AlphaGo対イ・セドル

外部動画
機械が世界一難しいゲームで人間を打ち負かすために自らを訓練する、レトロレポート、2:51、レトロレポート[ 7 ]

囲碁は、直感、創造的思考、戦略的思考を必要とする複雑なボードゲームです。^{[ 8 ] [ 9 ]}人工知能（AI）の分野では、長い間難しい課題と考えられてきました。囲碁の強力なコンピュータプレイヤーを設計することは、チェスよりもはるかに困難です。 ^{[ 10 ]}人工知能の多くの研究者は、囲碁はチェスよりも人間の思考を模倣する要素をより多く必要とすると考えています。^{[ 11 ]}数学者のIJ Goodは1965年に次のように書いています。^{[ 12 ]}

コンピューターで囲碁？ ― 単に合法的なゲームではなく、合理的な囲碁をコンピューターにプレイさせるには、優れた戦略の原則を体系化するか、学習プログラムを設計する必要があります。その原則はチェスよりも定性的で神秘的であり、判断力に大きく依存します。ですから、合理的な囲碁をコンピューターにプレイさせるのは、チェスよりもさらに難しいと思います。

2015 年以前は、^{[ 13 ]}最高の囲碁プログラムでもアマチュア段位レベルにしか達することができませんでした。^{[ 14 ]}小さな 9×9 盤では、コンピュータはより良い成績を収め、一部のプログラムはプロのプレイヤーとの 9×9 対局で勝利を収めることができました。AlphaGo 以前は、一部の研究者は、コンピュータが囲碁でトップレベルの人間に勝つことは決してないだろうと主張していました。^{[ 15 ]} DeepMind の初期投資家であるイーロン・マスクは、2016 年に、この分野の専門家は、AI がトップレベルのプロの囲碁プレイヤーに勝利するまでには 10 年かかると考えていると述べました。^{[ 16 ]}

AlphaGo対イ・セドルの対局は、1997年にガルリ・カスパロフがIBMのコンピューター、ディープ・ブルーに敗れたチェスの対局に匹敵する。カスパロフがディープ・ブルーに敗れたことは、コンピューターがチェスで人間より強くなった瞬間と考えられている。^{[ 17 ]}

AlphaGoは、これまでのAIとは大きく異なります。人間プログラマーがハードコーディングした確率アルゴリズムを使用する代わりに、AlphaGoはニューラルネットワークを使用して勝率を推定します。AlphaGoは、すべての対局、プレイヤー、分析、文献、AlphaGo自身や他のプレイヤーとの対局を含む、オンラインの囲碁ライブラリ全体にアクセスして分析します。一度セットアップされると、AlphaGoは開発チームから独立し、囲碁を解く（つまり、ゲームに勝つ）ための最善の道筋を評価します。ニューラルネットワークとモンテカルロ木探索を使用することで、AlphaGoは将来の何手先まで、可​​能性の高いものと低いものの膨大な数の確率を計算します。

関連する研究成果は、認知科学、パターン認識、機械学習などの分野に応用されている。^{[ 18 ]： 150}

AlphaGoは2015年10月にヨーロッパチャンピオンのファン・フイ（プロ2段）を5勝0敗で破り、AIがハンディキャップなしでフルサイズの盤で人間のプロプレイヤーに勝利した初めての事例となった。^{[ 19 ] [ 20 ]}一部のコメンテーターは、ファンとプロ9段のリーとの実力差を強調した。^{[ 21 ]}コンピュータープログラムのZenとCrazy Stoneは、以前に4石または5石のハンディキャップでプロ9段の人間プレイヤーに勝利している。^{[ 22 ] [ 23 ]}カナダのAI専門家ジョナサン・シェーファーは、ファンに勝利した後、AlphaGoを経験不足の「神童」に例え、「真の成果は、このプログラムが真のトップレベルのプレイヤーと対戦するときだろう」とコメントした。彼はその後、2016年3月に李が試合に勝つと信じた。^{[ 20 ]} プロの囲碁棋士で国際囲碁連盟の事務総長である李河津は、AIが李に挑戦する可能性に「とても興奮している」と述べ、両者に勝つチャンスは同等だと考えているとコメントした。^{[ 20 ]}

AlphaGoとの対局後、ファン・フイは、この対局を通してより良いプレイヤーになれたこと、そして以前は気づかなかったことに気づけるようになったことを語った。2016年3月までに、Wired誌は彼の世界ランキングが633位から約300位に上昇したと報じた。^{[ 24 ]}

囲碁の専門家は、AlphaGoの樊との対局で、特に盤面全体に対する認識不足に関連する誤りを発見した。李との対局前は、10月の対局以降、このプログラムがどれだけゲームを改善したかは不明だった。^{[ 21 ] [ 25 ]} AlphaGoの元のトレーニングデータセットは、インターネット囲碁サーバーの強いアマチュアプレイヤーの対局から始まり、その後、AlphaGoは数千万局の対局で自己対戦してトレーニングを行った。^{[ 26 ] [ 27 ]}

AlphaGoは、 Google DeepMindが開発した囲碁をプレイするためのコンピュータプログラムです。AlphaGoのアルゴリズムは、機械学習とツリー探索技術を組み合わせ、人間とコンピュータのプレイの両方から広範なトレーニングを組み合わせています。システムのニューラルネットワークは、当初、人間のゲームプレイの専門知識からブートストラップされました。AlphaGoは当初、KGS 6段から9段の人間プレイヤーによる16万局の約3000万の手を含むKGS Go Serverデータベースを使用して、記録された過去のゲームの熟練プレイヤーの手を一致させようとすることで、人間のプレイを模倣するようにトレーニングされました。 ^{[ 13 ] [ 28 ]}ある程度の熟練度に達すると、強化学習を使用してプレイを改善するために、他のインスタンスと多数のゲームをプレイするように設定することで、さらにトレーニングされました。 ^{[ 29 ]このシステムは、プレイするための「データベース」の手を使用していません。AlphaGoの開発者の1人が説明したように}、

この機械にゲームをするようにプログラムしましたが、それがどんな手を指すかは全く分かりません。その手は、学習過程から自然に生まれる現象です。私たちはデータセットと学習アルゴリズムを作成するだけです。しかし、機械が指す手は私たちの手の届かないところにあり、囲碁プレイヤーである私たちが考えつくよりもはるかに優れた手を指しています。

李氏との対局で、AlphaGoは范慧氏との対局とほぼ同じ計算能力を使用した。^{[ 31 ]}范慧氏との対局では、1,202個のCPUと176個のGPUを使用した。^{[ 13 ]} エコノミスト誌は、1,920個のCPUと280個のGPUを使用したと報じた。^{[ 32 ]} Googleも、李世ドル氏との対局で独自のテンソル処理ユニットを使用したと述べている。 ^{[ 33 ]}

イ・セドルは、 9段のプロ囲碁棋士であり^{[ 34 ]} 、囲碁史上最強の棋士の一人である。1996年にプロ棋士としてのキャリアをスタートし（12歳でプロ段に昇段）、以来18の国際タイトルを獲得している^{[ 35 ]} 。型破りで創造的な棋風で知られる彼は、母国韓国では「国民的英雄」である^{[ 36 ]。}イ・セドルは当初、AlphaGoに「圧勝」すると予想していた^{[ 36 ]} 。対局の数週間前には、韓国のミョンイン大会で優勝し、主要な大会で優勝している^{[ 37 ] 。}

AlphaGo（白）が第1局に勝利した。李氏は試合を通して優勢に見えたが、AlphaGoが最後の20分で優位に立ち、李氏は投了した。^{[ 45 ]}李氏はその後、試合開始時に致命的なミスを犯したと述べ、ゲーム序盤のコンピューターの戦略は「素晴らしい」ものであり、AIは人間の囲碁プレイヤーなら決してしないような珍しい手を1つ打ったと語った。^{[ 45 ]} Go Game GuruでこのゲームについてコメントしたDavid Ormerod氏は、李氏の7番目の石を「AlphaGoの序盤での強さを試す奇妙な手」と評し、その手をミス、AlphaGoの対応を「正確かつ効率的」と特徴づけた。彼は、李が81手目で反撃を開始し、119手目と123手で「疑わしい」手を指し、129手で「負け」の手を指したことを考慮すると、ゲームの最初の部分ではAlphaGoの局面は有利だったと述べた。 ^{[ 46 ]}プロの囲碁棋士である趙漢勝は、AlphaGoのゲームは2015年10月に范慧に勝利した時よりも大幅に改善されたとコメントした。^{[ 46 ]}マイケル・レッドモンドは、コンピュータのゲームは范慧との対戦時よりも攻撃的だったと述べた。^{[ 47 ]}

九段囲碁の金成龍師範によると、李氏は102手目のAlphaGoの好手ぶりに驚いたようだった。^{[ 48 ]} AlphaGoが102手目を打つのを見てから、李氏は10分以上も選択肢を熟考した。^{[ 48 ]}

AlphaGo（黒）が第2局に勝利した。李氏はその後、「AlphaGoはほぼ完璧なゲームをした」^{[ 49 ]} 、 「ゲーム開始から、自分がリードしていると感じた瞬間は一度もなかった」^{[ 50 ]}と述べた。AlphaGoの開発者の一人であるデミス・ハサビス氏は、プロの解説者でさえどちらのプレイヤーがリードしているか判断できなかったにもかかわらず、システムはゲームの中盤から勝利を確信していたと述べた^{[ 50 ] 。}

マイケル・レッドモンド（9p）は、AlphaGoの19番目の石（37手目）が「独創的」で「ユニーク」だと指摘した。これは、ほとんどのプロ棋士が考えもしなかった手だった。^{[ 30 ]}李氏は、異例の長い時間をかけて応じた。^{[ 30 ]}アン・ヨンギル（8p）は、AlphaGoの37手を「珍しく興味深い肩打ち」と評したが、李氏の反撃は「絶妙」だったと述べた。彼は、終盤までに両者の間で何度か主導権が移り変わったと述べ、特にAlphaGoの151、157、159手を「素晴らしい」と称賛した。^{[ 51 ]}

AlphaGoは、より広い視点から見ると異常な動きや手を示し、プロの囲碁棋士は、一見するとミスに見えるが、後から考えると意図的な戦略であると述べている。^{[ 52 ]}このシステムの開発者の1人が説明したように、AlphaGoは自分の得点や勝利のマージンを最大化しようとするのではなく、勝つ確率を最大化しようとしている。^{[ 30 ] [ 53 ]} AlphaGoが、80%の確率で20点差で勝つシナリオと、99%の確率で1.5点差で勝つシナリオのどちらかを選択しなければならない場合、たとえそのために点を失わなければならないとしても、後者を選択する。^{[ 30 ]}特に、AlphaGoの167手目は李氏に戦うチャンスを与えたように見え、解説者からは明らかなミスのように見えると断言された。アン・ヨンギル氏は、「AlphaGoが緩慢に見える手を打った場合、私たちはそれをミスと見なすかもしれないが、おそらくそれはより正確には勝利宣言と見なすべきではないか」と述べた。^{[ 54 ]}

AlphaGo（白）が第3局に勝利した。^{[ 55 ]}

第2局終了後も、AlphaGoが人間と同等の実力を持つプレイヤーなのかどうか、プレイヤーたちは依然として疑問を抱いていた。第3局はその疑念を払拭したと評され、アナリストたちは次のようにコメントした。

AlphaGoは、経験豊富なプレイヤーの心からその強さに対する疑念を完全に払拭するほど圧倒的な勝利を収めた。実際、そのプレイは恐ろしいほどだった……AlphaGoに一方的な猛攻を耐えさせることで、李氏はこれまで知られていなかったその力を明らかにした……李氏は攻撃から十分な利益を得られていなかった……中盤戦における最高の達人の一人が、白黒はっきりとした形で主役の座を奪われたのだ。^{[ 54 ]}

アン・ヨンギル（8段）とデビッド・オーメロッドによれば、この対局は「AlphaGoは既知のどの人間の囲碁棋士よりも単純に強い」ことを示したという。^{[ 54 ]} AlphaGoは、これまでの2局では見られなかったコウと呼ばれる難しい局面を巧みに切り抜けた。 ^{[ 56 ]}アンとオーメロッドは、148手目を特に注目に値すると考えている。複雑なコウ争いの最中、AlphaGoはゲームに勝つという十分な「自信」を示し、他の場所で重要な手を打った。^{[ 54 ]}

黒番の李氏は、ハイチャイニーズの陣形で開始し、黒の影響力の大きな領域を作り出したが、AlphaGoは12手でその領域に侵入した。これにより、プログラムは弱いグループを守る必要があったが、それをうまく行った。^{[ 54 ]}アン・ヨンギル氏は李氏の31手目を「負け手」だった可能性があると述べ^{[ 54 ]} 、アメリカ囲碁協会のアンディ・ジャクソン氏は、35手目ですでに結果が決まっていたと考えていた。^{[ 53 ]} AlphaGoは48手でゲームの主導権を握り、李氏を防御に追い込んだ。李氏は77/79手で反撃したが、AlphaGoの対応は効果的で、90手で局面を単純化することに成功した。その後、盤面の下部で大きな支配領域を獲得し、アン氏が「洗練されている」と評した102手目から112手目で局面を強化した。^{[ 54 ]}李氏は115手目と125手で再び攻撃したが、AlphaGoの対応は再び効果的だった。リーは最終的に131手目から複雑なKOを試みましたが、プログラムにエラーを起こさせることはできず、176手目で投了しました。^{[ 54 ]}

李（白）は第4局に勝利した。李は、AlphaGoが中央ではなく周辺で陣地を取る「総場囲碁」（機会があれば小さな利益を積み重ねて勝利を目指す）を好む傾向にあるのに対し、「あまし」と呼ばれる極端な戦略を選択した。[57] 李の狙いは、「^全か無か」の状況を作り出すことだったようだ。これは交渉型のプレイに長けた相手にとっては弱点となり得るものであり、AlphaGoのわずかな優位性を判断する能力をほぼ無意味にする可能性がある。^{[ 57 ]}

最初の11手は、李氏が白番で対局した2局目と全く同じだった。序盤、李氏は盤の端と隅の陣地を取ることに集中し、AlphaGoが上部と中央で影響力を増すのを許した。李氏は40～48手で天下戦略に従い、上部のAlphaGoの影響力領域に侵入した。AlphaGoは47手で肩打ちで応じ、他の場所で4石を犠牲にし、47～53手目と69手で主導権を握った。李氏は72～76手でAlphaGoを試したが、エラーは誘発されず、この時点で解説者たちは李氏のプレイはもうダメだと感じ始めていた。しかし、白番の78手で予想外のプレイがあり、「見事な手筋」と評され、ゲームの流れが変わった。^{[ 57 ]}この手は中央に白の楔形陣地を作り、ゲームの複雑さを増した。^{[ 58 ]}顧立（九段）はこれを「神の一手」と評し、全く予想外の手だったと述べた。^{[ 57 ]} 78手目は、従来の棋譜を根本的に変える画期的な手だった。^{[ 59 ] : 239}

AlphaGoは79手目で対応が悪く、その時点で勝率が70%と見積もっていた。リーは白82手で強力な手を打った。^{[ 57 ]} AlphaGoの83手目から85手目までの最初の対応は適切だったが、87手目で勝率の見積もりが急激に低下し、^{[ 60 ] [ 61 ]}黒87手目から101手目にかけて非常に悪い手を打つことになった。デイビッド・オーメロッドは87手目から101手目をモンテカルロベースのプログラムのミスの典型例だと評した。^{[ 57 ]}リーは白92手でリードを奪い、アン・ヨンギルは黒105手を最後の負け手と評した。131手目から141手目にかけては良い戦術をとったものの、AlphaGoは終盤で挽回できず投了した。^{[ 57 ]} AlphaGoの投了は、勝率が20%未満と評価した時に始まった。これは、自分の立場が回復不可能だと感じたときに最後までプレーするよりも辞任するというプロの決断に合わせることを意図している。^{[ 58 ]}

Go Game Guruのアン・ヨンギル氏は、この対局は「イ・セドルの傑作であり、囲碁の歴史に名を残す名局となることはほぼ確実だ」と結論付けた。^{[ 57 ]}イ氏は対局後、AlphaGoは白番（後攻）の時が最も強いと考えたとコメントした。^{[ 62 ]}このため、よりリスクが高いとされる第5局では黒番を希望した。

Go Game GuruのDavid Ormerod氏は、AlphaGoの79-87局目付近のプレイの分析はまだ入手できないものの、モンテカルロ木探索を使用するプレイアルゴリズムの既知の弱点が原因だと考えていると述べた。本質的に、探索は関連性の低いシーケンスを剪定しようとする。場合によっては、プレイによって重要な特定のプレイラインが生まれるが、木が剪定される際に見落とされ、その結果が「探索レーダーから外れてしまう」ことがある。^{[ 63 ]}

AlphaGo（白）が第5局に勝利した。^{[ 64 ]}この対局は接戦だったと評されている。ハサビス氏は、この結果はプログラムが対局序盤に「大きなミス」を犯した後のものだと述べている。^{[ 64 ]}

黒番のリーは、第1局と同様に開始し、第4局で成功した戦略と同様に右と左上の隅に陣地を築き始めた。一方、AlphaGoは盤の中央で影響力を増した。白が48手目から58手目まで右下に指すまで、ゲームは互角のままだった。これらの手は不必要にコウの脅威とアジを失い、リーがリードを奪うことになった。^{[ 65 ]}マイケル・レッドモンド（9p）は、AlphaGoが黒の「墓石締め」手筋を見落としたのではないかと推測した。人間は特定のパターンを認識するように訓練されているが、それは長い一連の手であり、ゼロから計算すると難しい。

AlphaGoはその後、盤面の上部と中央を展開し始め、69手目から81手目にかけての李の攻撃をうまく防ぎました。デイビッド・オーメロッドはこの攻撃を過度に慎重だと評しました。白の90手目までにAlphaGoは互角に戻り、オーメロッドが「珍しいが、微妙に印象的」と評した一連の手を指し、わずかに優位に立ちました。李は167手目と169手で一か八かのパスを試みましたが、AlphaGoの防御は成功しました。アン・ヨンギルは白の154手目、186手目、194手目が特に強力だったと指摘し、プログラムは完璧なエンドゲームを展開し、李が投了するまでリードを維持しました。^{[ 65 ]}

AlphaGoの勝利は、人工知能研究における大きな節目となった。^{[ 69 ]}囲碁はそれまで、機械学習における難問とみなされており、当時の技術では解決不可能だと考えられていた。^{[ 69 ] [ 70 ] [ 71 ]}ほとんどの専門家は、AlphaGoと同等の強力な囲碁プログラムが登場するのは少なくとも5年後だと考えていた。^{[ 72 ]}一部の専門家は、コンピューターが囲碁チャンピオンに勝つには少なくともあと10年かかると考えていた。^{[ 73 ] [ 74 ]} 2016年の対局開始当初、ほとんどの観戦者は李氏がAlphaGoに勝つと予想していた。^{[ 69 ]}

チェッカー、チェス、そして今や囲碁といったゲームがコンピュータープレイヤーに勝利したことで、人気ボードゲームでの勝利は、かつてのように人工知能にとって重要な節目とはなり得なくなった。ディープ・ブルーのマーレイ・キャンベルは、アルファ囲碁の勝利を「一つの時代の終わり…ボードゲームはほぼ終わりを迎え、次に進むべき時が来た」と評した。^{[ 69 ]}

ディープブルーやワトソンと比較すると、アルファゴーの基盤となるアルゴリズムはより汎用的である可能性があり、科学界が汎用人工知能に向けて進歩している証拠となるかもしれない。^{[ 75 ]}アルファゴーの勝利は、汎用知能を持つ機械が将来及ぼす可能性のある影響への備えについて社会が議論を始める良い機会になると考える評論家もいる。2016年3月、AI研究者のスチュアート・ラッセルは、「AI手法は予想よりもはるかに速く進歩しており、（そのため）長期的な結果の問題がより緊急になっている」と述べ、「ますます強力になるAIシステムが完全に人間の制御下にあることを確実にするためには、やるべきことがたくさんある」と付け加えた。^{[ 76 ]}物理学者のスティーブン・ホーキングなど一部の学者は、将来の自己改善型AIが実際の汎用知能を獲得し、予期せぬAIによる乗っ取りにつながる可能性があると警告している。他の学者たちは異論を唱えている。AI専門家のジャン＝ガブリエル・ガナシアは、「『常識』のようなものは…決して再現できないかもしれない」^{[ 77 ] [ 78 ]}と考えており、「なぜ恐怖について話す必要があるのか​​分からない。それどころか、これは健康や宇宙探査など多くの分野で希望を高める」^{[ 76 ]}と述べている。リチャード・サットンは、「人々は恐れるべきではないと思うが…人々は注意を払うべきだと思う」^{[ 79 ]と述べた。}

DeepMind AlphaGoチームは、AIにおける卓越した業績に対して、第1回IJCAIマービン・ミンスキー・メダルを受賞しました。IJCAI賞選考委員会の委員長であるマイケル・ウールドリッジ教授は、「AlphaGoは素晴らしい業績であり、ミンスキー・メダルが創設された目的を完璧に体現しています」と述べました。「IJCAIが特に感銘を受けたのは、AlphaGoが古典的なAI技術と、DeepMindが深く関わっている最先端の機械学習技術の見事な組み合わせによって、その成果を達成している点です。これは現代AIの息を呑むような実例であり、この賞でそれを称えることができて大変嬉しく思います」^{[ 80 ]}

Go is a popular game in South Korea, China, and Japan. This match was watched and analyzed by millions of people worldwide.^[69] Many top Go players characterized AlphaGo's unorthodox plays as seemingly-questionable moves that initially befuddled onlookers but made sense in hindsight:^[73] "All but the very best Go players craft their style by imitating top players. AlphaGo seems to have totally original moves it creates itself."^[69] AlphaGo appeared to have unexpectedly become much stronger, even when compared with its October 2015 match against Fan Hui^[81] where a computer had beaten a Go professional for the first time without the advantage of a handicap.^[82]

China's number one player, Ke Jie, who was at the time the top-ranked player worldwide, initially claimed that he would be able to beat AlphaGo, but declined to play against it for fear that it would "copy my style".^[83] As the matches progressed, Ke Jie went back and forth, stating that "it is highly likely that I (could) lose" after analyzing the first three matches,^[84] but regaining confidence after the fourth match.^[85] In the end, Ke Jie played Alpha Go the next year and was defeated in three games.

Toby Manning, the referee of AlphaGo's match against Fan Hui, and Hajin Lee, secretary general of the International Go Federation, both reason that in the future, Go players will get help from computers to learn what they have done wrong in games and improve their skills.^[82]

After game three, Lee apologized for his losses and stated, "I misjudged the capabilities of AlphaGo and felt powerless."^[69] He emphasized that the defeat was "Lee Se-dol's defeat" and "not a defeat of mankind".^[78][86] Lee said his eventual loss to a machine was "inevitable" but stated that "robots will never understand the beauty of the game the same way that we humans do."^[78] Lee called his game four victory a "priceless win that I (would) not exchange for anything."^[86]

3年後の2019年11月19日、李氏はAIの優位性が高まっているため、囲碁の総合トッププレイヤーになることは不可能だと主張し、プロ棋士としての引退を発表した。李氏はAIを「倒すことのできない存在」と表現した。^{[ 87 ]}

この試合を受けて、韓国政府は2016年3月17日に、今後5年間で人工知能（AI）研究に1兆ウォン（8億6300万米ドル）を投資すると発表した。^{[ 88 ]}

2011年に、AIスーパーコンピューターとクイズ番組の伝説的なチャンピオン2名による2ゲーム制のクイズ番組「ジェパディ！」のIBMチャレンジでIBMワトソンに敗れたことで有名なケン・ジェニングスは、イベント後にスレート誌に寄稿し、「SF映画に出てくる悪夢のようなロボットディストピアが、また一つ現実のものに近づいた」と述べた。^{[ 89 ]}

人工的な挑戦者と対峙すると、方向感覚を失い、息苦しいような感覚に襲われる。スポットライトを浴びているのに、思いがけず孤独を感じる一方で、何百万ドルもの技術資金と、無名のオタクたちがひしめく研究所が自分に立ちはだかっていることを、強く意識してしまう。これまで対戦してきた相手とは全く異なり、この新たな対戦相手は、決して過信したり、怯えたりしない。心理戦など全く通用しない。なぜなら、この相手には心理というものが存在しないからだ。

ジェニングスは、AlphaGoをカート・ヴォネガットの1952年の小説『プレイヤー・ピアノ』になぞらえた。この小説では、人工知能がほぼすべての職業を消滅させ、AIに職を奪われた人々は、政府の公共事業促進局（ WPA ）のような組織に配属されるが、AIによって自尊心を失った人々が反乱を起こす。ジェニングスは、AlphaGoは「ウォルト・ディズニーのトゥモローランドのように、魅力的なレトロフューチャーだ」と述べた。

2020年10月29日に暫定司会者に、そして2023年12月15日に「ジェパディ！」の正式なフルタイム司会者に任命されたジェニングスは、記事を次のように締めくくった。

リーは、かつての（ガルリ）カスパロフや私と同じように、いずれは自動化による陳腐化の5段階を乗り越え、「思考する」機械の初期の歴史における先駆者としての役割を受け入れるだろうと私は考えている。しかし、私たちの後に続く、新たに代替可能となる無数の人々はどうなるのだろうか。それは、私たちの経済全体を再構築しようとしているかのような、まさに地殻変動と言えるだろう。今のところ、必要とされなくなった、役に立たなくなったと感じているのは、ほんの一握りのチェスや囲碁、クイズ番組「ジェパディ！」のチャンピオンたちだけだ。しかし、それが何千万人にも及ぶようになったら、社会はどうなるのだろうか。

Google DeepMindのYouTubeチャンネルで公開されている、マイケル・レッドモンド（9段プロ）とクリス・ガーロックによる公式試合解説：

• 第1試合（15分間の要約）
• 第2試合（15分間の要約）
• 第3試合（15分間の要約）
• 第4試合（15分間の要約）
• 第5試合（15分間の要約）

• ゲーム1（囲碁の達人）
• ゲーム2（囲碁の達人）
• ゲーム3（囲碁の達人）
• ゲーム4（囲碁の達人）
• ゲーム5（囲碁の達人）

北緯37度34分14秒、東経126度58分31秒/北緯37.5706度、東経126.9754度/北緯37.5706度、東経126.9754度