記事へのコメント43

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    paravola
    達人たちは考えうるすべての手について検討しているわけではなく、しばしば、盤面がどのように見えるかに基づいて手を決めている。ディープラーニングを使えば、AIにこのアプローチを真似させることができる

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    sampaguita
    棋譜を眺めたり(市販のソフトだけど)自分で触ったりした限りではプロ相手となると大変だろうと感じたけれど、どういう手法を編み出して先へ進むかといった部分にはもちろん関心が。

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    ume-y
    ume-y Googleはせっかく量子コンピュータを持っているんだから、モンテカルロ法で勝ってほしいね。

    2016/01/05 リンク

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    kikai-taro
    “全体の絵”とか“すじ”とか読めるようになれば、美術品や工芸品の鑑定・評価だけでなく、政治的解決の方法や企業経営の方針とかもAIにお任せの時代になりそう。

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    ebmgsd1235
    ディープラーニング(認知)と強化学習アルゴリズム(行動)の組み合わせで囲碁脳を。やみくもに最善の手を知ろうとするのではなく(モンテカルロ木探索)、ある種の知性(直感、大局観)をもつAI。ワクワク記事です

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    hiddy216
    大局って言葉があるからね、部分の集合がどこかで全部になるというあたりの理解は難しそう。そして、このアプローチは囲碁知ってれば当然。研究者が囲碁を勉強するのが最善手では?ww

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    kazuph1986
    おもしろいなー

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    bleu-bleut
    「ディープラーニングが得意とする画像認識やパターン認識が、今まで人工知能が人間に勝てなかった囲碁に向いている」

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    anegishi
    こりゃ楽しみだ。

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    dkinyu
    グーグルらが人工知能で「囲碁の謎」に挑む理由 « WIRED.jp

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    kamei_rio
    10年かかったら敗北に等しいと思う。Googleが本気なら碁gleに改名してでもレッツイゴー

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    m_yanagisawa
    m_yanagisawa プログラムが進化しようが、囲碁も面白いよ。いち囲碁愛好家としても是非多くの人にやってもらいたい。以後よろしく(^^;

    2016/01/02 リンク

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    hi_kmd
    ディープラーニングによるパターン認識は筋が良さそう。

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    blueboy
    長い記事だが、タイトルの1行を読めば記事の内容はわかる。

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    fufufukakaka
    将棋よりも人間が右脳で処理している領域の多い囲碁はそりゃモンテカルロじゃあかんわなと

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    SasakiTakahiro
    ディープラーニングよりも、もっと深く。

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    skam666
    "達人たちは考えうるすべての手について検討しているわけではない。彼らはしばしば盤面がどのように見えるかに基づいて手を決めているのだ。ディープラーニングを使えば(略)このアプローチを真似させることができる"

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    yoko-hirom
    yoko-hirom チェス→将棋→囲碁→ … →戦争

    2016/01/02 リンク

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    natumeuashi
    韓国棋院「AI碁ー!」

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    adsty
    画像認識やパターン認識で優れるディープラーニングが囲碁に向いている。

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    june29
    ディープラーニングは2016年のトレンドになりそうな気配。

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    chima-3
    人間が囲碁を勉強するのと同じ方法(たくさんの良い棋譜を覚える)でコンピューターも囲碁を覚えるのね

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    Cald
    置石4つでトッププロに勝つってすごいな。

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    mtane0412
    囲碁は人間がまだ強いのか

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    kato_19
    写真の碁石は中国式の碁石だね。

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    aya_momo
    囲碁はパターン認識のゲーム、かなあ。

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    ibisyouta
    他の知的ゲームと比べて、1手あたり計算する選択肢が7倍ぐらいか。それが7×7×7……と続いて他のゲームよりもディープラーニングが難しくなってると

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    natu3kan
    盤面が広いのと、重要な場所がちょっとしたことで変わるから囲碁の人工知能って難しいって聞いた事がある

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    aquoibon-tousdescons291
    囲碁は宇宙であり、そこに流れているのは道(Tao)なのだ。 それを説明するには、この余白では狭すぎる。 ともかく、人工知能の進むべき先が「囲碁の謎」の解明であることは正しすぎる。

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    psfactory
    グーグルらが人工知能で「囲碁の謎」に挑む理由 « WIRED.jp

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