AlphaGoは、DeepMind（現在はGoogleの子会社）によって開発されたコンピュータプログラムで、囲碁のプロの人間に勝利することで注目を浴びました。AlphaGoの特徴は以下の通りです。
- ディープラーニングと強化学習の統合:
AlphaGoは、ディープラーニングと強化学習の統合に基づいています。初期のバージョンでは、強化学習とモンテカルロ木探索（MCTS）を組み合わせて強力なプレイを実現しました。 - ディープニューラルネットワークの使用:
AlphaGoは、囲碁の盤面を入力として受け取り、ディープニューラルネットワーク（DNN）を使用して盤面の評価と手の選択を行います。DNNは局面の評価や戦略の学習に使用されました。 - 強化学習によるトレーニング:
AlphaGoは、強化学習のアプローチで訓練されました。モンテカルロ木探索（MCTS）と呼ばれる手法を使用して、複数のシミュレーションを通じて最適な手を選択する方法を学習しました。 - 人間のプロ棋士との対戦:
AlphaGoは、2015年に初めて人間のプロ棋士と囲碁対局を行い、当時の世界トッププロである李世乭（Lee Sedol）に勝利しました。これは、ディープラーニングの成果を示す重要なイベントとなりました。 - AlphaGo Zeroの進化:
AlphaGo Zeroは、従来の人間のプレイデータを使用せず、自己対局のみを通じて学習するバージョンです。AlphaGo Zeroは、よりシンプルなアーキテクチャと手法で学習し、より強力なプレイを実現しました。 - AIとしての高度な戦略:
AlphaGoの成功は、AIが非常に複雑な戦略ゲームを理解し、人間のプロに匹敵するレベルのプレイを達成できることを示しました。また、AlphaGoの戦略は従来の囲碁の考え方とは異なり、新たなアプローチを示しました。
AlphaGoは、ディープラーニングと強化学習の統合による革新的な進化の一例であり、AIの可能性を広げる重要な先駆者となりました。
AlphaGoのアーキテクチャにおけるValueネットワークとPolicyネットワークは、ディープニューラルネットワークを使用して囲碁の局面の評価と次の手の選択を行うために導入された2つの重要な要素です。
- Valueネットワーク:
Valueネットワークは、ある局面の価値（強さ）を評価するためのネットワークです。局面の評価は、その局面が勝利する確率や有利な局面であるかどうかを示す指標です。Valueネットワークは、囲碁の盤面を入力とし、局面の価値を予測するための学習を行います。Valueネットワークは、局面ごとの評価値を学習することで、モンテカルロ木探索（MCTS）の中で局面の評価を補完する役割を果たします。 - Policyネットワーク:
Policyネットワークは、次の一手（手の選択）を決定するためのネットワークです。局面ごとに可能な手の中から、最も有望な手を選択するために使用されます。Policyネットワークは、局面の盤面を入力とし、各手の選択確率を予測します。選択確率は、局面の中で強力な手や戦略的な手を選ぶ傾向を示す指標です。
これらのネットワークは、囲碁の局面ごとに予測値や選択確率を計算し、それを基に強力なプレイを実現するためのアクションを選択します。AlphaGoは、これらのネットワークとモンテカルロ木探索（MCTS）との組み合わせによって、人間のプロ棋士に対して勝利する強力なプレイを実現しました。また、AlphaGo Zeroでは、ValueネットワークとPolicyネットワークは自己対局の学習を通じて効果的に訓練されました。