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【学習ツール】AlphaGo Teachについて語るスレ
- 1 ：2017/12/12 ～ 最終レス ：2019/10/27
- AlphaGo Teach
－AlphaGo学習ツールで新たな囲碁の楽しみを
https://alphagoteach.deepmind.com/ja
[このツールの使い方]
碁盤上の〇をクリックして、或いは碁盤下のボタンで、
様々な打ち方とAlphaGo による黒番側の勝率予測を見てみましょう。
候補手内に表示された数値は、その手のAlphaGo による黒番側の勝率です。
黒番の時、スコアが 100 に近いほど黒に有利。
白番の時、0に近いほど白に有利。50で互角という事になります。
- 2 ：
- [AlphaGo による勝率予測について]
AlphaGo は、必ずしも勝率予測値の高い手を選ぶとは限りません。
これは、AlphaGoの探索にはランダム性があり、
それぞれ全て打つ手の勝率が単独に1000万回の模擬探索によって得ているからです。
そのためAlphaGo は違う探索で、その時に勝率が近い違う打ち方を選ぶ可能性もあります。
より詳細な AlphaGo の仕組みについては、Nature の論文をご参照下さい。
- 3 ：
- とりあえずテンプレはここまで
- 4 ：
- 最初の盤面は黒の初手についてのようで黒の勝率は
星 47.1
小目46.7
三々46.4
高目45.8
目外し45.4
天元41.5
- 5 ：
- >>4 続き
中国ルールの7目半コミだろうけれど
開始時の黒の勝率は約47％
初手小目は初手星より0．4悪い という学び方でいいのかな
0．4は人間ではほとんど気にならないけれど
高目や目外しまでいくと棋士レベルでは少し不利なので打たないということだろうか
- 6 ：
- テンプレ 碁盤
XX手まで
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アゲハマ ●★先番(名前)＝0 ○☆白番(名前)＝0
- 7 ：
- これすごくおもしろい
- 8 ：
- 中国流は高くても低くても数値が変わらんのが面白い。
- 9 ：
- >>8
白を二連星以外にすると低い中国流のほうが勝率高くなるな
- 10 ：
- もう飽きた
- 11 ：
- 村正の妖刀めちゃくちゃすぎなんやこれ
- 12 ：
- 先日のDeepZenGo（黒）vs 絶芸 を題材にとると
5手まで
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アゲハマ ●★先番(DeepZenGo)＝0 ○☆白番(絶芸)＝0
★ 46．0
壱 46．9
阿 46．6
安 46．3
黒の小目がこちら向きで
白の星と小目がこの配置のときは
相手の石にカカるより
小目からの二間ジマリや大ゲイマジマリのほうがいいらしい
- 13 ：
- 17手まで
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アゲハマ ●★先番(DeepZenGo)＝0 ○☆白番(絶芸)＝0
★ なし
壱 45．1
17手目が45．1未満になる手のようなので
AlphaGo Teach によると既にこの局面で評価値が45未満で黒不利ということだろう
人間ならまだまだだったとしてもAlphaGo先生にとっては差がかなりあるようだ
- 14 ：
- >>12
そんな引きこもりみたいな手は俺には必要ない
切って切って切りまくる戦いが囲碁
- 15 ：
- 絶対丸暗記しようとする奴出てくるだろうな
それだけでも相当布石上手くなりそうだけど
- 16 ：
- なるほど、そうやって使うのか
5手目とかぐらいで黒が一目多いのにどれも46%とかコミでかすぎってことかな
- 17 ：
- 将棋ソフトは大きく
探索部＋評価関数＋定跡だけど
囲碁ソフトもこのAlphaGo Teachの布石を実装するのが主流になりそう
この布石までは同じように打ってそこから離れたら本来の囲碁ソフトの実力勝負に
プロの棋士はAlphaGo Teachの25手前後までの布石の習得は
基本死活並みに基本になるのでは
全国大会代表レベル未満のアマにとっては囲碁の奥深さや
AlphaGoの手の選択基準に感心する観賞用が主かな
- 18 ：
- それはないな
全部の変化を習得するのは不可能だから序盤の手だけ覚えても無意味
序盤の分岐が囲碁よりはるかに少なくかつ形勢も左右しやすい将棋とは事情が違う
- 19 ：
- 基本になるかどうかは知らんが本職の棋士たちによって徹底的な分析と検証が行われるだろうね。
- 20 ：
- これ全然よく見えないんだけどコウにするんかな
つか普通の定石だと黒が悪いんだな
挟まれて飛んでカケは損なのか
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- 21 ：
- これつかいかたわからん
- 22 ：
- AlphaGo Teachの局面をいろいろ取り上げてるアカウント
RussianGoFederation
https://twitter.com/GoFederationRu
9路の研究
https://twitter.com/nami_igo
- 23 ：
- >>22
このツイッター見て浮かんだけれど
実戦譜や布石事典の棋譜をAlphaGo Teachで打ってみて
比較するのも面白そう
- 24 ：
- >>23
やってみ
すぐ諦めることになる
- 25 ：
- >>24
例えばこの手だけど
AlphaGo Teachによると星に打つ方が0.6白の数値が高い
いろいろ黒の隅の着手の配置でみないといけないけれど
白番では両小目は少し損なのでは
人間相手だからこれで挑発するという効果はあるかもしれない
4手まで
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アゲハマ ●★先番(井山王座)＝0 ○☆白番(一力八段)＝0
第65期王座戦第2局
- 26 ：
- この手も左上にコゲイマガカリのほうが0.3高いけれど
それより左下に一間ガカリだと1.3低くなるのが驚き
左上の一間ガカリだと1.5低くなるので
どちらの石にかかるかコゲイマでか一間でかによってもかなり違いがある
ちなみに右下の大ケイマジマリが全体で3番目に評価の高い手
5手まで
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アゲハマ ●★先番(井山王座)＝0 ○☆白番(一力八段)＝0
第65期王座戦第2局
- 27 ：
- この手も白は左上の小目からコゲイマにしまるほうが0.6評価が高い
4手目と6手目で1.2評価を落としたともみることもできそう
6手まで
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アゲハマ ●★先番(井山王座)＝0 ○☆白番(一力八段)＝0
第65期王座戦第2局
- 28 ：
- この手は左上コゲイマにかかるほうが1.2評価が高い
この局面では小目にかかるのは一間よりコゲイマにかかるほうがいいが
一般的に小目に一間よりコゲイマにかかるほうがいいかはいろいろ見ないとわからない
7手まで
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アゲハマ ●★先番(井山王座)＝0 ○☆白番(一力八段)＝0
第65期王座戦第2局
- 29 ：
- 8手目から12手目まではほかに候補手がなく一本道
12手まで
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アゲハマ ●★先番(井山王座)＝0 ○☆白番(一力八段)＝0
第65期王座戦第2局
- 30 ：
- この手でAlphaGo TeachはP17が唯一の候補手で
おそらくこの局面での大斜カケはP17より評価が低い
★はAlphaGo Teachの候補手にないので
AlphaGo Teachによる検討はここまで
13手まで
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アゲハマ ●★先番(井山王座)＝0 ○☆白番(一力八段)＝0
第65期王座戦第2局
というのを日中韓台の棋士は自身の生活や成績を懸けて
綿密に検討するのでは
- 31 ：
- >>29
今までの人間の棋譜を当てはめてもその後の打ち方が学習ツールと違うからあまり参考にならない
例えばすぐ33に入る進行が多いと思うがツールが提示している勝率はその手を踏まえて出している
33に入らないのなら別の進行のほうが勝率が高いということも考えられる
しかしすぐ33に入るようになったのはごく最近で昔の棋譜では当てはめれない
33に限らずこう打たないのならこう打った方がいいというケースは多々ある
そしてツールを進めてけばわかるが「え？！」という手が結構ある
その「え！？」という手を踏まえた上での数字だからね
人間の棋譜を当てはめるなら今までどおりデーターベースから検索したほうが役に立つよ
- 32 ：
- >>28
初手小目を基準にすると
高目が－0.9
目はずしが－1.3なので
この局面のコゲイマガカリと一間ガカリの差1.2というのは
プロの棋士ではかなり大きな差なのだろう
- 33 ：
- この局面で白が右上33に打つと勝率49.0％ かけると50.0％
ちょうど1％の差がある
しかし敢えてかけてみる
すると一本道なのに関わらず9手目で49.2％の手が出現する
じゃあ50％はなんだったのかという話にもなってくる
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- 34 ：
- >>33
そういうのは天頂やLeelaでもふつうにあるのでは
一本道といっても一通りしか読まないのではなくて
あらゆる候補手を加味しての評価だから
手が進んで絞られるにつれて評価が変動するのは珍しくない
その後の手によって変わるというのはそうだろうから
ミスの連続であろうアマには特に布石でどうこうというのは
薄いというのはありそう
- 35 ：
- >>34
上に出した例はすごくわかりやすいけどほぼ99％の人がこうするだろうという手を一本打つだけで50.0から49.2に変わるんだよ
余計な探索をして1.0くらいの誤差はあるってことだね
布石段階でも1.0くらいの差はあてになるかわからないということ
あと中国ルールを基準にしてるのも考慮しないといけないかもしれない
日本ルールならここは守れば勝てるからこっちのほうがいいということもあるかもしれない
いずれにしてもその後どう打つんだろうなってことが焦点になるね
- 36 ：
- >>35
＞余計な探索をして1.0くらいの誤差はあるってことだね
それなら囲碁や将棋のソフトの評価値でも1手先と11手先の評価値が同じになるということになるが
そうはならないよ 誤差というものではないのでは
＞ほぼ99％の人がこうするだろう
人間とAlphaGoは違うみたいだしそういう思い込みが囲碁の世界を狭めていたともいえる
＞布石段階でも1.0くらいの差はあてになるかわからない
そうなら初手高目や目外しがタイトル戦で頻出してもおかしくないが
そうなっていない
- 37 ：
- 高目や目外しが少ないのはaiの評価とは関係ないだろ
アルファのツールなんて現状参考以上にはしようがない
このツールを盲信して「これは悪手、これが最善」なんて言うのは人間にとっては無意味
- 38 ：
- >>36
もっと一本道のほうがわかりやすいか
下の図は挟んで33定石
黒の33に挟んで白遮って43.2％
黒伸びて43.2％
ここまでは完全に一本道
次に白が☆と伸びて43.5％と黒の勝率が上がる
人間なら伸びは普通 ツールも伸び以外の表示なし
しかし勝率を変える要因が何かあったということ
伸び以外を打ったら黒の勝率が上がりそうだから変だなあという感じがする
おそらく探索による誤差があるんだろうなと俺は思ってる
どの程度あるのかは知らんが俺はそう思ってるって話だ
高目や目外しは昔は打たれていた
たぶん今でも強い人が使って勝ちまくれば多く打たれたと思う
人間の流行なんてそんなもんだ
37もいっているがこの数値をみて小目が悪いとかそういうのはあまり意味がない
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- 39 ：
- 2017/12/15(金)18:00から
ニコ生でニコスト-niconico stonesがあるからそこで
AlphaGo Teachも触れるかもしれない
AI竜星戦の話のほうが主かもしれんが
以前AlphaGoの自己対戦が公開されたときは
メイエン9段とスペースマンで特番があった
- 40 ：
- こういうデータはどう活用するか活用しないかはそれぞれの人に委ねられている
違いがあると思う人は思ったらいいし
違いはないと思う人は思ったらいいのでは
科学論文の検証ならこれじゃだめだけど
AlphaGoがなぜその手を選ぶかというのは数字で相当程度推測できる
これって微妙に違うこと書いているようだが
何か関係あるかな
[AlphaGo による勝率予測について]
AlphaGo は、必ずしも勝率予測値の高い手を選ぶとは限りません。
これは、AlphaGoの探索にはランダム性があり、
それぞれ全て打つ手の勝率が単独に1000万回の模擬探索によって得ているからです。
そのためAlphaGo は違う探索で、その時に勝率が近い違う打ち方を選ぶ可能性もあります。
Understanding Alphago's predicted winrate
AlphaGo’s preferred move does not always have the highest value.
This is because each move’s winning probability was computed
by running an independent search of 10 million simulations from that position.
AlphaGo has some randomness in this search,
meaning it might pick different but similar value moves if we run the search again.
- 41 ：
- >>39
こんな忘年会真っ盛りの曜日と時間帯に放送するセンスを疑う
- 42 ：
- >>40
自己レスだが言いたいことの一つは
AlphaGoの実戦では勝率予測値の最も高い手ではなくて
different but similar value movesを選ぶ場合があるので
AlphaGoの棋譜を研究するときは注意してくださいということか
AlphaGo Teachの勝率予測値の最も高い手の通り
AlphaGoが打っていない手はdifferent but similar value movesとすると
AlphaGoの棋譜の解説本にも影響があるかも
- 43 ：
- 間に合うならマイコミ辺りでAI囲碁本書いてるライターや棋士は内容を総チェックしてるところかなあ。
- 44 ：
- >>35
それはとんでもない勘違いだよ。
コンピュータ囲碁は相手が間違える可能性も見込んでいるので、
ある局面と別の局面との評価の比較は意味をなさないと理解するのが正しい。
あくまでその局面における各手の相対的な評価だと思った方がいい。
ある局面内での49%と50%の勝率の差の1%には十分な意味があるが、
ある局面内での49%と別の局面50%差の1%には何の意味もない。
多少誤解を招く言い方だが、わかりやすくいうと、
ある局面では10.1段が戦った場合の勝率、
ある局面では10.2段が戦った場合の勝率、
のように予測の基準がわずかにズレちゃうんだよ。
つまり局面ごとに意味が異なるので引き算すること自体ナンセンス。
- 45 ：
- こんなん出てたのかすげーなこれ
- 46 ：
- これ使い方全然わからんよな
- 47 ：
- 初手右上隅小目以外動かせないし
ジャヴァ有効にしても意味がなかった
- 48 ：
- >>44
だから誤差があるっていってるんだが詳しいことは開発者じゃないから知らん
以上だ
いちいち返信しないでいいよ
勝手に主張して
- 49 ：
- >>47
PCによるのかもしれないが現在のところ
ブラウザがGoogle ChromeやInternet Explorerだと動くが
設定を修正すればいいのかもしれないけれど
Firefoxだと動かないのかもしれない
- 50 ：
- >>48
1000万回の模擬探索したら
誤差といっても0．001％とかじゃないの
返信するのがだめなら2chが機能しないのでは？
- 51 ：
- Chromeだけど俺も○クリックしても反応ないし手順も24手までしかいかない
セキュリティの設定やAdブロックのせいかな？
- 52 ：
- 黒番不利って改めて数字で出ると違和感あるな
コミ5目半でどうなんだろ
- 53 ：
- コミ5目半時代は
オレ黒を持ちたい
って奴が多数派だったと思う
- 54 ：
- >>50
議論したい奴同士で勝手にやってくれ
俺はその気がないから返信はいらないと書いてるんだ
まあ返信しないでくれと書いてるのに返信してくる奴にいってもまともな話はできないだろうけど
- 55 ：
- >>54
＞議論したい奴同士で勝手にやってくれ
返信ありがとう
誤差の反論も無いようだから
自論の主張は諦めたと理解しておくよ
返信が嫌ならコメントのできない仕様にしたブログとかで自論を想う存分書いておくといい
- 56 ：
- >>55
やっぱりキチガイだったか
案の定すぎる
まだしつこく返信してきそう
- 57 ：
- まあ簡単に考えれば布石段階の評価値は参考程度ってことだろ
だいたいすべての評価値が完璧だったらそれはもう神ってことになる
- 58 ：
- 試してみれば
並行型とタスキ型の優劣も
これでかなりわかるんじゃないの
Deepmind社の開発者二人に質問できるサイトが期間限定だったかもしれないけれどあって
コミについて尋ねる質問に現在のコミの数値は適切だろうと答えていたような気がするが
そのサイトが見つけられなくなったので確信は持てない
- 59 ：
- くこけ本日の議論くんの主戦場は
- 60 ：
- この布石を使えば24手ぐらいまでは白はだいたい評価値黒47前後を維持できるし
最初の4手の隅の配石によっては評価値黒45ぐらいまで持って行ける
黒もこの布石を使えば大崩れはせず評価値黒47前後で我慢して
逆転のチャンスを待てるのでは
この変化から外れれば評価値を悪くする手ということなのだろうから歓迎
- 61 ：
- 今野狐で観られる対戦
絶芸 黒44.7％
AlphaGo Teach 黒44.3％
でほぼ一致
14手まで
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アゲハマ ●★先番(童梦成6段)＝0 ○☆白番(辜梓豪9段)＝0
- 62 ：
- アルファ碁に合わせて黒の勝率50になるように込み変えろやｗｗｗ
- 63 ：
- 今野狐で観られる対戦
6手目AlphaGo Teachによる最高評価値の候補手である三々入りを選択
6手まで
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アゲハマ ●★先番(芈昱廷9段)＝0 ○☆白番(连笑9段)＝0
- 64 ：
- ここまでAlphaGo Teachにもある進行
16手目から離れた
15手まで
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アゲハマ ●★先番(芈昱廷9段)＝0 ○☆白番(连笑9段)＝0
- 65 ：
- こんな味気のない碁ばかり増えてやだなぁ
初心者同士の碁じゃあるまいし
- 66 ：
- 序盤はアルファ碁の教える布石を暗記してその通りに進行するのが上級者の碁か
将棋と同じ流れだな
- 67 ：
- 変化図が出てないのに真似出来る訳無いじゃん
- 68 ：
- >>67
変化図は研究するんだろ
- 69 ：
- というか囲碁の場合
ソフトの図=人間にとって最善と言えないような・・・・
今でも研究して多少変化図暗記してる人居るだろうけど、序盤で潰れるのは滅多になく結局中盤なんだよな
将棋ほど暗記ゲーにはならんよ
- 70 ：
- というより序盤の数手で前例のない局面なんてざらだからな囲碁の場合
Teachの手を暗記すればそれだけである程度強くなれるけど、
暗記したものを応用できる力がないとアマ高段すら怪しい
- 71 ：
- これから様々なソフトで序盤研究出来るようになるけど、そのソフトによって一手一手が違うかもしれないし
どう使いこなしていくかは難しい。ソフトは中盤での読みが入った打ち方だけど人間はそこまで読めないし
- 72 ：
- 結局 天元と星でも
10％も変らないみたいだし
あんまり影響なさそう
- 73 ：
- >>72
10の違いは大きい
井山さんがタイトル戦で60になったらもう逆転はさせない
将棋だと＋1000ぐらいではっきり差がついている状況だろう
- 74 ：
- だから10も変らないんだって
そりゃ本気で勝つための参考にするなら1％の違いも大きいけど
これの影響受けて人間の布石が変ることってあんまりなさそうって意味
- 75 ：
- >>74
＞本気で勝つための参考にするなら1％の違いも大きい
- 76 ：
- >>74
そうだよねー
たった10なら誤差の範囲だし
盤面広いんだから布石は自分の棋風によって好きに打てば良いのさ
- 77 ：
- 盤面のせて色々分析してくれてるやついるけど、ありがたいんだけどさ、1%2%なんて誤差の範囲だろ
アルファ碁がさらに学習続ければそれぐらい簡単に上がったり下がったりするだろうから今の時点で1.3%高いからこっちが最善手に違いないとか思うのは盲目すぎ
- 78 ：
- 若手でも布石研究が十年遅れてるジャップ棋士にいいツールやんけ
ジャップ囲碁界自体は30年ぐらい遅れてるからジャップ矯正ギブスやね
- 79 ：
- 一時期チョウウや蘇が変態布石を打って勝っていた
結局強い奴が勝つ
- 80 ：
- αにも学習段階に応じて流行り廃りがあるからあくまで現時点での参考値
とはいえα以上の存在がない以上否定する根拠はない
まぁプロには影響あるのかもしれんけど俺みたいなヘボには影響なし
- 81 ：
- どちらかというと、この初手の時点で47%出ているってことは、
自己対局での黒番勝率も実際そのくらいってことだろ。
1目を人外レベルで争っているはずにも関わらず、
想像以上に50%に近いという印象。
ほとんどランダム部分の微差次第じゃないのか？
- 82 ：
- ニコ生見てたならわかると思うがゼンの評価値なんか酷いぞ
加藤も評価値は実際はそれほどの差はないって言ってるしアルファだけずば抜けて精度が高いとは思えない
絶芸の評価値もゼンと似たような感じで参考程度
ゼンや絶芸だって人間にまざればトップクラスだが評価値の信頼度はまた別の話
これがアルファにも言えるかもしれない以上数値を盲信することはできない
- 83 ：
- あくまでアルファ同士が打ち続けた場合の勝率だからな
極論言えば黒必勝の局面からでも初心者同士が打ち続けたら白がそこそこ勝つこともあるのと一緒
- 84 ：
- >>5
コミは5半→6半で約3%勝率変わったから、やっぱり6半が適切っぽいね
- 85 ：
- 中国ルールだとコミ6.5にはできないからなあ
- 86 ：
- 中国のは欠陥ルールだとわかんだね
- 87 ：
- 今野狐で観られる対戦
8手目AlphaGo Teachによる局面で唯一の候補手であるP04を選択
6手まで
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アゲハマ ●★先番(童梦成6段)＝0 ○☆白番(连笑9段)＝0
- 88 ：
- AlphaGo Teachにもある進行から
14手目で離れた
14手まで
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アゲハマ ●★先番(童梦成6段)＝0 ○☆白番(连笑9段)＝0
- 89 ：
- 今野狐で観られる対戦
前日の芈昱廷9段连笑9段戦と同じ進行
6手目AlphaGo Teachによる最高評価値の候補手である三々入りを選択
6手まで
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アゲハマ ●★先番(朴廷桓9段)＝0 ○☆白番(柯洁9段)＝0
- 90 ：
- AlphaGo Teachにもある進行から
13手目で離れた
13手まで
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アゲハマ ●★先番(朴廷桓9段)＝0 ○☆白番(柯洁9段)＝0
- 91 ：
- >>87を訂正
8手目AlphaGo Teachによる局面で唯一の候補手であるP04を選択
8手まで
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19┗┷┷┷┷┷┷┷┷┷┷┷┷┷┷┷┷┷┛
アゲハマ ●★先番(童梦成6段)＝0 ○☆白番(连笑9段)＝0
- 92 ：
- >>82
Zenの評価値がひどい理由はこれだろ
https://twitter.com/gghideki_katoh/status/940400430814597120
- 93 ：
- ツリーサーチなんて、多少いい加減な評価値でもなんとか使いこなすために
先読みするわけで。評価値の精度が高ければ、そもそも先読みする必要ない。
- 94 ：
- >>91
連投してるけど何が言いたいのか分からん
teachが表にだしてる棋譜が人間同士のその棋譜１つだけってことだろ
- 95 ：
- データ元
6,000 の布石パターンは、以下の 230,000 局の棋譜データを基にしています:
Go4Go より、プロ棋士の対局 65,000 局（ 1980 年 - 2017 年） GoBase より、プロ棋士の対局 36,000 局（ 1960 年 - 1990 年） 野狐囲碁 より、野狐囲碁9段の対局 130,000 局
AlphaGo と人間棋士の対局 75局(30手まで):
AlphaGo Fan と樊麾の対局 5 局 AlphaGo Lee がGoogleDeepMindチャレンジマッチで李世ドルとの対局 5局
AlphaGo Master のオンライン対局 60 局 AlphaGo Master が中国烏鎮「囲碁の未来サミット」での対局 5局
AlphaGo 学習ツールは 黄士傑, 樊麾, Lucas Baker によって共同開発しました。
この学習ツールは、人間同士が打った 231,000 局と、AlphaGo と人間が対局した 75 局の棋譜データを基に、囲碁近代史における6,000種類 の布石パターンを分析することができます。
AlphaGo と棋士たちの打ち方を比較して、囲碁の奥深さを探索してみましょう。
- 96 ：
- >>95
6,000種類 の布石パターンもあるのか
AlphaGoのいう6,000種類は何手目までのことなのだろうか
AlphaGo TEACHの最終手までのすべての変化なら6,000種類でははるかに少なすぎるだろう
双方対局開始時と同じ形勢で進む布石パターンはこのうち何パターンぐらいあるか
- 97 ：
- >>95
その中で91と同じ布石はその１パターンだけってことだろ
それと同じだ違うだ言っても意味ないだろ
- 98 ：
- たった数手アルファと比べて同じだの勝率がどうだのアホかとしか思わん
わざわざ貼り付けてるから本人は有意義だと思ってるのかもしれんが
- 99 ：
- >>95
>AlphaGo と棋士たちの打ち方を比較して、囲碁の奥深さを探索してみましょう。
星への両ガカリや星への三々入りからの定石がほぼ定式化して
悪くなる手順は淘汰されたのかな
定石本も改訂や解説の修正したほうがいいかも
- 100 ：
- 人間が打つ場合は
アルファ碁の評価値が低い布石のほうが得意な人もいるだろうね
その辺は人間の個性の面白さで、その人の良さを活かすほうが碁が面白くなる
真似しようとすると序盤から終盤までアルファ碁的にならんといかんからね
妄信して強くなるものでもないかなと思うが
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