最強囲碁AI アルファ碁 解体新書 増補改訂版 アルファ碁ゼロ対応 深層学習、モンテカルロ木探索、強化学習から見たその仕組み

著者名：大槻知史【著】/三宅陽一郎【著】

翔泳社（2018/07発売）

• ISBN：9784798157771

内容説明

<p>【本書の概要】
本書は学術論文（NatureやGoogleのサイト）などで提供されている難解なアルファ碁およびアルファ碁ゼロの仕組みについて、
著者がとりまとめ、実際の囲碁の画面を見ながら、
アルファ碁およびアルファ碁ゼロで利用されている深層学習や強化学習の仕組みについてわかりやすく解説した書籍です。特にデュアルネットワークはまったく新しい深層学習の手法で国内外の技術者の関心を集めています。
本書を読むことで、最新AIの深層学習、強化学習の仕組みを知ることができ、
自身の研究開発の参考にできます。また著者の開発したDeltaGoを元に実際に囲碁AIを体験できます。</p><p>【増補改訂のポイント】
Chapter1から5の部分は、よりわかりやすく内容を加筆修正しています。
またChapter6はアルファ碁ゼロに対応しています。
改訂にあたり、色数も2Ｃに変更。よりわかりやすいビジュアルになっています。</p><p>【対象読者】
人工知能関連の開発者、研究者</p><p>※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。
※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。
※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。</p>

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ドワンゴの提供する「読書メーター」によるものです。

[kochi]

世界ナンバーワン棋士のイ・セドルをして「囲碁の神様」と言わせしめたアルファ碁がどのようにゲームを進めるのかについて、比較的わかりやすく解説。基本は画像認識の技術を応用して盤面を読み込み、人間の対局データや自身との対戦で勝ちにつながる次の一手を学習することにより勝てる確率が高い手を打つらしい。この認識・学習の部分にニューラルネットワークの深層学習が使われていて、グーグルの多大な計算機資源をつぎ込んで、足し算と掛け算を気の遠くなるほど繰り返した結果と考えると、まあこんなものか^_^

2019/01/31

[jjm]

モンテカルロ探索木によって飛躍的にAIの棋力が向上。将棋のように合法手が極めて限られるゲームではAIもしらみつぶし法を採用しているようだが、碁のように（ほぼ）どこに打ってもよいというルールだと従来は難しかったとのこと。当該手法はある局面からランダムに打ち進める（＝相手がどんな風に打ってきても）という行為を繰り返し、最終的に勝ちになる確率が最も高い手を選ぶというもの。なお私のように拾い読みをして知識を得ようとする人には本書は向かない（難しい）。なおモンテカルロ法自体は円周率の近似値を求める際によく例示される

2025/11/30

[やすほ]

【☆☆☆☆☆】 世界一の棋士・柯潔九段に勝利した囲碁AI・アルファ碁についての論文の解説本。囲碁もAIも少しかじった程度だが、とても興味深く一気に読み終えてしまった。AIと言っても複雑なモデルに膨大なデータを学習させたパラメータチューニングであり、人間の工夫とリソースが不可欠だと感じた。AIが全て自分で考えて進化すると言う未来はもう少し先らしい。ただ、ゲームのように特定のタスクを与えられると人間のトップにも勝てるようになったと言うことなので、素晴らしい技術進歩だと思う。

2021/01/02

[ブリトニー]

難しい

2019/09/08

[じんじょ]

★★★★★