Golangの新しいGCアルゴリズム Transaction Oriented Collector（TOC）
http://golang.org/s/gctoc Goの新しいGCのProposalが出た．まだProposal段階であり具体的な実装はないが簡単にどのようなものであるかをまとめておく． GoのGCはGo1.5において単純なStop The World（STW）からConcurrent Mark & Sweepへと変更され大きな改善があった（詳しくは“GolangのGCを追う”に書いた）．先の記事に書いたようにGo1.5におけるGCの改善は主にレイテンシ（最大停止時間）に重きが置かれいた．数値目標として10msが掲げられGo1.6においては大きなヒープサイズ（500GB）においてそれを達成していた． GCの評価項目はレイテンシのみではない．スループットやヒープの使用効率（断片化の対処）なども重要である．Go1.6までのGCではそれらについて大きく言及されていなかった（と思う）．例えばスル
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AlphaGo | DeepMind
The story of AlphaGo so farAlphaGo is the first computer program to defeat a professional human Go player, the first program to defeat a Go world champion, and arguably the strongest Go player in history. AlphaGo’s first formal match was against the reigning 3-times European Champion, Mr Fan Hui, in October 2015. Its 5-0 win was the first ever against a Go professional, and the results were publis
Googleのディープラーニング「AlphaGo」がプロ棋士に完勝
米Googleは1月27日（現地時間）、同社が開発したディープラーニングシステム「AlphaGo」が、囲碁戦で人間のプロ棋士に5戦5勝で圧勝したと発表した。 コンピュータがプロ棋士に勝つのはこれが初という。 チェスでは米IBMのDeep Blueが1997年に人間のプロに勝利しているが、囲碁はチェスよりも（ルールは単純だが）選択肢が桁違いに多く、その数はチェスの1グーゴル（10の100乗）倍以上になるため、従来の“力任せの”計算方法ではコンピュータは人間に追いつけなかった。 専門家は、コンピュータがプロ棋士に勝つには10年かかると予測していた。 AlphaGoでは、機械学習の一種であるディープラーニングの手法を用いてシステムを構築し、ニューラルネットワーク同士で対戦を繰り返すことでスキルアップしてきた。この過程では同社の「Google Cloud Platform」や「TensorFlow
【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
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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
「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
【韓国話題】「今負けると人間がとても無力だ」人工知能'AlphaGo'と対決するイ・セドル単独インタビュー : 【nitro15】