(情報科学)技術的特異点と科学技術等 2 (ナノテク)
スレ成立のきっかけ
・技術的特異点の関わる分野は非常に幅広く、浅い部分から深い部分までレベルも様々で、多様な人が集まっている
・上記を前提として、科学・技術系で専門的な内容に集中しやすいように、ノイズ（特に不毛な論争）を減らしたい
・これにより、興味がある者同士の意思疎通困難性、過去ログ参照の困難性などが解消される
ただし性質上、本家との区分は厳密には困難です ( むしろ同じ内容が扱われても構いません ) 。
本家は雑談寄り、ここではより専門色を強く、とご理解下さい。
■現在の本家スレと前スレ
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ63
http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1489471775/
(情報科学)技術的特異点と科学技術等 1 (ナノテク)
http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1475986330/
■関連スレ等
関連書籍・リンク・テンプレ集[必見]
http://singularity-2ch.memo.wiki/
(AI)技術的特異点と経済社会等 9 (BI)
http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1484578214/
人工知能
http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1286353655/
人工知能で自我・魂が作れるか
http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1476229483/
不老不死（不老長寿）を目指すスレ Part32
http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1485781591/
検索
http://google.jp/?q=site:2ch.sc/test/read.cgi/future/+tokuiten+cyouju
http://google.jp/search?q=singularity+saron+OR+sinpojiumu&num=20
(情報科学)技術的特異点と科学技術等 1 (ナノテク)
http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1427220599/
> シンギュラリティの定義は人それぞれ ry カーツワイル ry （10万円）のPCの能力が全人類の知能に匹敵する時（2045年）
> グッドは知能爆発即ち、人工知能が自分のプログラムを書き換える時 ry
> 私は、超知能が出来る時 ry 超知能は機械知能かもしれないし、機械知能で知能増強された人間か
http://singularity.jp/symposium1_tsukamoto/
> シンギュラリティは人工知能だけではない ry 定義 ry 「人工知能が人類 ry 追い越す日」という定義が間違っている
> サンドバーグの論文 ryカーツワイル「急速なテクノロジの変化」フレイク「自己増殖する知能」
> グッド「知能爆発」シンギュラリティ大学「超知能の出現」ビンゲ「予測限界」等々 ry
> 日本での定義を広めたのは、カーツワイルの ry 人間の知性を超えるとき ry 誤訳 ry 原題 ry 人間が生物を超える ry
> 松田先生の「2045年問題」では「コンピュータが人類を超える日」という副題 ry
> カーツワイル ry 人間を超えるのは2029 ry ティが2045 ry 非常に誤解を生みやすい表現 ry 、明らかに異なり ry
> 私の定義 ry 科学技術の発展曲線が特異点＝Singularityとなる日 ry 超知能 ry 人工知能かも ry 人間かも
http://ja.catalyst.red/articles/saito-watanabe-talk-9
> エクサスケールのスパコンは2018年中 ry 中国は2019年から2020年にかけて異なるシステムを3台も ry
> そこからプレシンギュラリティは10年かけてと言っていたのですが、たぶん5年かからない ry
> いまの1000倍高速な人工知能エンジンを2018年中には完成させよう ry 2019年にはこのループをまわし始 ry
> 2025年にはプレシンギュラリティ実現という可能性はかなり ry 2030年にはシンギュラ ry
> 767 : オーバーテクナナシー 2017/03/18(土) 15:31:15.83 ID:E4mAuVSF
> 「2029年、人間の脳は機械と融合する」的中率86%のグーグル研究者カーツワイル氏が爆弾発言！
> http://tocana.jp/2017/03/post_12665_entry.html
>
> ＞ かねてより人工知能が人間の知性を超越する「シンギュラリティ（技術的特異点）」が、2045年にやってくると予想されていたが、
> カーツワイル氏は16年も早まるとの見方を示した。今から僅か12年後には、英物理学者スティーブン・ホーキング博士をはじめとした名だたる知識人が危惧する
> 「AIが人間を支配する世界」が実現してしまうのだろうか？
>
>
> ｷﾀ━━━━(ﾟ∀ﾟ)━━━━!!
http://m.youtube.com/watch?v=9cGdcLAbSu4
『世界１～３位独占！次世代スパコンから見る経済』三橋貴明×齊藤元章 ( 無料版 )
http://m.youtube.com/watch?v=Dv3ZblXhAdk
10年後、言葉がいらなくなる-シンギュラリティ-#06 | CATALYST
http://ja.catalyst.red/articles/saito-watanabe-talk-6
> 脳のコネクトームを、まもなく頭蓋骨から開放 ry
> 既に技術的には我々が寝ているときに見ている夢の映像 ry 再現できるようになっている
テクノロジーが脳とつながる未来-シンギュラリティ-#07 | CATALYST
http://ja.catalyst.red/articles/saito-watanabe-talk-7
> 数兆個 ry 中継地点にブレイン・コンピューター・インターフェースに相当するハブ ry
> シナプス結合的なものが無線接続で構成 ry 73億人によるアーススケールの巨大なコネクトーム
全脳アーキテクチャ・イニシアティブ http://wba-initiative.org/
ドワンゴ 人工知能研究所 http://ailab.dwango.co.jp/
人工知能学会 http://www.ai-gakkai.or.jp/
「日本からシンギュラリティを起こそう」松田卓也
http://singularity.jp/symposium1-matsuda/
「エクサスケーラーからプレ・シンギュラリティへ」齊藤元章
http://singularity.jp/symposium1-saito/
「脳の学習アーキテクチャ」 報告書
http://ailab.dwango.co.jp/technical_report/DWAL-TR-2016-003.pdf
http://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:ailab.dwango.co.jp/technical_report/DWAL-TR-2016-003.pdf
「深層学習を越える新皮質計算モデル」報告レポート
http://wba-initiative.org/1653/
【人工知能はいま 専門家に学ぶ】（６）日本を代表する数理工学者、合原一幸氏が見るＡＩの世界 - SankeiBiz（サンケイビズ）
http://www.sankeibiz.jp/smp/aireport/news/160605/aia1606050700001-s4.htm
http://google.jp/search?q=singularity-sin%93%7D
> >398-400 上から目線失礼
> 恥じるな
> 自身の知的労働に誇りを持て
> http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1472305818/820-822
> http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1481497226/456
http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1449403261/71-72
ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1489740110/8-12
> >342 : YAMAGUTIseisei 2016/09/22(木) 15:11:35.05 ID:PmVnGSgy
>>>内容紹介 日本には大逆転の隠し球 1~3位を独占 齊藤元章氏が手がけるNSPU
>> http://google.jp/search?q=matuda+takuya+sinsyo+ai+OR+al
>
>> 694 ：オーバーテクナナシー：2016/12/03(土) 18:58:12.36 ID:yKBY+a+O
>> ちなみに今月21日に新著が出ます。
>> プレ・シンギュラリティ（仮）1,296円（税込）
>> http://honto.jp/netstore/pd-book_28131806.html
>> 前特異点（プレシンギュラリティポイント）時代に、われわれの生活やビジネスはどう変わる？ 『エクサスケールの衝撃』抜粋版。
>
> 人工知能と経済の未来 2030年雇用大崩壊 (文春新書) 著者／訳者：井上 智洋 出版社：文藝春秋( 2016-07-21 )
> http://amazon.jp/dp/4166610910/# \864 新書 ( 256 ページ )
>
> > 2 ：オーバーテクナナシー：2016/11/26(土) 10:25:27.72 ID:UVbZlBR9
> > 関連書籍：シンギュラリティは近い―人類が生命を超越するとき
> >http://amazon.jp/dp/B009QW63BI/
> > 〃[エッセンス版]
> >http://amazon.jp/dp/B01ERN6432/
> > 人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの
> >http://amazon.jp/dp/B00UAAK07S/
> > 人類を超えるAIは日本から生まれる
> >http://amazon.jp/dp/B01FX286NM/
> > エクサスケールの衝撃 次世代スーパーコンピュータが壮大な新世界の扉を開く
> >http://amazon.jp/dp/B00V7ILQ3Y/
>
>http://google.jp/search?q=ai+OR+jinkou-tinou+en+tyosya
http://google.jp/search?q=ai+OR+jinkou-tinou+en+sinsyo
> http://amazon.jp/dp/4048922335/# よくわかる人工知能 清水亮
> http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1479349196/784# 齊藤対談
>
>> 966 ：オーバーテクナナシー：2016/12/05(月) 12:56:39.50 ID:/ftnQ7L/
>> 参考文献は100冊以上！ 「すごい小説」と専門家が絶賛する
>> 『エクサスケールの少女』刊行対談
>> http://ddnavi.com/news/337914/a/
>
> 記憶の森を育てる 意識と人工知能 - 茂木健一郎／著, 集英社
> http://google.jp/search?q=kioku+mori+sodateru
http://goo.gl/OTTdoO?#__Sponsor_-_MahouNoSeiki
> 133 : オーバーテクナナシー 2017/01/10(火) 08:36:24.52 ID:fx0Gs5q8
> 歴史の転機 人工知能 人類の将来を見据えて
> http://mainichi.jp/articles/20170110/ddm/005/070/072000c
> 毎日新聞2017年1月10日 東京朝刊
> 今でも、ＡＩの問題を考えることは人間とは何かを考えることにつながっている。
> 人類の将来を見据え、真剣に向き合うべき時が来ている。
> 145 : オーバーテクナナシー 2017/01/10(火) 10:01:31.70 ID:fx0Gs5q8
> 新元号は平成３１年元日から 皇室会議を経て閣議決定へ
> http://www.sankei.com/politics/news/170110/plt1701100002-n1.html
> 953 : オーバーテクナナシー 2017/01/09(月) 13:48:28.05 ID:hDi8Nzv3
> 「シンギュラリティのポイントは攻殻機動隊的な超人間化」大学の教授4人による攻殻シンポジウム
> http://japanese.engadget.com/2017/01/01/4/
>
> 「人工知能は人間の脅威になり得るのか？」攻殻シンポジウムで大学の教授4人が意見をぶつけ合う
> http://japanese.engadget.com/2017/01/02/4/
>
> 「人工知能、IoT、ビッグデータを前提にした医学の再設計を」大学の教授4人による攻殻シンポジウム
> http://japanese.engadget.com/2017/01/08/iot-4/
3,700,000,000 2,400,000,000 生命の誕生
1,300,000,000 750,000,000 真核細胞、多細胞生物
550,000,000 220,000,000 カンブリア紀の大爆発(身体設計の多様化)
330,000,000 135,000,000 爬虫類
195,000,000 113,500,000 哺乳類
81,500,000 49,000,000 霊長類
32,500,000 25,500,000 ヒト上科
7,000,000 3,100,000 ヒト科
3,900,000 2,100,000 ヒトの先祖が二足歩行
1,800,000 800,000 ヒト属、ホモ・エレクトス、特化された石器
1,000,000 700,000 話し言葉
300,000 200,000 ホモ・サピエンス
100,000 75,000 ホモ・サピエンス・サピエンス
25,000 15,000 絵画、初期の都市
10,000 5,000 農業
5,000 2,490 文字・車輪
2,510 1,960 都市国家
550 325 印刷・実験的手法
225 95 産業革命
130 65 電話・電気・ラジオ
65 38 コンピュータ
27 14 パーソナル・コンピュータ
※ この表は大まかなものです
パーソナル・コンピュータ 生誕 実際 19'70 年代
( PHS ケータイ PDA Treo スマホ 等も恐らくあえて除外 )
> 【第2回AI美芸研】「迫り来るシンギュラリティ」
>http://m.youtube.com/watch?v=0UCAH6OvzwI
>http://m.youtube.com/watch?v=SmQJlbWNzy8
>
> 松田卓也先生の話はわかりやすくておもしろい
>http://m.youtube.com/watch?v=0UCAH6OvzwI
> 2045 年問題という本 ry 2014 年に書きまして ry
> 今年右の人類を越える AI は日本から生まれるという本 ry 2 年 ry ドッグイヤー ry 変化 ry
> 45 年どころかですね 29 年ぐらいにシンギュラリティが来る可能性 ry
> 中国スパコンの脅威 ry
> スパコンというのと人工知能というのは必ずしも直接は関係ない ry 最先端 ry
> Top500 ry 中国が一位 ry 神威太湖之光 ry 五位が ry 日本の京 ry
> 更に衝撃的 ry Top500 の台数 ry 中国 ry 世界一 ry 中国が 167 機米国が 165 機で日本が 29 機 ry
> これが ry スパコンに置ける世界のレベル ry 中国がトップ ry
> 例えば P フロップス ry 130 : 30 : 10 とかいうのが大体中国対アメリカ対日本 ry
> 米国 ry CPU ry 輸出禁止 ry 中国がどうしたかと言ったら自前技術 ry
> Green500 の快挙 ry 齊藤スパコン菖蒲が一位 ry 省エネ ry 一位二位三位を独占 ry
> 五位独占すると勇躍臨んだら一位しか ry 中国が大挙 ry 齊藤スパコン ry 弾き飛ばされ ry
> リベンジ ry 一位から五位までいや六位 ry 今度も一位と二位しか ry 中国が又増やしてきた ry
> 後輩 ry ムラニシ君 ry それの責任者が宇宙物理学者の牧野さん ry スパコンの権威者 ry
> ムラニシ君 ry 偏微分方程式 ry C コード ry CUDA ry 自動並列化 ry
> 自動チューニング ry 遺伝的アルゴリズム ry 凄い ry 10 P の京コンピュータで 1P ry 10 % ry
> 所が ry 中国 ry 93 P ry 七十何 P ry 7 ( 8 ? ) 割 ry 信じられない ry 圧倒的 ry
> 昔 ry ロケット ry 今 ry 中国の宇宙技術の方が遥かに上 ry
> シンギュラリティとは ry 超知能ができる時 ry 人間の ry 10 億倍～ 100 億倍賢い ry
> I. J. グッド ry 1965 年 ry 知能爆発 ry 人工知能が自分でプログラムを書換える ry
> どのぐらいの速さで賢くなるか ry 1 日 1 週間 1 か月 ry ハードテイクオフ ry
> カーツワイルはソフトテイクオフ ry 齊藤さんはハードテイクオフ ry
> 機械超知能 ry よくみんなが想像 ry ターミネーター ry ハリウッド的世界観 ry
> 知能増強した人間 ry 人間が無茶苦茶賢く ry 攻殻機動隊 ry 日本アニメ的世界観 ry
> 強い人工知能 ry 汎用人工知能 ry 必ずしも ry おんなじじゃない ry
> 2029 ry 齊藤さん ry 彼はスパコンの能力で議論 ry わたくしはスパコンよりは寧ろ人工知能 ry
> 産業革命に乗った国が先進国になり乗遅れた国が発展途上国になった ry
> 乗った国というのがヨーロッパアメリカで辛うじて日本 ry 乗遅れた国が中国インド ry
> これ大分岐 ry グレートダイバージェンスと経済学の言葉 ry
> シンギュラリティ革命 ry 第 4 の産業革命 ry そんなセコい話じゃない ry
> 2 とか 3 とかそんないうレベルの話じゃなくて大革命 ry
> 齊藤さんはこれを新産業革命 ry わたくしはシンギュラリティ革命 ry
> 農業革命産業革命に匹敵する様な大革命 ry
> 産業革命が起る直前 ry 中国が世界最大の大国 ry 明 ry 清 ry
> 中国とインドが圧倒的 ry ヨーロッパってのは全然大した事なかった ry
> 産業革命に乗り損なった為に中国インドが大失敗 ry
> 井上智洋さん駒沢大学の先生 ry
> 一人当たり所得 ry 発展途上国 ry 増大しないどころか下がる ry 先進国に収奪される ry
> 天才以外全て失業すると彼 ry シンギュラリティ以後だと天才すら失業 ry
> 乗った先進国は経済成長率自身が成長 ry エクスポネンシャル ry
> 21 世紀の発展途上国 ry どっちに乗りますか ry
> 1960 ry 日本がトップ ry 1990 ry 韓国に抜かれます ry 日本は着実に貧しくなります ry
> 2000 ry 中国に抜かれた ry すぐには貧しくなってません ry 貯金があるから ry
> どのぐらい貧しくなる ry 終戦後又は 20 世紀初頭つまり明治の初め ry GDP が現在の1/10 ry
> 実感しませんよね ry この様に素晴らしいあの講義室で ry クーラー ry
> 終戦後はクーラーがなくて氷で冷し ry 判るでしょうこの状態に戻るんです ry
> 江戸時代に戻 ry ソフトランディングできるか ry 江戸時代って人口 3000 万 ry 現在 1 億 2000 万 ry
> 30 年で 1/4 に減らす為には ry 大虐殺 ry 大混乱で戦死 ry 飢え死ぬか ry
> ソフトランディングはないハードランディングしかない ry そこそこ貧しくはあり得ない ry
> 上に上がるか下に落るか ry 再石器時代 ry 戻れない ry 石油が堀尽くされてる ry
> ストロング AI 強いちゅうのは意識心を持つ ry 本来の人工知能 ry
> 現状はみんな ウィーク AI 意識を持たない ry
> 技術的な分類 ry 専用人工知能と汎用人工知能 ry
> 英語ではナロー AI ry 山川さんは特化型 AI と ry 現状 ry みんな専用 ry
> 問題は汎用 ry 人間 ry 1H ry 一応何だってできる ry
> 専用 ry 特化型 ry チェスマシン ry チェスだけ ry AlphaGo ry 碁しか ry
> 1H ry カーツワイルの云う 2029 ry
> 超知能 ry この絵 ry の例えば 100 億倍上 ry
> わたくしは汎用人工知能ができたら世界が変わる ry
> 超知能を持つと世界覇権 ry この競争をザ・グレートゲームとわたくしは名付けたい ry
> 覇権国家という言葉 ry ウォラスティーンという ry 社会学者の概念 ry
> スパコン ry 2019 年 ry 予想ですが
> 中国が 3300 でアメリカが 330 日本が 1000 齊藤さんが頑張ればという意味 ry
> 各国政府 ry EU ry 1600 億円 ry アメリカ ry 10 年で 5000 億円 ry
> 会社が重要 ry Google ry デミスハサビス ry 天才 ry 買った ry カーツワイルも買った ry
> ディープラーニングの創始者のヒントンも買った ry
> 対抗してフェイスブック ry ヒントンの弟子のヤンルカンを買った ry
> バイドゥはアンドリューエンを買った ry
> 天才的人材 + 研究投資が世界の運命を決める ry
> 政府 ry 日本 ry 100 億 ry アメリカ ry 300 億 ry
> 民間 ry 日本 ry 3000 億 ry アメリカ ry 5.6 兆 ry 1:20 この位の開きがある ry
> 産総研 ry 8 億 ry 文科省 ry 14.5 億 ry
> 論文のシェア ry 米国対 EU 対中国対日本が 57:18:8:2 ry 米国対日本の比は 30:1 ry 敗北は必至 ry
> じゃあ駄目なのか ry 救世主 ry 齊藤さん ry 7 か月でスパコンを創り上げた ry 凄い ry
> ハード ry ノイマン型と脳型 ry ノイマン型 ry ディープインサイト社 ry ノイマン型 ry
> 脳型 ry ニューロシナプティックプロセッシングユニット ry 恐るべき ry
> ザ・マスターアルゴリズム ry
> 創る ry 技術 ry 創れる ry 政府が金を出すか ry 2018 年 ry 1 エクサ ry
> ノイマン型 ry 人工知能エンジン ry 現在の 1000 倍の能力 ry
> 人工知能 ry そんなに精度が要らない ry Google ry 8 bit ry
> 32 bit の単精度 ry 16 bit 8 bit 4 bit 2 bit 1 bit までできるという物を創る ry
> ニューロシナプティックプロセッシングユニット ry 1000 億コア 100 兆インターコネクト ry
> 人間と同じだけのシナプスとかニューロンを持った物 ry 2020 ～ 25 年 ry
> 人間の脳の 1000 万倍の速さ ry 10 億倍 ry 6 リットル ry 73 億人分 ry
> 日本からシンギュラリティを起こせる ry
> 逆らわない ry 意識を持たない ry 人工知能脅威論をなだめ ry
> 人間を滅ぼす ry 意識を持つからであって持たなきゃんな事は思わないんじゃないか ry
> 新皮質と視床と海馬位 ry
> 超知能へのロードマップ ry
> 人工大脳皮質 ry クラウド上 ry
> AI ドリブンサイエンス ry 人工知能駆動科学 ry
> わたくしの超知能のイメージ ry 塚本昌彦神戸大学教授 ry ヘッドマウントディスプレイ ry
> 草莽崛起 ry 吉田松陰 ry 松下村塾 ry 齊藤さんがこれ言っている ry 自分は一茎の草莽 ry
> 現代の志士 ry
> 超知能ができたらこれは世界の他の超知能を潰す ry
> シンギュラリティサロン ry 東京でも月一ぺん ry タカハシさん ry 8 月 井上さん ry
> 井上さんの話は絶対に聴く価値がある ry ベーシックインカム ry
> ( 質問者 : ) ry 超知能を潰す ry
> ゾルタンイ ry 大統領選 ry トランスヒューマニスト党 ry
> 彼が言 ry 一国が超知能をまず創ったとしたら世界覇権が握れる ry 勝者総取り ry
> ( 質問者 : ) ry 日本が最初に開発した場合 ry 盗られる ry スパイ ry アメリカ中国は遠慮なし ry
> 向こうを潰すちゅうんじゃなくて ry 科学技術爆発 ry 何でも只で作れる ry
> バラ撒き福祉 ry
> ( 質問者 : ) ry 攻めてくるというモチベーションがなくなってしまう ry
> 中国 ry 立つ瀬がなくなる ry アメリカ ry 立つ瀬がなくなる ry 攻めてくるか ry
> その辺 ry わたくしのアインシュタインの ry ページに小説 ry 攻めてくる ry 撃退 ry
> ( 質問者 : ) ry AI 美芸研の ry 司会 ry ともさか ry コードとかソース ry みんなに配って ry
> 技術そのものが富の源泉 ry
> オープンソース ry
俺らは日本語連文節変換って奴を設計して世の中に出したのに。
情報科学？俺は情報工学。博士号は取れなかったけど。
正解。だいたい、情報工学科情報科学講座ってのがあった。
そこにいた友人の研究テーマは計算機統計学でした。
学生の頃、理学部数学科にいた友人と工学部情報工学科(厳密には
工学研究科大学院情報工学専攻)にいた俺で、「俺達がやってるのは自然科学じゃ
ないよなぁ…」って笑って言いました。
http://www.famitsu.com/news/201703/23129546.html
膨大なパーセプトロンのニューラルネットワークを最小のパーセプトロンで分散構成するとか。ふふっ、サッパリ分からんが直列が並列的な感じになる？のか？
科学分野は基礎を学習せんとちんぷんかんぷんだ。
リンク先は見てないが、パーセプトロンという単語はSFでしか読んだことがない。
J.P.ホーガンだったか？全感覚恒星系間即時通信装置。
ニューラルはそもそも実装寄りの非ノイマン計算モデルの一つでしかないが、
直列もヘッタクレもない。確かにネットワークによる並列ではあるな。
俺が学生の頃は、もうちょっとモデル寄り(実装法無視)の計算モデルに
首をひねっていたんだが、結局ダメだった。(T_T)
素人なんですけど、並列する場合は、
Webみたいにみんなバラバラに
同時進行のイメージしか無いのだけれど。
その統合というか司令塔？まとめ役？
リーダー？はどうなってるんですか？
やばい、わりと皆知識がふわふわしてるやんけ。詳しそうな人の文章は暗号文にしか見えんし。/(^о^)\電子ﾉ海ｶﾞ広大ｽｷﾞﾙ!
リーダー問題。
はい正解。現時点ではリーダーはいります。
微分方程式を解くための巨大三角行列演算は疎結合並列では割と難しいテーマです。
逆に疎結合並列で簡単なのはCＧかも。
俺がコケたのは自律分散「モデル」を目指したから。
実装系では遥かに難しくなるはずです。
「自律」が問題なのよ。一点に突っ込んだら勝手に一点に回答が来る。
おそらく、特定テーマに限定すれば実装可能。
リーダーが答「だけ」待ってる計算モデルを求めていたわけ。自律分散。
無茶だと思うだろう？だからこそ研究テーマなんだ。
# UTC CEy002006m05d14
:
# UTC CEy002003m03d12
#
スレッド処理に必要 ( 非追跡用 . 自力追跡 )
スレッディングクラス先頭
初期化メソッド先頭
演算用パラメータ格納変数
#
##
フラグ兼プロセス数カウンタ old
フラグ兼プロセス数カウンタ new
スレッド終了検出済フラグ
初期化メソッド末尾
#
#
スレッド格納用
#
#
##
#
#
演算済か
演算不要
スレッド発行済か
演算結果取出
if ブロック末尾
演算種文字列取出
数値取出
演算ソースが存在するか
ループ先頭
数値取出
形式判定
#
#
再帰
別形式の場合
演算結果取出
取出した値を
一時収納
ループ末尾
スレッド発行済か
スレッド発行不要
ループ先頭
演算対象でなければ
スレッド発行不要
if ブロック末尾
ループ末尾
#
#
演算スレッド先頭
#
#
##
#
#
子プロセス発行メソッド呼出先頭
#
演算種類
数値
子プロセス発行メソッド呼出末尾
#
結果格納
#
#
#
#
無限ループ先頭
#
##
ウエイト
無限ループ末尾
#
#
#
#
#
返り値
演算スレッド末尾
#
#
#
#
返り値
#
#
#
#
#
#
#
#
#
スレッドマネージャメソッド末尾
演算結果取出メソッドの先頭
スレッドか否か
ローカル変数に
#
#
#
#
演算完了フラグチェック
結果取出
#
#
#
演算完了フラグ消去
#
#
#
##
#
#
#
#
スレッド手動削除
if ブロック末尾
返り値
演算結果取出メソッドの末尾
#
#
##
#
スレッドか否かの判定のメソッドの先頭
#
スレッドか否かの判定
#
返り値
スレッドでなければ
返り値
if ブロック末尾
スレッドか否かの判定のメソッドの末尾
スレッディングクラス末尾
子プロセス発行クラス先頭
初期化メソッド先頭
親プロセスからの引数
子プロセス ID ナンバの為のカウンタ
exitcode 調整用
ホスト名保存
#
分散シェル用コマンドライン
コマンドライン
固定部分と変更される部分
分散シェル用コマンドライン用マーカー変数定義先頭
分散シェル用コマンドライン先頭判定文字列
分散シェル用コマンドライン終端判定文字列
分散シェル用コマンドライン用マーカー変数定義末尾
初期化メソッド末尾
コマンドライン生成
子プロセス ID カウンタインクリメント
子プロセス ID 文字列
verbose out 先頭
子プロセス発行モードのログ用文字列
args と 子プロセス ID
verbose out 末尾
返り値の初期値は -1
ループ先頭 ( エラーでループ )
子プロセス発行 ( 結果を文字列で取得 )
返り値 ( 正常終了判定用 ) 取得
ループ末尾
verbose out 先頭
演算結果文字列出力
演算結果文字列出力 ( stderr )
verbose out 末尾
演算結果文字列整形
演算結果文字列から結果数値取出
#
#
返り値
子プロセス呼出メソッドのラッパーメソッドの末尾
exit ステータスのビットシフト回数の設定の先頭
シフト数未設定かまたは
シフト数が自然数でない
ならば
システム別設定先頭
システム判定文字列取得
OS 種別判定先頭
BeOS
シフト数 0
#
OS 種別判定終了
システム別設定末尾
シフト数無変更設定の先頭
シフト数無変更設定の末尾
exit ステータスのビットシフト回数の設定の末尾
OS 種別判定メソッド末尾
子プロセス用パラメータ定義ラッパーメソッド先頭
変数定義
子プロセス用パラメータ定義ラッパーメソッド末尾
返り値を文字列で定義
ホスト名
親プロセス ID
自分のシステム ID
モードと自分のファイル名
モード別処理先頭
'exitcode' モード
システム引数文字列追加
#
#
モード別処理末尾
返り値
子プロセス用パラメータ文字列定義メソッド末尾
#
メソッド引数取出ループ先頭
文字列判定部先頭
dish 用引数終了検出か
#
ループ脱出
さもなくば
引数取出
文字列判定部末尾
メソッド引数取出ループ末尾
dish 用引数が空でないなら
子プロセス呼出コマンドライン文字列の共通部分に
dish 用コマンドラインを追加
追加の終わり
#
分散シェル用コマンドライン生成メソッド末尾
子プロセス呼出コマンドライン文字列生成メソッド先頭
引数取出
dish 用コマンドライン文字列が空でないなら
コマンドライン文字列に
dish 用パラメータ前半と
中盤と
後半を追加
追加終わり
残りの引数を
追加
返り値 ( 子プロセス呼出コマンドライン文字列と
生成文字列 )
#
子プロセス呼出コマンドライン文字列生成メソッド末尾
子プロセス呼出コマンドライン追加部分の文字列の初期化メソッド先頭
初期化
子プロセス呼出コマンドライン追加部分の文字列の初期化メソッド末尾
子プロセス発行クラス末尾
子プロセス呼出メソッド先頭
子プロセス名再確認
子プロセス発行
子プロセス呼出メソッド末尾
変数倉庫のクラスの先頭
初期化メソッド先頭
dish 用コマンドライン用マーカー文字列
初期化メソッド末尾
変数取出メソッド先頭
変数取出メソッド末尾
変数倉庫のクラスの末尾
dish 用コマンドライン用マーカー文字列
数値 to 真偽
ロジック種別格納サイズ定義先頭
and , not , or
xor , eor
nand
ロジック種別格納サイズ定義末尾 👀
Rock54: Caution(BBR-MD5:0be15ced7fbdb9fdb4d0ce1929c1b82f)
#
#
#
ロジック種別格納サイズ定義クラス末尾
以下実験用
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
>509 ：yamaguti~kasi：2017/03/17(金) 06:34:08.45 ID:AvF8g6lU
> >499-500 http://daily. 2ch.sc/test/read.cgi/newsplus/1486500807/164# 【話題】 若い世代の神戸市離れが深刻・・・ライバ
>273 ：yamaguti~kasi：2017/02/10(金) 19:31:42.91 ID:Zwt3oCZz
> >801 : yamaguti~kasi 2017/02/08(水) 02:44:28.24 ID:63WsxX0P
>> * 簡易版強い AI ( AL )
>> * 超強力弱い AI ( AL )
>
> この国だけに配慮致します立場でなくなってしまいましたので申上げます
> http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1475655319/602# KanniBan Tuyoi AI Sikumi
http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1427220599/614# KouKi OpeKo
>、言い換えるとAIエージェントが初歩的な文法感覚
実身仮身 Enumerator
シンボリックリンク ハードリンク エイリアス レプリカント OpenDoc OLE xfy iframe
ActiveX JavaBeans リエントラント インスタンス イテレータ
TRONCHIP 32bitARM Smalltalk Ruby 有機分散化前提 VM
http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1427220599/681-684# TRONCHIP
http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1449403261/93#99# TamasiiYou VM
http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1427220599/525-526# 64bitARM Fuguai
http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1427220599/582# 64bitARM Fuguai
>75 : 名無しさん必死だな 2017/03/26(日) 11:53:57.81 ID:cgTmnzG/0
>ry 、CPUのNeonの33GFLOPSってのがネックだな ry FLOPSは倍になったが命令セットでは退化して、
> 76 : 名無しさん必死だな 2017/03/26(日) 12:11:12.76 ID:MQZxOJwV0
> 命令セットというよりも電力の制約が厳しすぎてパイプラインが早期に深くなりすぎた
http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1427220599/587# 合原先生
> http://www.sankeibiz.jp/smp/aireport/news/160605/aia1606050700001-s3.htm
>ディープラーニングは要素技術としては
http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1427220599/417 Youso Obujekuto
http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1427220599/612 Youso Obujekuto
http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1427220599/609-610# DeepPredNet
http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1427220599/552# Bunpou = SintaiSei
http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1427220599/628# Bunpou = SintaiSei
http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1427220599/379# BunpouYouso
http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1427220599/413# BunpouYouso
http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1427220599/483# Sikou Kansetu
http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1427220599/642# Sikou Kansetu
* 工о員様らしきご投稿 ? ご動機 ? 齊о先生暗о ( 超知能による探査 → ご関係者駆除リスト入り + Aо女優訪問停止 )
完全に無視した挙動を示すことは知ってるよな？俗称ファンデルワールス力。
ナノのオーダーまで行くとかなり微妙。人類の技術半導体畑で肉薄。
普通の単物質だと原子間隔は少数の0.1nm弱～大多数の0.3nm以下。
もう「電気抵抗∞の固体は存在しない」とか、トンネル効果とかが
効いてきそうなレベル・。
naftali harris
複雑な推論 ry 完全に一般化できる非常に簡単で単純な方法 ry 対応のあるt検定を使って比較
独立同分布 ry n 対の (x,y) ry 。“機械学習” は、 (x,y) の例が与えられた時、 x を使って y を推定 ry 最終的 ry 関数 f(x) を生成
典型的には損失関 ry 、この損失関数とは、推定がどれほど良好 ry
。（ここでは、期待値は新しい (X,Y) に取って代わられ、 f に適合させるために使われた点 (x,y) は固定されていると見なされます。
ただし、 (x,y) データを予測する、あるいは n 個の点 x では損失だけを見て y だけを予測するなど、他にも妥当 ry ）。
では、 m 対の (x,y) のテストセット ry
。 f と g の2つのモデルを比較したい場合、m対の (x,y) のそれぞれについて ry
。これで m 個の独立同分布のランダム変数を得ることができ、t検定を使ってその平均がゼロに等しいか ry
。つまり ry 優れた関数であるという帰無仮説及びそうではないという対立仮説を（ ry ）検定
しかし、このアプローチは万能ではありません。1つは、データの使用法に無駄 ry
。どういうことかというと、 f または g に適合させるために使われた後は、訓練データの n 個の点が捨てられ、 m 個の検定点のみ ry
。これが最尤/尤度比検定（例：線形またはロジスティック回帰）のアプローチの場合、同じ訓練データの n 個の点をモデルの適合と推定の両方に使 ry
。基本 ry 、一般的な機械学習モデルでは不可能な、追加機能を追加する際の「自由度」を容易に把握できるからです。
ry 改善 ry 、単一の訓練/検定分割の代わりにK-分割交差検証 ry うまくはいきません。 ry
。先ほど ry 固定値と見なしていましたが、交差検証のセットアップでは各点がそのフォールドにおいてランダム ry 不可能 ry
。ただし ry 大きな問題はありませ ry 80％（ ry ）においてどの程度適合するかという仮説に変えるだけです。
一番の問題 ry 独立同分布でなく ry 、点の独立性はもはや保持されず ry
対策 ry 、K-分割交差検証ではなくLOOCV（一個抜き交差検証） ry
、異なる点の損失差は全て交換でき ry 中心極限定理を見つけて検討モデルを正しい条件下に置けば
http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1427220599/625# Supaasu ( Moderingu Koodhingu )
http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1469415738/968-972# Hitati TyouyakuGakusyuu H
http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1427220599/538#611# Hitati # 3tubisi # DeepMind WanSyotto
http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1484485942/343-344#360# DeepMind Hitati # Kitano Pezy
http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1478311208/374-377# DeepMind Hitati
http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1486571513/598#1475655319/251# 3tubisi
http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1482030012/537# 002016
http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1488841870/265# KyouDai
http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1487695818/8# Fujituu Kanji
http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/mag/15/398605/061000010/?ST=health&P=6# Kitano
http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1488204290/517# AI-KudouKagaku SekkeiRei
http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1427220599/525-527# 64bitARM Fuguai
>>53-54
http://postd.cc/machine-learning-hypothesis-tests/
http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1493891216/255-256
532 ：名無し名人：2016/03/10(木) 13:45:42.55 ID:5DczUOUM.net
李世ドル九段のライバルで中国囲碁ランキング１位の柯潔九段は中国メディアを通じて
「李世ドル九段の棋風は後半に逆転勝ちするスタイルであり、アルファ碁との対局には適していない」
と評価した。
当初、李九段の５対０の勝利を予想していた柯潔九段は第１局の後、
「アルファ碁が５対０で勝つ可能性もありそうだ」と話した。
噂では武宮九段も似た事を述べておられるとか
246 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/19(土) 00:28:19.28 ID:aKCijgQ0.net
>>235
おそらく、今のプログラムは「僅差勝利を目指せ」の一つだけ
場合分けで、「不利の時は現状から0から1目有利を目指せ」を入れれば
αは大失敗を要求してこないので、大糞手は出ないかもね。
それ以前にα不利になる状況なんて、一般人には作れないけど。
>>227
>接戦にしてくれる接待機能付きだからな
まぁそうとも言えるだけどね。
僅差勝利目指すのが勝率が1番高いという主旨のプログラムだからな。
αが40目差有利とかから開始したら自殺手を連発するかもなwww
◆ 対局ソフトとトッププロ
対局ソフトがトッププロに白番で勝ったことが、大きな話題になっています。
対局ソフトの発展には目覚しいものがありますが、
そこには囲碁のゲームとして本質とそのアルゴリズムが明解になったことがあります。
これに比べ、トッププロでさえ囲碁がどのようなゲームであるかというゲーム論理そのものを知らないこと明らかになりました。
このことは、どのような原因で効率差が生まれているのかを知らないため、
理論軽視によって蓄積された数多くの経験による知識は、
結局最後に役立てることができないものになることに初めて気づいた瞬間だったといえます。
また、理論軽視の勉強は、一旦対局中に恐怖心が生まれると、
完全に思考停止が起こる事実を証明したものといえます。
780 : 名無し名人 2016/03/10(木) 12:18:19.24 ID:l3SphP/7
・ソフト、アルゴリズムはこれまでの対局を学習して強化済み。
・機械には集中力の概念が無いので、対局中の衰えはない。
・今回のＡＩはGoogle社のディープラーニング技術（人間の脳を模試した深層学習システム）を利用した、最先端の人工知能
・人間のように、打つ手を変化（序盤・中盤・終盤等）させることもできる。。様々な定石を組み込み済み。
・勿論、計算の効率化、速さが尋常じゃないので、奥深くまで読むこともできる。
要は自分で考えることができる。
163 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/10(木) 13:14:30.93 ID:uNRfnEK+.net
この一本掛かって小ケイマに受けさせる人間臭い打ち方はソフトの中でどうやって決まってくるんだろうな
過去の布石を色々と自己対戦で試して、勝率が良かったのを採用する感じなのかなあ
879 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/10(木) 14:06:50.02 ID:pPISnpWW.net
>>854
逆だよ
覗いて下辺黒を強化してあったからカタツキが成立する
未来を予測する読みよりその段階でよいとする手をうつのがこのAIだろう
963 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/10(木) 14:13:45.45 ID:TcAHfx2J.net
アルファ碁からしたら、この対戦相手、なに訳の分からない手を打ってるんだ？？と思ってるんだろうか。
94 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/10(木) 14:25:36.21 ID:vx5uaYni.net
ディープラーニング＋モンテカルロなら、読みなんて無いわな
486 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/10(木) 14:47:16.87 ID:OC4Lrk8G.net
>>295
そうかもですね
将棋だと詰め特化してないソフトはかなりの強豪でも詰み判定甘い場合があります
寄せるには寄せられるんだけど妙な迂回手順しか出せないとか……
シチョウの場合もおなじようなことがあるかもしれないですね
>>301
専用ルーチン回す部分は増やしすぎてもシステム全体の運用難易度があがるので難しい
レイテンシが増えたためにかえって弱くなることもありえる
434 : 名無し名人 2016/03/10(木) 13:36:56.08 ID:aMH9iDHU
部分的に定石とか最早考えてなくて
すべての石の配置で打ってる感じがする
>>312
AlphaGoは
ポリシーネットワークが手を選んで
ニューラルネットワークが評価するんだよ
320 ：名無し名人：2016/03/10(木) 14:39:41.66 ID:i99EOmUP.net
機械って一手一手次の一手問題集みたいに読んでるんだろうな
303 ：名無し名人：2016/03/10(木) 14:38:33.52 ID:BoQ7po7d.net
アルファ碁の手は自由奔放だな
366 ：名無し名人：2016/03/10(木) 14:43:11.28 ID:Zue3zGSq.net
>>312
モンテカルロは評価関数と対等の関係だよ
1. 候補手ニューラルネットワーク（Policy）が候補手提示
2. その先の場面を評価ニューラルネットワーク（Value）とモンテカルロで評価する
3. （Value+モンテカルロ）/2が優れている手を指す
が基本
567 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/10(木) 14:53:07.29 ID:3I0oZ4Qf.net
囲碁でいう薄すぎるが将棋でいう細すぎるに聞こえるんで、
ＧＰＳ戦で細すぎる攻めをつなげて圧勝したケースを彷彿させる。
568 名前：名無し名人 E-mail： 投稿日：2016/03/10(木) 14:53:19.05 ID:pti+iZvd.net
黒地のどっかを削るとどっかに地が出来そうで怖いんだよな
アルファはそういう打ち方をしてる気がする
>>710
人間の場合、着手の第一感といっても、大抵の場合それは部分で見るよな
19路は人間が全体を一時に認識するには広すぎるからだ。だから部分部分で
直感をつないでみて、だいたいこれならいける、いけない、と判断する
アルファの場合は局面全体を常に第一感を働かせてる感じじゃないかとおもう
だから、部分でみるとオカシな手だけど全体でみると意味があったりする・・
581 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/10(木) 14:54:28.72 ID:97EnErTm.net
人間は19×19を小分けにして見てて、AIは19×19をそのまま処理してるんだろうか
597 名前：名無し名人 E-mail： 投稿日：2016/03/10(木) 14:56:09.44 ID:X55d3SJa.net
人間は基本色々対応できるように打つのが良いとされるけど
コンピューターは違うんだろうね、頭の中では終局まで打ってるんだもの
628 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/10(木) 14:58:26.67 ID:/XjYYyvu.net
豆知識
モンテの特徴
1) 20目差で70%の勝率の手
2) 1目差で95%の勝率の手
の場合、2)を選ぶ
631 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/10(木) 14:58:34.38 ID:ll4NbuH8.net
>>607
形が悪くなければ形勢が悪くなるはずが無いっていうのが日本人の感覚なんだよなー
善悪はともかくとして
>>629
ありがとう
勝率計算って終局まで打って計算してたのねｗ
これ将棋以上に計算機資源勝負にみえるんだけど……
739 名前：名無し名人 E-mail： 投稿日：2016/03/10(木) 15:04:26.72 ID:6GYIsRyx.net
考えてる事がよくわからんｗ
740 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/10(木) 15:04:30.89 ID:uNRfnEK+.net
中央で白が覗いた一手を丸々持ち込みに出来れば
上辺荒らされた損を回収できるというアルファ碁の大局観
784 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/10(木) 15:07:34.81 ID:OceJGdIj.net
>>719
モンテカルロ自体は考えないで適当に打ってる
812 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/10(木) 15:10:13.03 ID:NAjd/rJU.net
読み切られてる予感・・・
163 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/10(木) 15:32:49.10 ID:x+pyWsXy.net
>>80
アルファはマシンパワー任せに膨大な手数検討してるから
手が進む＝打てる場所がなくなるほど精度は上がる
恐らく、アルファは「この手が最善」っていうのは提示しない
ある程度の時間、最善手が変わらなかったら操作してる人間が検討打ち切って打つ
その1秒後にアルファが本当の最善手を見つける可能性はもちろんある
>>163
モンテカルロのことを言ってるなら従来のコンピュータ囲碁と大差ないし、
Deep Learningを使った評価関数を使った探索のことなら秒10万局面なので、そんな膨大でもない（DeepBlueが1億～2億局面）
あと思考時間の制御は流石にCOMにやらせるだろ…
319 名前：名無し名人 E-mail： 投稿日：2016/03/10(木) 15:39:53.51 ID:xKwZ7cor.net
将棋の場合、（似たようなエンジン使ってるソフトが多いという要素を抜いても）
ある局面で強いソフトならだいたい候補手が二～三手に絞られたり、
強豪ソフトがこぞって同じ手を推すようなことがよくあるけど
たぶん囲碁の場合アルファと同程度の棋力をもったソフトを複数開発しても
打つ手は全然揃わないと思う
要は、アルファとて別に最善手やそれに近い手を打ってるわけじゃない
ただ人間よりは遥かに合理的に打っている可能性があるというだけ
240 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/10(木) 16:29:47.87 ID:/XjYYyvu.net
>>212
そこがモンテが上手くいった理由なんだよね
評価値を上げるのを目標にするんじゃなく、あくまでも勝利確率を上げにくる
これで一気につよくなった
276 名前：名無し名人 E-mail： 投稿日：2016/03/10(木) 16:31:13.20 ID:RXHRyC7k.net
>>220
モンテカルロ碁は勝ってると緩む傾向があるからなあ
828 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/10(木) 16:55:25.14 ID:Vjur3Vkd.net
>>780
コンピュータがわずか半年で５０００年分の勉強をしてきたからな。
人間には５０００年分の勉強をする時間はないよ。
>>772
この人類史に残るAI作ったのが昔テーマパークとかいう微妙なクソゲー作ってたプログラマってのがまた
929 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/10(木) 16:59:11.49 ID:/XjYYyvu.net
>>880
実際に方法論にブレイクスルーがあったんよ
大昔は将棋とおなじようなデータベースと探索木の方法論だった
そのうちそれじゃだめってんでモンテカルロ法がでてきて一気につよくなったが、まだプロにはとどかなかった
そしてグーグルがこれに機械学習(ディープラーニング)をモンテカルロとハイブリッドにして作ったのが
このアルファGO
400 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/10(木) 17:13:54.29 ID:aygjv3qI.net
読みきった上で、10目差つけるより半目差の方がリスクが低いという
人間にはできない選択をする可能性
451 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/10(木) 17:15:20.52 ID:fvlylklC.net
>>381
AlphaGoの探索速度はそんな速くないぞ
509 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/10(木) 17:17:43.15 ID:bInhcJK3.net
>>487
弱いとは言ってなかったよ
弱そうに見える手をうつとは言ってたけど
>>495
Bonanzaよりは強くなるかもしれんが、トップは無理
囲碁の場合評価関数がまともにつくれなかったからディープラーニングが有効だったが、
将棋、チェス、オセロはすでにまともな評価関数を作る手法が確立しているので、大きな改善が期待できない
専用設計の評価関数と比較すればディープラーニングの評価関数は低速なので、読める局面数が少なくなるので結果弱くなると思われる
（AlphaGoがクラスタで毎秒10万局面、ponanzaは1CPUでも毎秒700万局面）
ただGoogleの技術者が本気出せば、別のやりかたでトップとるとは思う
723 名前：名無し名人 E-mail： 投稿日：2016/03/10(木) 17:27:20.66 ID:CuN1jOiK.net
ほとんどの将棋ソフトの機械学習とアルファ碁のそれは別物だと理解して欲しい。
将棋ソフトの多くは人間がパラメータを与えてそれに基づき評価していると聞いている。
※3ゴマ関係とか・・・。
734 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/10(木) 17:27:29.73 ID:ElgkZzTb.net
>>677
悪手だと言われたのは、人間は局所的な形勢を見てるからじゃないかなぁ
AIはなんか、全体を見てる気がする
大局観が人間よりあきらかに上じゃないかな
842 名前：名無し名人 E-mail： 投稿日：2016/03/10(木) 17:29:56.96 ID:ExfoTz41.net
>>723
人間が最初から評価値与えてるわけないだろうが バカなのか お前は
誰が何の評価値をあたえてるんだよ
説明してみろ
>>723
それはだいぶ情報が古い
いまの主流はパラメータ自体の取捨選択も機械学習でやってるよ
結果開発者にとっても評価関数はブラックボックス
929 名前：名無し名人 E-mail： 投稿日：2016/03/10(木) 17:32:24.11 ID:CuN1jOiK.net
>>842
はい？
評価値とパラメータは別物ですよｗ
102 名前：名無し名人 E-mail： 投稿日：2016/03/10(木) 17:43:51.13 ID:YjdJKmYr.net
相手の力を正確に謙虚に認めることも実力のうち
高尾や武宮のなんと情けないことか。。
224 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/10(木) 17:50:56.86 ID:iITyropL.net
>>144
1手の意味が理解できない対局は面白くないだろ
やっぱ人間対人間だわ
700
757 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/10(木) 18:21:50.59 ID:nHUz5cuf.net
AIは中盤以降は自分が有利だと評価していた
>>923
まあちょっとバグ技っぽくなるんだけど、モンテ方式の弱点つくなら
序盤でわざと緩むのがいいんじゃないかな？と
序盤で強くでると、むこうもそれに合せて大きく地をかせぐためにやや危険な(勝率が低めの手)を
選んでくる。これをもはや読みで人間が咎められないので、最後には負ける
そこで逆に最初にわざと緩んでおく。するとモンテはそれにあわせて緩む(より確実に(勝率が高い手を選ぶ)
で、中盤あたりでなんとかスキを見つけてCOMをやや危険な手でヘコませる。うまくいったらそのまま最後まで
それをキープ。まあ、アルファGOレベルのプログラムにスキなんて見つけられそうもないが・・
111 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/11(金) 22:22:32.75 ID:lwCmYja/.net
>>25
>ハサビスＣＥＯは１０分余りにわたってアルファ碁の開発過程、作動原理などを説明した。
>これを聞いた李九段は
>「内容は１００％理解できなかったがアルファ碁は人の直観を模倣できる気がする。
>アルファ碁が（有力な）手を選んで考える幅を減らしたというので
>（対局が）険しくなるかもしれないと思う」と話した。
この
（有力な）手を選ぶのを過去の棋譜やCOM同志の対戦で習得したなら
人と同じような方法で上達したということ
それがディープランニングだという理解でいいのかな
なんかアルファ碁が人っぽく思えてきたw
>>201
レベル差のあまりない対戦相手が身近にいるかどうかは
確かにかなり重要な要素だな
ビックリマンシールとか何でガキの頃あんなに集めてたのかというと
まわりに同じように集めまくってる同級生のガキが
メチャクチャたくさんいたからなんだよな
ちょっと話ズレた気もするが
せっかく書いたのでこのまま投稿するわ
226 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/11(金) 22:58:55.39 ID:hg/6/Xfl.net
開発者がいうソフトの弱点って
コウじゃなくて持ち時間の短い勝負じゃないの
秒読みに弱いとか
人間との差がちょっと縮まるというだけの話だろうけど
243 名前：名無し名人 E-mail： 投稿日：2016/03/11(金) 23:04:17.05 ID:k1abpCqN.net
ファンフイ戦では持ち時間の短い碁だと、ファンフイ対 AlphaGo 5分5分くらいの勝負になったらしい。
んで、今回の対決、持ち時間が短いと言われることもあるようだけど、ファンフイ戦を見る限りでは
AlphaGo は持ち時間短いと弱くなるようだし、たしか時間設定はセドル側の要望によるもんじゃなかったか。
244 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/11(金) 23:04:27.76 ID:ix10PmWr.net
時間に弱いソフトは歴史上でも結構多い
それを狙った対ソフト用ソフトも開発されたぐらいだ
とりあえず初手天元かな？
人間は中央の地を読めないのにαは読める。
となれば中央をαに計算させないように撹乱するしかない
そう考えれば、初手天元は有効な手段になるかも
275 名前：名無し名人 E-mail： 投稿日：2016/03/11(金) 23:12:30.40 ID:hwlimJU/.net
一局後の感想 コ・ジェは
'AlphaGoの棋風が自分ととても似ていると感じた。
選択の瞬間に大きいところと小さいところ
急なところと暇なところを明確に区分した。
事実イ・セドル9段の棋風は人工知能との対局に適していない。
イ・セドルは後半に力を発揮して状況をひっくり返す力が優れる。
コンピュータは序盤に失敗があるが、後半になれば演算能力が
ますます強くなって、失敗があっても人と違い続けて犯さない。'
と話した。
コジェ自身がここまで強くなれたのはタイゼムでこの数年間で４０００局
以上打ったお陰と言ってる
deepminndもここで学習したことを合わせると
AlphaGOはコジェの棋譜を当然学習教材に使用してると思われる
棋風が似ているのも当然か
コジェは潜伏(Lurk）というらしい
ちなみに総戦績2013年～2016 ３月まで
Lurk（P)３１１６勝１７１８負
コジェの棋風も丸裸にされてるだろうからコジェも勝てないとおもう
293 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/11(金) 23:16:09.68 ID:rFqO2XCo.net
>>271
初手天元に打つと、
アルファにとっては中央を計算しやすいという状況になりそうｗ
>>293
そうかw αにとっては「いい手がかり」に見えるかもね
313 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/11(金) 23:20:05.05 ID:wIadVQBc.net
ただわかったのは 寄り付き 弱い中央をいじめていくのは
人間が思ってた以上に利得が大きい 中央しのぎ勝負とか
いままでの囲碁観は間違っていたのだろう 思い知らされた
セドルは右上と下辺に プロなら人間なら納得できる
「人間らしく」地を稼ぎに行ったが あの場合は「間違い」だった小さかった 衝撃を受けたよ
365 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/11(金) 23:31:06.69 ID:yG7HUP7/.net
>>313
分かったなんて傲慢だろ？
alphaは序盤、下辺開き省略してる（詰められたらどうすんの？）し、
左下で謎の逃げ出ししてる
あれの説明が付かない
385 名前：名無し名人 E-mail： 投稿日：2016/03/11(金) 23:35:14.90 ID:NzxeBvi1.net
AlphaGoが神なら、１手打つのに何分もかからないと思うぞw
401 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/11(金) 23:39:00.67 ID:1p25h5lR.net
囲い合いにはめっぽう強いが井山のように序盤から競り合っていく棋風に弱いと思う
>>160
技術的な事についてすこし説明。
GPUっていうのはグラフィック計算専用の計算機で、画像処理がcpuの10倍から100倍くらい速い。
GPGPUは画像処理よりももうちょっと広い範囲で使えるGPUで、ニューラルネットの計算なんかが早くできる。
アルファ碁の基本的な原理は
1 ニューラルネットで次の一手を絞り込む。
2 相手の応手もニューラルネットで絞り込む。
3 1,2を延々と繰り返して終局まで打って勝ったらその手の点数＋１ 途中経過を変えて何回もやるとその手の点数が分かる。これがモンテカルロ法
4 他の手に関しても点数を出していく。で、一番点数の高い手を打つ。（多分点数には他の要素も加えられてる）
これに加えて、毎回毎回終局まで打つと非常に重くなるので、途中経過の盤面がよければ/悪ければ探索を打ち切る。
この判断をするのは別のニューラルネット。
ちなみにモンテカルロがシチョウが苦手だという意見があったけど、アルファ碁はシチョウ有利かどうかをニューラルネットで手を絞り込む情報として明示的に使っている
（簡単に例えるとシチョウ不利な石には別のプログラムが分かるように色をつけてくれる）
おそらく、コウについても対策は立てているはずだ。
ただしアルファ碁は終局までに試しにさした時に勝っているかどうかで判断するので、勝敗に影響なしと見ればあっさりと地が損な手も選択する。
その場合の選択基準は、多分確定要素が増えて読みが楽になること。
アルファ碁がノゾキを保留しなかったのもこの性質が影響しているかもしれない。つまり、選択肢を残すよりも確定させて計算を少しでも楽にした方が得という判断。
いつ打ってもいい一手確定させると、以降毎回その手を検討して終局まで打ってみる手間が省ける訳だ。（※実際には毎回終局までは打たないし、毎回その手を検討するわけではないが）
>>494
え、そうなの
value networkとpolicy network使っても膨大だから、重みづけしてplay out→モンテカルロという理解だったんだけど
544 名前：名無し名人 E-mail： 投稿日：2016/03/12(土) 00:17:31.47 ID:nbyhTWqN.net
>>512
それであってると思う。
546 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/12(土) 00:17:38.67 ID:SLbPHq8h.net
アルファ碁の論文読んできた
思ってた以上に凄かった
囲碁みたいに膨大な局面数ほど威力を発揮するシステムなんだな
効率は良くないが評価関数作りの精度が高い
それでいて学習条件の設定がしやすいシンプルなルール
未知のゾーンを開発するような囲碁にはぴったりだわ
548 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/12(土) 00:18:24.90 ID:KoF5mT1B.net
>>512
GPU1個で1手に0.1秒もかかるんだから、プレイアウトまで全手ニューラルネット使ったら読んだら20秒もかかる
10万プレイアウトするのに200万秒
バリー、ポリシーネットで出した手とモンテカルロで出した手の良い方を比べてる
モンテカルロでも何回かはニューラル使ってるかもしれないけど
>>532
> 囲碁は門外漢だからリアルタイムで熱気を体験してる人々が羨ましい
すごい碁なんだよ 価値観を感覚を破壊される
この片鱗を鑑賞できるだけで 囲碁やってきてよかったと思うよ
>>454
> あと弱い浮き石を模様に参加させたのはハッとなった
> 武宮の形勢判断って本に弱い石が模様に参加すると大体有利になるとか書いてある
見えてる人もいるけど 弱い団子と見えてた石が（解説もそう断言していた）が
実は活きている石
白が隅や辺に地を取りにいってへばる展開だから 弱い石が動き出す躍動しだす
でも 人間は 「実利」をとりたくなる 不思議はない それでやってきたんだし
んだから 神に近いだろう機械に 「価値観を感覚を破壊される」 陶酔できる
570 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/12(土) 00:25:46.07 ID:QtNkMNIs.net
中央志向は以前からモンテカルロ碁に特有のパターンだったし、それがモンテカルロの欠点だと言われていたけど
結果的に中央志向は正しかったのか？
それとも中央志向の欠点をカバーできるほど中盤の棋力があるということ？
572 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/12(土) 00:25:57.15 ID:M9BJ/GxG.net
武宮「私が中央を取るのではない。相手がかってに地に走るのです」
578 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/12(土) 00:28:28.10 ID:kEuUZvo5.net
30代～50代なんかは囲碁やるぐらいなら普通はファミコンやるよなｗ
>>550
ある無しクイズみたいな感じ
ある2つ以上の事象から、共通してる内容や共通してない内容を探させる
例えば、「勝ったときの棋譜」と「負けたときの棋譜」を比べて、勝ったときにどういう共通項があって負けたときにどういう違いがあるのか
膨大な数を読みこませることで、「勝ったときには○○の手が大抵ある」「負けたときには○○の手が無い」みたいなのを発見していく
そうすると重要な手が次第に判明していって、自動的にその手に評価関数をプラスしていくようにプログラムされてる
だから棋譜を読みこめば読み込むほど「重要な手」の存在が明らかになってきて、評価関数がどんどん勝手に形成されていく
ただ、1個1個はほんのわずかな差しか発見出来ないから、とんでもなく時間がかかる
これが、開発者の言ってた「評価関数を作るまでに高性能ハードウェアが必要」っていうこと
651 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/12(土) 00:50:09.46 ID:wQrs5CGn.net
武宮は、十数年前にNASA並の資金投入できれば
ソフトはあっという間に人を超えると主張していた
669 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/12(土) 00:55:57.53 ID:KomMldnQ.net
>>647
人間がデータをみても処理内容が今一わからんというのがディープラーニングなので
処理内容とデータの'区別が無い'というイメージが近いのでは？
675 名前：名無し名人 E-mail： 投稿日：2016/03/12(土) 00:58:07.52 ID:++pLyb+6.net
アルファ碁の弱点を突くってのは
アルファ碁が学習してきた過程の原理から考えて
極めて難しい
というか、人間には不可能だろう
将棋のAIとはわけが違う。
ソフト貸出しとか無意味
>>669
「ディープラーニング・システムが何故特定の特徴量を
導くことができるのかは、解明されていない」とのことだが
強くなる原理も処理内容も良くわからんけど勝手に強くなってるって、
もう人間が制御してるとは言えない領域？
693 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/12(土) 01:02:58.30 ID:SLbPHq8h.net
>>647
簡単に言うと、新たな棋譜データで特定の一致条件が見つかったら
その行動の評価に+1する みたいな感じ
これは一般的な評価関数の作り方と同じ
違うのは、「比較で自動判定してる」っていうところだけ
699 名前：名無し名人 E-mail： 投稿日：2016/03/12(土) 01:05:21.67 ID:++pLyb+6.net
なんでディープラーニングがある結論を下したか
それが人間には分からない
今回の試合が良い参考
これが今後
社会にAIを応用する過程でどんどん増えてきて
大きな問題になる
何も考えずにAIに従うことの倫理的課題
そして
人間には全く予測できないリスク
セドル圧勝って言ってた人かなり多かった。
何でだろう。
勝てる訳無いじゃん。
何で分からないんだ？
728 名前：名無し名人 E-mail： 投稿日：2016/03/12(土) 01:17:49.71 ID:9ihhYk1C.net
>>718
２局目のノゾキ・カタツキなら、こういう分析も
http://nitro15.ldblog.jp/archives/47063599.html
【AlphaGo】キム・マンス8段「AlphaGoの思考、人間理論体系内にあり」
人間が解釈したらこういう意味付けになる、ってだけかもしれんが
730 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/12(土) 01:18:36.14 ID:v6B62bOA.net
例のカタツキが出た時に二人して
「オー、タケミーヤ、コスミック・スタイル」
って連呼してるのが妙に笑える
こんなの初めて囲碁見た外人とかわからんやろ
737 名前：名無し名人 E-mail： 投稿日：2016/03/12(土) 01:22:08.25 ID:9ihhYk1C.net
>>730
カタツキ打たれたとき、レドモンドは２度見して「普通はこうは打たない」ってことをメチャクチャ丁寧に説明してたな
それを一通り聞き終わってから、聞き手のオッサン（アメリカの囲碁協会の副会長だっけ？）が「Takemiyaなら打つのでは？」みたいに振ったんだよな
>>699
「食糧問題を解決せよ」なんて課題を与えたら危険だろうな
食糧を増やすよりも人間を減らす方がずっと簡単と結論を下しそう
倫理的な規制もコンピュータ自身によって破られたら意味がない
>>662
上の話とも絡むけど、だからこそ余計に怖いんだよね、
地球上で最も賢い部類の人間が
コンピュータの手の意味を理解まるで理解できないことが
764 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/12(土) 01:43:32.14 ID:t0zKZN8z.net
>>753
あれはそもそもどうやったら選挙で企業の支援を受けられるかという利害関係しか
考えてないよ
コンピュータが正しい経済政策なんかやりだしたら、大企業が困るんだよ
770 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/12(土) 01:44:43.87 ID:zHx8tzkz.net
>>334
うん違う。
deepmindのブロック崩し見てみて
人工知能的にはこれ食い方の問題で
ウンコはそれこそ結果を見るためのものだから
今まで人工知能は人がわからないものを計算するってのが目標にあるよね？
京とかがやってる気象演算とか
気象計算は年月がたてばある程度結果でるけど
それがスマホのsiriみたいなのだとリクエストに応えられたかがわからない
インプットが正しいかもわからないしインプットプログラムの精度もわからないし
評価値の付け方も合ってるかも合理的なのかもわからない
だから必ず答えが出るボードゲームにしたわけ
つまりAlphaGOプロジェクトってのはインプット問題を整理するために行われただろうと仮定できて
l：sage 投稿日：2016/03/12(土) 01:59:28.97 ID:Lxs5YlrM.net
ポナの山本さんが将棋で導入しても強くならなかったと言ってるけど、
深層学習には膨大なコストがかかるわけで、どの程度のコストをかけて学習をさせていたのかね。
コストパフォーマンスが悪いが長期的には強くなるかもしれないけど、途中で打ち切ったのかもしれない。
812 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/12(土) 02:05:37.48 ID:+9FEt3HN.net
パソコンいっぱい使ってるんでしょ
それってずるくない？人間は１人なんだしパソコンも１台
電気いっぱい使ってるしエネルギーも人間に合わせてやっと互角
家庭用パソコンvsプロ１人じゃないと卑怯
信じられるか？これが今の将棋のソフトvsプロだ
しかも今年は1cpu4コアなんだぜ
>>690
解明されてるみたいよ
wikiのノートに補足URLがあってそこのページに書いてあった
一致点や相違点を判断させることは難しいことじゃないし、
その特徴を抽出してその一致度や一致数によって数値化したりっていうのは
囲碁みたいなシンプルな競技なら難しくないと思う
819 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/12(土) 02:08:03.57 ID:SLbPHq8h.net
>>812
じゃあプロ棋士もパソコン1台、開発者もパソコン1台で良くね？
パソコン側も人間一人ついてるし卑怯
仮に同じソフト使ったらたぶんプロ棋士＆ソフトが勝つよな
827 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/12(土) 02:11:54.07 ID:Td3zeIf0.net
勝つとしたらα碁に序盤で難しい(手が広い)局面を与えて時間を多く使わせる方がいいのかもしれない…
セドルは序盤で有利にして逃げ切ろうとしてるようだけど、それだと仮に有利になったとしても中終盤で確実にやられる
それより自分も定石形を外して、かつ手の広い局面に誘導して息長く(多少不利になってもいいから)打った方がいい気がする
早碁だと極端に弱くなるデータもあるみたいだし…
α碁相手に短期戦で勝負に出ちゃうとどうも勝ち目がない気がするからね
837 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/12(土) 02:16:38.81 ID:SLbPHq8h.net
PC繋ぎまくれば単純に強くなると思ってる奴が居るみたいだけど
クラスタって処理開始が遅くなるっていうデメリットもあるんだからな？
人間側が本気で勝ちにこだわるなら、「千日手にならずループする手」を見つけて高速で打ち続けて
序盤から相手の時間を無くすみたいなことも出来てしまう。
やっぱ真似碁してみるべきなんじゃないか？セドル君
ソフトだけ時間使わせる効果は少なくともあるし
968 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/12(土) 04:10:39.19 ID:CLae7GUR.net
序盤を五分で抜けて中盤の勝負に持ち込めば十分勝機あると思うよ
模様の碁にすると強いから黒番タスキで勝負するのもいいと思う
692 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/09(水) 22:08:51.32 ID:QXubWfpM.net
囲碁はダンスですから。勝ち負けじゃない。
468 ：名無し名人：2016/03/11(金) 23:57:25.41 ID:/6sm3GA4.net
武宮「碁が強くなりたければダンス」
777 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/09(水) 22:29:38.49 ID:V3Wv4jbc.net
もうモンテカルロ無しで勝てるかもしれないな
モンテカルロ足してもレート700増えるだけだし
ELO 4500とか5000行ってたらもう関係ない
726 名前：名無し名人 E-mail： 投稿日：2016/03/13(日) 23:26:28.70 ID:iSdr+bZi.net
恐らくあそこからの十数手をAlphaGoは自分が優勢だと思って打ってたんだな
CrazyStoneの評価でもそうなってる
その十数手先で初めて評価が50%を切るんだがこのラグは何かというのが問題なんじゃないのか
>>688
システム由来の根本的な問題だと思う。
長い手筋を読むのがしんどいからAI囲碁は難しいと言われてきて
まさにその問題が表出した形。
この対戦以前は序盤こそが大局観と呼ばれる長い読み筋を要求されると思っていたが、
アルファは大局観とはパターン認識に過ぎないと喝破した。
今回長い読み筋が中盤に現れて、それが決定的にアルファの戦略を崩した。
最終盤は計算能力に物を言わせて読むのだろう。
やはり中盤がポイント。
743 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/13(日) 23:28:47.99 ID:EB+oD+Hf.net
>>701
その後の長い手筋を読み切れないから、ポイントが低くなってたのだろうよ。
そして、セドルはその長い手筋を読み切って逆転した。
774 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/13(日) 23:32:48.13 ID:n3v7j2Kf.net
てかさ
普通に考えてアルファ同士で学習させたら片方は必ず負けるんだから学習できないわけがないじゃん
死路だったか、長い手が読めないかの２つだろう
777 名前：名無し名人 E-mail： 投稿日：2016/03/13(日) 23:33:02.98 ID:YgLS0xuf.net
劣勢だからバグったんじゃなくて
ハサビス曰く、アルファ碁はそもそも劣勢なことを認識してなかって何度も何度もこのスレの中でも出てるじゃん・・・
全く読み筋が考慮に入っていなかったせいで一見バグにしか見えない手を打ってただけで
アルファの評価関数上は最善手を淡々と打ってただけだろう
778 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/13(日) 23:33:04.00 ID:h/CwpaYa.net
>>758
後に新・宇宙流と呼ばれる打ち方の誕生であった
代打ちの人のドヤ顔が、ちょっとイラッとくる。
855 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/15(火) 18:18:54.71 ID:Brb8xA1I.net
自由度残したままアルファをいじめると恐ろしいしっぺ返しで形勢を戻そうと襲いかかってくる
セドルは3局目でそれを理解してたはずだけど今日は右下で攻めすぎてアルファの倍返しを食らってしまった 少し欲が出てしまったのかな
でも最後まで持ち込んだ意地は素晴らしかった
583 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/15(火) 19:21:14.61 ID:mEpqCas7.net
>>527
ディープラーニングってそういうシステムじゃないんだが
しかも劣勢ではなく、優勢から華麗に自爆してるし
アルファゴはテロリストの素質あるよ
620 名前：名無し名人 E-mail： 投稿日：2016/03/15(火) 19:23:33.28 ID:xeYag9qD.net
>>583
そういうシステムってどういうシステムだよ？ｗ
ディープラーニングは盤面と打ち手の評価関数の学習に使ってるだけだし（そこがキモではあるけど）、
後は普通のモンテカルロ囲碁だ
785 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/15(火) 19:45:33.77 ID:jICCO9Ng.net
わしスレ立てられないのだけど
囲碁板で
「日本の碁サーバー制作プロジェクト（仮）」ってスレ立ててくれない？
941 名前：名無し名人 E-mail：sage 投稿日：2016/03/15(火) 20:31:46.80 ID:yQQcwYn1.net
つーか今回のだって序盤でどうぞどうぞ勝たせてあげますよぐらい手抜きされて後から全部挽回されて終わっとるじゃん
セドル相手に舐めプして誰が中押し勝ちできんだよ
流水の空手
相手が `` 弱い '' → 陣地確保 重要度 低
相手が `` 強い '' → 陣地確保 重要度 そこそこ
※ 但し 囲碁仙人目線 ジェダイの棋士目線 文殊目線
→ むしろ盤面経済圏の借金負荷を現金主義でケア ( 言換 → 虫刺され 掻かず 腫れ物 慎重 ) ?
154 : 名無し名人 2016/03/18(金) 16:04:46.68 ID:9D9191jR
>>81
152層のresnet凄えとか言ってたら
2日前に過学習しない1000層のresnet出てた
http://arxiv.org/abs/1603.05027
NN進歩速すぎる
省エネ 興味 時と共に
囲碁将棋 ⇔ Google ⇔ 新聞 ( スポンサー )
↑↓ 好機 ? AI ブーム 密接
囲碁 ⇔ AI AL オートマタ ( 準クオリアレベル人格基盤 )
チラ裏
引用 某有名サイト
> 黒1で覗いて白2でつながせたことは相手陣営をより一層強化するので部分的に悪手だ。
> このような交換をしておけば右下隅には何の後味も ry AlphaGoはいったいなぜ黒1に ry
:
> 中央が何でそんなにすごいだろうかと思うが遠く左下には
> 黒Aでつないで再び戦う変化が残っていて中央厚みの価値はもっと大きい。
:
> AlphaGoはここまでの将来を見通して▲と△の悪手交換をしたと見なければならない。
> 白1のように辺側で防いで黒2と交換されれば最初の▲と△の交換が中央側に力をのせる
> のにあつらえ向きとして作用して結局は利益を見た交換に変わっている。
半目負け狙い 虫刺され掻かない
第四戦の問題は中央を木探索から外してプレイアウトに担当させようとして、
他に忙しいところを作ろうと画策しただけでしょ。
つまり中央を深く考えるのを放棄して現実逃避をはかったんじゃないの。
その辺は第五戦でメイエンが説明していて、
意外とちゃんと理解しているんだなと感心していたんだけれど、
このスレの人には全然通じてないのなw
モンテカルロ囲碁の分野では水平線効果という用語は未定義だけれど、
似たような現象ではあるのだから、
いつまでも水平線効果「っぽい現象」と呼んでいるのもバカバカしいので
水平線効果という用語を割り当ててもいいだろう。
meta circuliar based primordal finegrain organic distributed unversal realtime processor with parallel microcode
as fusemerged multi dimensional geometric linking 2Dsiren objects system lusterizable to chip linebuffered HFR sprite
mcts
綱曳の儀 殿下
勝とうとする駄目戦争
イセドル九段 連鎖や爆破 目論まず 単純連絡の正攻法 ?
AI ではない ry 情報の海で発生した生命体だ
sityou コウ
ttp://tamae.2ch.sc/test/read.cgi/gamestones/1457731177/15
(キム) “仮想対局よりその方が良かったことと見る。私は前にZenに何子か置いて打って見たこと
があるのだが一度は変則でテストしてみたが負けて、これではないように見えて用心深く定石的プレー
をしたのだが負けた。 今のイ・セドル9段がそうだ。 こうなると突然慌てることになる。
相手を似た方式でも経験してみる方が ry
(記者) “そういえばイ・セドル9段は人工知能と打ってみたことが一度もないと言った。 しかし対局内容がそんなに良くなかったか？”
モンテカルロは本来色々な場所で同時多発的に現れる乱戦に弱いのが最も大きい弱点として選ばれていた。事実Googleディープマインドも深層神経網で探索する深さと範囲を減らして正確度を高めようと努力した。
ところが、AlphaGoが生きてない石何個かがからまった接戦でどれくらいよく打つかは未知数だ。 1、2局をたどりながら関心を持ってみられなかった。 そうしたのはイ・セドル9段の長所なのだが。
ハサビス博士は“ディープマインド内部的に把握しているAlphaGoの弱点があったりするがイ・セドル9段との対局が行われる前の時点で申し上げることは困難 ry 弱点がある ry
。また、2局が終わった後“AlphaGoは対局する間自身の力量の最大値を発揮し限界点に到達するもした。”とした。 重要な手がかりだ。 同時多発的な乱戦が行われるならばAlphaGo力量の範囲を抜け出すことができるかも知れなくないか。
コウを積極的に活用してみるかに関してはよく分からない。 10月バージョン AlphaGoはコウ争いを立派に行った。利害得失計算も正確だったし損するコウ材も使わなかった。起伏があるかは分からないが今回もAlphaGoはコウ争いをよくやり遂げる可能性があるという話だ。
> AlphaGoに対する説明を100%理解できなかったが人の直感をある程度模倣できるようだ。
> そのために以前に考えただけの差は出ないようだし、だから緊張しなければならないようだ。
???
壱万年後定石
適当なソフトで検証
ばらけ
明日以降も中国式分散
読み切られていない 布石スコア
視覚情報との統合 哲学視点 ジェダイの棋士 藤原佐為 タヒhttp://aleag.cocolog-nifty.com/blog/files/baducompany_v01.tgz
理解 それこそ筋違い
一貫性 不気味な棋手
作戦考えるのでなくその場その場のイメージ変幻自在
一目半補給線絶たれる
DL ベース ( 意図 非抽出 ) → スコアリング 細粒度分散
将来 本格電子頭脳 ( 意図 認識 ) → 非分散傾向 ?
→ 勘 追従 余地
> 【中国棋士vsAlphaGo2.0 囲碁対決スケジュール】
>
> ◆通常対局
> 5/23 柯潔vsAlphaGo2.0 1局目
> 5/25 柯潔vsAlphaGo2.0 2局目
> 5/27 柯潔vsAlphaGo2.0 3局目
>
> ◆相談碁
> 5/24 陳耀燁&時越&羋昱廷&唐韋星&周睿羊 vs AlphaGo2.0
>
> ◆ハイブリッド碁
> 5/26 古力+AlphaGo2.0 vs 連笑+AlphaGo2.0
https://www.youtube.com/watch?v=UdGa7RNxiVU
②『秋葉原通り魔事件の真実』
http://sekainoura.net/%E7%A7%8B%E8%91%89%E5%8E%9F.html
③『警察の裏金問題(仙波敏郎さんの壮絶なK)』
https://www.youtube.com/watch?v=AlsJX79Kcvo
④『国民監視衛星の悪用：電磁波を使った国民に対する虐待・拷問・性犯罪』
http://onuma.cocolog-nifty.com/blog1/2016/01/post-8a74.html
http://onuma.cocolog-nifty.com/blog1/2016/01/post-c2e5.html
http://onuma.cocolog-nifty.com/blog1/2016/04/post-226c.html
http://masaru-kunimoto.com/28-03-01goumon.html
より現実的 : 悪くない人理論 ( 作戦 )
>457 ：450~転：2015/12/14(月) 00:17:42.97 ID:hSHMEDCK
> 成熟 ( 道徳らしい道徳 ) が必要という文脈ではない
> 誰かが無茶さえしなければ良い ( が実現困難 ) ← 高得点 ( 成熟 ) は不要 ( 赤点が問題 )
http://wc2014.2ch.sc/test/read.cgi/future/1449498462/457# InteriSuneoSou
http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1427220599/640# Kyouzou HikikomiGensyou >>640
>629 yamaguti~kasi 2017/05/15(月) 06:14:31.88 ID:TIzCulp1
> その上での対策 ( 余地 ) = 強い AI 暴走対策 ( 内宇宙外宇宙主観客観鏡像 引込現象 )
http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1482030012/902#4# mindo
ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1486034154/243# mindo
日本円システムパラダイムシフト = 片鱗 技術本位制
但し 分散台帳ネット 温床 超知能 ( リアル人ооい 強いシンギュラリティ 一ルート )
但し PEZY BCI 超普及 → 有機生体脳ネット生命体 吸収融合 ( 文字通りセーフティネット )
>529 YAMAGUTIseisei 2016/11/06(日) 11:39:28.23 ID:G0zHoB5U
>経済型 AL 引込現象 ry http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1472305818/754-759
>754 : 737 2016/09/10(土) 17:50:10.05 ID:14k38Ui3
> >>723 金融処理と融合する必要は必ずしもない ( 早期実用化 )
超知能温床候補 ( 別ルート候補 ) : 上記リンク先の ( 分散型 ) 検索エンジン
http://wc2014.2ch.sc/test/read.cgi/future/1457462602/733
非同期分散並列加算器 ( 内ロジックゲート ) サンプルログ
pu_-_logic_gate -v --pid $$ --dish poseidon 1 rodemu 32 --dish__c --xor 1 1
ropurosu:91023:94415:system:pu_-_logic_gate: dish poseidon 1 rodemu 32 -c pu_-_logic_gate --dish poseidon 1 rodemu 32 --dish__c -v --nand 1 1 --pid 94415-1
ropurosu:91023:94415:system:pu_-_logic_gate: dish poseidon 1 rodemu 32 -c pu_-_logic_gate --dish poseidon 1 rodemu 32 --dish__c -v --or 1 1 --pid 94415-2
0b1true :poseidon:94415-2:3595:exitcode:pu_-_logic_gate --dish poseidon 1 rodemu 32 --dish__c -v --or 1 1 --pid 94415-2
0b1true :poseidon:94415-2:3595:rt:pu_-_logic_gate --dish poseidon 1 rodemu 32 --dish__c -v --or 1 1 --pid 94415-2
rodemu:94415-1:4784:system:pu_-_logic_gate: dish poseidon 1 rodemu 32 -c pu_-_logic_gate --dish poseidon 1 rodemu 32 --dish__c -v --and 1 1 --pid 4784-1
0b1true :poseidon:4784-1:3603:rt:pu_-_logic_gate --dish poseidon 1 rodemu 32 --dish__c -v --and 1 1 --pid 4784-1
rodemu:94415-1:4784:system:pu_-_logic_gate: dish poseidon 1 rodemu 32 -c pu_-_logic_gate --dish poseidon 1 rodemu 32 --dish__c -v --not 1 --pid 4784-2
0b1true :poseidon:4784-1:3603:exitcode:pu_-_logic_gate --dish poseidon 1 rodemu 32 --dish__c -v --and 1 1 --pid 4784-1
0b0false :poseidon:4784-2:3611:exitcode:pu_-_logic_gate --dish poseidon 1 rodemu 32 --dish__c -v --not 1 --pid 4784-2
0b0false :rodemu:94415-1:4784:exitcode:pu_-_logic_gate --dish poseidon 1 rodemu 32 --dish__c -v --nand 1 1 --pid 94415-1
0b1true :poseidon:4784-1:3603:rt:pu_-_logic_gate --dish poseidon 1 rodemu 32 --dish__c -v --and 1 1 --pid 4784-1
0b0false :poseidon:4784-2:3611:exitcode:pu_-_logic_gate --dish poseidon 1 rodemu 32 --dish__c -v --not 1 --pid 4784-2
0b0false :rodemu:94415-1:4784:exitcode:pu_-_logic_gate --dish poseidon 1 rodemu 32 --dish__c -v --nand 1 1 --pid 94415-1
ropurosu:91023:94415:system:pu_-_logic_gate: dish poseidon 1 rodemu 32 -c pu_-_logic_gate --dish poseidon 1 rodemu 32 --dish__c -v --and 0 1 --pid 94415-3
0b0false :poseidon:94415-3:3619:exitcode:pu_-_logic_gate --dish poseidon 1 rodemu 32 --dish__c -v --and 0 1 --pid 94415-3
0b0false :poseidon:94415-3:3619:rt:pu_-_logic_gate --dish poseidon 1 rodemu 32 --dish__c -v --and 0 1 --pid 94415-3
0b0false :ropurosu:91023:94415:exitcode:pu_-_logic_gate -v --pid 91023 --dish poseidon 1 rodemu 32 --dish__c --xor 1 1
>多くの部下が「フルーツが右 ry 右 ry 」 ry、2つの部下が「右 ry ゴースト ry 」 ry 、トップは左
>最良 ry 、個々のエージェントが「自発的に ry 」かつ、トップエージェントが「全体 ry 」 ry
>。これは、「 ry 多くのエージェント ry 」 ry だけではなく、 ry 重要性 ry 。 ry Seijen氏 ry 相互作用
:
>、お化けの行動を学習するエージェントやフルーツの行動 ry るエージェント、ペレットの行動を ry
>、複数のエージェントが並列的に学習
:
>合計で100以上のエージェントが独自の視点 ry 。研究チームは ry 複数の行動パターンを集約 ry 平均的重み
:
>複雑な課題 ry 、小さなタスクに分割 ry 、ディープラ ry 複雑な問題 ry 。この考え方は、ゲームだけでなく
http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1427220599/443# Professor John Henry Holland
http://google.jp/search?q=tougou+riron+miyayou+OR+isiki+OR+tetugaku&num=100
http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1427220599/686# KanniBan Tuyoi AI Sikumi ( + >>44 )
>135 YAMAGUTIseisei 2016/10/09(日) 13:33:28.16 ID:bPMKmbZE
> +
> http://ja.catalyst.red/articles/saito-watanabe-talk-7# 齊藤先生
> 人間とすごく似ていて、選挙 ry 賛成するひと、反対 ry 棄権 ry 刻々と
ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1489922543/44# KanniBan Tuyoi AI Sikumi
+
>http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1497369524/212-251#212#251#250# SaiRyuudo
http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1496019293/140# MatudaSensei
>806 YAMAGUTIseisei 20160911170320 >低レイヤ : 毒性 ? ) の
http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1427220599/689
>580 : 561 2016/09/07(水) 08:36:58.57 ID:Tbia2Ss3
> >>525-528 ttp://google.jp/search?q=cell+hikari+kutaragi
> http://qiita.com/homhom44/items/4b03123920f4788dfca4
>> SW26010が many-core で成功したポイント ry
>> * コア間通信を最低限に
>> * MPEと通信するのはCPE#0のみ。各CPE#xは#0とのみ通信。
>> * 通信の媒体はCPEのScratchPadのみ
> :
>> 通知に割り込みを使っていない ry CPE側は割り込みコントローラすら削り落 ry
>> Larrabeeｮが持っていて、SW26010/CPEでは思い切って削ぎ落 ry
>> * 2次キャッシュ
>> * 各コア間 メモリコントローラ
>> * テクスチャフィルタ（グラフィックス用途も想定しているため）
>> * ハイスピード・ループ・コントローラ
>
> 美麗
>606 : 605 2016/09/07(水) 19:50:04.93 ID:Tbia2Ss3
:
> >>582-583 >>587 Green500 銅メダル
> 憎まれ口で申訳ないが帯域重視 ? ( バランス文脈 ) → 脳模倣 不利 ( レイテンシ問題 )
> → あえての DDR3 ( + 省電力 ) http://google.jp/search?q=nintendo+ddr3+reitensi
> → 更に小容量でキャッシュ配慮 ( + 省電力 )
> → 更に OpenACC でアクセス自動率向上 ( >>525-526 )
>
> ↑ 2019 年シンギュラリティ現実度向上 決め手
> + 脳型ソフトウェア ( マスターアルゴリズム ) 整合性
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