なぜ2014年までAIは囲碁や将棋で人間に勝てないと考えられていたのか？

AIが囲碁や将棋などのゲームで人間に勝つことが当たり前のようになった現在ですが、2014年以前には「AIは絶対に人間に勝てない」と考えられていた時期がありました。では、なぜ当時はそのように考えられていたのでしょうか？この記事では、その理由を深堀りして解説します。

AIが囲碁や将棋で人間に勝てないと考えられていた理由

2014年まで、多くのAI専門家や大学教授たちは、AIが囲碁や将棋のような高度な戦略ゲームで人間に勝つことは不可能だと信じていました。主な理由として挙げられたのが、「計算量の問題」と「人間の直感や戦略の優位性」でした。

囲碁や将棋のようなゲームでは、可能な手の数が膨大で、単純な総当たり（ブルートフォース）では解けないほどの計算量になります。そのため、AIがこれらのゲームで人間を超える能力を持つことは難しいと考えられていたのです。

総当たり（ブルートフォース）では解決できない問題

「総当たり」というアプローチは、コンピュータに可能なすべての手を試させる方法です。初期のAIでは、この方法が主流であり、特に囲碁のように局面が複雑なゲームでは、計算量が指数的に増加し、現実的な時間内に解くことができませんでした。

例えば、囲碁では、1手に数百億通りの可能性があるため、総当たり方式での解析はほぼ不可能でした。そのため、「AIは囲碁で人間に勝てない」という予測が広まりました。

AIの進化と新しいアプローチ

しかし、2014年にGoogleのAlphaGoが囲碁で世界チャンピオンに勝利した際、それまでの予測は大きく覆されました。AlphaGoは、従来の総当たり方式ではなく、深層学習（ディープラーニング）とモンテカルロ木探索（MCTS）などの新しいアプローチを使用しました。

これにより、AIは人間の直感に近い戦略を学習し、膨大な計算量を効率的に処理できるようになったのです。これまで「AIは計算量の限界で勝てない」とされていたのが、実際には異なるアプローチで可能になったことを示しています。

人間の直感と戦略の優位性

また、AIが人間に勝てないと考えられていた理由の一つは、人間の直感や戦略の優位性です。特に囲碁や将棋では、プレイヤーが経験や直感を駆使して戦うことが重要視されていました。AIはこの「直感」を持たないため、人間に勝てるとは思われていなかったのです。

しかし、深層学習によってAIは膨大なデータを解析し、人間の直感を模倣できるようになりました。これにより、AIは「ただの計算機」から、より「人間に近い判断を下す存在」へと進化したのです。

まとめ

2014年まで「AIは囲碁や将棋で人間に勝てない」と考えられていた理由は、計算量の問題や人間の直感に基づいた戦略の優位性にありました。しかし、AI技術の進化により、これらの壁は打破されました。AlphaGoが示したように、従来のアプローチに頼らない新しい方法が成功を収めたことで、AIはついに人間を超える能力を発揮しました。