アカウント名:
パスワード:
>> どれだけAIが進化しても将棋そのものが完全に解明されることは理論上ありえない
そんなわけないと思うんだが...
ディープラーニングではなくて、純粋にアルゴリズムだけで最強のAIをくめれば解明できたといえるだろうね
ディープラーニングは不純なアルゴリズムなんですね
ディープラーニングでチューニングされたプログラムは膨大な「結果」から帰納的に最善と思われる手を打つようにしたデータで、「アルゴリズム」とは違うような気が(汗)#チューニングの仕方やデータを実際の打つ手に反映させるやり方は#アルゴリズムなんだろうけど
プログラムは停止するならアルゴリズムだけどな。
体操にできればアルゴリズムと言えるでしょう(えー
ディープラーニングは特定形式の関数におけるパラメータの最適化(学習)手法ですので、最適化(学習)を行う最中に於いてはアルゴリズムですが、成果物は単なる関数(のパラメータ)ですね。どんな入出力を持った関数にして、どんなロジックに組み込むか辺りはアルゴリズムですけど、ボードゲームで評価関数的な使い方をしてたらそこに組み込むただのパラメータになってしまう。
盤面を入力して次の手を直接出力する関数は構成可能だし、そこまでいけばたとえパラメータの塊な関数でもアルゴリズムと呼べる何かを内包してる気はしますが、そんな構成の関数なんてまともに学習出来る気がしない・・・
ディープラーニングを使ったニューラルネットの出力が禁じ手を指さないなら「将棋のアルゴリズム」と言えそうな気がしますが、そうでないなら複雑な連装記憶の一種って感じかな。
人間の場合は着想段階では禁じ手でも、その状態に持ち込めるように手を考えたりとかするので、こういう部分がAIにもできるようになったら本当の知性と言えるのではないでしょうか。
強い手を打つのはともかく、禁じ手を指さないニューラルネットを作るのは普通に可能な気がするんですが。5六歩が合法かを判定する出力は、5五以外の5列の自陣の歩か成金入力の論理和で否定が出るようにして……みたいのは手入力でも組めますよね?そんな数段の論理計算で構成された関数とか、「複雑な連装記憶」よりもシンプルなんじゃないかと。
思考ルーチンの構成として、ニューラルネットが「有効な有望手」を提案してるのでしょうか?
与えられた局面の評価値を出力するのであれば、あくまでも力技に頼った方法になるんじゃないでしょうか。普通は昔の将棋ソフトのように、次の手は駒の位置を順番にずらしながら可能パターンを列挙して、ロジックで禁じ手となる局面を除外しているんではないかと思います。
人間の場合は局面を評価したら「ごく自然に」候補となる手が見えてくるわけで、この部分が人間と現在のAIの決定的な違いだと考えています。
より多くのコメントがこの議論にあるかもしれませんが、JavaScriptが有効ではない環境を使用している場合、クラシックなコメントシステム(D1)に設定を変更する必要があります。
ナニゲにアレゲなのは、ナニゲなアレゲ -- アレゲ研究家
これ、ほんと? (スコア:0)
>> どれだけAIが進化しても将棋そのものが完全に解明されることは理論上ありえない
そんなわけないと思うんだが...
Re: (スコア:0)
ディープラーニングではなくて、純粋にアルゴリズムだけで最強のAIをくめれば解明できたといえるだろうね
Re: (スコア:0)
ディープラーニングは不純なアルゴリズムなんですね
Re:これ、ほんと? (スコア:1)
ディープラーニングでチューニングされたプログラムは膨大な「結果」から帰納的に最善と思われる手を打つようにしたデータで、
「アルゴリズム」とは違うような気が(汗)
#チューニングの仕方やデータを実際の打つ手に反映させるやり方は
#アルゴリズムなんだろうけど
Re: (スコア:0)
プログラムは停止するならアルゴリズムだけどな。
Re:これ、ほんと? (スコア:1)
体操にできればアルゴリズムと言えるでしょう(えー
Re: (スコア:0)
ディープラーニングは特定形式の関数におけるパラメータの最適化(学習)手法ですので、
最適化(学習)を行う最中に於いてはアルゴリズムですが、成果物は単なる関数(のパラメータ)ですね。
どんな入出力を持った関数にして、どんなロジックに組み込むか辺りはアルゴリズムですけど、
ボードゲームで評価関数的な使い方をしてたらそこに組み込むただのパラメータになってしまう。
盤面を入力して次の手を直接出力する関数は構成可能だし、
そこまでいけばたとえパラメータの塊な関数でもアルゴリズムと呼べる何かを内包してる気はしますが、
そんな構成の関数なんてまともに学習出来る気がしない・・・
Re: (スコア:0)
ディープラーニングを使ったニューラルネットの出力が禁じ手を指さないなら「将棋のアルゴリズム」と言えそうな気がしますが、そうでないなら複雑な連装記憶の一種って感じかな。
人間の場合は着想段階では禁じ手でも、その状態に持ち込めるように手を考えたりとかするので、こういう部分がAIにもできるようになったら本当の知性と言えるのではないでしょうか。
Re: (スコア:0)
強い手を打つのはともかく、禁じ手を指さないニューラルネットを作るのは普通に可能な気がするんですが。
5六歩が合法かを判定する出力は、5五以外の5列の自陣の歩か成金入力の論理和で否定が出るようにして…
…みたいのは手入力でも組めますよね?
そんな数段の論理計算で構成された関数とか、「複雑な連装記憶」よりもシンプルなんじゃないかと。
Re: (スコア:0)
思考ルーチンの構成として、ニューラルネットが「有効な有望手」を提案してるのでしょうか?
与えられた局面の評価値を出力するのであれば、あくまでも力技に頼った方法になるんじゃないでしょうか。
普通は昔の将棋ソフトのように、次の手は駒の位置を順番にずらしながら可能パターンを列挙して、ロジックで禁じ手となる局面を除外しているんではないかと思います。
人間の場合は局面を評価したら「ごく自然に」候補となる手が見えてくるわけで、この部分が人間と現在のAIの決定的な違いだと考えています。