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gameとAIに関するt-satのブックマーク (5)

  • 「ＡｌｐｈａＧｏ」が進化 囲碁の打ち手教えずに従来型破る | NHKニュース


    囲碁のトップ棋士に勝った人工知能﹁ＡｌｐｈａＧｏ﹂が進化し、打ち手を全く教えずに白紙の状態から学習して従来型の人工知能を破ったと開発した会社が発表し、人工知能はもはや人間の知識に制約されなくなったとしています。 この会社が開発した人工知能﹁ＡｌｐｈａＧｏ﹂は、囲碁の名人の打ち手のデータを基に学習を重ね、ことし世界最強とされる中国のトップ棋士を破り、大きな話題となりました。 今回、新たに開発した﹁ＡｌｐｈａＧｏＺｅｒｏ﹂は答えを導くデータがなくても、人工知能がみずから試行錯誤を繰り返して、よりよい答えにたどり着く、﹁強化学習﹂という手法を取り入れたということです。 そして、囲碁の基本ルール以外には何も教えず、わずか3日間で５００万回の対戦をひとりでに繰り返して強さを身につけた結果、トップ棋士を破った従来型の人工知能に圧勝したということです。 さらに、新型の人工知能は白紙の状態から学習する中で
    「ＡｌｐｈａＧｏ」が進化 囲碁の打ち手教えずに従来型破る | NHKニュース
    t-sat
    t-sat 2017/10/19
    500万回というと数の暴力のように感じるけど、コンピュータに囲碁が難しい理由に挙げられていた10^360の局面と比べると「桁の桁が違う」んだよなあ。/イデア棋院ではAlphaGoZeroすら初段に届いていないのだろうか。
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  • 人間は人工知能に勝てるのか？　ポーカーのプロに聞いた


    神の一手に最も近いのは、人間か、AI︵人工知能︶か──。盤上ゲーム、もっと広く言えば頭脳ゲームにおいて、人間とAIの関係はたびたび注目を浴びる。 チェスではすでにAIが人間を超えたとされており、将棋ソフトもトップ棋士たちに勝ち越すほどの実力を持つまでになった。まだ完全解析は不可能と言われていた囲碁の世界でも、Google DeepMindが開発した囲碁用AI﹁AlphaGo﹂がトップ棋士イ・セドルに4勝1敗で勝ち越したことも記憶に新しいだろう。 もう、頭脳ゲームで人間はAIに太刀打ちできないのか。プロポーカープレイヤーの木原直哉さんは、﹁人間に得手不得手があるように、AIにも得意分野と苦手な分野がある﹂と語る。ポーカーの世界について話を聞きつつ、﹁頭脳ゲームにおける人間とAIの関係﹂を考えていきたい。 木原直哉さんプロフィール 1981年生まれの北海道出身で、2001年に東京大学理科一類に
    人間は人工知能に勝てるのか？　ポーカーのプロに聞いた
    t-sat
    t-sat 2017/01/31
    "確定不完全情報ゲーム"「戦場の霧」が有ってサイコロを振らない戦術ゲーム。/この記者は「完全解析」という語をどういう意味で使ってるんだろう?
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  • 棋譜ぅ｜AlphaGoの棋譜一覧

    「棋譜ぅ」は国内最大の囲碁の棋譜・詰め碁データベースです。プロ棋士の棋譜（棋風）を検索・表示することができます。

  • グーグルが最新人工知能使い囲碁ソフト開発 プロに勝利　NHKニュース


    アメリカのＩＴ企業、グーグルの研究グループが最新の人工知能を使った囲碁のコンピューターソフトを開発し、人間のプロ棋士に勝利したと発表しました。囲碁でコンピューターが人間のプロに勝つのは初めてです。 囲碁は、将棋やチェスと比べて打てる手の数が桁違いに多いことから計算が複雑で、コンピューターが人間のプロの実力に追いつくにはこの先、10年以上かかるとされてきました。 論文によりますとグループが開発した囲碁ソフト﹁ＡｌｐｈａＧｏ﹂には膨大な可能性を計算して打ち手を探す従来の方法に加え、﹁ディープラーニング﹂と呼ばれるコンピューターがみずから学習する最新の技術が使われているということです。 そのうえで、碁石の位置データに基づいた戦況の見極めと、次に打つ手の選択を2種類の別々の人工知能を組み合わせて計算することで、より強い手を見つけ出す能力が格段に高まったということです。 グループによりますと、中国出
    グーグルが最新人工知能使い囲碁ソフト開発 プロに勝利　NHKニュース
    t-sat
    t-sat 2016/01/28
    comもmanも日本素通りでさみしくもあるが、将棋みたいにgdgdにならなくて良かったとも言えるか…。/それとも、これから中国のトップ辺りで揉めるんだろうかw
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  • 『【DiGRA公開講座】モンテカルロ木探索とは何か？』


    将棋と比べて囲碁の評価関数を難しくしているのは、 ・将棋の駒は種類ごとに機能と優劣に差があるが、囲碁の石にはそれがない。 ・リバーシにおける角のように、明らかな特徴を持った場所が少ない。 ・支配領域の広さを基準としても、領域が確定するのはゲーム終了時になる。 ・局所的な最善手が全体の最善手ではなく、相手に取らせるためにわざと置く﹁捨石﹂というテクニックが常套となっている。 などの点で、さらに上級者の間でしか理解できないような評価基準が存在する。 ・石の厚い薄い 石の厚みは物理的厚さではなく、ある石の配置が全局的に与える影響のこと。 ・形の良し悪し 複数の石の配置の評価。良い形になるように、悪い形にならないように注意することにより、﹁打ち筋が良くなる﹂効果がある。ただし﹁愚形の妙手﹂も多数存在する。 ﹁代表的な悪い形﹂ ┼┼┼┼┼┼ ┼┼●┼┼┼ ┼┼●●┼┼　アキ三角 ┼┼┼┼┼┼ ┼┼●
    『【DiGRA公開講座】モンテカルロ木探索とは何か？』
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