コンピュータ囲碁大会を中心にしたAI研究の発展

AlphaGoが当時の世界ランキング1位の柯潔九段に勝利して５年あまりが経過しました。AlphaGoはAlphaZero、MuZeroと進化を続け、その他の囲碁AIもあとを追うように年々着実に強くなっています。強くなった囲碁AIはプロ棋士の研究用として活用されているだけなく、強さを調整してアマチュアプレイヤの対戦相手として、また、解説の補助的な役割としても使われるようになっており、囲碁界において確固たる地位を築いてきました。

AlphaGo登場の後、AI竜星戦の開催の話があり、2年間中断していましたが、UEC杯コンピュータ囲碁大会は、2019年より再開しました。本大会では、毎年次々と新しいプログラムが出現し、UEC杯に出場するトップクラスの囲碁AIの実力は間違いなく世界最高峰のレベルにあるといえますが、囲碁という深遠なゲームを解明するには程遠い状況であります。それだけ研究対象としての囲碁は興味の尽きないゲームであると言えるでしょう。囲碁AIのさらなる進歩のためには、次の新しい技術が必要です。囲碁AIは、その意味でこれまでもAI技術の貴重なベンチマークであり、今後も重要なテーマを与え続けてくれると考えています。

UEC杯コンピュータ囲碁大会は、世界最強の囲碁AIを競い合う大会としての地位を築いてきました。2007年から毎年開催を重ね、2年間AI竜星戦と形を変えましたが、2019年から再開され、2022年11月末の大会で、第14回を数える歴史のある大会です。人類の叡智を結集して、囲碁という困難なテーマに挑むことは本大会の重要な目的であるとともに、大会参加者が闊達な情報交換を行う場を提供してきました。また、大学という機関でこのような大会を行う上で、人工知能研究の題材としての囲碁の魅力を広く伝え、多くの学生や研究者にこの技術を通した研究の場を提供していくことは、重要な使命であると考えています。
しかしながら、これまでも安定的なスポンサーを確保することは困難を極めていました。運営を継続させるためにも、クラウドファンディングでの運営が必要であると考えました。安定した予算の下で、この大会を安定的に継続運営することで、技術交流を更に活発化して、当該分野の技術をさらに進化させ、この分野に関心を持つ若手研究開発者を増やすことが可能となり、当該分野の発展に寄与するものと考えます。本大会の結果や成果は、様々な形で発信を続け、アピールを続けていきたいと考えています。
何卒、本大会の趣旨にご賛同いただき、ご支援をお願い致します。

募集期間と使途

目標金額
100万円

募集期間
第１期　2022年11月26日～2023年3月31日
第２期　2023年4月1日～2023年6月30日

資金使途
ご寄付いただいた資金は、本プロジェクトを推進するための以下の3つに活用させていただきます。

１．UEC杯コンピュータ囲碁大会継続運営のための資金
２．コンピュータ囲碁やゲームAIの大会の参加を促す講習会の運営資金
３．関連するゲームAI大会を普及し、当該分野の発展のための資金

UEC杯コンピュータ囲碁大会の運営のためには、解説や審判でご協力いただくプロ棋士への謝礼、パンフレット、案内表示、看板等の印刷費、参加者への案内などの全体業務の補佐、会場設営やオンライン中継などの運営のための人件費、賞金・賞状などの費用、その他運営に関わる消耗品費用などに使わせて頂く予定です。
ゲームAI分野の基礎技術を普及し、本分野を発展させる目的として、講習会を開催する予定です。コンピュータ囲碁講習会は、当研究ステーション主催で2015年に開催されました。この講習会のお陰で参加チーム数が大幅に増加し、当該分野の発展に寄与しました。その後、AlphaGoの代表される深層学習を用いた手法が現れ、その技術も成熟してきた今、新たに講習会を開催することで、さらに新しい参加者や技術の創出につなげたいと考えています。その運営費用（講師謝金、広報費用、現地開催支援等の人件費）として、大切に使わせていただきます。

関連ゲームAIの大会として、GAT（Game AI Tournament）というイベントを毎年3月に開催しております。こちらでは、様々なゲームAIの大会が開催され、囲碁AIで培われた技術もその応用として用いられています。囲碁AI技術をさらに応用的に展開していく場として、機能することが期待されます。本大会の運営費用（主に、優秀プログラムに対する表彰費用）として、使わせていただきます。

囲碁の世界に起こっている新たな時代

囲碁の深遠な世界

AlphaGoの登場は、囲碁という複雑なゲームの分野で人間を超えるパフォーマンスを実現することを示したという点で有意義でした。囲碁は、世界的に普及しているゲームの中で圧倒的に複雑さの高いゲームで、もともと人間にとっても困難な課題でした。ということは、人間を超えた先も遥かに大きな伸びしろがあることを示しています。
AlphaGoが登場してから、一時開発熱が下る傾向が見られましたが、囲碁は人工知能の研究対象としての魅力を失っていません。深層学習の手法が広く普及し、使えるハードウェアの整備も進みつつあり、深層学習を用いたコンピュータ囲碁の開発環境も整いつつあります。
UEC杯コンピュータ囲碁大会では、毎回新たなプログラムが優勝しており、明らかに技術が進化していることが伺えます。AlphaGoを超えるAIも出現しており、コンピュータ囲碁は新時代に入ったと言えます。
プロ棋士やアマチュア有段者も比較的容易にこのような強い囲碁AIを使って研究できるようになり、囲碁界全体に与える影響も無視できない状態になっています。今までの常識が書き換えられ、AIが作る新しい定石をもとにした新しい感覚の囲碁がみられるようになっています。コンピュータ囲碁と人間のトップが織りなす新しい境地は、人間の知を拡張する新たな世界を見せてくれています。

最先端のゲームAIがもたらす人とAIの関係

人に貢献するAI技術

人間を超えたAIは、様々な形で私達の日常に溶け込み始めています。囲碁だけでなく将棋や他のゲームでも私達に手軽により高いレベルの知を提供してくれます。プロ棋士がAIを用いて研究するというハイレベルの利用はもとより、適度に調整されたAIはアマチュアや初心者の手軽な対戦相手として活躍しています。また、解説会やTV番組などではコンピュータの形勢判断が示されて、観戦する人にゲームの面白さを可視化してくれるようになってきています。AIは人間のパートナーとしての地位を築き始めています。
一方で、AIの普及がプロ棋士の価値を低下させるといった懸念や、AIによる教えすぎが人間の考える機会を奪い、学習効果を低下させるというアシスタンスジレンマと呼ばれる現象も生じ始めています。このように、人智を超えるAIがもたらす人とAIの関係は新たな時代に入っており、新しい認知科学的研究テーマも生じています。
本プロジェクトでは、こうした認知科学的テーマにも挑んでいきたいと考えています。

日本棋院との新たな提携

プロ棋士とAI技術のタッグ

電気通信大学は、公益財団法人日本棋院と2012年に「コンピュータ囲碁の発展」に関わる提携を結び、また、2017年には「プロ棋士を含む人間プレイヤとコンピュータ囲碁を結ぶ新しい技術の創出と利用」に関わる提携を結んでいます。2022年には、この提携を5年間延長し、今後も益々、電気通信大学のAI技術と日本棋院の持つ専門的知識を融合していくことを確認しました。
提携を機に、当研究ステーションでは、2014年からHCCL（Human Computer Cooperative Learning）研究会を立ち上げ、プロ棋士とコンピュータ囲碁開発者を結ぶ研究会を年4回開催しています。コロナ下でもオンラインで、コンピュータ囲碁に興味を持つプロ棋士と国内のコンピュータ囲碁開発者が自由に意見交換をする場を提供し続けており、プロ棋士のコンピュータ囲碁への理解の架け橋になるとともに、プロ棋士のニーズに答えた研究の創出に努めています。
本プロジェクトを進めて、日本囲碁界全体の棋力向上に少しでも貢献し、日本囲碁界の復権の一助になる技術を提供していきたいと考えています。

研究体制

代表研究者

伊藤 毅志

電気通信大学　情報理工学研究科
准教授
ゲーム情報学、認知科学

経歴

1994年3月　名古屋大学大学院工学研究科情報工学専攻博士課程修了（工学博士）
1994年4月　電気通信大学電気通信学部情報工学科　助手
2005年4月　デジタルハリウッド大学デジタルコミュニケーション学部　客員教授
2006年6月　電気通信大学エンターテイメントと認知科学研究ステーション　代表
2007年4月　電気通信大学電気通信学部情報工学科　助教
2010年4月　電気通信大学情報理工学研究科　助教
2016年7月　電気通信大学人工知能先端研究センター　兼務
2018年10月　電気通信大学情報理工学研究科　准教授

研究歴

ゲームを題材とした認知科学、人工知能研究、特に人と機械の円滑なコミュニケーション、学習支援システムの研究を精力的に行う。
情報処理学会2010年に開催された「あから2010」プロジェクトの合議アルゴリズム提唱、及び推進。著書に「先を読む頭脳」（新潮社）ほか。

受賞歴

2005年 情報処理学会山下記念研究賞受賞、2010年 文部科学大臣表彰科学技術賞理解増進部門受賞、2011年 CEDEC AWARDSプログラミング・開発環境部門優秀賞、2018年 CEDEC AWARS著述賞受賞、ほか。

研究メンバー

松原 仁

東京大学　次世代知能研究センター
教授
人工知能一般、ゲーム情報学、エンタテインメントコンピューティング、観光情報学など

経歴

1986年3月　東京大学大学院工学系研究科情報工学専攻博士課程修了（工学博士）
1986年4月　通商産業省工業技術院電子技術総合研究所（現産業技術総合研究所）入所
2000年4月　公立はこだて未来大学システム情報学部教授
2001年4月－2005年3月　情報処理学会ゲーム情報学研究会主査
2008年6月－2014年6月　観光情報学会会長
2014年6月－2016年6月　人工知能学会会長
2016年4月　公立はこだて未来大学副理事長
2020年4月　東京大学次世代知能科学研究センター教授

研究歴

人工知能一般、ゲーム情報学、エンタテインメントコンピューティング、観光情報学、社会実装などの研究に従事。著書に「将棋とコンピュータ」（共立出版）、「鉄腕アトムは実現できるか」（河出書房新社）、「ロボットの情報学」（NTT出版）、「先を読む頭脳」（新潮社）、「AIに心は宿るのか」（集英社インターナショナル）ほか。

受賞歴

1988年 人工知能学会論文賞、1990年 日本認知科学会奨励賞、1992年 日本認知科学会論文賞、1994年 日本認知科学会優秀論文賞、2007年 第7回(社)計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会優秀講演賞、2009年　エンタテインメントコンピューティング2009優秀論文賞、2010年 文部科学省科学技術賞（理解増進部門）、2012年 社団法人　情報処理学会　フェロー、2017年 社団法人人工知能学会功績賞、2020年　函館市文化賞、2020年 北海道新聞賞、2021年 人工知能学会フェロー。

保木 邦仁

電気通信大学　情報理工学研究科
准教授
ゲーム情報学、人工知能、機械学習

経歴

2000年4月　東北大学大学院理学研究科　日本学術振興会特別研究員（DC1）
2003年4月　東北大学大学院理学研究科化学専攻博士後期課程修了（博士、理学）
2003年5月　トロント大学化学科　博士研究員
2006年6月　東北大学大学院理学研究科　研究支援者
2007年4月　東北大学大学院理学研究科 助教
2009年4月　東北大学高等教育開発推進センター 助教
2010年8月　電気通信大学先端領域教育研究センター　特任助教
2015年4月　電気通信大学情報理工学研究科　准教授

研究歴

コンピュータ将棋プログラム Bonanza の開発がきっかけとなり、ゲーム人工知能領域における活動が本格的に始動。同領域において、人工知能、機械学習、ヒューリスティック探索の応用技術を研究。著書に「ゲーム情報学概論－ゲームが切り拓く人工知能－」（コロナ社、共同執筆）、「ボナンザVS勝負脳―最強将棋ソフトは人間を超えるか」（角川書店）ほか。

受賞歴

2020年第1回世界将棋AI電竜戦独創賞、2018年 CEDEC AWARDS 2018 特別賞、2015年長尾真記念特別賞、2014年 ICGA Journal Award などを受賞。2006年、2013年世界コンピュータ将棋選手権優勝。

池田 心

北陸先端科学技術大学院大学　先端科学技術研究科
教授
ゲーム情報学、機械学習、人を楽しませる・学習支援するゲームAI

経歴

1999年3月 東京大学理学部数学科卒
2000年9月 東京工業大学総合理工学研究科知能システム専攻修士課程修了
2003年3月 東京工業大学総合理工学研究科知能システム専攻博士課程修了　博士（工学）
2003年4月 京都大学学術情報メディアセンター 助手 （2007年 同助教）
2010年1月 北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科　准教授
2021年4月 北陸先端科学技術大学院大学先端科学技術研究科　教授

研究歴

1999年より、遺伝的アルゴリズム、機械学習を用いたエージェントシミュレーションやシステム制御問題に取り組む。2010年より、ゲーム情報学の研究を開始。強いだけでなく、人間らしい「楽しませる・教える」ゲームAIの研究を進めている。

受賞歴

1993年国際数学オリンピック銅メダル、2011年 Advances in Computer Games Best Paper Award、2014年 CGFオープン19路盤部門優勝、など。

中村 貞吾

九州工業大学 知能情報工学研究科
准教授
自然言語処理、及びゲーム情報学

経歴

1987年3月 九州大学大学院 工学研究科 電子工学専攻 博士後期課程 単位取得満期退学
1987年4月 九州大学 工学部 電子工学科 助手
1990年3月 工学博士 (九州大学)
1990年6月 九州大学 工学部 情報工学科 助手
1992年10月 九州工業大学 情報工学部 知能情報工学科 講師
2011年2月 九州工業大学 大学院情報工学研究院 知能情報工学研究系 准教授

研究歴

自然言語処理，および，ゲーム情報学の研究に従事． 2001年4月より1年間，U.C.Berkeley の Berlekamp 教授の下で組合せゲーム理論について学び，その後は，組合せゲーム理論を用いた囲碁局面解析の研究を精力的に行なう．