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で、これって意識レベルに上がらない無駄な計算を膨大に 実行することに相当するんじゃないかなぁと。コンピュータの計算は こういうレベルの計算も同じように逐次実行するので膨大に見えるけど、人間が巧くサボってる理由でもないのかも。
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吾輩はリファレンスである。名前はまだ無い -- perlの中の人
脳のシミュレートができなくても (スコア:2, 参考になる)
計算機でもDPマッチング [google.co.jp]により「直観」を実現することは可能です。
Re:脳のシミュレートができなくても (スコア:1)
脳のシミュレートは不要，という所は同意です。
DPマッチングで最適なパスを探索する際に参照するスコアをどう決定するか，言い換えると「次の１手」が勝つためにどのくらい寄与するか否かを評価するところで，人間の「直観」がより強く働いているのではないか，と思います。
Re:脳のシミュレートができなくても (スコア:2, 興味深い)
> できること。計算機が不利なのは，定式化できない状況で，
> 一瞬で「どちらが有利か」を評価する部分(パターン認識?)だと
> 思っています。
囲碁ではそれが問題になっているそうです。人間にも？？？という
局面が多く、当然ルール化できず、その結果プログラムもうまく
評価できない。チェスや将棋なら駒固有の価値も使えるのですが、
それがなく純粋に他の石との位置関係だけなので非常に難しいとか。
ちなみに、人間の最大のアドバンテージは、読まない能力です。
評価に入る前に筋のほとんどを読まずに切って捨てることが
できているので、組み合わせ爆発が起きる前の段階で問題を
処理できています。計算機は真面目に評価しなきゃいけないし
無駄読みが多すぎるので、これで五分五分になっています。
Re:脳のシミュレートができなくても (スコア:1)
結局のところ、問題に適合させたニューラルネットでパターンとして 評価した結果読むべき筋を絞りこんでいる、ってことじゃないかと 思うのです。
で、これって意識レベルに上がらない無駄な計算を膨大に 実行することに相当するんじゃないかなぁと。コンピュータの計算は こういうレベルの計算も同じように逐次実行するので膨大に見えるけど、人間が巧くサボってる理由でもないのかも。
の
最近の将棋プログラムで言えば (スコア:3, 参考になる)
ある手が明らかに悪いことが分かればその先は読まなくて済みます．このようにして計算を「巧くサボる」手法は forward pruning(前向き枝刈り) と呼ばれる手法で，将棋プログラムでは一般的に用いられている手法です．
また，「この手は重要そうだなぁ」と判断できた場合にはその先よより丁寧に読むと良いことが知られています．この手法は seach extention(探索延長)と呼ばれています．
前向き枝刈りも探索延長もパラメータの調整が難しいのですが，これをプロの棋譜から学習させる(計算する)手法として実現確率に基づく探索 [u-tokyo.ac.jp]bというのが最近提案されて，非常に注目を浴びています．
#業界関係者に...