AlphaGoについて
Google DeepMind Challenge Match
で颯爽と登場したAlphaGoについての囲碁のルールも良く知らない、
プログラム知識も無いけれども思い当たったので書き殴っておく。
AlphaGoの開発期間は大体２年程らしい。
最近まで、囲碁ソフトがプロ並みの強さになるのは１０年は必要！
と思われていた筈なので、まるで計算が合いませんね。
Googleに優秀な方が多数在籍していようが、囲碁に最適な技術を無から生み出したとも思えません。
と言う事は、確立された何かの技術を流用したと考えるのが妥当と思われます。
報道ではディープラーニングが成果の秘訣だ！ との事らしいですけれど、
私が思うに、骨だけから元の状態に復元する技術があるじゃないですか。
あれに近いんだと感じました。
囲碁の場面図を骨 その後の肉付け部分が差し手
で、最終的に白か黒の地を一番増えるように最適化する。
他の技術で言えば、写真の復元なんかも近そうです。
どちらも人力ではなくプログラムが活躍するのが当然という分野です。
画像認識の技術を使ったと言われていますが、囲碁をなんらかの模様に見立てて
既存の技術と融合させた が判り易いんじゃないかな？
個人的に大好きな むにむに教授 の動画も参考になると思います。
とか
でしょうか。
自己学習に関しては↑の動画で十分理解出来るんじゃないですかね？
囲碁を一局打つ事と、黒と白の微生物が増殖する過程を観察する
がほぼ同じ内容なので、そういった生物学的な所から来ているのかも知れません。
とりあえず２局目まで見たうえでの感想はこんな所。
結果は知ってしまいましたが、これから３局目も流し聞きしてきます。
