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先週は「これまで人間は囲碁というゲームを本当には理解していなかった」ということがわかった週でした。
AlphaGoの手のいくつかを「悪手」「疑問手」と解説のプロ棋士は判断しましたが数手後にはその評価は「あの選択もまあアリ」さらに十手後には「今にして思えば絶妙な手」と判断が変わっていきました。
これってまさに「水平線効果」じゃないですか。コンピュータではなく人間側の。
水平線効果（すいへいせんこうか）は探索アルゴリズムの深度を有限とした場合、それ以降の経路をあたかも水平線の向こうのように考慮しないため、長期的に見て問題のある選択をしてしまう人工知能における問題である。通常多くのゲームにおいて、可能な状態あるいは配置の数は莫大であり、コンピュータはそのごく一部（大抵ゲーム木の数層下）しか探索することができない。（wikipediaより
> 先週は「これまで人間は囲碁というゲームを本当には理解していなかった」ということがわかった週でした。この「わかった」、が重要なんじゃないですかね。
実績を積めば人工知能のプランにも乗ると思う。が、実績を積ませるためには人間がギリギリ理解できるところからじゃないと始められないかも知れません。
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物事のやり方は一つではない -- Perlな人
AlphaGo、第5戦にも勝利。4-1でイ・セドルに勝ち越し (スコア:5, 興味深い)
先週は「これまで人間は囲碁というゲームを本当には理解していなかった」ということがわかった週でした。
AlphaGoの手のいくつかを「悪手」「疑問手」と解説のプロ棋士は判断しましたが数手後にはその評価は「あの選択もまあアリ」さらに十手後には「今にして思えば絶妙な手」と判断が変わっていきました。
これってまさに「水平線効果」じゃないですか。コンピュータではなく人間側の。
水平線効果（すいへいせんこうか）は探索アルゴリズムの深度を有限とした場合、それ以降の経路をあたかも水平線の向こうのように考慮しないため、長期的に見て問題のある選択をしてしまう人工知能における問題である。通常多くのゲームにおいて、可能な状態あるいは配置の数は莫大であり、コンピュータはそのごく一部（大抵ゲーム木の数層下）しか探索することができない。（wikipediaより
Re:AlphaGo、第5戦にも勝利。4-1でイ・セドルに勝ち越し (スコア:2, 参考になる)
> 先週は「これまで人間は囲碁というゲームを本当には理解していなかった」ということがわかった週でした。
この「わかった」、が重要なんじゃないですかね。
実績を積めば人工知能のプランにも乗ると思う。
が、実績を積ませるためには人間がギリギリ理解できるところからじゃないと始められないかも知れません。