人工知能するとプログラムは小さくなる｜山本一成🌤️チューリングのCEO
「Ponanzaってどれくらいの大きさのプログラム何ですか？」たまに聞かれる質問です。「私が一万行くらいです」と答えると、意外と小さいプログラムと思って、結構皆さんがっかり😞した顔をされたりするんですね。 確かにPonanzaよりも昔の時代の将棋プログラムはだいたい数万行を超えて居たようです。それが現代になるに従ってどんどん行数が減って来ています。なぜでしょうか？ 実はPonanzaのソースコードのどこを探しても将棋の囲いや戦法あるいは手筋の情報は見つけられません。せいぜい王手は注意した方がいいよみたいな極めて基礎的な情報しか書いてません。それではどうしてPonanzaは将棋がで合理的なプレイができるのでしょうか？それは将棋の知識はすべてPonanza自身が機械学習によって習得しているからです。そしてその機械学習の結果はすべて数値データとして500MBくらいのバイナリファイルに保存されて
Alpha Zeroの衝撃と技術的失業｜山本一成🌤️チューリングのCEO
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
この１０年間のプログラミングの変化｜山本一成🌤️チューリングのCEO
はじめましてnoteの皆さん、名人を倒した将棋プログラムPonanzaというものを作っていた山本一成と言います。この度ははてなから引っ越してきました。2018年になったので新しくブログ書いてみようかなぁ〜ってはじめました。 私がプログラミングをはじめたのは大学生だった時ちょうど10年前でした。そして今2018年になって、同じプログラミングにしても色々変わったなぁという印象です。今日はそのへんを皆さんと共有できたらなぁ〜と書きました。 あくまで私の観測範囲内での話をすればですけど、10年前のプログラミングの世界は速く動くことがかっこよかったです。実際にかっこいいだけでなく、必要とされる場面も多かったような気がします。私が愛用しているプログラミング言語はC++(シープラスプラス)と言って、まあそれは高速に動作することだけを意識して作られた言語でした。 加えて、今から考えれば一体なんでそんなトリ
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