コンピューター　vs　天才人間

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れんますえたけ
9 years ago
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1 ALPHAGO A I と人間の戦い

2 囲碁の歴史は非常に古い紀元 200 年頃三国志に関羽が手術中囲碁を打ったという話は有名な故実

3 中国では歴史上初代本因坊算砂 (1559 年 -1623) 琴棋書画が文人士大夫つまり上流階級の人々がたしなむべき四芸とされた日本では 400 年前本因坊算砂が体系化した京都寂光寺の塔頭の一つに住んだことから姓となる

4 本因坊井上林安井の碁所を巡る争いが囲碁を著しく発展させた

5 呉清源 ( ) は昭和の棋聖

6 木谷門下の黄金時代趙治勲 74 タイトルは史上一位門下生合計 200 段を越えた

7 井山祐太は前人未踏の 7 冠か!

8 日本は国際戦では弱くなった

9 囲碁の普及は中韓日に限定されている世界の囲碁人口は中国 25,000,000 韓国 7,660,000 日本 2,400,000 台湾 1,500,000 米国 500,000 ロシヤ 100,000 ドイツ 50,000 英国 40,000 日本のゲームファンは将棋 12,700,000 囲碁 6,400,000(?) チェス 23,000 ( レジャー白書 2013 年 )

10 今回の企画は囲碁ソフトの強さお試しの筈だった

11 グーグルならではの素晴らしい企画 DeepMind 社のデミスハサビスイセドル GoogleCEO エリックシュミット

12 AlphaGo( 英 ) vs イセドル ( 韓 )

13 李世乭 ( イセドル ) 生年月日 :1983 年 3 月 2 日プロ入り :1995 年出身地 : 全羅南道新安郡所属 : 韓国棋院主要優勝回数 :46 国際棋戦タイトル :18 世界ランキング :4 位魔術師と云われた世界囲碁界のレジェンド的存在である

14 世界棋士ランキング (2016 年 3 月 )

15 対局はネットで生放送された

16 日本でも無料配信解説者 : 石田芳夫 (1) 高尾紳路 (2-4) 王銘琬 (5)

17 囲碁中継動画は一時サーバーがダウンするほど照会数が暴走 Youtube 生中継チャンネル照会数は 10 日 140 万人を突破した

18 マイケルレドモンドは適役日本棋院の現役九段なのだから

19 高尾紳路九段の解説は予想が外れっ放しコンピューターの着手はそれ程奇想天外だった

20 初戦はマサカマサカイセドルが負けたぁ!

21 セドルが初戦を落として看板が変わった

22 セドル自信も意外という面持

23 或る棋士のコメントは馬車が汽車に負けた時のような感じ

24 1900 年のニューヨークブルックリン橋文明の変わり目はこんな感じか?

25 ランキング 1 位の柯潔 (18 才 ) は僕なら勝てるとコメントセドルの 3 敗後は勝てる確率は 5% と訂正した

26 立て続けの 3 連敗で騒然となる

27 ネイチャー紙も大々的に報じた

28 第一戦 AlphaGo 白番中押し勝セドルは序盤をやや不用意に打って不利になり中盤挽回したものの後半崩れた精神状態が今ひとつの感じがするのだ持ち時間を多く残している

29 第二戦 AlphaGo 黒番中押し勝この敗戦のインパクトは大きい AlphaGo が既に人間の棋力を凌駕している可能性が感じられる 1 手ごとに見れば理解不能で良さが判らない手がかなりあるのだが結果が優れているのはそういう事だろうか

30 第三戦白番 AlphaGo 中押し勝 AlphaGo の序盤の打ち方に筋の良い手が多いのが印象的パンチを入れた後はあえて損な手を選んでいるかのように堅い

31 第四戦白番セドル中押し勝 3 連敗の後セドルの序盤はおかしかったので敗勢歴然だったが苦し紛れのような 78 手目の割り込みの奇手で奇跡的逆転勝ちとなった

32 結果は 4-1 で AlphaGo 完勝

33 市販のソフトはアマチュア級と云われていた

34 囲碁は選択肢が多過ぎて難解チェスでは 20 手が囲碁では 200 手に

35 最後に真打の登場となったようだ

36 遂にプロに勝つソフトが出現

37 AlphaGo の従来の囲碁ソフトとの差は

38 囲碁の難しさ -1 探索空間が巨大過ぎる

39 囲碁の難しさ -2 評価関数が作れない

40 囲碁の難しさ -3 囲碁の評価関数の難しさ

41 囲碁の難しさ -4 人間はどうやってプレイしているの?

43 モンテカルロ木探索 AlphaGo は従来のコンピュータ囲碁ソフトにも用いられていたモンテカルロ木探索とディープニューラルネットワークを組み合わせた新しい囲碁アルゴリズム

44 AlphaGo には更に深層学習が深層学習 (Deep Learning) と強化学習の一種である Q Learning を組み合わせたもの Deep Learning(D) とニューラルネットワーク機械が人間の脳と同じ振る舞いをすれば自分で学習し考えることができますこれが脳の活動を再現する人工知能の手法ニューラルネットワークです

45 AlphaGo の不可思議な着手第四局序盤の 23 手は人間には打てない一手!

46 セドルは何故一つでも勝てたのか 78 手渾身の割り込みはヤケクソ!?

47 両者の持ち時間の差はセドルの苦戦を物語っている

48 この後明らかに AlphaGo は大変調パニクッタのかバグったのか??

49 次々に信じられないような愚手が続く

50 第 5 局解説者王銘琬の喝破 AlphaGo はモンテカルロ法で打つから棋士なら 1 秒で判る石塔しぼりなどは読めない征 ( しちょう ) を逃げるのは読めていないから註 : 征知らずに碁を打つなというのは初心者も知っている格言

51 AlphaGo の欠点は劫厚み味等の囲碁特有の英語に翻訳出来ない部分については AlphaGo は理解出来ないのではあるまいか? 複雑難解な攻め合いになるとモンテカルロ法にも限界があって読み切れないらしい形勢判断が悪い場合の思い切った打ち込みのような手は打てない ( 理屈に合わないから ) 投了出来ることは第 4 局で判明した終了後の検討は出来ないようだ ( マシンが勝手に学習はしていると云われているが )

52 とにかく一矢を報いたという感じ

53 こんな笑顔も珍しい

54 ネット上は人間の狂喜乱舞 281: 名無し名人 2016/03/13( 日 ) 17:50:04.89 ID:MQd4sQqs.net 人間様の底力をなめんなよ! 282: 名無し名人 2016/03/13( 日 ) 17:50:05.08 ID:1MLT60ro.net 感動した 1 勝おめでとう 296: 名無し名人 2016/03/13( 日 ) 17:51:03.84 ID:5u/upcMG.net いやーすごいものを見た映画化決定だわ 305: 名無し名人 2016/03/13( 日 ) 17:51:35.43 ID:XMrX8aGh.net セドルすごいプロのど根性を見た 329: 名無し名人 2016/03/13( 日 ) 17:53:39.58 ID:nRYHqrq2.net セドル超人すぎ人間様はやっと一つ辛うじて勝ったのだ

55 韓国棋院は AlphaGo に名誉九段をこの真偽は定かではないが

56 AlphaGo は世界ランク 4 位に ( 笑 )

57 賞金の行方はグーグルは優勝賞金 100 万ドル ( 為替レート固定 11 億ウォン ) をユニセフ (UNICEF) と STEM( 科学技術工学および数学 ) 教育および囲碁関連団体に寄付する一方イセドルには五対局の対局料 15 万ドル (1 億 6500 万ウォン ) と 1 対局当たり勝利手当て 2 万ドルが別に与えられる

58 AlphaGo の開発者は

59 AlphaGo 開発者黄士傑とは台湾国立師範大学卆現在カナダ在住のコンピューターデザイナーで 32 才という外は不明棋力はアマ 2 段クラス? 顔写真はネットに登場していない

60 DeepMind の設立経緯 DeepMind は人工知能 (AI) の開発を行う創業からわずか 3 年のイギリス企業このベンチャー企業は史上最も優秀なチェスプレイヤーと評されたチェスの神童として有名で認知神経学の博士号を取得したデミスハズビス氏と Skype Kazaa の開発者であるジャンタリン氏らによって設立されたもの従業員数は 70 人

61 DeepMind とは如何なる企業か DeepMind がどういう企業なのかその実像はあまり知られていません DeepMind の公式サイトには会社概要が書かれているだけでそこには機械学習とシステム神経科学を取り入れることで強力な汎用学習アルゴリズムを開発する最先端の人工知能開発会社で拠点はイギリスのロンドンにあるという記載はあるものの事業規模などは明らかにはされていません

62 グーグルの買収額は 5 億ドル

63 2014 年 1 月買収決定 Google が人工知能 (AI) の開発を行うベンチャー企業 DeepMind Technologies を Face book と鎬を削って争った結果 5 億ドル ( 約 510 億円 ) 以上の金額で買収した Google ならではの思い切った買収としか云いようないが

64 人間対コンピューターの戦い

65 1994 年にはオセロを打倒

66 1997 年にガルリカスパロフに勝利してチェスも攻略しています

67 チェスチャンピオンを破った IBM の DeepBlue 左図はコンピューター歴史博物館に展示されている IBM DeepBlue のラックの一部

68 将棋では 2010 年米永永世棋聖が負けた

69 現在将棋ソフトはプロ並みの強さ?

70 将棋については決着が着いたか?

71 2012 年 3 月 24 日第 1 局武宮正樹九段 VS Zen 5 子置碁 Zen 10 点勝ち第 2 局武宮正樹九段 VS Zen 4 子置碁 Zen 19 点勝ち

73 2016 年 AlphaGo は欧州チャンピオン樊麾ファンフィー (2 段 ) に挑戦

74 2016 年 2 月 4 日 ~20 日ファンフイを 5 戦 5 勝で一蹴した

76 AlphaGo の実力は実戦記録がファンフィ戦 5 局セドル戦 5 局のみなので未だ判定出来ない DeepLerning により日々進化していると思われる劫が苦手と云うのもさほどの事ではない Alphago がコミの正しい設定に資するかも知れない? ( 現在日本では 6 目半中国では 7 目半 )

77 井山が AlphaGo と打って欲しい!

78 人工知能は人間に追いつくか?

79 グーグルは何を考えているのか?

80 A-I の進化は意外に早いだろうか??

81 参考までに Alphago 棋譜一覧は lphago

きまぐれ人工知能プロジェクト作家ですのよ

きまぐれ人工知能プロジェクト作家ですのよ人工知能はカンブリア爆発を起こすか? 松原仁 ( 公立はこだて未来大学 ) 人工知能学会前会長 2017 年 10 月 27 日 1 ニュース!! 10 月 19 日に新しい AlphaGo Zero の論文が Nature に発表された囲碁のルールだけから ( 人間の棋譜や知識など一切使わずに ) 強化学習で強くした ( たった 3 日間 TPU4 台だけ ) モンテカルロ法は使っていない従来の

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