Alpha Zeroの衝撃と技術的失業｜山本一成🚗TURING
2016年、Google DeepMind社から恐ろしい論文が出された、AlphaGoその名を冠した囲碁プログラムが既存の囲碁ソフトに勝率99％を叩き出したのだ。AlphaGoは強化学習とDeep Learningを組み合わせた囲碁プログラムで、その年に最強の囲碁棋士の一人である李世ドルさんに4勝1負で勝利した。その後も進歩を続けて今のAlphaGoの強さは人類が体感できるレベルを超えるほど強くなったと予想される。 2017年も終わりのころ、Google DeepMind社からまた途方もない論文が発表された。囲碁とほぼ同じ手法で最強レベルのチェスや将棋プログラムを超えたということだった。実際のところ正確に超えたのかどうかちょっとだけ疑問もあるのだが、まず前提として彼らの新手法が途方もない成果をあげたこと素直に祝福したい。彼らは自分たちのプログラムをAlpha Zeroと名付けた。 コンピュ
将棋盤を画像認識する - LIVESENSE Data Analytics Blog
Analytics チームで転職会議のレコメンドを開発している @na_o_ys です。今回は業務のことは忘れて、趣味の将棋の話をしたいと思います。 この数年で将棋の学習環境はずいぶんリッチになりました。通勤電車では将棋アプリのネット対局をして、自宅ではオープンソースの強豪 AI を使って棋譜検討し、日々将棋を楽しんでいます。 一方で、顔を突き合わせて盤と駒を使って指す対局が一番楽しいのは変わりがありません。 リアルの対局を AI で検討するために、盤面を手軽にコンピュータに入力したい というのが今回のテーマの発端です。 TL;DR 盤上の駒を高い精度で推定することができました。 処理は大きく 2 つのステップからなります。 盤面の正規化 盤面の四隅の座標を特定し、元画像から正規化画像への射影変換を得る マス目毎の内容を推定する マス目毎に画像を切り出し、駒の有無・種類を推定する ちなみに
電王トーナメントに「技巧」という強すぎるソフト現る。参考文献に多くの棋書、人間に近いタイプの可能性
電王トーナメントに「技巧」という強すぎるソフト現る。参考文献に多くの棋書、人間に近いタイプの可能性 2015/11/18 2015/11/19 棋戦 コンピュータ将棋, 電王トーナメント 2015年11月21～23日に開催される第3回将棋電王トーナメントに出場する予定のソフトの中で、あるソフトが「強すぎる」という話が持ち上がっています。 そのソフトとは「技巧」。 開発者は出村洋介さん。詳しい経歴はわからないのですが、以前は東京大学大学院法学政治学研究科に在籍されていた(後述)ようです。 PR文書は以下。 コンピュータ将棋ソフト「技巧」(ニコニコ動画) ※PDFです あまり聞き馴染みのないソフトですが、コンピュータ将棋関係者に衝撃を与えているようです。 強すぎやろ 今回の電王トーナメントの優勝最有力候補と見られているPonanzaの開発者、山本一成さんは以下のようにツイート。 今年も最後の最
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