![クリエイターの負荷を軽くする「自動生成」技術、将来の方向性は? 〜IGDA日本ゲームAI連続セミナー | インサイド](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/030a0e95320afd23ce47058ae954f57d7779913f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.inside-games.jp%2Fimgs%2Fogp_f%2F22935.jpg)
つい最近まで、囲碁でのAIとプロ棋士の勝負はまだ10年かかると言われていました。しかし、今年3月にGoogle DeepMindの人工知能(AI)「AlphaGo」は李世乭九段に4勝1敗という歴史的大勝を実現しました。 どうしてもその強さの秘密を知りたい!「TensorFlowチュートリアル - 熟練者のためのディープMNIST」を実行できるレベルのAI初心者なのに、頑張ってAlphaGoを理解しようとする試みに挑戦しました。この記事はそのメモです。 主な参考文献は、下記のとおりです。 Mastering the Game of Go with Deep Neural Networks and Tree Search 囲碁AI “AlphaGo” はなぜ強いのか? RocAlphaGo Project Wiki AlphaGo基本構成 一言で言えば、MCTS+ConvNetです。 MCTS
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