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オセロぐらいなら,ディープラーニングを使わなくても昔から強いAIが作れています.例えばMinMax法とかαβ法といったアルゴリズムを使うものです.https://en.wikipedia.org/wiki/Minimax [wikipedia.org]https://en.wikipedia.org/wiki/Alpha_beta_pruning [wikipedia.org]
最近よく「ディープラーニングを使いました」という話を聞きます.しかし詳しく話を聞いてみると,とりあえずネットに落ちているライブラリやツールキットを組み合わせたらなんだか良く分からないけど答えが出ました,AIができました,と言っているだけの場合が多々あります.
このオセロも「本当に最弱なのか?」「ディープラーニングを使うべきなのか?」をちゃんと考えるべきだと思います
AI事業を行う会社やその社員さんです- 大域解をちゃんと探索する方法に対して,ディープラーニングは同等(またはそれ以上の)性能が出せるのか?- そもそも本当に最弱のAIが実現できているのか?(αβ法の方がより弱いAIが作れるのではないか?)と言った事はちゃんと考えて欲しいものです
少なくとも「とりあえずディープラーニング始めました」じゃその会社に未来はありません
こんにちは、制作者の吉田です。興味深い考察ありがとうございます。おっしゃる通りなんでもかんでも深層学習はよくありませんね。このことは私もいつも強調しております。このオセロAIは私が大学時代に興味と勉強のために開発しました。C++を用いて、ライブラリを使わずにスクラッチで全て組んでいます。会社としてwebにリリースしたのはただの遊び心ですね。
因みにですが、私の知見ではオセロに関しては深層学習を使わない方が強いAIが誕生します。また、深層学習を使う場合てもアルファベータ法などの探索は必要です。
おお、製作者様降臨ですか。技術的興味からですが、この処理系は動かすのにどのくらいの計算機資源が必要なのでしょうか。
これは1台家庭用パソコンがあれば今と同じ速度で動きます。大量にリクエストを裁くので、それが数十台あるイメージですね。実際はAWSのラムダで自動的に振り分けています
質問です!完全に興味なんですが、最弱オセロは強いオセロに対して100%負け越せるんでしょうか?#八百長でも大波乱的な?
宣伝戦略について文句を言っても仕方ないのですよ。技術力があるふりをして素人顧客にアピールしたいのであって、本当に技術力が必要ではない案件なんて山ほどあるんですよ。今頃になってAIとかディープラーニングとか言ってるのは99%中身不要の宣伝なので、実効性とか言っても無駄。
個別の問題に特化したアルゴリズムを人間様が頭をひねって考えなくても、ありもののライブラリを組み合わせて学習結果を放り込むだけで最適の(少なくとも十分最適に近い)解を得られるのがまさにディープラーニングのご利益じゃないの?
オセロだとロジステロを思い出すな
べつにこの会社はオセロ勝負を追求してノウハウを蓄積したいわけじゃないからなあ
「昔からある強いAI」 vs 「ネットに落ちているライブラリやツールキット」
力説すればするほど、まんまと宣伝に乗せられたオールドスタイルに見える
オセロぐらいだったら、全ての手を解析されてても良さそうな物ですが、まだ解析されていないんですね。回転と反転を使えば全ての手の1/4で解析できる(最初に黒が1手打った状態からスタートすれば良い)から、そんなにリソース必要無い気もするけど。
曽呂利新左衛門「81マスではあんまりということでしたら、80マスで結構でございます」
ディープラーニングというと多層のニューラルネットを使った学習という意味しかないと認識しているが、どうも強化学習やMCTSまで込めて呼んでる人たちがいるような
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なんでもディープラーニングは良くない (スコア:1)
オセロぐらいなら,ディープラーニングを使わなくても昔から強いAIが作れています.例えばMinMax法とかαβ法といったアルゴリズムを使うものです.
https://en.wikipedia.org/wiki/Minimax [wikipedia.org]
https://en.wikipedia.org/wiki/Alpha_beta_pruning [wikipedia.org]
最近よく「ディープラーニングを使いました」という話を聞きます.
しかし詳しく話を聞いてみると,とりあえずネットに落ちているライブラリやツールキットを組み合わせたら
なんだか良く分からないけど答えが出ました,AIができました,と言っているだけの場合が多々あります.
このオセロも「本当に最弱なのか?」「ディープラーニングを使うべきなのか?」をちゃんと考えるべきだと思います
AI事業を行う会社やその社員さんです
- 大域解をちゃんと探索する方法に対して,ディープラーニングは同等(またはそれ以上の)性能が出せるのか?
- そもそも本当に最弱のAIが実現できているのか?(αβ法の方がより弱いAIが作れるのではないか?)
と言った事はちゃんと考えて欲しいものです
少なくとも「とりあえずディープラーニング始めました」じゃその会社に未来はありません
Re:なんでもディープラーニングは良くない (スコア:5, 興味深い)
こんにちは、制作者の吉田です。
興味深い考察ありがとうございます。
おっしゃる通りなんでもかんでも深層学習はよくありませんね。
このことは私もいつも強調しております。
このオセロAIは私が大学時代に興味と勉強のために開発しました。
C++を用いて、ライブラリを使わずにスクラッチで全て組んでいます。
会社としてwebにリリースしたのはただの遊び心ですね。
因みにですが、私の知見では
オセロに関しては深層学習を使わない方が強いAIが誕生します。
また、深層学習を使う場合てもアルファベータ法などの探索は必要です。
Re: (スコア:0)
おお、製作者様降臨ですか。
技術的興味からですが、この処理系は動かすのにどのくらいの計算機資源
が必要なのでしょうか。
Re:なんでもディープラーニングは良くない (スコア:1)
これは1台家庭用パソコンがあれば今と同じ速度で動きます。
大量にリクエストを裁くので、それが数十台あるイメージですね。
実際はAWSのラムダで自動的に振り分けています
Re: (スコア:0)
Re: (スコア:0)
質問です!
完全に興味なんですが、最弱オセロは強いオセロに対して100%負け越せるんでしょうか?
#八百長でも大波乱的な?
Re: (スコア:0)
宣伝戦略について文句を言っても仕方ないのですよ。
技術力があるふりをして素人顧客にアピールしたいのであって、本当に技術力が必要ではない案件なんて山ほどあるんですよ。
今頃になってAIとかディープラーニングとか言ってるのは99%中身不要の宣伝なので、実効性とか言っても無駄。
Re: (スコア:0)
個別の問題に特化したアルゴリズムを人間様が頭をひねって考えなくても、ありもののライブラリを組み合わせて学習結果を放り込むだけで最適の(少なくとも十分最適に近い)解を得られるのがまさにディープラーニングのご利益じゃないの?
Re: (スコア:0)
オセロだとロジステロを思い出すな
Re: (スコア:0)
べつにこの会社はオセロ勝負を追求してノウハウを蓄積したいわけじゃないからなあ
「昔からある強いAI」 vs 「ネットに落ちているライブラリやツールキット」
力説すればするほど、まんまと宣伝に乗せられたオールドスタイルに見える
Re: (スコア:0)
オセロぐらいだったら、全ての手を解析されてても良さそうな物ですが、まだ解析されていないんですね。
回転と反転を使えば全ての手の1/4で解析できる(最初に黒が1手打った状態からスタートすれば良い)から、そんなにリソース必要無い気もするけど。
Re: (スコア:0)
曽呂利新左衛門「81マスではあんまりということでしたら、80マスで結構でございます」
Re: (スコア:0)
ディープラーニングというと多層のニューラルネットを使った学習という意味しかないと認識しているが、
どうも強化学習やMCTSまで込めて呼んでる人たちがいるような