AlphaGo Zeroが自己学習のみで過去最強になったというニュースが出たのでその元論文を読み、要約をしました。 まず感想を述べると、過去数千年にわたって蓄積してきた知識をAIが数時間で発見することに対する気持ち良さがありました。人間などクソ食らえと思っておりますので、こう言うニュースはとてもスッキリします。そして人間の発見していない打ち筋の発見にも感動しました。これこそがAIの真髄だと信じています。人間が見えていないものをAIが見つける、僕もいつかそんなことをしてみたいと思いながら生きています。 あともう一つ重要だと思ったのは、とてもネットワーク構造および学習過程が簡素化されたことです。マシンパワーも過去に比べて非常に少なく済み、個人でもすぐに再現実験ができそうなくらいです。AIが強くなることと、構造および学習のsimplerが同時に達成できていることが本質的だと思います。 一応、下記
＜第五局結果（ 3 月 15 日 20 時更新）＞ 第五局において、アルファ碁はミスなのか妙手なのか判断しかねる手を打ち、対局は接戦が続きました。解説者もどちらがリードしているか見極めがつかない終盤が続いた後、考慮時間 2 回の末に李世ドルさんが 280 手までで投了、対局はアルファ碁が勝利を収めました。これにより、アルファ碁は最強といわれた 棋士に 4 勝し、一般の予想よりも 10 年早く、人工知能のグランドチャレンジを制しました 。 マイケル・レドモンド九段（英語解説）のコメント 「今日の対局は、序盤から終盤まで接戦で、勝敗を見極めるのは困難でした。第四局と同様、アルファ碁は 48 手目に盤中央付近でミスを犯したように見えましたが、その後、巻き返しに成功し、手が長く複雑な局面に進みました。」そして、ソフトウェアの今後についてレイモンド九段は「もしアルファ碁を手軽に自宅で使うことができる
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます Googleの傘下企業であり、人工知能を手がけるGoogle DeepMindによって開発された機械学習システムが、複雑なゲームとして知られる囲碁でプロの棋士に勝利した。しかし、特定分野に的を絞った同社のアプローチに疑問を呈する研究者もいる。 Googleは、囲碁を究めるだけの潜在能力を備えた機械学習システムを開発した。古代中国に起源を持つ囲碁というゲームは、その複雑さゆえに何十年にもわたってコンピュータの挑戦を退けてきた。 1990年代の半ばに、IBMのコンピュータ「Deep Blue」はチェスというゲームを究めており、最近ではGoogle DeepMindのシステムが1970年代の古典的なアーケードゲームで人間に勝利している。しかし
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