【韓国話題】李世石がGoogleディープマインドコンピュータ囲碁プログラムの'AlphaGo'と対決 3月8日から15日までソウルで開く予定…賞金100万ドル : 【nitro15】
世界的なプロ棋士イ・セドル9段が賞金100万ドル(約12億ウォン)をかけて囲碁人工知能(AI)プログラム'アルファゴ(AlphaGo)'と対決する。 英国、ロンドンに所在したグーグル所属人工知能研究機関であるディープマインド(Deep Mind)は囲碁人工知能プログラム'AlphaGo'開発関連論文を世界的な科学学術志ネイチャーに英国時間27日午後6時に発表された最新イシューに掲載した。 'AlphaGo'は中国で入段後フランスで活躍中である樊麾2段との五番勝負で5戦全勝(一度は2目半勝ち、4度は中押し勝ち)をおさめて囲碁人工知能プログラムのエポックを成し遂げたことで評価されている。 プロ出身囲碁棋士がコンピュータとのハンディキャップなしの互先で敗れたことは今回が初めてだ。 5対局の棋譜はネイチャーに掲載された論文にのせられた。
AlphaGoが誇大広告ぎみな件 - Ａ級リーグ指し手１号
Googleが開発した囲碁ソフトのAlphaGoが、世界で初めてプロ棋士に勝ったコンピュータとして大きなニュースになっています。Nature誌に論文が掲載されたのですが、仔細に読むといくつか不可解な点がありましたので、調査・考察してみました。 AlphaGoの論文はこちらから見えます。プロ棋士に勝ったこともありますが、何よりコンピュータ囲碁開発者（及び隣の分野のコンピュータ将棋開発者）を驚かせたのは、「既存の他の囲碁プログラムと対戦させた結果、495戦494勝だった」との報告でした。この報告は衝撃的で、これを読んだ他のコンピュータ囲碁開発者たちからは「俺の今までの努力が否定された」「目標を見失ってしまった」などの悲嘆の発言が相次ぐ始末でした。 論文から、AlphaGo、対戦相手のプロ棋士、及び他のソフトのレーティングを示したグラフを引用します。 CrazyStoneとZenはこれまでは最強
『Googleの囲碁AI『AlphaGo』について（総括・・・1/29追記）』
村上深の気が向いたときに更新するブログ：月２碁（脱サラ→囲碁界の住人） ７年間勤めた富士通を２０１６年１月に退職し、囲碁の世界を俺が変えるんだ！というノリで今日もマイペースに生きてます。 ２０歳頃まで囲碁棋士を目指してました。 今日一日で、だいぶGoogleの囲碁AI『AlphaGo』についていろんな報道、記事が出ましたね。 人工知能寄りの話はこれから勉強せねば・・・というところで、僕は対局内容について書いてみようかと。 ■樊麾 (Fan Hui) さんについて ・中国プロ２段 ・Europe Go Congress で三年連続優勝 ⇒ひいき目に見ても、僕と同等以上の実力があると見てよいでしょう。 ただ、これまで僕が打ってきた中国低段プロの方と同程度とすれば、 プロ基準では「そんなに強くはない（平均未満）」というところでは ないかな、と思います。 ■対局条件 ・1手30秒の秒読み ⇒感覚的
AlphaGo: マシンラーニングで囲碁を
中国を起源とする囲碁は 2,500 年以上の歴史を持ち、その昔、孔子が文人、士大夫が嗜むべきとした四芸のひとつです。世界中で 4,000 万人以上に親しまれている囲碁のルールはシンプルです。2 人のプレーヤーが、交互に白黒の碁石を碁盤上に置いていきます。余白や相手の石を取り囲みながら地（領域）を広げていき、地の面積で勝敗を競います。このゲームでは直感や感覚が重要とされ、囲碁が求める審美性、巧妙さ、および深い思考力は長い年月に渡り、人間の創造力を刺激してきました。 シンプルなルールに比べ、囲碁は非常に複雑なゲームです。囲碁において考えられる手の数は実に 1,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000, 000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,00
The computer that mastered Go - YouTube
Go is an ancient Chinese board game, often viewed as the game computers could never play. Now researchers from Google-owned company DeepMind have proven the naysayers wrong, creating an artificial intelligence - called AlphaGo – which has beaten a professional Go player for the first time. In this Nature Video, we go behind the scenes to learn about the game, the programme and what this means for
ネガマックスの説明がどこもおかしい件 - やねうらおブログ(移転しました)
αβ探索は簡単なコードではあるが直感的には理解しづらい。熟練したプログラマでも慣れていなければ理解しにくい。 「αβ探索ってなんぞや？」って言う人はこの時点でブラウザを閉じてお戻りください。ここから先に腹がよじれるような面白いことは何一つ書いてませんので。 さて、αβ探索が理解できないならMinMax法から勉強しなおすべきで、MinMax法の基本的なコードが次のコードである。 「ミニマックス法」(Wikipedia) http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%9F%E3%83%8B%E3%83%9E%E3%83%83%E3%82%AF%E3%82%B9%E6%B3%95 上のMinMax法のコードは自分は局面評価が最大になるものを選び、相手は局面評価が最小になるものを選ぶ。簡単明瞭なコードである。つまり、ここで言う局面評価関数(上記コードの STATIC_VA
三目並べで学ぶミニマックス法 | POSTD
最近、「絶対に勝てない三目並べ」のゲームを作ったのですが、非常にささやかながらも楽しいプロジェクトで、いろいろ学ぶこともできました。ゲームの全体像に興味がある方は、 こちらでゲームを試してみてください 。 無敵のゲームにするには、コンピュータ側が全ての手を計算し、何らかの基準を用いて最善の手を決められるようなアルゴリズムを作る必要があります。多岐にわたって調べた結果、このプロジェクトにはどうやら ミニマックス アルゴリズムが適当そうだということが分かりました。 このアルゴリズムを根本的な意味で真に理解し、自分のゲームに実装できるようになるまでにはある程度の時間が必要でした。多くのコードサンプルと説明に目を通しましたが、私が能なしだからか、どれを見てもプロセスの内実を十分に理解することはできなかったのです。この投稿が、ミニマックスアルゴリズムに関する皆さんの理解に少しでもお役に立てたらと思い
催促 - 対戦講座 : ぷよぷよ講座 | 壱大整域
とこぷよ等、邪魔するものが無い場合自分の連鎖のみ考えればいいのですが、実際の対戦では対戦相手がいます。なので対戦相手のことも考えなければいけません。ぷよぷよ(初代)では、相殺がないので、相手を埋められる量の連鎖(5連鎖)をすればいいですが、通以降は相殺があるので、当然勝つためには連鎖数が多ければ多いほどいいはずです。しかし、ある程度連鎖数が大きくなると、次の法則が成り立ちます。 後撃ち有利の法則 (以下、図は左を1P、右を2Pとします) 左図のように、今1Pが10連鎖、2Pが8連鎖を作っているとします。 当然10連鎖＞8連鎖だから、「今1Pが連鎖すれば1Pの勝ちだ」と思うかもしれません。 しかし、連鎖は発火してから終わるまで結構時間が掛かります。この間に2Pは連鎖を伸ばす事が出来ます。 だから、先に大連鎖を打ってしまうと相手に連鎖を伸ばされ、負けてしまうのです。 つまり、対戦では連鎖を後に
(ルール変更前の)CODE VS 4.0 - ustimawのブログ
CODE VS 4.0について、ルール変更がアナウンスされる前後に調べていたこと、やろうとしていたことについて少し書いておきます。 内容は以下の2つです。 最終的なスコア(ターン数)はどうなるか 相手ユニット数からのAIの判別 最終的なスコア(ターン数)はどうなるか Extraモードが追加される前は、数十人が全ステージをクリアし、各ステージの相手を倒すまでのターン数の合計の少なさが順位を決める大きな要因となっていました。 CODE VS 4.0では、複数回の提出の中から一番よかったものがその参加者のスコアになります。そのため、プログラムが出すスコアの平均だけではなく、分散も影響します。同じプログラムで試行を続けた場合での最終的なスコア(つまり、複数回挑戦した中で一番いいスコア)がどうなるか予想できればと思って少し調べたことを書いておきます。 合計ターン数が、正規分布に従うと仮定しました。ス
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モンテカルロ木探索およびコンピュータ囲碁の進歩について
【PS4】『FINAL FANTASY XV』 16年1月31日公開ＰＶ
「囲碁の謎」を解いたグーグルの超知能は、人工知能の進化を10年早めた
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