Book Meter Reviews

こちらは読書メーターで書かれたレビューとなります。

powered by

• レコバ

  読了日：2013/09/20

  評価関数によるα-β法は、人間の思考とも近く理解できるがモンテカルロ法はなぜ強いのかが直感的にわからない。読後の感想としては、パッチワークで弱点を補完しているからというのが現状のようだ。

• tomo

  読了日：2013/04/30

  理論編と実装編の2部構成を取っている. 理論編ではアルゴリズムの全体像を眺め, 実装編では理論編で書けない細かい部分も含めてソースコードでアルゴリズムを示すという関係になっている. このおかげで理論編だけ読んで分かったつもりにならずに済み, またソースコードの細かいところに囚われずに済む.

• 添川

  読了日：2017/04/24

  AIに囲碁を教えるのがいかに大変なのか、よく分かった。本書は2012年に執筆されたが、2017年に読んでも十分面白かった。きっとAlphaGoのエンジニアも本書もしくは本書の参考文献を多数読んでいるに違いない。大勢の研究者が長い時間をかけて、囲碁という数千年の間にわずかしかルールが変わらない有限ゲームを研究して、やっと人のトップを越えられるということだろう。

• 日輪

  読了日：2016/04/18

  理論編と実践編に分かれているが，特に理論編の方を興味深く読んだ．コンピュータ囲碁の説明も，オセロ・チェス・将棋などと絡めて説明していて良い．一方で，実践編の内容は消化不良．自分でプログラムを組んで，初めて役に立つ内容かも．探索の工夫を見ると，手順前後の枝を近似的に読んだ事にしたり(RAVE)，無駄な手は打たないなど，色々やっている．その後のディープラーニングの適用は，攻め合いの手などを上手く生成し，効率的にプレイアウトを行う手法として画期的だったのだろう．

• kinaba

  読了日：2014/07/22

  ☆ 良書。GC本でも思ったけれど理論編と実装編の二部構成というのは理にかなっていることを再度確信しました。特に理論編がよくて、触れるものあらゆる詳細を厳格にするという雰囲気ではなく、理論の到達した面白い成果をわかりやすくまとめてくれる感じでとても楽しく読める。

レビューをもっと見る

(外部サイト)に移動します