AlphaGo Zero: Starting from scratch
Research AlphaGo Zero: Starting from scratch Published 18 October 2017 Authors David Silver, Demis Hassabis Artificial intelligence research has made rapid progress in a wide variety of domains from speech recognition and image classification to genomics and drug discovery. In many cases, these are specialist systems that leverage enormous amounts of human expertise and data. However, for some pro
「AlphaGo」に続いてGoogleのDeepMindが人間並みの知性を持つ「スーパーヒューマンAI」の開発へ
By GLAS-8 世界最強の棋士を下した囲碁AIを開発したGoogleの人工知能開発企業「DeepMind」が、「犬は猫を追いかける」といったオブジェクトの挙動を予測する、人間並みの認識能力を持つAIの開発を行っています。 DeepMind’s neural network teaches AI to reason about the world | New Scientist https://www.newscientist.com/article/2134244-deepminds-neural-network-teaches-ai-to-reason-about-the-world/ Forget AlphaGo—DeepMind Has a More Interesting Step Toward General AI - MIT Technology Review https:
またもやTensorFlowが強化！！深層学習ライブラリ「sonnet」の登場【使ってみた記事紹介を追加】 - HELLO CYBERNETICS
新たなライブラリsonnet sonnetとは DeepMind社製であること TensorFlowと共に使える TensorFlow TensorFlowの役割 TensorFlowの追加ライブラリ Keras TensorFlow-Fold edward sonnet sonnet使ってみた記事まとめ 多分日本語最速で出た使ってみた記事 インストールから丁寧に コードに対するコメントが豊富で参考になる記事 新たなライブラリsonnet sonnetとは DeepMind社が社内で利用していた深層学習ライブラリです。 昨日これがオープンソース化されました。 DeepMind社製であること DeepMindは現在Google傘下の人工知能開発企業です。 圧倒的な専門家集団の集まりであり、深層学習の研究にGoogleが乗り切る際に、DeepMind社は買収されました。その後、資金力と研究力を
AlphaGo
Making historyOur artificial intelligence (AI) system, AlphaGo, learned to master the ancient Chinese game of Go — a profoundly complex board game of strategy, creativity, and ingenuity. AlphaGo defeated a human Go world champion a decade before experts thought possible, inspired players around the world to discover new approaches, and arguably, became the strongest Go player in history. It proved
DQNをKerasとTensorFlowとOpenAI Gymで実装する
はじめに 少し時代遅れかもしれませんが、強化学習の手法のひとつであるDQNをDeepMindの論文Mnih et al., 2015, Human-level control through deep reinforcement learningを参考にしながら、KerasとTensorFlowとOpenAI Gymを使って実装します。 前半では軽くDQNのおさらいをしますが、少しの強化学習の知識を持っていることを前提にしています。 すでにいくつか良記事が出ているので紹介したいと思います。合わせて読むと理解の助けになると思うので、是非参考にしてみてください。 DQNの生い立ち ＋ Deep Q-NetworkをChainerで書いた DQNが生まれた背景について説明してくれています。Chainerでの実装もあるそうです。 ゼロからDeepまで学ぶ強化学習 タイトルの通り、ゼロからDeepま
PythonでAIシミュレーションプラットフォームOpen AI Gym を利用して遊ぶ (DQN編) - Qiita
どうも、オリィ研究所(http://orylab.com/) の ryo_grid こと神林です。 今回はOpen AI Gymで遊んでみたので、それについて書いてみます。 Open AI Gym (https://gym.openai.com) とは AI開発者が自分のAIを動かすことのできるシミュレータを提供してくれる環境です。 Python向けにはライブラリを提供しています。 AI GymによりAI開発者やAI研究者はAIの学習ロジックの研究開発に専念でき、その可視化やシミュレーションを行う手間が省けます。また、同じシミュレーションを複数のユーザが競い合って解いているので、参加者全体でのアルゴリズムの性能向上が期待されます。 主なターゲットは強化学習によって構築されるAIです。Deep Q-Learning Network(DQN)を代表とする深層強化学習と呼ばれる手法が少し前から話
DQNの生い立ち ＋ Deep Q-NetworkをChainerで書いた - Qiita
はじめに そもそもDQNが作りたかったわけじゃなくて、他の目的でChainerを使いたかったのでその練習にDQNを書いたんですが、せっかくだし公開しようと思いました 公開しました 。またどうせ公開するなら、この機会にこれ（Q学習+関数近似）関連で持っている知識をついでに整理しようと思ってまとめました。 ニュース記事とかNatureとかNIPSの論文だけ読むと、DQN作ったDeepmind/Googleすげー！！！って感覚になりそうですが、強化学習的な歴史的経緯を考えると強化学習+深層学習になった、むしろかなり当然の成り行きで生まれた技術であることがわかります。（ATARIのゲームを人間以上のパフォーマンスでプレイするというのがビジュアル的にわかりやすかった$\leftrightarrow$問題設定が良かったというのもあります。） この記事ではNIPSとNatureの以下の２本の論文 ・ V
ネットに謎の囲碁棋士「Master」が出現 世界トップ棋士を続々撃破
※本記事はアフィリエイトプログラムによる収益を得ています 新年早々、囲碁界にビッグニュースが飛び込んできた。1月2日、謎の囲碁アカウント「Master」が、井山裕太六冠とみられる人物と対戦し撃破した。勝負の様子は囲碁サイト「野狐囲碁」で生配信され、世界中の4000人以上が見守った。 勝負の様子（野狐囲碁公式Twitterより） 対局が始まったのは2日20時前。ネット上では瞬く間に謎の怪物と日本最強が対戦しているとの情報が駆け巡り、視聴者数が急増。勝負も序盤から激しい戦いとなった。SNSでは日中韓のプロ棋士が実況し、トップ棋士の1人、古力九段（2003年～2008年の中国ランキング1位）が「井山六冠（白）が良い」とコメントした局面もあったが、次第にMaster（黒）が逆転。20時40分ごろに中押し勝ちとなった。 囲碁界では2016年3月、Google DeepMindが開発した囲碁ソフト「A
グーグルDeepMind、次世代人工知能技術「ディファレンシャブル・ニューラル・コンピューター」を発表
ディープマインド（DeepMind）は10月12日、次世代の人工知能技術として「ディファレンシャブル・ニューラル・コンピューター（Differentiable Neural Computers：DNC)」を発表した。 ディープマインドは人工知能AlphaGoによって囲碁世界チャンピオンを打ち負かしたことが記憶に新しいグーグルのAI研究チーム。近年ではコンピューター・ゲームのルールを自分で学びクリアする「DQN（Deep Q-Network）」を発表している。新AI技術のDNC（機械式計算機として名高いバベッジのディファレンシャル・エンジンを連想させる名前）は、DQNの技術を更に進化させたアーキテクチャを採用し、既存ディープラーニングよりも学習精度や汎用性が高いAI技術のようだ。
囲碁チャンピオンを打ち破ったGoogleの人工知能「AlphaGo」を作った天才デミス・ハサビスが人工知能を語る
Googleが500億円以上で買収した謎のスタートアップ「DeepMind」。当時、無名の人工知能(AI)開発ベンチャーのDeepMindをGoogleが買収した目的は、天才デミス・ハサビス氏を手中に収めたいからと噂されていました。Googleの期待通りDeepMindはAI技術を磨き上げ、学習してゲームの腕をメキメキ上げるアルゴリズム「DQN」を発表して一躍有名になり、人工知能ソフト「AlphaGo」を開発してこれまで難攻不落と考えられてきた囲碁の世界最強棋士を破るのに成功するなど、世間をあっと驚かせています。 そのDeepMindを率いるハサビス氏にThe Vergeが、AlphaGo VS 囲碁界の魔王イ・セドル(李世乭)九段の世紀の対決の第1戦が終了した翌日の第2戦が始まる前にインタビューしています。 DeepMind founder Demis Hassabis on how A
【AlphaGo】イ・セドルｖｓAlphaGo Googleディープマインドチャレンジマッチ第２局速報（※17:53更新終了） : 【nitro15】
1局を敗れた後イ・セドルは"もう5対5の勝負と見る"と言った。 "経験が多いので1局の敗北で揺れることはない"と話した。 相変らず自信が滲み出ていた。 'Googleディープマインド チャレンジ マッチ'と名前をつけた世紀の対決、'人間代表'イ・セドルと'人工知能'AlphaGoが行う五番勝負の第2局が10日午後1時からソウル、光化門（クァンファムン）フォーシーズンズホテル特別対局室で行われている。 2局は石を変えてAlphaGoの黒番。 AlphaGoは今まで多くの着手をそうだったように初手を右上隅星に打って、イ・セドルもすぐに左下隅星で対応した。 AlphaGoの二手目は1分30余秒を考えた後左上隅小目。 イ・セドルも1分30秒ほどを考えた後右下隅小目に着手した。 4手までは'真似碁'だ。
Match 1 - Google DeepMind Challenge Match: Lee Sedol vs AlphaGo - YouTube
Watch DeepMind's program AlphaGo take on the legendary Lee Sedol (9-dan pro), the top Go player of the past decade, in a $1M 5-game challenge match in Seoul. This is the livestream for Match 1 to be played on: 9th March 13:00 KST (local), 04:00 GMT; note for US viewers this is the day before on: 8th March 20:00 PT, 23:00 ET. In October 2015, AlphaGo became the first computer program ever to beat
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
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「今度はポーカー」人間を下した囲碁AIの開発者
AIの「人間超え」、その時トップ囲碁棋士は
DeepMind：AlphaGoをつくった「4億ドルの超知能」はいかにして生まれたのか？
[第三局] 人工知能「アルファ碁」の三連勝！囲碁界の魔王「イ・セドル九段」との対局を見ていたプロ棋士たちのコメントをまとめた（ニコ生にて）![[第三局] 人工知能「アルファ碁」の三連勝！囲碁界の魔王「イ・セドル九段」との対局を見ていたプロ棋士たちのコメントをまとめた（ニコ生にて）](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/87ce0f23b2c1e074ba89405a986aa958b1cf48a2/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fs.tgstc.com%2Fogp3%2F7a718fb1764f96e8dc8fa4a7d3cb6066-1200x630.jpeg)
⚪⚫三村囲碁JP⚫⚪
「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