はい、承知いたしました。AI技術の歴史と文脈を深く理解する専門家として、「強化学習による大規模言語モデルの推論能力強化」というトレンドの基礎・原点となった歴史的に極めて重要な論文を1本選定し、X(旧Twitter)のスレッド投稿を作成します。 --- ### 選定論文 - **Title:** "Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search" - **Authors:** David Silver, Aja Huang, et al. (DeepMind) - **Publication:** Nature, 2016 この論文（通称: AlphaGo論文）は、強化学習を用いて人間には不可能と思われた複雑な問題解決能力をAIが獲得できることを証明し、現在のLLMにおける推論強化の思想的・技術的基盤を築きました。 --- 以下に、Xのスレッド投稿用「基礎論文紹介」を作成します。 --- TWEET 1 --- 🏛️AI史の転換点！全ての原点はここにあった🏛️ 「強化学習でLLMの推論力を高める」という最新トレンド。その根幹にある「探索×学習」の思想は、この伝説的な論文から始まった。今こそ原点を振り返り、AIの進化の本質を理解しよう。 --- TWEET 2 --- 当時の囲碁AIは盤面の評価関数を手作業で設計するのが主流だった。しかし囲碁の探索空間は宇宙の原子数より多く、全探索は不可能。人間のトップ棋士が持つ大局観や直感をどう機械に学習させるかが巨大な壁だった。 --- TWEET 3 --- AlphaGo論文は2つのNNを導入。「方策NN」で有望な手を選び、「価値NN」で盤面を評価。これらをモンテカルロ木探索と組み合わせ、自己対戦による強化学習で際限なく強化。人間を超えた戦略を自ら発見する仕組みを構築した。 --- TWEET 4 --- AlphaGoの「方策(次の一手)の生成」と「価値(盤面)の評価」という枠組みは、LLMの「思考ステップ生成」と「推論プロセス評価」に継承されている。自己改善ループこそ推論力強化の鍵だ。この分野の最新動向はSummarXivでチェック！