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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-05-25 15:15 AlphaGoシリーズのAI情報学的考察 ～ ディープラーニングの特徴と限界 ～ ○上野晴樹（NII）  KBSE2018-6 |
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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 |
| （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 / |
| （英） | AlphaGo / AlphaGo Xero / AlphaZero / Deep Learning / Big Data / Knowledge Base / Artificial Intelligence / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 69, KBSE2018-6, pp. 25-30, 2018年5月. | |
| 資料番号 | KBSE2018-6 | |
| 発行日 | 2018-05-18 (KBSE) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | KBSE2018-6 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | KBSE |
| 開催期間 | 2018-05-25 - 2018-05-26 |
| 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） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | KBSE |
| 会議コード | 2018-05-KBSE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| 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（英） | 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 |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 上野 晴樹 / Haruki Ueno / ウエノ ハルキ |
| 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) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-05-25 15:15:00 |
| 発表時間 | 45分 |
| 申込先研究会 | KBSE |
| 資料番号 | KBSE2018-6 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.69 |
| ページ範囲 | pp.25-30 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-05-18 (KBSE) |
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