──開発の方向性としては……ちょっと後退してる感じを受けますね。人類の知識がゼロだからこそ強くなれたという話だったのに……。
大橋：
実はそれは違うんです。最初、アルファ碁ゼロが登場した時に人類は『人間がこれまで築いてきたものは無駄だったのかー！』と絶望したわけですよ。しかし、アルファ碁ゼロの本当に凄いところは、アルファスターやアルファフォールド【※】のような汎用性を目指したところです。
専門的な囲碁ＡＩとしての実力を高めるのであれば、ディープラーニングをより効率的にするために、人間が手助けしてあげたＡＩの方が、現在の状況では伸びていますね。
※ともにアルファ碁ゼロの手法を発展させたＡＩ。アルファスターはスタークラフトのＡＩ。アルファフォールドはタンパク質の構造を予測するＡＩ。
──なるほど……。
大橋：
デリケートな部分なんですが……僕は「ディープラーニングは中終盤が弱い」というのは、「与えられる教師データが中終盤が弱いものばかりだから、中終盤が弱くなる」のではないかと考えています。
──ああ！ それは確かにそうですよね！ 中終盤が弱いディープラーニングが自己対局して生成した棋譜は、中終盤が弱くなるのは当然です。それをもとに学習していけば、いつまでたっても中終盤が弱いまま……。
大橋：
ゴラクシーやカタゴは、最初にドメイン知識を組み込んでから自己対戦することで、中終盤に強い教師データを生成しているのではないかと思います。まあ、それだけが強さの秘密ではないんでしょうが。
アルファ碁ゼロはそこを力技で突破しちゃいましたね。４０ｂ（ブロック）と大量のＴＰＵで。
──（また知らない言葉が出てきたぞ……）あの、ブロックというのは、数が多い方が強いんですか？
大橋：
はい。ブロック数というのは、人間の脳を模した学習用のニューラルネットワークのサイズを示します。ブロックが多い方が、脳みそが大きいイメージ。だから数が多いほど強いと言われています……が、ゴラクシーの開発者はそうでもないと言っていました（笑）。
