- コンピューター囲碁ソフトについて語るスレ50 [無断転載禁止]©2ch.net
363 ：名無し名人[sage]：2017/04/10(月) 09:21:43.61 ID:5wd+0Y3T - で、アルファ碁は、評価関数については、評価値とプレイアウトの５０％５０％ミックス。
探索アルゴリズムとしてはMCTSを使用したと。
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367 ：名無し名人[sage]：2017/04/10(月) 15:07:05.21 ID:5wd+0Y3T - あのさ。DCNN万能論にもほどがあるぞ。
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370 ：名無し名人[sage]：2017/04/10(月) 15:13:16.12 ID:5wd+0Y3T - >>368
君の話が真実だとすると、Masterはシンギュラリティーを迎えている事になるぞ
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373 ：名無し名人[sage]：2017/04/10(月) 15:19:14.64 ID:5wd+0Y3T - >>372
そうじゃない。
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391 ：名無し名人[sage]：2017/04/10(月) 16:13:20.79 ID:5wd+0Y3T - 混とんとしたスレにさらにカオスをぶち込んでやるｗ
GoogleのNature論文のタイトル
「Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search.」
※and tree searchに注目。MCTSへの改良もタイトルに入れている。
要旨より抜粋
We also introduce a new search algorithm that combines Monte Carlo simulation
with value and policy networks. Using this search algorithm, our program AlphaGo
achieved a 99.8% winning rate against other Go programs, and defeated the human
European Go champion by 5 games to 0.
（訳）同時に、バリューとポリシーネットワークをモンテカルロシミュレーションに合体させた
新しい探索アルゴリズムについても紹介をする。この探索アルゴリズムを使用する事
で、他の碁ソフトに対して９９．８％の勝率を獲得し、人間の欧州チャンピオンに５対０で
打ち破った。
他にも、本文で色々書いているけど、これで十分でしょう。
MCTSが最強と言うつもりはないけど、少なくともNature論文の時点では、MCTSに評価
関数を組み合わせた新しい探索アルゴリズムが、圧倒的な強さをもたらした原因である
と、Google開発チームが認識していた事は間違いないね。
次のステップで取り上げたのが、人間の棋譜をもとにしない学習でどこまで強くなれるか。
今般、カケツと対戦するにあたって、少なくとも評価関数的には当時のアルファ碁相当の
強さにはなったという事なんだろうね。
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