいのか。
加藤：１００点満点の答案と言うのは個性がないということもございまして、これは、
序盤なんかは似ているわけで、しょうがないところはあるんですけれども、まだまだ満点には
程遠い所もいっぱいあります。
攻め合い、死活など序盤はかなりすごいレベルになっていますが、それ以外は
まだまだまだまだ、まだ味付けができると思います。
記者：プロジェクトとしてはまだ８か月ちょっとですけど、全体の行程で言えば何合目くらいか。
加藤：とりあえずセドル戦の、今年の３月くらいのアルファ碁は（Eloレーティングが）
３６００くらいと見ていて、今のZenが平均すると３１００くらい、まぁ強いところはあるが、
弱いところをあわせると３１００見当かなと思っています。
はじめる前は３２００くらい来たかなと思っていたんですが、どうも対局してみると
３１００程度かなと。
あと５００ですね。これがまず最低線といった形で、だいたいなんとかなる感じはあります。
しかしむこうさんもね、どんどん強くなっている、４０００いくつという話もございますので、
そうなると、これはたしか尾島が申しておりましたけども、とにかく置いていかれないように、
ちょっとでも差を詰める。
あせってもしょうがないので。できるだけのことをやるだけです。
記者：もう少し時間が欲しかったということはありますか。ディープラーニングは重ねれば重ねるほど
強くなるのか。
加藤：そう単純な話でもございませんで、どういう形で何を使ってどこをどうするのか、
他にもいろいろ調整しないといけないこともある。
特に今回の場合にはディープラーニング以外の部分がかなり弱いと言うことが判明したのが
実は我々にとって収穫でございます。
そこをなんとかしないとこの先ダメだなというのがわかったのが大きな収穫です。
その意味では、この時期になるべく早くやったことは結果的に良かった。
本当に趙先生には感謝しています。
記者：１，２局目を振り返って、多少のチューニングをされて第３局に臨まれたのでしょうか。
加藤：基本的には、ネットワークの学習をちょっと進めたと。
ちょっと前からやっていたんですけども。第１局が終わったあたりから、３日ぐらいずっと。
あと、消費時間、第２局でもだいぶ残ったので、もうちょっと使うようにしました。
第２局が（第１局目の）１．６倍、第３局がその（第２局目の）１．２５倍なので、第１局目から
すると２倍ちょうど。それでもまだこっちの方が少ない。
記者：先ほど、大脳の部分がないとのことでしたが、一方ディープラーニングでは
どういうところができているのか。
加藤：現在、ディープラーニングで実現できているのは視覚野と小脳です。
論理的な思考はディープラーニングができませんから。
ニューラルネットワークでデータが入るとパッとなんか出る。ボトムアップになっている。
トップダウンの、論理的な思考とか、そういうのはできないですね、単独では。
記者：プログラムのところも、ディープラーニングが使えるということは、今回技術的な
ハードルと言うのはあったか。
加藤：どこをどう切り分けて、どういうやり方をするか、っていうのはかなりの試行錯誤が必要
になると思っています。いろんなやり方を試すつもりでいます。
※村上註 記者はこれまでの取組みについて質問したと思われますが、加藤さんは
今後のZenの改良についての受け取ったものでしょう。
記者：Zenは人間棋士に例えるとどういう人か。
治勲：あのね、１局目からそう思ったんだけれども、まったく中央志向ですね。
それで、中央で、この布石が確立されたら、僕らが今まで勉強してきたことは根底から
変えていかないといけないくらい、そんな感じですね。
（誰先生に似ていますか？）誰先生っていうと、メイエンさんとかね、今日いる覚さんとかね、
武宮さんなんかも中央志向なんだけど、ちょっとそれとは違う、中央なんだけど別にそこで
中央を地にするという感じじゃないですね。
メイエンさんみたいな感じですね。
少し、彼も碁はめちゃくちゃ強いんだけど、ちょっと人間味が時々出るもんだから（笑）
あの、ポカが出るって言うか（笑）、そういうところがあってね、こういう碁の打ち方って言うのも
あるんだっていうことを。
僕、この３局目はね、僕がもし白だったらとてもこういう風には打てないですね。
でもこういう風に打ってけして白が悪くないんでね、僕もちょっと悲観派なんですけど、
僕は途中悪いと思ってました。
といって今聞いたら、人工知能のパーセンテージがすごく低くて、ずっと人工知能が悪いって
言ってた、だから、そういう悲観派なのも人間味があってね、だからそういう、３局全部通じて
思うことは、機械と打ってるとか、なんかロボットと打ってるとか、そういう感じは全然なかった
ですね。
普通に人間と打っているような、感じがしたし、感動ですね。
記者：個性みたいなのはどこから出てきているのか。
加藤：その前に１つ訂正、コンピューター自体はとても楽観的でして、一番高い時には７０％
近く行ってましたですかね。
私が癖を知っているのでですね、補正していたわけです。
だから、コンピューターが５０％と言った時には、実質的には３５％とかそういう。
だいたい１０％くらい、局面に拠って変わるんですよ、どのぐらいずれるかは。
これがまだ正確になれば、もっと強くなるんですけども。
コンピューター自身は非常に楽観的です。
今の質問に対しては、結局はネットワークの構成であったり、どんなものを使って
学習させるか、あとはモンテカルロ碁は、モンテカルロシミュレーションと言うランダム
シミュレーションがございます。
そこをどうするかとか、いろんな要素でちょこちょこっと味付けが変わりますかねぇ。
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大事なことはね、つまり、お二人とも感謝しているわけですよ。
これほんと大事。
