BRAIN and NERVE－神経研究の進歩71巻7号

2019年07月発行

増大特集 人工知能と神経科学

ディープラーニングとAlphaGo

著者： 吉田裕之¹

所属機関： ¹ジャパンシステム株式会社

ページ範囲：P.681 - P.694

文献概要

2015年に情報処理学会が日本将棋連盟への挑戦の終了を宣言したとき，将棋よりも場合の数がはるかに多い囲碁では，コンピューターが人間のプロ棋士に追いつくのにはさらに20年以上かかると目された。ところが同じ年に論文発表されたAlphaGoが，2017年には世界チャンピオンを3戦全勝で下してしまった。本論では，AlphaGoが採用した人工知能技術，特にディープラーニングを解説し，神経科学との関連について考察する。

参考文献

1)McCulloch WS, Prrrs WH: A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity. The bulletin of mathematical biophysics 5: 115-133, 1943

2)Rosenblatt F: The Perceptron: a probabilistic model for information storage and organization in the brain. Psychol Rev 65: 386-408, 1958

3)田中昌司: ダイナミカル・システムとしての脳. Brain Nerve71: 657-664, 2019

4)Minsky M, Papert SA: Perceptrons: An Introduction to Computational Geometry. The MIT Press, Cambridge, 1969

5)Cybenko G: Approximation by superpositions of a sigmoidal function. Mathematics of Control, Signals and Systems 2: 303-314, 1989

6)Rumelhart DE, Hinton GE, Williams RJ: Learning representations by back-propagating errors. Nature 323: 533-536, 1986

7)Ioffe S, Szegedy C: Batch normalization: accelerating deep network training by reducing internal covariate shift. Cornell University, 11 Feb 2015 (v1) arXiv.org: https://arxiv.org/abs/1502.03167（最終閲覧日：2019年4月24日）

8)He K, Zhang X, Ren S, Sun J: Deep residual learning for image recognition. Cornell University, 10 Dec 2015 arXiv.org: https://arxiv.org/abs/1512.03385（最終閲覧日：2019年4月24日）

9)Gelly S, Wang Y, Munos R, Teytaud O: Modification of UCT with patterns in Monte-Carlo Go. INRIA Technical Report 6062, 2006

10)Silver D, Huang A, Maddison CJ, Guez A, Sifre L,et al: Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search. Nature 529: 484-489, 2016

11)Silver D, Schrittwieser J, Simonyan K, Antonoglou I, Huang A,et al: Mastering the game of Go without human knowledge. Nature 550: 354-359, 2017

12)Silver D, Hubert T, Schrittwieser J, Antonoglou I, Lai M, et al: Mastering Chess and Shogi by self-play with a general reinforcement learning algorithm. Cornell University, 5 Dec 2017 arXiv: https://arxiv.org/abs/1712.01815（最終閲覧日：2019年4月24日）

13)TYGEM:TYGEMGO. http://www.tygemgo.com/（最終閲覧日：2019年4月24日）

14)KGS:KGS Go Server. https://www.gokgs.com/（最終閲覧日：2019年4月24日）