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
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
※本記事はアフィリエイトプログラムによる収益を得ています Google DeepMindの共同創立者であるデミス・ハサビス氏が1月5日（日本時間）、Twitterを更新。年末年始に世界のトップ棋士を続々撃破していた謎の囲碁アカウント「Master」は、囲碁ソフト「AlphaGo」の新バージョンだと明らかにした。 声明によると、同社ではAlphaGoの改善作業に取り組んでおり、ここ数日はネット上で非公式のテストを行っていたという。「東洋囲碁と野狐囲碁で『Magister』『Master』と対戦した方、そして観戦して楽しんでもらった皆さんに感謝します」。テストが完了したことで、今後は囲碁の団体・専門家と協力して、2017年内に本格的な（持ち時間の多い）“公式戦”を実施するとしている。 無敗のMaster 囲碁アカウント「Master」の戦績は、「野狐囲碁」で30勝0敗、東洋囲碁を含めると60勝
原文記事: [阿尔法狗再下一城 | 蛋白结构预测AlphaFold大胜传统人类模型] (2018/12/03公開) 「研究したいタンパク質があるのだが、その構造と機能がわからない」 — これは分子細胞生物学の研究者が日々直面する最大の難題の一つである*a。アミノ酸配列測定技術が発展する中で、多くのタンパク質の配列がハイスループット*1に解析されているが、この配列決定の段階から実際に3次元構造を決定するまでの間には、未だに大きな距離がある。 生物の基本単位が細胞だとして、細胞の基本的な機能単位こそが、複雑多岐なタンパク質の1つ1つである。そしてまさにタンパク質の機能の本質を決定しているのが、タンパク質の構造である。タンパク質の機能を研究したり、それをターゲットとする薬剤を開発したいというとき、タンパク質の構造はとても重要な要素の一つになる。だからこそ、生物学には、構造生物学という学問領域まで
"We cannot go against the trend. I think machines will beat humans someday. " "If I get defeated it might be negative for go and this is inevitable in this modern life. However, it will not destroy the value of go itself." （「私たちは時代の流れに逆らうことは出来ません。いつか機械は人間を打ち負かすでしょう」 「もし私が負けたら囲碁にとってはネガティブなことですが、これは現代社会では避けられないことです。 しかし、その敗北は囲碁自身の価値を損なうことはないでしょう」イ・セドル） Human-AI showdown begins 1 p.m. 2016年3月9日、"Alph
Googleが500億円以上で買収した謎のスタートアップ「DeepMind」。当時、無名の人工知能(AI)開発ベンチャーのDeepMindをGoogleが買収した目的は、天才デミス・ハサビス氏を手中に収めたいからと噂されていました。Googleの期待通りDeepMindはAI技術を磨き上げ、学習してゲームの腕をメキメキ上げるアルゴリズム「DQN」を発表して一躍有名になり、人工知能ソフト「AlphaGo」を開発してこれまで難攻不落と考えられてきた囲碁の世界最強棋士を破るのに成功するなど、世間をあっと驚かせています。 そのDeepMindを率いるハサビス氏にThe Vergeが、AlphaGo VS 囲碁界の魔王イ・セドル(李世乭)九段の世紀の対決の第1戦が終了した翌日の第2戦が始まる前にインタビューしています。 DeepMind founder Demis Hassabis on how A
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。
Googleが開発した囲碁ソフトのAlphaGoが、世界で初めてプロ棋士に勝ったコンピュータとして大きなニュースになっています。Nature誌に論文が掲載されたのですが、仔細に読むといくつか不可解な点がありましたので、調査・考察してみました。 AlphaGoの論文はこちらから見えます。プロ棋士に勝ったこともありますが、何よりコンピュータ囲碁開発者（及び隣の分野のコンピュータ将棋開発者）を驚かせたのは、「既存の他の囲碁プログラムと対戦させた結果、495戦494勝だった」との報告でした。この報告は衝撃的で、これを読んだ他のコンピュータ囲碁開発者たちからは「俺の今までの努力が否定された」「目標を見失ってしまった」などの悲嘆の発言が相次ぐ始末でした。 論文から、AlphaGo、対戦相手のプロ棋士、及び他のソフトのレーティングを示したグラフを引用します。 CrazyStoneとZenはこれまでは最強
AlphaGo: マシンラーニングで囲碁を
メディア関係者向けお問い合わせ先 メールでのお問い合わせ: pr-jp@google.com メディア関係者以外からのお問い合わせにはお答えいたしかねます。 その他すべてのお問い合わせにつきましては、ヘルプセンターをご覧ください。
野狐囲碁 on Twitter: "AlphaGo Zero はゼロから学習し→3時間までは初心者→10時間に基本定石を発見→16時間に小ナダレ定石を学習→19時間で死活、厚みと地の概念を学習→24時間に小目の定石を学習→36時間に星の定石を学習→55時間に人類の理… https://t.co/12EAlIEFCF"
AlphaGo Zero はゼロから学習し→3時間までは初心者→10時間に基本定石を発見→16時間に小ナダレ定石を学習→19時間で死活、厚みと地の概念を学習→24時間に小目の定石を学習→36時間に星の定石を学習→55時間に人類の理… https://t.co/12EAlIEFCF
知性とは何か AlphaGoの初戦で感じたこと
知性とは何か AlphaGoの初戦で感じたこと Daisy, Daisy! Planted one day... AlphaGo sings a requiem for humanity 2016.03.10 Updated by Ryo Shimizu on March 10, 2016, 07:38 am JST AlphaGoが人類最強の棋士と目されるイ・セドル9段を初戦で下しました。 このことは、囲碁関係者に大きな衝撃を与えています。 反対にAI関係者にとっては、残念ながら想像通りの結果になったと言えます。 AI関係者は、Googleがあそこまで断言するということは当然勝算あってのことだと考える人が多かったように思えます。仮に今回負け越したとしても、善戦すれば、数ヶ月のうちにさらに棋力を増し、いずれは打ち負かすだろうというのが大方の予想でした。 AlphaGoが一度でも人類のトップ
囲碁王者を倒したAlphaGoをゼロから始めて30時間で打ち負かす「AlphaZero」、将棋・チェスの最強ソフトもサクッと制圧
囲碁の世界チャンピオンを打ち負かしたソフト「AlphaGo」が正常進化して、「AlphaZero」が誕生しました。人間による手助けを一切必要としないAlphaZeroは、ルールしか知らない状態から自己教育することで、たった30時間でAlphaGoを完膚なきまでに打ち負かす強さに成長可能。囲碁だけでなく、数十時間の独学でチェス・将棋でも、既存の最強ソフトを圧倒する強さへと進化できます。 AlphaZero: Shedding new light on the grand games of chess, shogi and Go | DeepMind https://deepmind.com/blog/alphazero-shedding-new-light-grand-games-chess-shogi-and-go/ 囲碁チャンピオンを打ち負かしたソフト「AlphaGo」は、自分で自分を鍛
AlphaGoのしくみ
ゼロから始める深層強化学習（NLP2018講演資料）/ Introduction of Deep Reinforcement LearningPreferred Networks
囲碁AI「AlphaGo」、世界ランク4位に
米Googleの人工知能（AI）部門DeepMindが開発する「AlphaGo」（アルファ碁）が世界ランキングで4位となった。 5万3000局以上の対局結果を元に、世界1719人の棋士のレーティングを公表しているWebサイト「Go Ratings」で「Google AlphaGo」が4位にランクインした。対局相手の李世ドル九段はすぐ下の5位に付けている。 現在世界ランク1位は「AlphaGo、お前は李世ドルに勝っても俺には勝てない」と挑発的に宣言した中国の18歳のプロ棋士、柯潔九段。日本の最高位は井山裕太九段の3位だ。 関連記事 AlphaGo、4勝1敗で勝ち越し 最終局も李氏に勝利 囲碁AI「AlphaGo」と李世ドル九段の第5局が行われ、AlphaGoが勝利した。 「歴史に残る一手」「セドルも人間じゃない」――“人類代表”、囲碁AIに勝利 プロ棋士はどう見る 勧告のプロ棋士・李世ドル九
野狐囲碁 @webigojp AlphaGo Zero はゼロから学習し→3時間までは初心者→10時間に基本定石を発見→16時間に小ナダレ定石を学習→19時間で死活、厚みと地の概念を学習→24時間に小目の定石を学習→36時間に星の定石を学習→55時間に人類の理解を超える定石を発見→72時間で恐ろしい強さに… pic.twitter.com/20ztPfFaLQ 2017-10-19 18:56:40
GoogleのAI棋士「AlphaGo」と韓国のプロ棋士、李世ドル氏の5番勝負はAlphaGoの3連勝で決まった。李氏は対局後の会見で「これまでにないプレッシャーに負けてしまった」と謝罪し「どうか、4局目と5局目も何が起こるか見届けてほしい」と笑顔で語った。 米Googleの人工知能（AI）部門DeepMindが開発する「AlphaGo」（アルファ碁）と韓国のプロ棋士・李世ドル（Lee Sedol）氏の5番勝負は3局目もAlphaGoが勝ち、AIの勝ち越しが決定した。 対局後の記者会見で李氏は「何と言えばいいか分からないが、まずは謝罪したい。多くの人々の期待に応えられず、申し訳ない」と謝罪し、3局目について「これまで多くの対戦経験を積んできたが、今回ほどのプレッシャーを感じたことはなかった。そのプレッシャーに打ち克つことができなかった」と語った。
Research AlphaGo Zero: Starting from scratch Published 18 October 2017 Authors David Silver, Demis Hassabis Artificial intelligence research has made rapid progress in a wide variety of domains from speech recognition and image classification to genomics and drug discovery. In many cases, these are specialist systems that leverage enormous amounts of human expertise and data. However, for some pro
Googleが囲碁ファンに「AlphaGo同士の対局データ」を置き土産。棋譜が意味不明すぎると話題に : IT速報
Google傘下のDeepMindは、AlphaGoの引退を発表するとともに、囲碁ファンへの置き土産として「AlphaGo同士の対局データ」を公開すると発表した。 50局分を10局ずつ10日ごとに公開するという。 すでに20局分が公開されているが、AI同士の棋譜は人間の理解では追いつかない部分が多く、困惑している囲碁ファンが多いもよう。 ソース：https://deepmind.com/research/alphago/alphago-vs-alphago-self-play-games/ 関連：【悲報】AlphaGoさん、あまりに強すぎて対局中に柯潔九段を泣かしてしまう。全勝で幕
先ほど、イ・セドルとAlphaGoの第4戦が終わり、イ・セドルが初の勝利を飾りました。 三連敗という流れの中、誰もが諦めていた貴重な1勝。人類が意地をみせたと、2chでは大盛り上がり。感動の声で溢れかえっています。
入門AlphaGo
"Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search" の概要
2016年の3月、DeepMindのAlphaGoが人類最強の囲碁棋士を破った最初のAIとなり、衝撃が走りました。この時のAlphaGoのバージョンであるAlphaGo Leeは世界中の最高の囲碁棋士の膨大な対局を学習に使っていました。数日前に発表された 新しい論文 によると、新しいニューラルネットワークの AlphaGo Zero は人間が囲碁の打ち方を教える必要がないそうです。今までの囲碁棋士より(人間、機械に関係なく)優れているだけでなく、たった3日間の学習で打ち方を学んでしまうのです。この記事では、これがどのようにして可能なのか、そしてなぜ可能なのかについて説明します。 モンテカルロ木探索 離散的で決定論的な完全情報ゲームをするボットを作成できるアルゴリズムは、モンテカルロ木探索(MCTS)でしょう。囲碁やチェスやチェッカーのようなゲームをするボットは次の一手を決める際に全ての選択
【AlphaGo】イ・セドルｖｓAlphaGo Googleディープマインドチャレンジマッチ第４局速報（※18:05更新終了） : 【nitro15】
午後1時35分/またびっくりする手登場 オロ対局室で解説中であるハン・ジョンジン9段が"30年囲碁をしたが私が囲碁を再び習わなければならないのか…。"という。 AlphaGoが左下に打った手 (23)を見て言った言葉だ。 ハン・ジョンジン9段は"AlphaGoは黒番である時さらに珍しい手を持ち出すようだ。"と言う。 でぇもん@demon960528ツケだと.... 2016/03/13 13:36:58 でぇもん@demon960528固めるの好きなんだね。 2016/03/13 13:37:21 村上深@DEEPER810白12手目のコスミ、古い時代の手。これが、第二局のように一間飛びなら手をぬかれるから、コスミが復権するなら…囲碁の戦法に関する流行はalphagoを中心に回ることになる。 なんてね。 2016/03/13 13:37:23 星合志保@shiho_hoshiai序盤は第２
米Google傘下DeepMindの囲碁AI「AlphaGo」が、囲碁世界レーティング1位の柯潔（カ・ケツ）九段に3番勝負で全勝した。 「The Future of Go Summit」（中国・浙江省（せっこうしょう））で5月23日（現地時間）から開かれている、囲碁世界レーティング1位の柯潔（カ・ケツ）九段と、米Google傘下DeepMindの囲碁AI「AlphaGo」の3番勝負。27日に最終局第3局が行われ、柯潔九段の投了によりAlphaGoが勝利した。第1局、第2局ともにAlphaGoが勝利し、世界最強の棋士でもAlphaGo相手に勝ち星を上げることはできなかった。 AlphaGoは2015年10月に、欧州大会で3回優勝した樊麾（Fan Hui）二段に5戦5勝し、ハンデなしで人間を初めて破った囲碁AIとして注目される。2016年5月には世界トップ棋士の李世ドル九段との5番勝負で4勝1
AlphaGo
Making historyOur artificial intelligence (AI) system, AlphaGo, learned to master the ancient Chinese game of Go — a profoundly complex board game of strategy, creativity, and ingenuity. AlphaGo defeated a human Go world champion a decade before experts thought possible, inspired players around the world to discover new approaches, and arguably, became the strongest Go player in history. It proved
AlphaGoの論文解説とAIが人間を超えるまで - A Successful Failure
2016年06月03日 AlphaGoの論文解説とAIが人間を超えるまで Tweet Google DeepMindによって開発されたAlphaGoが世界最強のプロ囲碁棋士の1人である李世ドルを4勝1敗で破ったことは世界に衝撃を与えた。現時点でAlphaGoは世界ランキングにおいて柯潔九段に次ぐ2位につけており、もし柯潔九段との対戦が実現すれば誰をも寄せ付けない孤高のトップに君臨することだろう。 もともと囲碁は将棋やチェスに比べて場合の数が膨大であり（チェス=10120, 将棋=10220, 囲碁=10360）、コンピュータには複雑すぎて人間よりも強くなるにはまだしばらくの時間がかかると見られていた。実際、将棋でプロを圧倒する実力を達成した（参考: コンピュータ将棋のトッププロを凌ぐ強さが確認されるまで）情報処理学会は、次の目標として囲碁を挙げていたところだった。最後に残ったグランドチャレ
GoogleのAlphaGoというプログラムが、韓国のプロ棋士であるFan Hui氏と囲碁で対局して勝利したというニュースが世界を駆け巡りました。 それについての参考資料のまとめと、思ったことをつらつらと。一点注意ですが、AlphaGoのアルゴリズムを解説するという内容では一切ありません。 紹介記事 ついにコンピューターが囲碁でプロ棋士に勝利、倒したのはGoogleの人工知能技術 - GIGAZINE Google Japan Blog: AlphaGo: マシンラーニングで囲碁を AlphaGo | Google DeepMind 論文 Mastering the Game of Go with Deep Neural Networks and Tree Search https://storage.googleapis.com/deepmind-data/assets/papers/d
Googleの系列AI企業DeepMindが、世界最強囲碁AI「AlphaGo」の新バージョン「AlphaGo Zero」が、試合データ不要の自己対局のみで、40日後に柯潔九段に勝った先輩AlphaGoに完勝するまでに成長したと発表した。 米Alphabet傘下のDeepMindは10月18日（現地時間）、過去の試合データを使わず、自己対局のみでスキルアップする新囲碁AI「AlphaGo Zero」を発表した。生まれてから40日後には、5月に世界最強棋士、柯潔（カ・ケツ）九段を破った「AlphaGo Master」に完勝し、世界最強棋士になった。 AlphaGo Zeroに囲碁のルール以外をいっさい与えず、強化学習式で自分自身と対戦させたところ、最初は初心者のような対局を行っていたが、3日目には韓国のプロ棋士・李世ドル氏を破った初代AlphaGoに100対0で勝ち、40日目には5月の引退後
3月8～15日にかけて行われた五番勝負で、韓国の李世ドル九段が人工知能（AI）「アルファ碁」に敗れた。通算成績は1勝4敗だった。 アルファ碁の存在を知ったのは1月末・・・ →続きはこちら 日経ビジネスONLINE「AIの「人間超え」、その時トップ囲碁棋士は 緊急寄稿：高尾紳路九段が見たシンギュラリティの風景」
Googleが出した囲碁ソフト「AlphaGo」の論文を翻訳して解説してみる。 - 7rpn’s blog: うわああああな日常
就活も無事終わったので，一番やりたかったAlphaGoの論文を翻訳しました。 ご存知の通り，長らく世界最強だった囲碁棋士イ・セドル九段を破ったGoogleの囲碁プログラムです。 論文の内容に触れつつ何となく解説入れていきたいと思います。なるべく囲碁やDeepLearningを知らない初心者の人とかでも仕組みを理解できるように分かりやすく書いていければいいなと思います。 原題は"Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search"。 とりあえず最初の要約の訳から。 謎の単語とかは後から説明入れるので，さらっと流し読みしていただければ。 囲碁はこれまでAIにとってとても難しいゲームだとみなされてきた。それは探索範囲がとても広いことと，盤面の評価が難しいため。 この論文では，コンピュータを用いた囲碁の新しいアプロー
書道や似顔絵に見られるように、私たち人間は絵画・書・立体の作品を見た時、デザインに感動するだけではなく、筆運びや構造などを考えて理解した上で作品を再現することができます。与えられた画像を再現する人工知能(AI)は今までも発表されてきましたが、最強の囲碁AI・AlphaGoを開発したGoogle DeepMindが発表した「Synthesizing Programs for Images using Reinforced Adversarial Learning」(敵対的強化学習を用いた描画プログラム合成)、略して「SPIRAL」は、対象となる文字や画像の書き順や構造を考えて学習しながら、自ら描画プログラムをアップデートしていくフレームワークだとのことです。 Learning to write programs that generate images | DeepMind https://
米Googleが開発する囲碁専用ディープラーニングシステム「AlphaGo」（アルファ碁）が3月9日、韓国のプロ棋士・李世ドル（Lee Sedol）氏との対局で勝利した。歴史的な敗北に対し、日本のプロ棋士や開発者も衝撃をあらわにしている。 チェスでは米IBMのDeep Blueが1997年に人間のプロに勝利しているが、囲碁はチェスよりも選択肢が桁違いに多く、その数はチェスの1グーゴル（10の100乗）倍以上と言われている。“力まかせ”に計算量を増やすだけでは成長は難しく、専門家は、チャンピオンに並ぶのは「10年先」と予測していた。 本局も下馬評では李氏が優勢とされていたが、結果は歴史的な敗北。5番勝負の残りの対局も注目が集まる。「衝撃的な結果」「人工知能の進歩は僕らの予想を常に上回る」「歴史に残る日が何だかしれっと訪れた」――日本のプロ棋士や開発者の反応をまとめた。 （※以下、「黒」が李世
By 2benny Googleが2014年に約500億円で買収した人工知能(AI)開発ベンチャー「DeepMind」と開発を進めてきたコンピュータ囲碁プログラムが「AlphaGo(アルファ碁)」です。アルファ碁と言えば、世界で初めて人間のプロ囲碁棋士をハンディキャップなしで破ったAIであり、2016年3月には囲碁のトップ棋士イ・セドル九段との5番勝負に勝利して大きなインパクトを残したことでも知られています。このアルファ碁に対して「イ・セドルに勝てても私には勝てない」と強気のコメントを残していた中国のプロ囲碁棋士である柯潔(カー・ジエ)九段が、ついにアルファ碁と対局することになりました。 Google’s AlphaGo AI will play Go against humanity’s best player | Ars Technica UK http://arstechnica.c
By Buster Benson AlphaGoとイ・セドル(李世乭)九段の対局のように、囲碁や将棋、チェスのような知能ゲームの世界トップレベルのプレイヤーと人工知能(AI)が対決することはこれまでにも数多くあったのですが、当時のチェス世界王者であるガルリ・カスパロフ氏を倒したことで世界中から大きな注目を浴びた、AIトッププレイヤーの元祖とでも言うべきIBMの「ディープ・ブルー」の開発者が、AIやAlphaGoについてのインタビューに答えています。 Deep Blue developer speaks on how to beat Go and crack chess | The Verge http://www.theverge.com/2016/3/12/11211306/ibm-deep-blue-murray-campbell-alphago-deepmind-interview
The slides go through the implementation details of Google Deepmind's AlphaGo, a computer Go AI that defeated the European champion. The slides are targeted for beginners in the machine learning area. Korean version (한국어 버젼): http://www.slideshare.net/ShaneSeungwhanMoon/ss-59226902
人工知能「AlphaGo」に三連敗したプロ棋士の李世ドル氏が“ファンタスティックな一手”で第4局を勝ち取った。AIの開発者は李氏を讃え、「AlphaGoを鍛えるために、優秀な対戦相手が必要だった。この敗北データは非常に貴重だ」と語った。
囲碁の世界タイトルを20回近く獲得し、2000年以降最強の棋士の1人とも評されるイ・セドル棋士が、2019年11月19日に韓国棋院に辞職願を提出したことを、韓国メディアの聯合ニュースが報じています。かつてAI企業DeepMindの開発した囲碁AI「AlphaGo」と戦って敗れたイ棋士は、引退の動機の1つとして「AlphaGoなど囲碁AIの圧倒的な強さ」を挙げているとのことです。 (Yonhap Interview) Go master Lee says he quits unable to win over AI Go players | Yonhap News Agency https://en.yna.co.kr/view/AEN20191127004800315 Former Go champion beaten by DeepMind retires after declaring
By GLAS-8 世界最強の棋士を下した囲碁AIを開発したGoogleの人工知能開発企業「DeepMind」が、「犬は猫を追いかける」といったオブジェクトの挙動を予測する、人間並みの認識能力を持つAIの開発を行っています。 DeepMind’s neural network teaches AI to reason about the world | New Scientist https://www.newscientist.com/article/2134244-deepminds-neural-network-teaches-ai-to-reason-about-the-world/ Forget AlphaGo—DeepMind Has a More Interesting Step Toward General AI - MIT Technology Review https:
米グーグルの研究部門であるGoogle DeepMindが開発した囲碁AI（人工知能）「AlphaGo」と、韓国のプロ棋士イ・セドル氏が2016年3月9日～15日に韓国で実施した五番勝負は、イ・セドル氏が第四局で一矢を報いたものの、4勝1敗でAlphaGoの圧勝に終わった。この五番勝負は、第三次AIブームを牽引するディープラーニング（多層のニューラルネットによる機械学習）のデモンストレーションという枠を超え、その強みと弱点、ビジネス応用の方向性を浮き彫りにした。 今回の五番勝負が改めて示したディープラーニングの強みは、このAI技術が用途によらず、極めて汎用的に使えるという点だ。 AlphaGoのソフトウエアには、囲碁のルールすら組み込まれていない。過去の棋譜をニューラルネットに入力する「教師あり学習」と、勝利を報酬に囲碁AI同士を対局させて鍛える「強化学習（教師なし学習）」だけで、世界最強
Google傘下のDeepMindの囲碁AI「AlphaGo」が、2016年にトップ棋士の一人である韓国のイ・セドル(李世乭)氏、2017年には中国の柯潔氏に勝利を収めたことが知られています。さらにDeepMindの新しい囲碁AI「AlphaGo Zero」が過去の棋譜データすら与えずに、たった3日間の自己学習のみで「AlphaGo」と100局対戦して100勝無敗の圧倒的勝利を収めることになります。このため、過去のデータに頼らずとも、人工知能による「自己学習」はとても万能で、どんなことにも応用できるとされていますが、実際のところは苦手な分野もあるとのこと。最強と思われるAIの「自己学習」のどこに欠点があるのかを、科学系のニュースを扱っているQuanta Magazineが報じています。 Why Self-Taught Artificial Intelligence Has Trouble
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
「ＡｌｐｈａＧｏ」が進化 囲碁の打ち手教えずに従来型破る | NHKニュース
AlphaGo Zeroの論文の要約 : ブログ
謎の囲碁棋士「Master」の正体は「AlphaGo」 Googleが発表
AlphaGoの衝撃再び — タンパク質構造予測でAlphaFoldが今までのモデルに圧勝｜Zhubo.JP
AlphaGoとトップ棋士の対局を観戦しよう！ - あんちべ！
囲碁チャンピオンを打ち破ったGoogleの人工知能「AlphaGo」を作った天才デミス・ハサビスが人工知能を語る
AlphaGoのサーバ料金は最低60億円？ - ふくゆきブログ
AlphaGoが誇大広告ぎみな件 - Ａ級リーグ指し手１号
「３時間目までは初心者→10時間目に基本定石を発見」AlphaGo Zeroの囲碁の学習の仕方がすごすぎてもはや恐怖
「AlphaGo」に三連敗の李世ドル氏「残り2局も見届けてほしい」
AlphaGo Zero: Starting from scratch
【速報】イ・セドル、AlphaGoに初勝利。人類が意地を見せる : IT速報
AlphaGo Zeroの動作方法と理由 | POSTD
最強囲碁AI「AlphaGo」全勝 世界最強棋士も敵わず
厚みと模様とAlphaGo - あんちべ！
「AlphaGo Zero」──ビッグデータ不要のAI棋士が自己対局のみで世界最強に
Google AlphaGo に対する、日中韓の棋士による評価まとめ
AlphaGoを開発したGoogleの人工知能研究部門が「機械学習によって書き順を考えながら文字を描くAI」を開発
囲碁AI「AlphaGo」勝利は「衝撃的な結果」「棋士になって1番ショック」――プロ棋士や開発者の反応は
「アルファ碁はイ・セドルに勝てても私には勝てない」とコメントした世界ランクトップのカー・ジエ九段がAlphaGoと対局
囲碁チャンピオンを倒した「AlphaGo」について、チェス世界王者を倒したAI「ディープ・ブルー」の開発者が語る
How AlphaGo Works
AlphaGoが李氏に一敗、「この敗北データはAIの学習のために非常に貴重」と開発者
囲碁AI「AlphaGo」に敗北した世界チャンピオンが「AIを負かすことはできない」と棋士を引退
「AlphaGo」に続いてGoogleのDeepMindが人間並みの知性を持つ「スーパーヒューマンAI」の開発へ
AlphaGo 学習ツール: 新たな囲碁の楽しみを
AlphaGoの「圧勝」から見えた、ディープラーニングの強みと課題
完全無敵の「AlphaGo Zero」でも使われた「AIによる自己学習」の欠点とは？