2017年は、AI（Artificial Intelligence、人工知能）が大きく注目された年でもある。

　すでに2016年には、AI の台頭で将来、大量の失業者が出るとの報告を世界経済フォーラム（WEF）が出していたり、囲碁のトッププレーヤー、イ・セドルがAlphaGo に敗北するなどしていたが、2017年に入って、将棋の世界でもトップ棋士がAI「Ponanza」に敗北した。

　また、AI の能力を飛躍的に向上させる技術として、ディープラーニング（deep learning、深層学習）が注目を集めた。ディープラーニングを行う上では、AI に学ばせるデータの質と量が重要になるという視点から、ビッグデータが要とされた。

　だが、データを使わず、自分との対戦を繰り返すことで、他のAI を圧倒したAlphaGo Zero の登場で、AI と深層学習の組み合わせは新しい展開を迎えたといえる。

　ディープラーニングをめぐっては、AI の開発者にとっても「いい結果は出るが、なぜその結果が出るかわからない」ということが起こるため、アルゴリズムのブラックボックス化が心配されている。


◇AI 、機械学習、ディープラーニングとは？

AI(人工知能)に対するありがちな「誤解」とそれに対する回答まとめ　（Gigazine）

◇将棋と碁でのAI の躍進

佐藤天彦名人がAIとの戦いで“感動した”という深い理由　（AERA dot.）

羽生善治「棋士になって30年、まさかこんなことになるとは…」人工知能の現在と未来　（現代ビジネス）

囲碁AI「AlphaGO」の次世代版は、自己対局で「最強」を超えた──その進化の本質と、グーグルの野望　（wired）

AlphaGo Zero をめぐる、山本一成氏（将棋プログラム「Ponanza」作者）のツイート： 12月6日、12月7日


◇アルゴリズムのブラックボックス化

なぜ企業はユーザー行動のデータを収集したがるのかはネット上で人間を監視するボットの仕組みから理解できる　（Gigazine）

「 人工知能の性能が上がった理由」を説明できない　（山本一成氏のcakes）：後半の購読は要登録


◇最近のAI の応用例

グーグルとマイクロソフトが人工知能を強化するのは、「広告でもっと稼ぐ」ためかもしれない　（wired）

驚異！人工知能が「見ただけで」ゲームを作り上げた　（ビジネス＋IT）

グーグルのAIが惑星を発見--太陽系に匹敵する8惑星の恒星系　（cnet）