3日間で自己学習したAlphaZeroがAlphaGoに勝利。GitHubの2017年年次レポートは人工知能の人気ぶりを示す！

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本日 Nature に発表されたこの重要な論文には、Google の DeepMind チームの最新の研究結果が詳しく記載されています。人工知能の重要な目標は、事前の知識なしに完全な独学で、極めて困難な分野で超人的なレベルを達成することです。

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2017 年における人工知能の人気はどの程度でしょうか?

01 人工知能を0から1に、独学でAlphaGoを100-0で破る

昨年、ある少年が世界中のチェスの教本を読み、熱心に練習し、熟考しました。彼のチェスの腕前は格段に向上し、世界チャンピオンのイ・セドルを4対1で破りました。それ以来、彼は無敵になりました。彼の名前はアルファ碁です。

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今年、弟はチェス盤と白黒の駒2つだけを頼りにしました。チェスのマニュアルを一度も見たことがなく、指導してくれる人もいませんでした。ゼロから始めて、楽しみながら自分で物事を理解し、兄のアルファ碁を100対0で破りました。彼の名前はアファ・ユアンです。

AlphaGo の最大の特徴は、人間の指導を必要としないことです。新しい強化学習方法により、AlphaGo は自ら教師となり、最も難しい囲碁の分野で人間を超えるレベルの熟練度を達成します。

3日間の独学で、彼はAlphaGoの旧バージョンに勝利した。

人間は実際に AlphaGo に悪い教訓を教えました。新世代の AlphaGo Zero はゼロからスタートしました。過去のチェスの記録からの指導も、人間の事前の知識を参照する必要もありません。完全に独自の強化学習と理解に依存しています。そのチェスのスキルは AlphaGo をはるかに超えて向上し、すべての戦いに勝利し、AlphaGo を 100 対 0 で破りました。

このレベルに到達するには、AlphaCoin は 4 つの TPU で 3 日間を費やして 490 万回のチェス ゲームをプレイするだけで済みます。その兄貴分である AlphaGo は、人間に勝つまでに数か月を費やして 48 個の TPU を使い、3,000 万回のチェスのゲームを学習する必要があった。

AlphaGo Zero は以前のバージョンとは大きく異なります。

AlphaGo-Zero トレーニング タイムライン

• AlphaGo Zero は盤上の白と黒の駒のみを入力として使用しますが、その前身には手動で設計された少数の特徴入力が含まれていました。
• AlphaGo Zero は単一のニューラル ネットワークのみを使用しました。以前のバージョンでは、AlphaGo は次の動きを選択するために「ポリシー ネットワーク」を使用し、各動きの後の勝者を予測するために「バリュー ネットワーク」を使用していました。新しいバージョンでは、2 つのニューラル ネットワークが 1 つに統合され、より効率的にトレーニングおよび評価できるようになりました。
• AlphaGo Zero は高速でランダムな動きを使用しません。以前のバージョンでは、AlphaGo は現在の状況からどのプレイヤーがゲームに勝つかを予測するために早打ち法を使用していました。代わりに、新しいバージョンでは、高品質のニューラル ネットワークを利用してチェスの位置を評価します。

人工知能の重要な目標は、事前の知識なしに完全な独学で、極めて困難な分野で超人的なレベルを達成することです。ゼロの基礎から始めて、自分自身を訓練し、超越を達成することができます。

AlphaGo Zero は、何百万回もの自己対局を通じて、囲碁をゼロからマスターし、人間が獲得するのに何千年もかかるであろう知識をわずか数日間で蓄積しました。しかし、新たな知識も発見し、イ・セドルや柯潔との対戦でアルファ碁が編み出した戦略や新手を補完し、上回る型破りな戦​​略や新手も開発した。

こうした創造的な瞬間は、AI が人間の知性を高め、人類が直面している最も深刻な課題のいくつかを解決するのに役立つという自信を与えてくれます。

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AlphaGo Zero はまだ初期段階ではありますが、上記の目標に向けて重要な一歩を踏み出しました。人工知能を利用して人類社会の進歩を促進することを使命とするDeepMindにとって、囲碁はAlphaGoの究極の秘密ではありません。彼らの目標は、AlphaGoを使用して宇宙を探索するための普遍的な究極のツールを作成することです。

AlphaGo Zeroの改良により、人工知能技術を使って人類の運命を変える画期的な機会が人々に与えられました。将来、人工知能が発展すると、多くのプログラマーが職を失い、プログラマーは「動物の調教師」になるかもしれません。

02人工知能システムがプログラマーを上回り、真の自律プログラミングを実現

AI による自動プログラミングを可能にすることは、人工知能分野における長年の夢の 1 つです。少し前に、ブルームバーグとインテル研究所の2人の研究者が、完全なソフトウェアプログラムを自動生成できる初のAIシステム「AIプログラマー」を実現したと主張した。

この「AIプログラマー」は、遺伝的アルゴリズムとチューリング完全な言語を使用して、理論的にはあらゆる種類のタスクを完了できるプログラムを開発します。AI自動プログラミングの時代が始まりました。

これは、人間の介入を最小限に抑えてソフトウェア プログラム全体を自動的に生成できる初の機械学習 (ML) システムです。遺伝的アルゴリズム (GA) を中核とし、厳密に制約されたプログラミング言語を使用することで、ML 検索空間のオーバーヘッドが最小限に抑えられます。

AIプログラマーソフトウェアアーキテクチャ

図からわかるように、人間が操作するのはごくわずかです。最初に指示を入力し、最後に特定のタスクに適した機能を受け取るだけです。残りは機械が行います。

AI プログラマーの斬新な部分は次のとおりです。

• 効率性とセキュリティのために手作りのインタープリターを組み込んだ独自のシステム設計。
• 遺伝的アルゴリズムの強化には、ランダム化された命令と遺伝子の結合、およびプログラミング言語固有のゲノム構築と除去の手法が組み込まれています。

現在、この分野での成果は、AI がプログラミング言語を自動補完したり、簡単な加算プログラムを実行したりできるようにするなど、非常に限られています。

研究者らは、このシステムを使って、完全に機能するプログラムは実際に自動的に生成できるという長年の仮説を証明したと述べている。

特にこの作業では、AI プログラマーは機械学習の遺伝的アルゴリズムを使用して複雑な命令をシミュレートします。 AI プログラマーによって生成されたプログラムは、今では初心者の人間のプログラマーによって書かれたプログラムと同じくらい複雑になっています。しかし研究者たちは、AI プログラマーが作成したプログラムは従来の範疇を超え、人間の時間や知恵に制限されないと考えています。

AI によって書かれたプログラムは、テストの複雑さとコンピューティング リソースの間の最適なポイントを見つけるだけです。つまり、可能性は無限大です。

研究者らはまた、現在のプログラミング言語は人間向けであり、MLベースのプログラミングには適していないため、新しい機械指向のプログラミング言語を再考し設計する必要があると述べた。 「ML ドライバー生成の将来を考えるとき、典型的なプログラム言語作成へのアプローチを放棄して再考する必要があります。」

そうすることによってのみ、AI システムによって駆動され、人間の創造性とデザインによって導かれるコンピューター ソフトウェア開発の新しい未来を思い描き始めることができると研究者らは述べています。

GitHubの2017年年次レポートは人工知能の人気度を示している

GitHub Universe は GitHub の年次イベントです。今年の GitHub Universe カンファレンスは 10 月 10 日から 12 日までサンフランシスコで開催されました。同時に、GitHub は公式 Web サイトで 2017 年の年次データ レポート「GitHub Octoverse Report」も公開しました。

レポートによると、2017 年に GitHub コミュニティには 2,400 万人の開発者、150 万の組織と企業、6,700 万のリポジトリ (そのうち 2,500 万はパブリック リポジトリ)、世界 200 か国以上のユーザーが集まっています。まさに「世界最大のゲイ出会い系サイト」と呼ばれるにふさわしい存在です。

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GitHub は毎年の年次イベントでデータ レポートを公開しており、最も人気のあるプログラミング言語、オープン ソース プロジェクトなどを含む年間データが Web サイトにリストされています。今年のデータは、さらに目を引くものとなっています。プログラミング言語のダークホースである Python は、止められない存在です。

01. 言語戦争に終止符を打つ、GitHubの最高得点言語

プログラミング言語間の戦争は長期戦です。プログラマーはそのようなコンテンツに多少の美的疲労を感じていますが、それでもそれを見るたびに自分のアプリケーションを必死に応援しています。 GitHub は、337 種類の独自のプログラミング言語で開発されたオープン ソース プロジェクトを含む豊富なリソース ライブラリです。

では、どの言語が GitHub の王者に輝くのでしょうか? JavaScript を思い浮かべましたか? JavaScript は今年、GitHub で 230 万件のプル リクエストを受け取りました。これは、2 位の Python の 2 倍以上です。

今年の Python のリクエストは昨年に比べて 40% 増加し、Java を追い抜いて第 2 位に躍り出ました。 Typescript は今年のダークホース言語でもあり、GitHub でのプルリクエスト数は昨年の 4 倍に上ります。

2017年にGitHubで最も人気のある言語トップ15

上位15言語（優先順位順）：

• JavaScript
• パイソン
• ジャワ
• ルビー
• PHP の
• C++
• CS
• C#
• 行く
• Ｃ
• タイプスクリプト
• シェル
• 迅速
• スカラ
• オブジェクティブC

2017年にGitHubで最も人気のある言語トップ15を見ると、JavaScriptが2位のPythonを大きく引き離して1位になっていることがわかります。これは、GitHub上のWebフロントエンドプロジェクトと開発者の数が膨大であることに関係しているのかもしれません。

注目すべきは、Python が昨年の 3 位から Java に代わって 2 位に上り、昨年と比較して PR 数が 40% 増加したことです。

近年、Python は急速に成長しています。Python はスクリプト言語ですが、習得が簡単です。同時に、Python には優れたディープラーニング ライブラリが多数用意されており、ほとんどのディープラーニング フレームワークが Python をサポートしています。そのため、AI時代のトップ言語としてのPythonの地位は基本的に確立されています。

Java を見てみましょう。Java は 3 位にまで追いやられましたが、Java 9 がリリースされてからまだ日が浅く、そのモジュール化機能は開発者に深く愛されているため、その優位な地位は依然として揺るぎません。

同時に、Objective-C のランキングが下がっていることにも気づきました。これは、モバイル開発の人気が低下していることを示しています。今年提出されたPRの数は昨年よりもさらに少なくなっています。OCはiOS開発にとって最も重要な言語です。Javaの順位の低下を考えると、モバイル開発の人気が低下していることがわかり、今年は最初の低下になる可能性があります。

根本的な理由は、スマートフォンがますます普及してきたことです。周りの祖父母全員がスマートフォンを持っているということは、スマートフォンの市場シェアが基本的に限界に達したことを意味します。

さらに、トラフィックは現在、基本的に一部の大手企業によって占有されています。モバイル時代にトラフィックを獲得することはますます困難になり、モバイル起業はますます困難になっています。当然、モバイル開発の市場需要はもはや成長し続けることはできません。

しかし、モバイル開発市場がそれほど活況ではないのは事実ですが、モバイル開発の仕事がないということではありません。昨今の安定した開発企業ではモバイル開発職は不可欠であり、不足しているのは本当に有能な人材です。

したがって、すでにモバイル開発に従事している場合は、あまり心配する必要はありません。自分のスキルを向上させることに集中することが最善の方法です。プログラミングを学んでキャリアを変えたい場合、今からモバイル開発をゼロから学ぶことはお勧めできません。

02. 2017 年の最高のオープンソース開発者は誰ですか? 最高のオープンソース プロジェクトは誰ですか?

GitHub は 2007 年に設立され、すでに 10 年が経過しています。現在では世界で最も影響力と権威のあるオープンソース コミュニティとなっています。毎年、多数の企業や個人がコミュニケーションと学習のためにプロジェクトをオープンソース化しています。

では、今年最も価値のあるプロジェクトはどれでしょうか? プログラマーの間で広く議論されたプロジェクトはどれでしょうか? 最も完全な情報を収集したプロジェクトはどれでしょうか?

最もフォークされたプロジェクトトップ10

1位はTensorFlowでした。TensorFlowはGoogleの第2世代機械学習システムです。これは、ますます多くの人々が人工知能に興味を持ち、機械学習を学び、投資する準備をしていることも反映しています。

これはまた、オープンソース コミュニティによって私たちの考え方が開かれ、新しいものを受け入れ、理解し、学ぶコストが削減されるため、今日でも多くの開発者が積極的に未来を受け入れていることを間接的に示しています。 「人工知能元年」と呼ばれた2016年に続き、2017年も人工知能はさらなる発展を遂げました。

最も多くの貢献者がいるプロジェクトトップ10

レビュー数が最も多いプロジェクトトップ10

最も議論されたプロジェクトトップ10

TensorFlow は上記 4 つのランキングのうち 3 つに名前を残しており、これは人工知能の人気を改めて証明するとともに、ますます多くの開発者が人工知能の将来の発展に自信に満ちていることを側面から反映しています。

03. 2017年、GitHubの参加者に新たな変化があった。

GitHub の参加者は 2016 年よりも 2017 年の方が多くなりました。貢献者のほぼ半数は学生、28%は専門家、22%はプログラミング愛好家です。経験の面では、経験豊富なプログラマーはわずか 10% で、45% はまったくの初心者です。

GitHub 参加の変更

開発者が常に GitHub の中心となることは間違いありません。 2017 年 4 月、GitHub は開発者プログラムを拡張し、有料ユーザーの開発者だけでなく、GitHub 開発者も対象に含めるようになりました。この計画により、GitHub 上の開発者の数も急増しました。

03. 2017年、機械学習は最も広く使われたタグだった

2017 年、GitHub は、ユーザーがテクノロジーや業界などによってプロジェクトを検索できる新機能「トピック リポジトリ タグ」を追加しました。では、運用開始から 1 年を経て、2017 年にメインテーマ タグとなったタグは何でしょうか?

2017年はキング・オブ・グローリーが人気を博したように、ゲームが大ヒットであることは間違いありません。しかし、「ゲーム」は無敵ではありません。少なくとも機械学習はゲームに対抗することができます。

最も広く使われているタグ

ラベルの詳細は次のとおりです。

● 機械学習: https://github.com/topics/machine-learning

● ゲーム: https://github.com/topics/game

● iOS: https://github.com/topics/ios

● API: https://github.com/topics/api

● ブログ: https://github.com/topics/blog

● ウェブサイト: https://github.com/topics/website

● ディープラーニング: https://github.com/topics/deep-learning

● ライブラリ: https://github.com/topics/library

● アルドゥイーノ: https://github.com/topics/arduino

● プラグイン: https://github.com/topics/plugin

● データベース: https://github.com/topics/database

● ボット: https://github.com/topics/bot

全体的なデータの概要:

• 2,400万人のユーザー
• 150万の組織
• 6,700万のリポジトリ
• 130万人の学生開発者
• 200か国以上のユーザー
• GitHubのビジネスアカウントの4分の1は米国外からのものだ
• 2016年9月以来、10億件のコミットが公表されている
• 2016年9月現在、2,530万のアクティブプロジェクト
• 2016年9月以来1,250万件のアクティブな問題
• 2016年9月以降、670万人の新規開発者
• 2016年9月以降、451,000の新しい組織がGitHubに参加しました
• 2016年9月以来、120万人が最初のプルリクエストを提出しました
• 2016年9月以来、410万人が最初のリポジトリを作成しました
• 2016 年 9 月以降、Linus Torvald の最初の GitHub プル リクエストを含む 130 万件の新しいプル リクエスト: https://github.com/Subsurface-divelog/subsurface/pull/155
• 1億件のプルリクエストがマージされました
• 68,800,000件の問題が解決されました
• 624,000 件のプルリクエストがレビューされました
• 140万人が他人の問題として議論
• GitHubでは絵文字がよく使われています
• 191,000人がプロジェクトにスターを付けたりフォークしたりしたが、コードは提出しなかった
• フレームワークと言語を除いて、次のタグが最も頻繁に使用されます。
• 機械学習
• ゲーム
• iOS
• 翻訳
• ブログ
• Webサイト
• ディープラーニング
• 図書館
• アルドゥイーノ
• プラグイン
• データベース
• ボット

最後に最も興味深いのは、間違いなく 1 位にランクされている絵文字ランキングです。プログラマーは、お互いの投稿に「いいね！」するのが好きなようです。

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コミュニティが発展し続け、オープンソース プロジェクトが成長し続けるにつれて、GitHub のレポートは将来のテクノロジのトレンドを判断する上で大きな参考価値を持つようになります。

インターネット業界が最も恐れているのは、現状に満足し、時代の流れに遅れることです。テクノロジー業界の人々と同じように、私たちも常に自分自身をアップデートし、盲目的に他人に従うのではなく、変化を受け入れなければなりません。そうすることでのみ、時代の流れに負けずにいられるのです。

最後に、GitHub とオープンソース精神のおかげで、テクノロジーに携わる私たちは世界と歩調を合わせることができ、新しいことを学ぶ方法も変わりました。ご興味がございましたら、「原文を読む」をクリックしてレポート全文をご覧ください。