AlphaGo Zeroの論文の要約 : ブログ

AlphaGo Zeroが自己学習のみで過去最強になったというニュースが出たのでその元論文を読み、要約をしました。 まず感想を述べると、過去数千年にわたって蓄積してきた知識をAIが数時間で発見することに対する気持ち良さがありました。人間などクソ食らえと思っておりますので、こう言うニュースはとてもスッキリします。そして人間の発見していない打ち筋の発見にも感動しました。これこそがAIの真髄だと信じています。人間が見えていないものをAIが見つける、僕もいつかそんなことをしてみたいと思いながら生きています。 あともう一つ重要だと思ったのは、とてもネットワーク構造および学習過程が簡素化されたことです。マシンパワーも過去に比べて非常に少なく済み、個人でもすぐに再現実験ができそうなくらいです。AIが強くなることと、構造および学習のsimplerが同時に達成できていることが本質的だと思います。 一応、下記

[t-tanaka]

まだ囲碁みたいなゲームが攻略されただけ，と思っているなら間違い。囲碁だから表に出てくる。株式投資や戦闘機のドッグファイトなど，多くの分野で既にAIは人間を上回っている。が，それらはあまり論文にならない。

[RabbitBit]

わかりやすい要約と著者の人間嫌いっぷりに好感が持てる。

[gbks]

どちらかと言えば人間の積み重ねた知識が正しかった事が証明された気がして感動した。

[kei_1010]

「人間なんてクソくらえ」「人間が見えていないものをAIが見つける、僕もいつかそんなことをしてみたいと思いながら生きています」　ヤバイ、AIが記事書いてる。しかもこのAIヤバイ。

[tagomoris]

しかし3日間の490万試合というのは、実質的に人間がやった試合数と似たようなもんなのではないか

[tkrd]

“「シチョウを知らずに碁を打つな」と言われるほどに有名な手筋は、意外と学習のかなり後半まで見つけられなかった。” 興味深い。

[kaotemu]

すごいなあ

[paulownia]

今購入可能な最高レベルのPCでは60年ぐらいかかるってツイートを見た

[filinion]

とはいえ、こうして人工知能が改良されたのは、まだ人間の試行錯誤の所産なのである。AIの改良をAI自身がやり始めた時こそ…。

[wrss]

“マシンパワーも過去に比べて非常に少なく済み、個人でもすぐに再現実験ができそう”←個人開発者が、同じ実験して強さを同等にするのに1台のワークステーションだと何百年もかかると言ってたのでまだまだ大変そう

[inago-boy]

81x81の画像だから、DeepLearningにとっては難易度が低かったのか？人間が発見してない打ち筋も見つけた、というのがすごい。

[richard_raw]

やばい。（語彙消失）/MasterとかLeeとかの説明が欲しいかも。

[Aoino]

“https://www.nature.com/nature/journal/v550/n7676/pdf/nature24270.pdf”

[nilab]

AlphaGo Zeroの論文の要約 : ブログ

[IGA-OS]

機械学習についての読み物として

[KoshianX]

自己学習のやり方が効率的なのねえ。これは知的生産のあり方がどんどん変わりそうだ。コンピュータが考え、人が身体を動かす時代が、ロボット技術発展の合間に起きるのかなー。

[razokulover]

強烈だ

[itochan]

AlphaGoとは、最初のデータとか以前に、学習自体が全然別物とのこと。

[blueribbon]

「ルール以外の人間の知識を与えずに純粋な強化学習だけで人間を超えることが可能だと言うことを証明した。」

[yasudayasu]

AlphaGoは２つのディープラーニングネットワークを用意した。一つは「どこに石を置くか」を決めるポリシーネットワーク（出力は確率）、もう一つは「盤面の評価値」を決めるバリューネットワーク。

[choota]

こうなると人間が、自分自身の至らなさと向かい合わないといけないね。AIが考えた道筋を、いかに人間が受け入れるか、宗教的な思考力の強さみたいなのが求められる。

[zu2]

“AIが強くなることと、構造および学習のsimplerが同時に達成できていることが本質的だと思います”

[ene0kcal]

I'm interested in the article, also the others and about him. It's a mystery.

[lbtmplz]

実は株式などでは既に人間を処分し始めているのではないか…

[nunune]

ブコメでも人が必死にAIにはできないことを考えようとするのが面白い。もっとAIを活用して世界をより良くする方向には、あんまり思考が行かないのかね？

[koguus]

え、プレイアウトしなくなってんの…。すごいねえ

[opps_long]

AIは飽きないからな

[manjirou99]

あとでじっくり読む

[odakaho]

出だしでやばいな あとでちゃんと読む “モンテカルロロールアウトをやらずにもっと単純な木探索になっている”

[ukidousan]

旧版より大幅な省力化してると言ってもまだ例の専用ハード使ってるんだね

[kana0355]

“ルール以外の人間の知識を与えずに純粋な強化学習だけで人間を超えることが可能だと言うことを証明した。”

[soret]

未来がここに

[raitu]

“490万回の試合を自己学習”

[sankon30]

AlphaGO Masterってのもいるんだな(zeroと89-11)。こいつはAlphaGOをどうパワーアップさせたものなんだろう。

[h5dhn9k]

AlphaGo Zero的にはコミはいくつが妥当だと判断しているのだろう？……　/イロレーティングですらガバガバwww　5185点ってwww　……。　柯潔選手は4858点の化物と戦ってたのか……。そら泣くわ……。

[kaz_uki_1014]

AlphaGo Zeroの論文の要約 : ブログ AlphaGo Zeroが自己学習のみで過去最強になったというニュースが出たのでその元論文を読み、 要約をしました 。 まず感想を述べると、過去数千年にわたって蓄積してきた知識を AIが数時間で

[matsumoto_r]

学習の仕方もそれを実用時間内で実現するマシンパワーもすごい

[kirifue]

どのみち「学習」に頼らなければならないことが証明されたが、人間が学習しなくてもよい分野は今後ますます増えると思う。懸念事項は、どこまでAIにまかせられるかだ。 #人工知能

[otoan52]

試合数を減らすにはどうしたら良いか？という研究も必要そう。指導碁とか、盤外のコミュニケーションでAI感の教育を行う。