Published: April 13, 2025
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AlphaGoの開発者(Google)「私たちはまず、プロ棋士の棋譜データをAIに与え、その人間の手を学習して取り込ませるところからスタートしました。AIはその後、その地点から自己対局で学習を継続しました。 しかし、1年後に私たちが発見したのは、"人間のデータは実は必要なかった"という事実です。」
(続き)「実際に人間の手を(学習から)全て取り除くことができたのです。 さらに私たちが示したのは、結果として生まれたプログラムは、元のAlphaGoの性能に追いつくだけでなく、実際にはより速く学習し、より効果的に機能して、はるかに高いレベルの性能を達成できたということでした。
「これはとても奇妙な考えです。人間のデータを捨て去ると、それが単に不要だっただけでなく、AI本来の性能を制限していたことが分かったいうのは実に奇妙なことです。 この発見は、AIにおける「苦い教訓」と呼ばれます。私たち人間は、自分たちが蓄積してきた知識が重要なものだと信じたいのです。」

