「あと1～2年くらいで人間を超えるんじゃないかと思ってます」 こう話すのは、麻雀AIソフト「爆打」の開発者・水上直紀さん（28歳）だ。爆打は、麻雀界でいま最も強いといわれているAIで、440万超ユーザーを抱える国内最大級のオンライン麻雀サイト「天鳳」で七段（2018年2月時点）の実力を持つ強豪プレイヤーだ。天鳳で21個ある段級位のうち、七段は上から数えて5番目で「天鳳全体で上位0.1％を切るレベル」という。一時は九段まで上り詰めた経験もあり、人間と遜色ないどころか、ほとんどのプレイヤーにとっては一枚も二枚も上手の相手だ。

つくる、あそぶ、わかる。2018年4月20日（金）発売、Nintendo Switch『Nintendo Labo』の公式サイトです。

2018年現在、増加の一途をたどるゲームの容量。もはや1本で30GBを超えるようなソフトも当たり前で、例えば昨年発売されたPCゲーム「シャドウ・オブ・ウォー」に至っては、97.7GBもあります。 これに対して、昔のファミコンソフトの容量は微々たるものでした。全世界で4024万本が売れたという「スーパーマリオブラザーズ」はたった“40KB”。現在の携帯電話で撮影した写真が当然のように数MBあることを考えると、驚きの低容量です。 たったの40KBで作られているスーパーマリオブラザーズ。ちなみにこの画像も約40KB RPGの「ドラゴンクエスト」ですら、初代の「1」はわずか64KB。「2」が128KB。「3」が256KB、ファミコンでのラスト作であり、5章からなる「4」ですら512KBにすぎなかったのです（※1）。 （※1…当時からのファンなら「ドラクエ3が2メガ、ドラクエ4が4メガ……」という風

世界最強の囲碁AI「AlphaGo Zero」を開発したDeepMind（Google関連会社）が、チェスと将棋のAIに関する論文を発表しました。AlphaGo Zeroと同様の手法を使い、24時間で既存の最強AIを超える実力に至ったとのこと。 AlphaGoは2017年5月、世界トップ棋士である中国の柯潔（かけつ）九段に3戦全勝した囲碁AI。もともと人間同士の棋譜（対局データ）を学習させていましたが、進化したAlphaGo Zeroでは人間の棋譜を用いず、AIによる自己対戦のみで強くする「強化学習」が用いられました。 「AlphaGo」に敗れた最強棋士の柯潔九段 Googleの囲碁AI「AlphaGo」が19歳の最強棋士に全勝 囲碁AI「AlphaGo」が進化した「AlphaGo Zero」開発　自己との対局で学習し強く 今回の論文では、AlphaGo Zeroで用いられた手法を「Alp

囲碁のトップ棋士に勝った人工知能「ＡｌｐｈａＧｏ」が進化し、打ち手を全く教えずに白紙の状態から学習して従来型の人工知能を破ったと開発した会社が発表し、人工知能はもはや人間の知識に制約されなくなったとしています。 この会社が開発した人工知能「ＡｌｐｈａＧｏ」は、囲碁の名人の打ち手のデータを基に学習を重ね、ことし世界最強とされる中国のトップ棋士を破り、大きな話題となりました。 今回、新たに開発した「ＡｌｐｈａＧｏＺｅｒｏ」は答えを導くデータがなくても、人工知能がみずから試行錯誤を繰り返して、よりよい答えにたどり着く、「強化学習」という手法を取り入れたということです。 そして、囲碁の基本ルール以外には何も教えず、わずか３日間で５００万回の対戦をひとりでに繰り返して強さを身につけた結果、トップ棋士を破った従来型の人工知能に圧勝したということです。 さらに、新型の人工知能は白紙の状態から学習する中で

世界最強棋士との三番勝負で完勝した囲碁ＡＩ（人工知能）「アルファ碁」を開発したグーグル傘下の英ディープマインド社が、対局に備えて積み重ねたアルファ碁同士による自己対戦の棋譜５０局を公開した。棋士の理解を超える着手の連続に、「こんな碁はいまだかつて見たことがない」と碁界は騒然としている。 革新的な技術「ディープラーニング（深層学習）」を導入したアルファ碁は、高段者の棋譜を写真のように画像として読み込み、各局面に応じた好手を学習。人間の残す棋譜だけでは教材が足りず、アルファ碁同士が自己対戦を繰り返して能力を高めたが、その棋譜はほとんど非公表だった。 アルファ碁は５月２３～２７日、中国の世界最強棋士、柯潔（かけつ）九段を３戦全勝で圧倒。その後、ディープマインド社は「囲碁ファンへのスペシャルギフト」として棋譜５０局を自社のホームページに公開した。 手数が進んだ特殊な状況に限り有効とされていた「星へ

「Nintendo Switch」分解レポート。「任天堂はどんな新しいことを提供してくれるのか」と期待が膨らむ内部構造だ ライター：石井英男 カメラマン：佐々木秀二 2017年3月3日，任天堂の新型ゲーム機「Nintendo Switch」（ニンテンドースイッチ）が発売となった。 Nintendo Switchは，2012年12月8日に発売された「Wii U」の後継となる製品で，タッチスクリーンを備えるタブレット端末的な本体に対して周辺機器を（物理的もしくはワイヤレス接続で）付け替えることにより，モバイルゲーム機のように使う「携帯モード」（Handheld Mode）と，机上に置いてワイヤレスコントローラから操作する「テーブルモード」（Tabletop Mode），専用ドック経由でテレビなどのディスプレイデバイスに映像出力する「TVモード」（TV Mode）を，文字どおりスイッチできるのが

初めまして、プロポーカープレイヤーの木原直哉と申します。「人工知能（AI）がポーカーのトッププロ4人に勝った」というニュースが世間をにぎわせています。しかし、これらのニュースを読む中で、自分の認識と違うなと思うことがいくつかありました。 「なぜ、AIは人間に勝てたのか」を始め、このニュースについて自身が感じたことなどを、ポーカープロの立場から解説していきたいと思います。 （編集：ITmedia村上） 木原直哉さんプロフィール 1981年生まれの北海道出身で、2001年に東京大学理科一類に入学。在学中は将棋部に所属し、バックギャモンやポーカーなどの頭脳ゲームに熱中していく。10年かけて東京大学理学部地球惑星物理学科を卒業し、翌2012年の第42回世界ポーカー選手権大会 (2012 World Series of Poker) の「ポット・リミット・オマハ・シックス・ハンデッド」で日本人初の世

西川善司の3DGE：次世代機「Nintendo Switch」についての答え合わせをしつつ，追加でいろいろ想像してみる ライター：西川善司 開発コードネーム「NX」として知られてきた次世代ゲーム機の名称が「Nintendo Switch」（ニンテンドースイッチ）に決まった。2017年3月発売予定だ。 実際のところ，2016年10月20日のNintendo Directで明らかになった情報は少ないのだが，流れたプロモーションムービーを見れば，いろいろと想像をめぐらせることはできるだろう。 筆者は2016年の初頭に，任天堂が米国特許商標庁に出願していた特許技術から，任天堂の次世代機がどうなるかを予測したことがあるのだが（関連記事），今回はその答え合わせをしつつ，さらなる想像を巡らせてみたいと考えている。 まずは「2016年の年始企画」の答え合わせから 連載バックナンバー「2016年新年企画。任

セガ・エンタープライゼスから1994年に発売された「セガサターン」は、同時期に発売されたPlayStationやNintendo 64と並び1990年台のゲーム業界で一時代を築いた家庭用ゲーム機です。そのセガサターンを発売から約22年経過した2016年にクラックした猛者が登場しました。 Sega Saturn CD - Cracked after 20 years - YouTube セガサターンのハックに成功したのはエンジニアのJames Laird-Wahさん。JamesさんはDr Abrasiveという名前でクリエイター活動をしていて、過去にはゲームボーイのROMとRAMを書き換えられるフラッシュカートリッジ「Drag'n'Derp」をリリースしたことがあります。 Jamesさんがセガサターンに興味を持ったのは、サウンドチップがマルチチャンネルをサポートしているからだったとのこと。こ

羽生善治名人　人工知能と対戦へ 拡大 将棋の羽生善治名人（４５）が９日、東京・渋谷のＮＨＫで「ＮＨＫスペシャル　天使か悪魔か　羽生善治　人工知能を探る」（１５日、午後９時放送）完成試写会に登場。自身の人工知能との対戦について質問されると、否定せず、「近々のうちに何らかのアナウンスがあると思いますが」と話し、対戦の可能性を示唆した。 番組では「以前から関心を持っていた」という人工知能について、羽生名人自身がいろいろな場所へ出向き、人工知能の最前線をリポートしている。「さまざまな情報がある中で、こんなところまで進んでいるんだと、たくさんの人に伝われば、番組の意義や価値が更に大きな物になると思う」とコメントした。 番組内では囲碁の李世ドル氏に勝った「アルファ碁」を開発したグーグル・ディープマインド社創設者のデビス・ハサビス氏とチェス対決する貴重な映像も披露されるなど、見応え十分な内容。番組を撮り

昨年１２月に米カリフォルニア州で起きたテロの容疑者が使っていたｉＰｈｏｎｅ（アイフォーン）の「ロック解除」を巡る問題で、米連邦捜査局（ＦＢＩ）にｉＰｈｏｎｅの中の情報を得る方法を示したのは日本企業傘下のイスラエルの子会社であることがわかった。ロイター通信などが報じた。 報道によると、ＦＢＩに情報を得る方法を示したのは、サン電子（本社・愛知県江南市）の子会社で、イスラエルにあるセレブライト社。同社のサイトによると、スマートフォンのデータ分析などを行っており、世界各国の捜査当局や軍と取引がある。同社の技術で、ｉＰｈｏｎｅの中の情報を取り出すことができるという。親会社のサン電子は、犯罪捜査向けの機器の開発や販売、スマホ向けのゲーム開発などを行っている。 プライバシーか捜査かを巡る米アップルと米司法省の対立は法廷闘争に持ち込まれている。２１日に同州の連邦地裁で弁論が行われる予定だったが、直前に司法

村上福之です。AlphaGoのサーバ利用料金をエイヤでお見積りをしたら58億9811万4845円だった。ざっくり60億円。ソースはGoogle様のGCEお見積りツール。年間2586万ドル=29億円くらい。開発&学習2年なのでそれくらい。「株式会社まんだらけ」を２つ買収しても10億円オツリが来るプライス。スペックは適当。ただし、GPU利用料金を除く。GPUインスタンスは一般に公開されていないからだ。だから、本当はもっと高いかもしれないし、CPUも公式発表の1202台でずっと使った場合なので分からない。あと、Persistent Diskなどは０円で設定している。 言いたいことは、どっちにしても、零細ベンチャー企業は払えない金額だということが分かった。 有限会社シーリスの有山社長と話していて、「AlphaGoってGoogleみたいにサーバやGPUを死ぬほど使えないと無理だよね。カネかかりすぎ。

アメリカのＩＴ企業、グーグルの研究グループが最新の人工知能を使った囲碁のコンピューターソフトを開発し、人間のプロ棋士に勝利したと発表しました。囲碁でコンピューターが人間のプロに勝つのは初めてです。 囲碁は、将棋やチェスと比べて打てる手の数が桁違いに多いことから計算が複雑で、コンピューターが人間のプロの実力に追いつくにはこの先、１０年以上かかるとされてきました。 論文によりますとグループが開発した囲碁ソフト「ＡｌｐｈａＧｏ」には膨大な可能性を計算して打ち手を探す従来の方法に加え、「ディープラーニング」と呼ばれるコンピューターがみずから学習する最新の技術が使われているということです。 そのうえで、碁石の位置データに基づいた戦況の見極めと、次に打つ手の選択を２種類の別々の人工知能を組み合わせて計算することで、より強い手を見つけ出す能力が格段に高まったということです。 グループによりますと、中国出

将棋のトップ棋士に勝つことを目的に、コンピューター将棋の開発に取り組んできた学会のプロジェクトが「目的を達した」として、終了宣言を出すことが分かりました。羽生善治四冠などのタイトルホルダーとの公式の対戦は実現していませんが、学会は、ここ数年のプロ棋士との対局データを元に分析した結果、「トップ棋士に統計的に勝ち越す可能性が高い」としています。 そして、その年の１０月に行われた対局で、当時の清水市代女流王将を破ったほか、その後、プロジェクトのメンバーらも参加して３年前から行われているプロ棋士とコンピューターソフトが対戦する「電王戦」でも、これまでコンピューターが通算１０勝５敗と互角以上の成績を残しています。 さらに学会では、ここ数年の対局データをもとに、独自に「レーティング」という実力の指標になる数値を算出したところ、最強のコンピューターソフトの実力は、去年７月の段階で、プロのＡ級１０人の平均

誰もが気軽に楽しめるシンプルなルールながら、奥の深すぎる頭脳ゲームとしての一面も持つ落ち物パズルゲーム「ぷよぷよ」。トッププレイヤーたちは大連鎖や小連鎖を高速で組み上げながら、相手の画面を見て瞬時に複数の対応パターンを切り替えるといった人智を超えた技術を持っているのですが、近年コンピュータプログラムによる「ぷよぷよ最強AI」と呼ばれる存在が登場。人類トップクラスのプレイヤーとコンピュータによる「将棋電王戦」のようなアツい戦いが繰り広げられています。 最強AI誕生のきっかけとなったぷよぷよ通クローンソフト「GeNEs WoRK」 ぷよぷよ界に激震が走ったのは2012年5月に行われた「第1回 人類VS最強AI ぷよぷよ通対戦」。ぷよぷよでは有志によるリーグ戦によって「A級」「S級」といった格付けが行われているのですが、全国レベルのA級プレイヤーたちがtestさん（@test_lockit）の開

By PhOtOnQuAnTiQuE 人間の脳が学習する仕組みを再現するディープラーニングの研究が進んだことで、コンピューターによる人工知能(AI)の技術が飛躍的な進化を遂げています。Googleが500億円で買収したといわれているイギリスのベンチャー企業「DeepMind」が開発したエージェントプログラム「DQN(Deep Q-Network)」は一度プログラムを起動させるとあとは人間が手を加えなくても「スペースインベーダー」や「ブロック崩し」といったゲームを一人で勝手に練習し、ハイスコアをたたき出す方法を学習できるレベルに達しており、今後のAI開発をさらに加速させるブレークスルーになると考えられています。 Google DeepMind http://deepmind.com/ Human-level control through deep reinforcement learnin