일본산업뉴스요약

AI는 “신의 한 수”가 될 것인가? (3)
심층학습, 스마트폰에 탑재

DeepZenGo도 서비스화를 위해, 계산자원의 제약이 있습니다.
→ 심층학습 자체는 수년 후에는 스마트폰에도 탑재 될 것이다. 심층학습의 학습은 어렵더라도, (학습결과를 사용한)추론은 가능하게 된다. 현재는 부동소수점의 엄청난 양의 계산을 하고 있지만, 새로운 계산수법이 나왔다. 계산량은 줄일 수 있다. 지금은 32비트지만, 16비트는 확실하고, 아마 8비트까지 떨어트릴 수 있을 것이다. 소비전력은 10분의 1 이하가 된다. 심층학습용의 칩의 개발도 진행되고 있고, 아날로그식도 나오고 있다. 닌텐도의 다음 휴대 게임기에도 하이브리드 비디오카드가 들어간다. 배터리가 걱정이지만, 스마트폰에서도 심층학습의 인공지능(AI)을 가동할 수 있게 된다.

바둑기사로부터의 요구에서 많은 것이, 수를 토론할 수 있는 AI입니다. AI의 사고를 알 수 있으면 지도바둑에 사용할 수 있다. 비즈니스인텔리전스(BI) 툴 등의 가시화 소프트웨어는 유효합니까?
→ BI 툴에서 어느 정도는 가능하다. 딥젠고에는 가시화 기능을 넣지 않았었다. 바둑 AI가 교육과 바둑보급에 공헌하기 위해서는 인터페이스가 중요하다. 단 정답은 없다. 정상급 바둑기사는 수를 다섯 가지 보이면 충분히 목표를 알 수 있다. 일반인은 수읽기와 수 마다의 우열도 보여주는 편이 좋을지도 모른다.

단 승률의 통계를 표시하여, 어떤 수로 승률이 1% 상승하여도, 그 한 수에 어떤 의미가 있는지는 일반 사람에게는 알 수 없다. 승률도 2집 차이로 90%, 8집 차이로 50% 등 설명이 어렵다. AI는 승률로 움직이지만, 사람은 집의 균형으로 움직인다. 말로 표현하는 것은 매우 어렵다. 그러한 점에서 바둑기사의 수를 이해하는 힘은 놀랍다. 인터페이스는 유저와 함께 만들어가는 수 밖에 없을 것이다.

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