師となるか、敵となるか――プロ棋士が見つめたAIという存在 - Insight for D
2017年4月。コンピュータ将棋ソフトとプロ棋士が戦う「将棋電王戦」で、現役の名人が将棋ソフト「PONANZA（ポナンザ）」に敗れるという“事件”が起きた。 今ビジネスの世界では、人間の業務をAIに代替させる動きが進んでいる。すでに一部の信託銀行では、株の売買予測はAIに任せて、人間は顧客との信頼関係作りにいそしむなど、役割分担が始まっている。ビジネスであれば、こうしたAIと人間のすみ分けは可能だ。しかし、将棋の世界はどうか。コンピュータ将棋ソフト（以下、コンピュータ将棋）に勝てなくなったとき、プロ棋士はどのように将棋と向き合うのか。日本将棋連盟（以下、将棋連盟）に所属するプロ棋士であり、コンピュータ将棋にも造詣が深い西尾明六段に話を聞いた。 ※本記事の段位、タイトル称号は2017年12月時点のものです。 直感と分析で最善手を探すプロ棋士 将棋は、縦横9マスの盤上で互いに駒を動かし、相手の
情報学広場：情報処理学会電子図書館
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Yahoo!ニュース - 無敵のポーカー・プログラム完成、カナダ研究 （ＡＦＰ＝時事）
【AFP＝時事】プレーヤー2人に限定したポーカーの「テキサス・ホールデム（Texas hold'em）」で、理論上絶対に負けないコンピュータープログラムを開発したとする研究論文が、8日の米科学誌サイエンス（Science）に掲載された。 人工知能で人類は滅亡する？ ホーキング博士の警告で議論再燃 論文の主執筆者、カナダ・アルバータ大学（University of Alberta）のマイケル・ボーリング（Michael Bowling）氏はAFPの取材に、研究チームは2003年より「現在の超一流プレーヤーに負けない、またどんな戦略にも負けない、完璧なプレーヤーを作り出すこと」を目標に掲げてきたと語る。 研究チームは2008年、ポラリス（Polaris）と呼ばれる最初のポーカー実行プログラムを完成させた。ポラリスは、2人のプレーヤー勝負のホールデムで人間の一流プレイヤーに勝つことができた。
L1正則化を導入した Online学習手法
L1正則化を導入した Online学習手法 数理言語情報学研究室 修士一年 大岩秀和 目次 はじめに 紹介論文概要 問題設定：教師あり学習 Online学習／L1正則化 Online学習 L1正則化 Forward Backward Splitting(FOBOS) FOBOS Algorithm Regret分析 実験 まとめ 2 目次 はじめに 紹介論文概要 問題設定：教師あり学習 Online学習／L1正則化 Online学習 L1正則化 Forward Backward Splitting(FOBOS) FOBOS Algorithm Regret分析 実験 まとめ 3 紹介論文概要 Efficient Online and Batch Learning using Forward Bac
機械学習 はじめよう 記事一覧 | gihyo.jp
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向聴数計算用に面子構成を取得する方法のメモだよ。 - ☆（ゝω・）vキャピ
向聴数計算用に面子構成を取得する方法のメモだよ。 1．バックトラック法 ハッシュとか使わず再帰でぶん回して動的に面子構成調べる方法。 麻雀C言語プログラム集のとこに手頃なソースが公開されてる。 http://cmj3.web.fc2.com/#syanten ↑は「速度的にどうか疑問が残ります」とあるように高速化はされてない。 例えば1m1m1m1m2m3mから1m1m1m→1m2m3m→...と1m2m3m→1m1m1m→...の 重複した面子構成を取ってたりするので使うならどうにかする。 バックトラックとハッシュの比較はkmo2さんが昔書いてた。 http://kmo2.cocolog-nifty.com/prog/2009/06/post-d064.html 2．一色を10進数（？）でハッシュ化 あらさんの一人麻雀練習機にくっ付いてくるやつ。 1m2m3mなら000000111、1m
一から始める囲碁プログラム
３月１９日と２０日の２日間に亘って行われた電気通信大学主催のコンピューター囲碁大会は、 中国の絶芸(Fine Art) が優勝しました。 1位、Fine Art(绝艺) 2位 DeepZenGo 3位 Rayn 今年でこの大会及び、電聖戦は終了します。 今後は、囲碁将棋チャンネルが主体となって、後継の大会を主催なさるようです。 大会実行委員会 委員長 伊藤 毅志先生が、「囲碁には神の領域とも呼べる更なる高みがあるように思える」と仰っていました。 これを聞いて何だか楽しくなってきました。 また、日本棋院の酒井猛プロは、「コンピューターが強くなることは大歓迎だ。 碁が強ければ、それが人間だろうが機械だろうが構わない。 機械にリードして貰って、まだ見たことのないような碁が見たい」というようなことまで仰っていました。 プロ棋士の先生方の懐の深さが伺えます。 私もUEC杯を１回目からずっと見せて頂き
YSSと彩のページ
English What's New! 更新記録 08/09/14 MoGoの遊び方。 08/09/08 FIT2008でのコンピュータ囲碁の資料。 08/05/09 CSA選手権の順位別記録。 08/04/15 勝手にベンチマーク。Core2 Ext QX9650 3.0GHzが最速！ 08/04/14 モンテカルロ法の彩について。 08/01/31 CgfGoBan 1.04。長いpath名に対応。 08/01/18 第3回世界最強決定戦(1/23,1/24)へのリンク。 08/01/13 彩 6.34。置石をおいた時に黒から始まるのを修正。 07/12/05 UEC杯の写真。 07/09/19 CgfGoBan 1.03。MoGoが動くように。 07/06/12 Computer Olympiadへのリンク。9路盤、19路盤。 07/
ながとダイアリー
ながとダイアリー お絵描き練習のウェブサービスを こちら で公開しています。 作業効率化のツールを こちら で公開しています。
ProbCut - フダンの記録
GPW ネタは書いていいのかどうなのか。査読結果が返ってくるまで放っておくのも何だし、やっぱり書こうかなぁ。職人の朝は早い（時差ボケ）とか。 小宮日記さんでFutility Pruning のお話(Futility Pruning大研究！)。うわーい、リンクされている過去日記を読み返したけれど、アレは、、、良いのかなぁ。 >ProbCutってオセロの解説で見た覚えがありますね。えーとなんだっけ？ ProbCut の研究をしているので自分の知識整理も含めて説明。 論文(PDF) http://www.cs.ualberta.ca/~mburo/ps/probcut.pdf ProbCut とはオセロプログラムLogistello の開発者M.Buro 発案の前向き枝刈手法で、発展版のMulti-ProbCut という手法もある。 基本アイデアは、浅い探索は深い探索の近似になるということで、深
主な活動 – 人工知能学会 (The Japanese Society for Artificial Intelligence)
人工知能に関する新しい研究成果を示す論文を掲載する論文誌です．2001年以降は非会員でも閲覧できます．
コンピュータ将棋協会blog GPW-07第一報: ボナンザ学習とUCTが話題の中心に
以前お知らせした、ゲームプログラミングワークショップ2007(GPW-07)に行ってまいりました。とりあえず第一報は、GPW杯コンピュータ将棋大会2007。大槻将棋が強豪にことごとく競り勝ち（唯一、全対戦相手が勝ち越し者）全勝優勝。おめでとうございます。 ことしのGPWは、Bonanza methodとUCTが車の両輪でした。Bonanza methodとは、GPW-06でも発表された、おなじみのボナンザを強くした学習アルゴリズムです。GPW-07の最初のセッションで保木さん自身が（なりゆきで）命名しました。したがいまして今後は「他の選択肢との比較優位を学習し、評価の計算にminimax探索の結果を用い、報酬の計算に最急降下法を用いる強化学習法（TDLeafの親子ノード比較を兄弟ノード比較に替えたもの）」を、ボナンザ学習法などと呼ぶようにしましょう。詳細については、保木さんのGPW-06で
人工知能学会誌「研究のツールボックス」
人工知能学会学会誌のシリーズ特集「研究のツールボックス」のサポートページです．研究・開発に役立つオープンソースソフトを紹介しています．
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自作麻雀AI「Occam」
モンテカルロ法によるゲームAIの可能性
IBM元開発者「チェス王者にスパコンが勝てたのは、バグのおかげ」
速水桃子「パターン認識と機械学習入門」
http://www.computer-shogi.org/wcsc21/appeal/tsutsukana/WCSC21_tsutsukana_20110327.pdf
『第1回 機械学習 ことはじめ | gihyo.jp』へのコメント
