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40 ：
>>39
＞実用的に最適解を求めるためのツリー探索では、有効なノードを沢山訪問する必要があるから、
＞枝切り、UCT の実装が不可欠になってくる。
minimax系、MCTS系共通の課題として
枝を刈り過ぎる、探索が集中し過ぎるという問題があるので
そこを改善できればアルファ碁を超えられるかもしれない

＞すると、枝切り、UCT を高精度に実装しようとすれば、横(幅,兄弟方向)相関が強くなるから
＞並列化には支障をきたす。
minimax系は枝刈りを重視し、MCTS系は並列化を重視する
という方向性になるのではないかと思う

＞具体的な問題・実装なしにこれ以上の空想は意味が無いかな。
探索後に形勢を評価するminimax系に対し、探索前に一手の価値を評価するアルファ碁方式は
「機械学習によって評価関数の精度を向上させる」という面では不利なのではないかと思う

＞(3)人工知能+MCTSでは、プロより2,3子強い程度で限界だと言われていた
この程度の差に留まるとすると、研究によって人間が追い付く可能性も考えられると思う

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