スーパーマリオで分からなくするAlphaGo超解説 - カレーなる辛口Javaな加齢日記

えーと，あれ？
これって全部間違いだよね？

私は囲碁の知識はほぼゼロですが、その昔、プロのゲーム制作者を目指していたこともあり、

目指していたけど，明日から本気出す？

なぜ、これまで囲碁はコンピュータよりも人間の方が有利だったのでしょうか？最も大きな要因は、「探索空間の大きさ」です。

うーん，それもあるけど，評価関数の作りにくさというのも大きい．*1

評価関数の精度が高ければ，効率良く枝刈りして探索空間を実質的に小さくできる．これができないと，チェッカーや将棋でも探索空間が大きすぎて，プログラムは強くなれなかっただろう．

単純計算…コンピューターの方が得意
思考…人間の方が得意

まずは「思考」の定義をしような．

今回、AlphaGoを勝利に導いたのが、「モンテカルロ木探索」の発明だと言われています。

これの発売が2012年．amazonで調べるだけでも裏付けは取れる．

AlphaGoで画期的に変わったのがディープラーニングの適用．
　
ここで深層学習というキーワードが一言も出てこないのには恐れ入った。深層学習はAlphaGoで一躍有名になり，すでにバズワードの一つとなっているというのに．

これら20体のマリオを実際にプレイさせて、より距離が進んだマリオが優秀なマリオだという評価を下します。

20体のマリオから優秀なマリオ2体を親として選びます。この2体の親マリオが持つ遺伝子データを交叉させて、子マリオを2体、生成します。

これは遺伝的アルゴリズムの解説だと思う．
　　　

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東条雅彦

まさか同姓同名の別人ってことじゃないよね？単純に畑違いの人なんじゃ．

関係ないけど，ぐぐってて見つけたのでついでにメモ．

翔泳社だし，AlphaGo関連本の中で一番期待できるかな？

追記：どうも内容が軽すぎるらしい．こりゃ技術者向けじゃねーな．

*1:他のゲームプログラムでも最後まで読み切ってるわけではなく，適当な所で打ち切って，その時の評価関数の期待値が最も良くなるものを選ぶ．もし評価関数が完璧ならば，1手先を読むだけでも必勝のプログラムになるが，もちろんそんな美味い話はなかった．

*2:つまりは「一世代」前のアルゴリズム．AlphaGoでも使われてはいるけれど，決め手はそこじゃない．