Alpha Zeroの衝撃と技術的失業｜山本一成🚗TURING
2016年、Google DeepMind社から恐ろしい論文が出された、AlphaGoその名を冠した囲碁プログラムが既存の囲碁ソフトに勝率99％を叩き出したのだ。AlphaGoは強化学習とDeep Learningを組み合わせた囲碁プログラムで、その年に最強の囲碁棋士の一人である李世ドルさんに4勝1負で勝利した。その後も進歩を続けて今のAlphaGoの強さは人類が体感できるレベルを超えるほど強くなったと予想される。 2017年も終わりのころ、Google DeepMind社からまた途方もない論文が発表された。囲碁とほぼ同じ手法で最強レベルのチェスや将棋プログラムを超えたということだった。実際のところ正確に超えたのかどうかちょっとだけ疑問もあるのだが、まず前提として彼らの新手法が途方もない成果をあげたこと素直に祝福したい。彼らは自分たちのプログラムをAlpha Zeroと名付けた。 コンピュ
古くて新しい自動迷路生成アルゴリズム - やねうらおブログ(移転しました)
最近、ゲーム界隈ではプロシージャルテクスチャー生成だとか、プロシージャルマップ生成だとか、手続き的にゲーム上で必要なデータを生成してしまおうというのが流行りであるが、その起源はどこにあるのだろうか。 メガデモでは初期のころから少ないデータでなるべくど派手な演出をするためにプロシージャルな生成は活用されてきたが、ゲームの世界でプロシージャル生成が初めて導入されたのは、もしかするとドルアーガの塔(1984年/ナムコ)の迷路の自動生成かも知れない。 なぜ私が迷路のことを突然思い出したのかと言うと、最近、Twitterで「30年前、父が7年と数ヶ月の歳月をかけて描いたA1サイズの迷路を、誰かゴールさせませんか。」というツイートが話題になっていたからである。 この迷路を見て「ああ、俺様も迷路のことを書かねば！俺様しか知らない(?)自動迷路生成のことを後世に書き残さねば！」と誰も求めちゃいない使命感が
ゲーマーでなくても仕組みぐらいは知っておきたいアルゴリズムx40
高校生の時、数学の先生がこう言いました。 ゲームなんて、開発者が作ったルールの上で遊ばれるだけだ。 と。 その時、ゲーマーな自分はこう思いました。 ゲーマーは、開発者が作ったルールの上で遊ばれたい。 と。 というわけで、普段何気なくプレイしているゲームには、どのようなルール（アルゴリズム）があるのか。それを知るために、いろいろなゲームのアルゴリズムなどを解析しているページへのリンク集を作りました。 ほとんどのゲームのアルゴリズムは正式に発表されていないので、ユーザーの手による逆解析だったり、大学の研究による真面目な考察だったりします。（リンク先には、一部アルゴリズムと呼べないものも含まれています） 各種ゲームのプログラム解析 ドラクエ、FF、ロマサガのプログラム解析 DQ調査報告書（リンク切れ） ドラクエの物理ダメージ計算式は本質的にどれも同じだが、細かい部分で微妙に違う RPG INST
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