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人間は指数的な成長を直感的に理解できない。
AIはa prioriなシミュレーションで確率論を利用、abinitio なシミュレーションは還元主義的である。
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現在最強の将棋AIボザンナの開発者である著者が自身の開発の経緯と人工知能の歴史からアルファ碁を始めてする現在の人工知能の解説しそのシンギュラリティなど将来を展望する。
ご自身の開発の経緯と人工知能の一般論が妙に絡んでいて混乱するところもありますが、数式無しでのディープラーニングやモンテカルロ法等の説明などはとても分かりやすく勉強になります。
最弱将棋プログラムから「機械学習(ロジスティック回帰)」を導入して画期的に強くなり、マルチコア向けの「怠惰な並列化」や結果をフィードバックする「強化学習」で更に強さに磨きを掛け、そしてディープラーニングの導入との育成過程はとても興味深く読めました。
人工知能は人間から学習するとして、人類が「いい人」であればシンギュラリティが起っても大丈夫とのことですが。。。
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ここ数年のAIの躍進を簡単に解説した本は2冊ほど読んだけど、執筆当時最強の将棋ソフトの開発者という立場から、いろいろと具体的なことが書かれているのがわかりやすい。
黒魔術なんて言葉は実際にAIを作ってる人じゃないとなかなか出てこないのではないだろうか。
でもこの本を出した直後に別のソフトに負けちゃって、今はもう引退してるとか。
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記憶力だけで解決する問題は、現代では人工知能の対象ではない。
知能とは探索と評価。未来をエミュレートし、目星を付ける。
探索はエミュレート、探索+評価はシミュレート。
チェスは勝ち方を教えられる。人工知能でなくてもよい。
将棋は勝ち方を教えられない。機械学習が必要。
プロの指し手を記憶さえて、それを評価させる。機械学習で学習する。
黒魔術=機械学習のスラング=どうやって強くなったのか説明できない。怠惰な並列化、など。
ディープラーニングは、機械学習のひとつ。ポナンザにはロジスティック回帰という機械学習の手法を使った。
ディープラーニングは画像の解析に最適。
過学習=放っておくと丸暗記する=未知の問題は正解率が落ちる。それを避けるため一部をドロップアウトさせる=学習困難にさせる。
マルチモーダル=画像、文字、音声をどれでも入力して、他の形で出力する。画像を入力して説明文を出力する。
知能の本質は画像なのではないか。頭は二次元の画像で認識している。
人工知能の発達で、還元的な科学手法ではない方法を受け入れる必要が出てきた。
教師あり学習の次は、強化学習=教師なし学習。
自分で評価の方法を学習する。
強化学習とは守破離=師匠の教えを捨てる。
最初に、大量のデータで教師あり学習をし、その後強化学習する。
モンテカルロ法=サイコロを振る。
囲碁では評価の方法がないので、探索によって手を見つける。いろいろな手をやってみてどちらが勝つか、で評価する。
エレガントな解法に対してエレファントな解法=力任せの解法のこと。実際の社会では有用なことも多い。
プロ棋士がアルファ碁の真似をし始めた=科学が宗教になる瞬間を見た。
知の本質=昆虫と人間の違い、だった。
人工知能後は、強化学習とディープラーニングのおかげで、人間と人工知能の間を考えるべき。
知能は与えられた目的に向かう道を探す能力=今の人工知能。
知性は、目的を設計できる力。目的を持つのは意味と物語で考える力。今のところ、目的を動的に設定できるプログラムを書くことはできない。
ディープラーニングをつなげれば実現できるかもしれない。
人間に絶対負けないことを目的とすると、手段を選ばない人工知能は、人間を絶滅させることで達成しようとするかもしれない。
人工知能は、倫理観と価値観も学習する。
シンギュラリティ―は指数関数的に成長すれば、十分あり得る。追いつかれたと思ったらあっという間にはるか先までいってしまう。
人工知能は人間の間違い、間違った倫理観も学習する。私たちの子供である。できる限りいい人である必要がある。ネット上の発言など。
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機械学習・深層学習・強化学習の違いがなんとなーーく分かったような気がします。将棋ソフトのポナンザやアルファ碁の成長ストーリーが面白いです。
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人工知能の将棋のプログラムであるポナンザを開発した著者が開発過程と人工知能の未来について書いた一冊。
ルールの理解が難しい状態からプログラムの応用や機械学習という手法を経てトップのプロ棋士を破るまで成長した人工知能の歴史をわかりやすく解説されており大変勉強になりました。
チェスやオセロに比べて難解な点や囲碁の難易度などゲームの難易度の解説から機械学習についてもわかりやすく書かれており機械学習が人工知能に及ぼした影響は革新的なものだということを本書を読んで感じることができました。
本書の中で一番印象に残っているのはシンギュラリティが起きる時いかに人間と同等の倫理観を人工知能が持っているかというところは非常に心に刺さり考えさせられるものがありました。
将棋や囲碁といったゲームから人工知能の歴史や可能性を本書から感じることができました。
様々なものから卒業をしてきた人工知能が今後の歩みにおいて間違いを起こさないように上手く舵を取っていくことが大事だと思いました。
そして、そのうえで自分たちの未来の生活にどのように関わってくるのか楽しみになった一冊でした。
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機械学習、ディープラーニング、強化学習について将棋AIポナンザを実例に紹介。チェス、将棋、囲碁の難しさの違いや、AIが学習しやすいものしにくいものの違いをしることができる。
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最強の将棋ソフト「ボナンザ」の開発者が語る、人工知能論。
ボナンザが強くなった理由、アルファ碁がイ・セドル氏を打ち負かすまで強くなった理由が、わかりやすく書かれている。最後についている対談もイ・セドル氏との対決を詳細に論じてあって興味深かった。
ポナンザの成長の秘訣は「怠惰な並列化」にあること、アルファ碁はディープラーニングを用いて碁の局面判断に画像を取り入れたことがポイントだったことがわかった。
この本を読むと、シンギュラリティはもう必然的だと思われ、それが到達する時代に向けてどうしていくのか考えている時期に来ていると思った
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2018年11月28日読了。将棋プログラム「ポナンザ」の開発者の著者が、自身の経験から「深層学習」「強化学習」などの流行りワードの説明と、知性とは・知能とは何か?という問いへの考えを解く。後半のアルファ碁とイ・セドル氏の観戦記も非常に読み応えがある。AIのシンギュラリティは確実に発生するもので、そのときには我々人間の倫理的な振る舞い・いい人であることが問われる、という考え方は非常に印象的。科学を突き詰めると宗教に近くなるというが、倫理観や哲学なくしてもはやAI開発を行うことはできないということか…。「コンピューターに人間が負けた」というニュースは衝撃的に聞こえるが、人間がいかにコンピューターに対抗しようと努力したか、学びコンピューターを越えようとしたかという葛藤・戦いには感動すら覚える。「AI讃歌は人間讃歌」と言ってよいのではないか。
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すっごく分りやすい人工知能の本。文系の俺でも、するする頭に入ってきました。ポナンザは将棋指しの皆が知っていると思うけど、将棋指し以外の人にも、「知性」や「知能」へのアプローチとして、是非読んで欲しい本。
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改めて、人工知能がゲームで人間に勝つまでの試行錯誤の記録。
オセロ・チェス→将棋→囲碁、の流れは、いわばプログラミング→機械学習→ディープラーニングの歴史に置き換えられる、といった整理は、専門的な厳密性はともかくとして、「何が起きているか」の文系向け理解にはもってこい。囲碁は無数の画像パターンのシミュレーションともみなせる、というのも目からウロコ。駒が移動する将棋より、常に新規に石が盤面に発生する碁は画像分析になじむ、というようなことらしい(著者は、「突き詰めれば画像=知能」くらいの認識を示唆している)。
個人的に面白かったのは、人間は、とくに序盤ではいろいろな局面に対応できるように「糊しろ」のある手を打つことが多いが、人工知能はズバズバ結論を出して打ち込んでくる、そしてはるかに強い、というところ。ビジネスだろうが軍事だろうが、「ここは一旦様子を見よう」というような判断は人工知能に太刀打ちできなくなってくるかもしれない。
巻末のイ・セドル九段対アルファ碁についての対局解説も、囲碁はよく知らないが面白かった。
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将棋や囲碁が急激に強くなり、AI・人工知能が話題となっている。
人間が考えるように、そして人間が学習するようにコンピュータをプログラムし、動作させることで可能となった。ただ、考える方法や手法は人間が設定・開発する。何より学習の目的・ゴールは人間が明瞭に与えることが必要であると理解した。
AIは人間を超えるかという話題がある。
p284 人間に残されたのは、言葉と論理しかないのでは〜
自然言語処理は人工知能の最後のフロンティアだ。コンピュータで本格的な自然言語処理ができるようになると、インターネット上にある文章から人工知能が勝手に学べるようになる。
新井紀子『AI VS. 教科書が読めない子どもたち』ではAIは現時点で人間のように言葉を読み取れない、と指摘している。でもいずれ、それが可能となった時は「人間とはなんだ?」が解析されたとなるのだろうか。
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プロ棋士き買った人工知能「ポナンザ」を開発した山本一成さんの書籍。
ポナンザの開発過程から機械学習、強化学習、ディープラーニングをどう取り入れていったかなど語られている。
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さくっと読めそうなので手に取った。
(1時間くらいで読めた)
機械学習にも守破離があること、画像として認識すると強いことが面白かった。
エレガントではなく、エレファントな解法という表現は秀逸。笑
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Aidemyのオフィスにあったので読みました。
(山本一成さんの直筆サイン入りなのエモい)
Ponanza開発秘話を赤裸々に明かしていて将棋ファンなら垂涎ものです。
人工知能の「卒業」という深いテーマながら、これ以上分かりやすいAI本ないのでは?と思うほど平易な言葉で書かれています。
AIに少しでも興味がある方は必読です!そしてこの本を読んでAIへのモチベーションが喚起された方は是非Aidemyを受講してくださああああああ