ＤＺＧ讓日本變強
大橋：
最近職業棋士可以在對弈網站「幽玄之間」上和ＤＺＧ直接對弈了。ＤＺＧ在這裡發揮了驚異的強大實力，下出了１５１勝４０敗（９月２７日止）的成績，其中甚至還有一段時間出現過超過一百連勝的紀錄呢。
星合：
最近我們日本國家隊的研究會也開始可使用ＤＺＧ來檢討了。
加藤：
因為圍棋ＡＩ登場的關係，我想今後的圍棋學習法也會發生變化才對。好比說某個局面讓ＤＺＧ去判斷，找出勝率分析與候補落點，並且也擺出後續的算路來參考。
星合：
我也會在研究會中使用ＤＺＧ，從中學到很多東西。老實說，有時候它也會出現攻殺上有點奇怪的推算，但在佈局階段等人類覺得很模糊的地方，它所提示的落點就話讓評價值產生很大的變化，就非常有參考價值。
大橋：
另一方面，它所提示出來的落點可能是ＡＩ才會這樣下的著手，這樣的棋是否能在對人類的對局上活用也是個問題。
加藤：
講明白了，現在ＤＺＧ比人類強。所以這種最強的對手所做出來的客觀數值分析，一定會對日本棋士提供很大的好處。
星合：
在「幽玄之間」上ＤＺＧ偶爾也會輸掉。看起來果然還是在攻殺上很不擅長的樣子。這方面今後有辦法再改善嗎？
加藤：
非常難。在攻殺或複雜的局面上，ＤＺＧ雖然可能會比其他的圍棋ＡＩ程式要擅長一些，但還是離人類的水準差很遠。人類可以從抽象的知識中發揮應用。這是人類優秀的能力，也是ＡＩ欠缺之處。
大橋：
職業棋士之間，雖然知道ＤＺＧ有攻殺的弱點，但還是對它中盤戰鬥力評價很高。
星合：
沒錯。不過，我終於明白加藤先生說的東西了。深度學習化的ＡＩ雖然讓人覺得它可以自我思考了，實際上它還僅僅是在模仿人類而已。
加藤：
誠如此言。對此誤解的人其實非常之多。所以我前面特別說「它模仿人類模仿的非常好」，就是這個緣故。深度學習只是將人類的直覺移植到機器上而已。而所謂的假說推論與抽象化等人類的智慧，是深度學習弄不出來的。
大橋：
不過，看起來還是可以應用在棋盤之上。
加藤：
以人類的眼光來看，或許是一種應用，但那還是只有把模仿人類的行為進行模擬而已。它是不可能自己想出甚麼東西的。
大橋：
我倒對這點有不同的見解。阿發夠自我對戰譜中所出現的下圖白１０或１２碰，以我們職業棋士來看，就是全新的著手。不過就程式寫作的人來看，「碰」這種手段也是從棋譜中學習而來的。只不過是剛好在這個場面下拿出來使用而已。
星合：
這可以說是人類的著手中所延伸出來的手段吧。
圍棋ＡＩ的未來
星合：
可以再請教一個問題嗎？未來ＤＺＧ將會朝甚麼方向發展？
加藤：
首先是應該不會有戲劇性的增長了（譯註：此座談會出現在阿發夠零式之前）。要比現在還要強大的話，需要另一個技術上的大突破。所以就我而言，則是希望它能對各位職業棋士老師們在學習上發揮效果。我自己非常喜歡圍棋，心情上當然希望日本棋士能在世界棋賽中獲勝，但本質上我還是有將最先進的技術推廣出去、以便宜的方式提供給大家的工程師。我自己很喜歡用製酒師來做比喻，將製酒師的直覺利用科學分析的方式加以廣泛應用，就能讓大家喝到便宜美味的日本酒了。所以我也希望圍棋界能利用ＤＺＧ，不論是職業棋士或業餘棋士都能變得更強。
星合：
像這樣能實際讓ＤＺＧ去對弈、在研究會中使用，讓我們非常感激。活用ＡＩ的話，人類就還能找出繼續變強的可能性，這真是太棒了。
大橋：
說不定十年之後的新入段者，都跟現在的井山六冠一樣強呢。最好的例子，就是將棋的藤井聰太四段了（譯註：他就是靠著電腦將棋的練習而創下了連勝新紀錄）。不過，藤井四段聽說對於詰將棋（類似於圍棋的死活問題）也非常強。所以類似詰棋這種鍛鍊細算與基礎體力的訓練，即便是在導入ＡＩ訓練後也是同樣的重要呢。
加藤：
在ＤＺＧ的佈局上加入職業棋士的計算能力就是非常完美的一件事了。如果能達到這樣的程度，應該也能重新贏過ＡＩ才對。
大橋：
不過，ＡＩ應該也會變強吧？
加藤：
再來，恐怕又要花上十年以上了（笑）。就像前面所說過的一樣，我希望盡快能出現打倒中韓棋士的新秀。此外，我想再補充一句話，就一個人工智能的研究者來說，原本是認為如果沒有技術突破的話是無法在１９路棋盤上贏過人類，所以才開始研究圍棋ＡＩ的；然而就在股溝公司的暴力計算下突破了這樣的障礙，反而讓很多研究機構停止了圍棋ＡＩ的研究。不過，就像前面說過的一樣，根據局面需要不得不集中於某處來細算的功能等等，還是很需要去研究的部分，因此現在一旦全部中止開發了，就讓我覺得很困擾。所以我希望人類盡快再度贏過圍棋ＡＩ，好讓這些研究重新開始。
星合：
圍棋ＡＩ的目標應該不只是要贏過人類對吧。
大橋：
人類和ＡＩ，應該是互相切磋琢磨向上進步的關係。今天就謝謝加藤先生和我們暢談這麼多東西。
加藤、星合：
謝謝大家。
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