で始まります ○×ゲーム 1954年、そしてその後 チェッカーズ 1994 年、コンピューターはますます複雑になるゲームを着実に処理し、人類が提供できる最高のものに匹敵し、さらにそれを超えてきました。 チェスは、1997 年に IBM が開発するまで、コンピューターが習得するには微妙すぎる人間の知性の砦として長い間考えられていました。 ディープ・ブルーがガルリ・カスパロフを破ったことで悪名高い, チェス史上最も偉大なプレイヤーの一人。 ごく最近では、IBM はワトソンが 2 つを破り、さらなる成功を収めました。 危険 2011年のチャンピオン。 Googleは昨年、十数種類の自動学習に成功した汎用AIで見出しを飾った。 アタリゲーム ピクセル入力のみに基づいています。
行く 比較的単純なルールと計り知れない戦略的複雑さの組み合わせにより、AI 研究者にとって長い間聖杯でした。 2500年以上前に中国で生まれ、 行く は何百万人もの熱心なプレイヤーを集めており、特に日本と中国の文化において、高度な知的探求であると考えられています。 プレイヤーは交互に黒または白の石をグリッド上に配置し、お互いの駒を獲得するか、ボードの完全に囲む部分を獲得してポイントを獲得することを目的とします。 ルールは単純ですが、プレーヤーはボード上のどこにでも石を配置できるため、ゲームには 1 x 10^ が存在します。127 可能な状態。 これは既知の宇宙の原子の数よりも多く、チェスの可能な局面の数よりも何桁も多いです。
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ゲームに対する従来の AI ソリューションでは、最も情報に基づいた意思決定を行うために、検索ツリーを使用して、現在のゲーム状態に基づいてゲームが実行される可能性のある方法を実行します。 この強引な方法は、コンピューティングの能力を活用して、直感に頼った人間が実行できるよりも多くの可能性を実行しますが、次のような問題に直面すると常に完全に不十分でした。 行くの制限のない複雑さ。
AlphaGo は Hui に対して 5 勝 0 敗で、コンピュータ プログラムがプロに勝利したのは初めてでした。 行く プレーヤー。
Google のチームは代わりに、動物の脳機能を大まかに模倣した仮想ニューロンの層を通じて入力を実行するインテリジェント システムへのアプローチであるニューラル ネットワークに依存しました。 結果は望ましい目標に照らして測定され、ネットワーク内の接続強度が調整されます。 これにより、繰り返しを通じてシステムが動的に「学習」し、直接プログラムされていなかったソリューションや戦略に到達することが可能になります。 Google のシステムである AlphaGo は、次の手を選択する「ポリシー ネットワーク」を含む 12 のニューラル ネットワーク層で構成されていました。 ボードの状態は他のレイヤーを通じて実行され、与えられた条件に基づいて勝者を予測する「価値ネットワーク」が実行されます。 動く。
人間のエキスパート ゲームからの 3,000 万手の手がネットワークを通じて実行され、人間の手を 57% の確率で予測できるようになりました (前回と比較) 44パーセントの記録). 人間のプレイヤーを模倣する以上のことをしたいと考えた AlphaGo は、プログラムされていない独自のゲームを開発して、何千もの対局を行うよう送られました。 接続を調整し、勝利につながった意思決定を強化することで戦略を強化し、必要なコンピューティングには Google Cloud Platform を利用します すごい。 AlphaGo の開発方法に関する技術的な詳細については、チームが公開した記事を参照してください。 自然.
その後、AlphaGo がテストされました。 まずは君臨するトップに立った 行く コンピューター プログラムで、500 試合中 1 試合を除いてすべて勝ちました。 そして本当の試練がやって来て、3度の欧州制覇に挑戦することになった。 行く チャンピオンのファン・ホイ選手。 昨年10月、アルファ碁は非公開でフイに対して5勝0敗で勝利し、コンピュータープログラムがプロに勝利したのは初めてとなった。 行く プレーヤー。
偶然にも、 フェイスブック への取り組みも発表したばかりです 行く 公共の場で人工知能を使う 役職 創業者マーク・ザッカーバーグより。 Facebookは明らかに昨年に大幅な進歩を遂げたが、GoogleはAlphaGoのFan Huiに対する勝利を宣言することでFacebookを徹底的に打ち負かしたようだ。 今のところは楽しいことばかりかもしれませんが、次のような課題に取り組むことは重要です。 行く 以前は克服不可能と考えられていた問題は、コネクショニスト AI の進歩により大きな影響を及ぼし、 機械学習は、複雑な現実世界を分析するための非常に強力なツールになる可能性があります。 問題。
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