人工知能はどのようにして 「名人」を超えたのか?―――最強の将棋AIポナンザの開発者が教える機械学習・深層学習・強化学習の本質 [Kindle]

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  • ダイヤモンド社
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  • 著者は将棋の電王戦で名人に勝利したAIソフトウェア「ポナンザ」の開発者。
    囲碁の世界トップ棋士イ・セドルを破ったGoogleのアルファ碁の解説を交えながら、将棋や囲碁の世界で人工知能が如何にして人間を凌駕するようになったのか、その技術が紹介されていく。

    人工知能関連の本を読むのは、<a href="http://blog.goo.ne.jp/rainygreen/e/7a05d38e13e3bac49ccd696aa66b27bf">『人工知能は人間を超えるか』</a>、<a href="http://blog.goo.ne.jp/rainygreen/e/5a8eca17cb2d2062f02bf01c8e6e6fd9">『よくわかる人工知能』</a>に続いて直近3冊目だが、ポナンザが強くなった過程を通じて、「教師あり機械学習」と「強化学習」の違いを具体的に理解できるという点ではいちばんわかりやすかった。

    人工知能が人間に勝つという点では、チェス、将棋、囲碁という順で難しくなる。
    チェスは、局面の良し悪しを測る基準が将棋よりも明確でコンピュータに計算がしやすい。
    将棋では、駒と駒との位置関係すべてに点数をつけることで機械学習を可能にした。
    ところが、囲碁ではそもそもどの関係に点数をつければよいかがわからず、囲碁の局面をコンピュータに「評価」させることが不可能だった。

    アルファ碁は、それをどのようにして克服したのか。
    強くなったキーポイントは、囲碁の盤面を「画像」として読み込ませる手法をとったこと。
    そして、ディープラーニングを使ったことだという。
    プロ棋士による実際の局面を「画像」に分解してディープラーニングに読み込ませ、教師あり学習をさせることでプロ棋士の打ち手を予想できるようにする。
    さらに強化学習を組み合わせることで勝敗予測を可能とし、ついに囲碁を「評価」することに成功する。

    機械学習・強化学習の解説に比べると、ディープラーニングの解説はかなり省略されていて、この辺はちゃんとは理解できなかったのがちょっと残念。
    ただ、丸暗記させないようにすることで、ディープラーニングは必死で入力の特徴をつかもうとするという「過学習」の話は面白かった。

  •  仮

  • とってもわかりやすく噛み砕い面白くて興奮した。文句なしで星5つ。
    常に興奮しっぱなしだったが、特に『知能』と『知性』の違い、そして人工知能が『知性』を持つ見込み(マルチモーダル)についてはひたすら納得した。シンギュラリティ後の人工知能についても、ここまで著者に解説頂いた流れから考えると、やはり納得。
    この技術に興味を持ついち企業人として、ディープラーニングにどう向き合おうか、考えなくてはと思う。

  • ポナンザの開発者が、刻々と進行中の人工知能の開発状況を解説。人工知能の本はたくさん読んだけど、これは一番おもしろいもののひとつ。

    イメージモデルの提示の仕方がうまいので、正確に理解できているのかどうかは、正解を知らないので判断できないのだけど、なるほどそういうことか、と腑に落ちる。

    人間は意味と物語に縛られている、とか
    人間は指数的な成長を直感的に理解できない、とか
    いちいち、うなづきつつ、
    究極的結論であるところの「いい人理論」には膝を打った。

    シンギュラリティ以降、人類は人工知能をコントロールできなくなる、しかしこの時、人工知能が危険な存在になるかどうかは、実は人類自身の問題である。人工知能は私たちから学んでいる、私たちの子供なのだから、私たちが差別的であれば人工知能も差別をするようになる。実際そうなりつつある。


    そのために私たちにできることは、冗談に聞こえるかもしれませんが、インターネットをふくむすべての世界で、できる限り「いい人」でいることなのです。
    (中略)
    人類が「いい人」であれぼ、人工知能はシンギュラリティを迎えたあとも、敬意を持って私たちを扱ってくれるでしょう。尊敬と愛情を感じる親であれば、年老いたあとも子供が寄り添ってくれるように。
    (位置no.1521)

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