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AlphaGo: マシンラーニングで囲碁を

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    kksg
    kksg グーゴルが実際の数字で使われてるのはじめて見た(googolはGoogleの名前の由来)

    2016/01/28 リンク

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    theatrical
    theatrical 試合自体非公表で行い公表を阻止することもできただろうに、全敗した対局結果の公表を実名付きで許可した樊麾氏の器のでかさ

    2016/01/28 リンク

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    khtokage
    khtokage AlphaGoの解説。　対局相手は樊麾(Fan Hui)氏。中国で二段の囲碁プロ棋士。レーティング的に、日本の囲碁界なら中堅ぐらいの強さっぽい。　棋譜はこちら http://u.vanu.jp/XIF

    2016/01/28 リンク

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    BigHopeClasic
    BigHopeClasic “この結果の最も重要なことは、AlphaGo が人間の手によって作られたルールに基づいた「エキスパートシステム」ではなく、普遍的な機械学習技術を使って、囲碁を自らマスターした、という点”

    2016/01/28 リンク

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    kitamati
    kitamati AlphaGoとAlphaGoを対戦させたらどうなるのっと

    2016/01/28 リンク

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    goldhead
    goldhead おれは囲碁をまるでしらんが、ある程度は定石に似た打ち筋になるのか、まったく前衛的なものになったのか気になる。

    2016/01/28 リンク

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    mojimojikun
    mojimojikun 「～のGoogle倍」という言い回しを知った/ Google倍じゃなくてGoogol倍でした。(´・ω・`)

    2016/01/28 リンク

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    fukken
    fukken マシン性能がガンガン上がって安くなってきてるので、ニューラルネットワーク系のAIが強くなっているんだな。スケーラビリティと時間が全てを解決する、はっきりとわかんだね。

    2016/01/28 リンク

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    myrmecoleon
    myrmecoleon 既存の3000万手以上の棋譜で学習→学習した人工知能同士で数千局を戦わせて学習→他のAI囲碁とバトルして圧倒的勝利→プロ棋士に勝利→棋士の頂点と3月バトルか。囲碁が人工知能に負けるの思ったより早かった……

    2016/01/28 リンク

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    kirakking
    kirakking リソースでスケールしなくなる領域が次の目標かいね。

    2016/01/28 リンク

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    takunama
    takunama "私たちが AlphaGo において用いたメソッドは汎用性があります。私たちは、この技術が、将来的に気候モデリングから、複雑な疾病分析といった現代社会の喫緊の課題を解くために応用できるのではないかと考えています"

    2016/03/10 リンク

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    hiragisan
    hiragisan 「「ポリシーネットワーク」が次の手を決定し、もう 1 つのニューラルネットワーク「バリューネットワーク」が勝者を予測します。」棋譜からの学習→自己対戦で学習

    2016/01/31 リンク

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    georgew
    georgew 最も重要なことは、AlphaGo が... 普遍的な機械学習技術を使って、囲碁を自らマスターした、という点 > 驚嘆。機械学習の有効性を改めて痛感する。応用分野を問わないという感じ。

    2016/01/29 リンク

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    tanayuki00
    tanayuki00 「この結果の最も重要なことは、AlphaGo が人間の手によって作られたルールに基づいた「エキスパートシステム」ではなく、普遍的な機械学習技術を使って、囲碁を自らマスターした、という点です」

    2016/01/29 リンク

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    elu_18
    elu_18 “Google Japan Blog: AlphaGo: マシンラーニングで囲碁を” https://t.co/5D8EvAgqtr

    2016/01/29 リンク

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    karur4n
    karur4n “チェスの指し手のグーゴル倍 (10の100乗倍) です。”

    2016/01/28 リンク

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    kirakking
    kirakking リソースでスケールしなくなる領域が次の目標かいね。

    2016/01/28 リンク

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    kitanokumo
    kitanokumo "この結果の最も重要なことは、AlphaGo が人間の手によって作られたルールに基づいた「エキスパートシステム」ではなく、普遍的な機械学習技術を使って、囲碁を自らマスターした、という点"

    2016/01/28 リンク

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    field_combat
    field_combat マジ、スゴイ

    2016/01/28 リンク

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    TERRAZI
    TERRAZI 「この結果の最も重要なことは、AlphaGo が人間の手によって作られたルールに基づいた「エキスパートシステム」ではなく、普遍的な機械学習技術を使って、囲碁を自らマスターした、という点」

    2016/01/28 リンク

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    chroju
    chroju これ単純にGoogleの力をもってスケールしたら勝てたって話なのかな。

    2016/01/28 リンク

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    unamuhiduki12
    unamuhiduki12 AIが囲碁でプロ棋士に勝っちゃったのか

    2016/01/28 リンク

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    androidzaurus
    androidzaurus よく分からないが、すごい。

    2016/01/28 リンク

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    naopr
    naopr 使われている技術は、モンテカルロ木探索だったり強化学習だったり既存のものと大きく変わらないのに、なんでめちゃ強くなったのだろう

    2016/01/28 リンク

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    timetrain
    timetrain 「自らのニューラルネットワーク間で幾千もの対局を行い、強化学習と呼ばれる試行錯誤を繰り返しながらコネクションを調整、自ら新たな戦略を学び取りました。」自己進化したってことか。SFが現実だなあ

    2016/01/28 リンク

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    fphantom
    fphantom “チェスの指し手のグーゴル倍”もうわけがわからない

    2016/01/28 リンク

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    tadashi_shimizu
    tadashi_shimizu 囲碁機械学習について、Googleからのエントリーが出ていた。

    2016/01/28 リンク

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    fukken
    fukken マシン性能がガンガン上がって安くなってきてるので、ニューラルネットワーク系のAIが強くなっているんだな。スケーラビリティと時間が全てを解決する、はっきりとわかんだね。

    2016/01/28 リンク

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    goldhead
    goldhead おれは囲碁をまるでしらんが、ある程度は定石に似た打ち筋になるのか、まったく前衛的なものになったのか気になる。

    2016/01/28 リンク

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    ntfs
    ntfs ↓性能の違うAlphaGo同士のスコアは論文内で検討されてる。すでにある程度のクラスタまではスケールするって恐ろしい結果になってる。

    2016/01/28 リンク

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    myrmecoleon
    myrmecoleon 既存の3000万手以上の棋譜で学習→学習した人工知能同士で数千局を戦わせて学習→他のAI囲碁とバトルして圧倒的勝利→プロ棋士に勝利→棋士の頂点と3月バトルか。囲碁が人工知能に負けるの思ったより早かった……

    2016/01/28 リンク

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    kmagami
    kmagami 自ら学習しマスターする

    2016/01/28 リンク

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    uunfo
    uunfo ゴーゴルじゃなくてグーゴルだろ…／Goで書いたのかどうか

    2016/01/28 リンク

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    nyxcontrol
    nyxcontrol SF映画の序盤で出てきそうな、すべてはここから始まったみたいな感じ

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    kitamati
    kitamati AlphaGoとAlphaGoを対戦させたらどうなるのっと

    2016/01/28 リンク

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    nilab
    nilab Google Japan Blog: AlphaGo: マシンラーニングで囲碁を

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    ktakeda47
    ktakeda47 "最も重要なことは、AlphaGo が人間の手によって作られたルールに基づいた「エキスパートシステム」ではなく、普遍的な機械学習技術を使って、囲碁を自らマスターした、という点"

    2016/01/28 リンク

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    midnight-railgun
    midnight-railgun シンギュラリティ待ったなし！

    2016/01/28 リンク

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    Kender
    Kender “囲碁に”

    2016/01/28 リンク

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    elm200
    elm200 “しかしながら、この結果の最も重要なことは、AlphaGo が人間の手によって作られたルールに基づいた「エキスパートシステム」ではなく、普遍的な機械学習技術を使って、囲碁を自らマスターした、という点です。”

    2016/01/28 リンク

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