大槻知史

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最強囲碁AI アルファ碁 解体新書 増補改訂版 アルファ碁ゼロ対応 深層学習、モンテカルロ木探索、: 強化学習から見たその仕組み

大槻知史

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基本情報

ジャンル
：
建築・理工
ISBN/カタログNo
：
ISBN 13 : 9784798157771
ISBN 10 : 4798157775
フォーマット
：
本
出版社
：
翔泳社
発行年月
：
2018年07月
発売国
：
日本
共著・訳者・掲載人物など
:
三宅陽一郎 ,  
追加情報
:
３２３ｐ；22

内容詳細

２０１７年５月、アルファ碁と柯潔（カ・ケツ）九段の最終決戦が行われ、アルファ碁の３連勝となりました。アルファ碁の進化はこの後も続き、２０１７年１０月にはアルファ碁ゼロに関する論文が発表、従来のアルファ碁に１００連勝したことが報告されました。このように人工知能の技術は日進月歩で進んでいます。人工知能において最近注目されているのは、機械学習・深層学習・強化学習の分野です。本書は科学ジャーナル誌『Ｎａｔｕｒｅ』に掲載されたアルファ碁およびアルファ碁ゼロに関する難解な学術論文を、著者が読み解き、アルファ碁に利用されている深層学習や強化学習、モンテカルロ木探索、およびアルファ碁ゼロに利用されているデュアルネットワークの仕組みについて、わかりやすく解説した書籍です。本書を読むことで、最新の人工知能の技術がアルファ碁およびアルファ碁ゼロにどのように利用されているかを知るとともに、人工知能の技術を研究開発に生かすためのヒントが得られます。

目次 : １　アルファ碁の登場/ ２　ディープラーニング―囲碁ＡＩは瞬時にひらめく/ ３　強化学習―囲碁ＡＩは経験に学ぶ/ ４　探索―囲碁ＡＩはいかにして先読みするか/ ５　アルファ碁の完成/ ６　アルファ碁からアルファ碁ゼロへ/ Ａｐｐｅｎｄｉｘ１　数式について/ Ａｐｐｅｎｄｉｘ２　囲碁プログラム用のＵＩソフト「ＧｏＧｕｉ」およびＧｏＧｕｉ用プログラム「ＤｅｌｔａＧｏ」の利用方法

【著者紹介】
大槻知史 : ２００１年東京大学工学部計数工学科卒業。２００３年同大学院新領域創成科学研究科複雑理工学専攻修士課程修了。以降、機械学習・最適化などの研究開発に取り組む。ゲームＡＩプログラマとしては、２００１年より、囲碁・将棋プログラムの開発に従事。著者の開発した将棋プログラム「大槻将棋」は、２００９年世界コンピュータ将棋選手権にて第２位。博士（情報理工学）

三宅陽一郎 : デジタルゲームの人工知能の開発者。京都大学で数学を専攻、大阪大学大学院物理学修士課程、東京大学大学院工学系研究科博士課程を経て、人工知能研究の道へ。ゲームＡＩ開発者としてデジタルゲームにおける人工知能技術の発展に従事。国際ゲーム開発者協会日本ゲームＡＩ専門部会設立（チェア）、日本デジタルゲーム学会理事、芸術科学会理事、人工知能学会編集委員（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

（「BOOK」データベースより）

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読書メーターレビュー

こちらは読書メーターで書かれたレビューとなります。

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  • kochi さん

    読了日：2019/01/31

    世界ナンバーワン棋士のイ・セドルをして「囲碁の神様」と言わせしめたアルファ碁がどのようにゲームを進めるのかについて、比較的わかりやすく解説。基本は画像認識の技術を応用して盤面を読み込み、人間の対局データや自身との対戦で勝ちにつながる次の一手を学習することにより勝てる確率が高い手を打つらしい。この認識・学習の部分にニューラルネットワークの深層学習が使われていて、グーグルの多大な計算機資源をつぎ込んで、足し算と掛け算を気の遠くなるほど繰り返した結果と考えると、まあこんなものか^_^

  • jjm さん

    読了日：2025/11/30

    モンテカルロ探索木によって飛躍的にAIの棋力が向上。将棋のように合法手が極めて限られるゲームではAIもしらみつぶし法を採用しているようだが、碁のように（ほぼ）どこに打ってもよいというルールだと従来は難しかったとのこと。当該手法はある局面からランダムに打ち進める（＝相手がどんな風に打ってきても）という行為を繰り返し、最終的に勝ちになる確率が最も高い手を選ぶというもの。なお私のように拾い読みをして知識を得ようとする人には本書は向かない（難しい）。なおモンテカルロ法自体は円周率の近似値を求める際によく例示される

  • やすほ さん

    読了日：2021/01/02

    【☆☆☆☆☆】 世界一の棋士・柯潔九段に勝利した囲碁AI・アルファ碁についての論文の解説本。囲碁もAIも少しかじった程度だが、とても興味深く一気に読み終えてしまった。AIと言っても複雑なモデルに膨大なデータを学習させたパラメータチューニングであり、人間の工夫とリソースが不可欠だと感じた。AIが全て自分で考えて進化すると言う未来はもう少し先らしい。ただ、ゲームのように特定のタスクを与えられると人間のトップにも勝てるようになったと言うことなので、素晴らしい技術進歩だと思う。

  • ブリトニー さん

    読了日：2019/09/08

    難しい

  • じんじょ さん

    ★★★★★

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２００１年東京大学工学部計数工学科卒業。２００３年同大学院新領域創成科学研究科複雑理工学専攻修士課程修了。以降、機械学習・最適化などの研究開発に取り組む。ゲームＡＩプログラマとしては、２００１年より、囲碁・将棋プログラムの開発に従事。著者の開発した将棋プログラム「大槻将棋」は、２００９年世界コンピュ

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