【人工知能】全くのゼロから独学で囲碁を習得する「アルファ碁ゼロ」 | Nature | Nature Portfolio
コンピュータープログラム「アルファ碁」の新バージョンである「アルファ碁ゼロ」は、人間による入力をせず、全くの独学で、古典的な戦略ゲームである囲碁を白紙の状態から急速に習得できることが分かった。その上アルファ碁ゼロは、旧バージョンのアルファ碁（2016年3月に囲碁チャンピオンのイ・セドルを破った）との対局で100戦100勝の成績を挙げた。この新しいコンピュータープログラムについて報告する論文が、今週掲載される。 人工知能の大きな課題の1つは、白紙の状態から難度の高い概念を学習し、超人的な習熟を達成するアルゴリズムを開発することだ。旧バージョンのアルファ碁は、人間の囲碁チャンピオンを負かすため、囲碁の専門家による数百万の指し手を用いた教師付き学習と自己対局（この場合はアルファ碁同士の対局）による強化学習を併用して「訓練」された。アルファ碁の「訓練」は数か月間行われ、複数のコンピューターとニュー
Googleが出した囲碁ソフト「AlphaGo」の論文を翻訳して解説してみる。 - 7rpn’s blog: うわああああな日常
就活も無事終わったので，一番やりたかったAlphaGoの論文を翻訳しました。 ご存知の通り，長らく世界最強だった囲碁棋士イ・セドル九段を破ったGoogleの囲碁プログラムです。 論文の内容に触れつつ何となく解説入れていきたいと思います。なるべく囲碁やDeepLearningを知らない初心者の人とかでも仕組みを理解できるように分かりやすく書いていければいいなと思います。 原題は"Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search"。 とりあえず最初の要約の訳から。 謎の単語とかは後から説明入れるので，さらっと流し読みしていただければ。 囲碁はこれまでAIにとってとても難しいゲームだとみなされてきた。それは探索範囲がとても広いことと，盤面の評価が難しいため。 この論文では，コンピュータを用いた囲碁の新しいアプロー
4つの「質問スキル」で合意形成
「会議を実施しても結論が出ないことが多い」「会議が形式的なものになっており、意思決定は別の場所でされている」「リーダーがメンバーをコミットメントさせることが難しい」――。 身に付けるべきリーダーシップスキルをパーツごとに分解し、パーツスキルを反復演習する能力開発プログラムを実施していますと、参加者からこのような意見が最も多く寄せられます。日常のマネジメントや会議の場面で合意形成する課題です。 20年来、プログラムを実施してきましたが、ここ数年、特に合意形成スキルを高めたいというニーズが高まっていることを実感しています。それだけ、わが国の企業や団体で実施されている会議で、合意形成ができなくなっているのです。演習参加者の声を聞くと、合意形成できない会議の状況として、次の場面が挙がってきます。 ・会議の冒頭や途中から議論が紛糾してしまい、時間切れになってしまう ・会議は反対意見が出ないまま終わる
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