山岡忠夫のレビュー一覧
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Posted by ブクログ
最近は以前ほど指さなくなったが、将棋には長く親しんでおり、そのAIの裏側には強い興味を抱いていた。専門的な内容ゆえ、上原隆平著『はじめてのアルゴリズム』のような難解な解説が続くことを覚悟してページをめくったが、意外にも分かりやすい雰囲気に満ちていた。
将棋愛好家にとって聞き慣れた用語が多用されているため、AI全般、そして将棋AIの仕組みを理解する上で非常に相性の良いテキストだと感じる。
本書で触れられているミニマックス法やモンテカルロ木探索といったアルゴリズムは、Web開発など他分野にも通じる知識だと思う。チェスや囲碁との比較、Pythonが選ばれる理由などの背景知識も充実しており、現 -
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Posted by ブクログ
本書は、囲碁におけるAlphaGoの手法を参照しつつ、コンピュータ将棋のアルゴリズムを、モンテカルロ法＋ディープラーニングを使って、実装する方法を解説している。
コンピュータ将棋の従来手法
→ミニマックス法。
評価関数の質が要であり、2006年のBonanzaが初めて、評価関数の機械学習を導入した。
コンピュータ囲碁で用いられているモンテカルロ法
→ランダムに終局までプレイして、
その勝敗の平均値から、最も勝率の高い手を選択する。
AlphaGoにおける、ディープラーニングの適用範囲は、次の２点
方策ネットワーク（Policy Network）
→ 合法手の中から探索すべき手を選択 →