加藤英樹談圍棋ＡＩ的過去．現在與未來(5)
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ＤＺＧ讓日本變強
大橋：
最近職業棋士可以在對弈網站「幽玄之間」上和ＤＺＧ直接對弈了。ＤＺＧ在這裡發揮了
驚異的強大實力，下出了１５１勝４０敗（９月２７日止）的成績，其中甚至還有一段時
間出現過超過一百連勝的紀錄呢。
星合：
最近我們日本國家隊的研究會也開始可使用ＤＺＧ來檢討了。
加藤：
因為圍棋ＡＩ登場的關係，我想今後的圍棋學習法也會發生變化才對。好比說某個局面讓
ＤＺＧ去判斷，找出勝率分析與候補落點，並且也擺出後續的算路來參考。
星合：
我也會在研究會中使用ＤＺＧ，從中學到很多東西。老實說，有時候它也會出現攻殺上有
點奇怪的推算，但在佈局階段等人類覺得很模糊的地方，它所提示的落點就話讓評價值產
生很大的變化，就非常有參考價值。
大橋：
另一方面，它所提示出來的落點可能是ＡＩ才會這樣下的著手，這樣的棋是否能在對人類
的對局上活用也是個問題。
加藤：
講明白了，現在ＤＺＧ比人類強。所以這種最強的對手所做出來的客觀數值分析，一定會
對日本棋士提供很大的好處。
星合：
在「幽玄之間」上ＤＺＧ偶爾也會輸掉。看起來果然還是在攻殺上很不擅長的樣子。這方
面今後有辦法再改善嗎？
加藤：
非常難。在攻殺或複雜的局面上，ＤＺＧ雖然可能會比其他的圍棋ＡＩ程式要擅長一些，
但還是離人類的水準差很遠。人類可以從抽象的知識中發揮應用。這是人類優秀的能力，
也是ＡＩ欠缺之處。
大橋：
職業棋士之間，雖然知道ＤＺＧ有攻殺的弱點，但還是對它中盤戰鬥力評價很高。
星合：
沒錯。不過，我終於明白加藤先生說的東西了。深度學習化的ＡＩ雖然讓人覺得它可以自
我思考了，實際上它還僅僅是在模仿人類而已。
加藤：
誠如此言。對此誤解的人其實非常之多。所以我前面特別說「它模仿人類模仿的非常好」
，就是這個緣故。深度學習只是將人類的直覺移植到機器上而已。而所謂的假說推論與抽
象化等人類的智慧，是深度學習弄不出來的。
大橋：
不過，看起來還是可以應用在棋盤之上。
加藤：
以人類的眼光來看，或許是一種應用，但那還是只有把模仿人類的行為進行模擬而已。它
是不可能自己想出甚麼東西的。
大橋：
我倒對這點有不同的見解。阿發夠自我對戰譜中所出現的下圖白１０或１２碰，以我們職
業棋士來看，就是全新的著手。不過就程式寫作的人來看，「碰」這種手段也是從棋譜中
學習而來的。只不過是剛好在這個場面下拿出來使用而已。
星合：
這可以說是人類的著手中所延伸出來的手段吧。
圍棋ＡＩ的未來
星合：
可以再請教一個問題嗎？未來ＤＺＧ將會朝甚麼方向發展？
加藤：
首先是應該不會有戲劇性的增長了（譯註：此座談會出現在阿發夠零式之前）。要比現在
還要強大的話，需要另一個技術上的大突破。所以就我而言，則是希望它能對各位職業棋
士老師們在學習上發揮效果。我自己非常喜歡圍棋，心情上當然希望日本棋士能在世界棋
賽中獲勝，但本質上我還是有將最先進的技術推廣出去、以便宜的方式提供給大家的工程
師。我自己很喜歡用製酒師來做比喻，將製酒師的直覺利用科學分析的方式加以廣泛應用
，就能讓大家喝到便宜美味的日本酒了。所以我也希望圍棋界能利用ＤＺＧ，不論是職業
棋士或業餘棋士都能變得更強。
星合：
像這樣能實際讓ＤＺＧ去對弈、在研究會中使用，讓我們非常感激。活用ＡＩ的話，人類
就還能找出繼續變強的可能性，這真是太棒了。
大橋：
說不定十年之後的新入段者，都跟現在的井山六冠一樣強呢。最好的例子，就是將棋的藤
井聰太四段了（譯註：他就是靠著電腦將棋的練習而創下了連勝新紀錄）。不過，藤井四
段聽說對於詰將棋（類似於圍棋的死活問題）也非常強。所以類似詰棋這種鍛鍊細算與基
礎體力的訓練，即便是在導入ＡＩ訓練後也是同樣的重要呢。
加藤：
在ＤＺＧ的佈局上加入職業棋士的計算能力就是非常完美的一件事了。如果能達到這樣的
程度，應該也能重新贏過ＡＩ才對。
大橋：
不過，ＡＩ應該也會變強吧？
加藤：
再來，恐怕又要花上十年以上了（笑）。就像前面所說過的一樣，我希望盡快能出現打倒
中韓棋士的新秀。此外，我想再補充一句話，就一個人工智能的研究者來說，原本是認為
如果沒有技術突破的話是無法在１９路棋盤上贏過人類，所以才開始研究圍棋ＡＩ的；然
而就在股溝公司的暴力計算下突破了這樣的障礙，反而讓很多研究機構停止了圍棋ＡＩ的
研究。不過，就像前面說過的一樣，根據局面需要不得不集中於某處來細算的功能等等，
還是很需要去研究的部分，因此現在一旦全部中止開發了，就讓我覺得很困擾。所以我希
望人類盡快再度贏過圍棋ＡＩ，好讓這些研究重新開始。
星合：
圍棋ＡＩ的目標應該不只是要贏過人類對吧。
大橋：
人類和ＡＩ，應該是互相切磋琢磨向上進步的關係。今天就謝謝加藤先生和我們暢談這麼
多東西。
加藤、星合：
謝謝大家。
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