Alpha Zeroの衝撃と技術的失業｜山本一成🚗TURING
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
逆算方式による詰将棋の問題生成プログラム - すぎゃーんメモ
将棋を始めた ので、詰将棋を毎日のように解いているのだけど、せっかくなら詰将棋の問題を自動生成してみたい、と思って試してみた。 前提知識 詰将棋とはどんなものか 攻め方（先手）が玉方（後手）の玉を詰ますのが目的。 攻め方は必ず王手をかける（玉方は必ず王手をはずす）。 玉方は盤上と攻め方の持駒以外すべての駒（ただし玉は除く）を合駒として使用できる。 玉方は最善を尽くし、最も長く手数がかかるように逃げる。 玉方は無駄な合駒をしない。 その他は指し将棋のルール通り。二歩、打ち歩詰め、行き所のない駒、連続王手の千日手はいけない。 (日本将棋連盟の詰将棋ページより) 手法 コンピュータによる詰将棋の解答・問題生成というのは20年くらい前から既に様々な論文などで研究されているようだ。生成については、主に「ランダム法」「逆算法」といった方式があるらしい。 あまり論文にちゃんと目を通して調べてはいないけど
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
