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出版社内容情報
小野田 博一［オノダ ヒロカズ］
著・文・その他
内容説明
チェス、チェッカー、囲碁などの対戦型ＡＩは、何を「思考」し、何を「学習」しているのだろうか。進化し続ける人工知能の基本から、「深層学習とは何か」「画像認識の原理とは」「評価関数の意味」「完全解析の思考法」など最新技術の核心を理解します。
目次
第１章 ＡｌｐｈａＧｏの大快挙
第２章 基本 対戦型ＡＩの内部について理解しようとする前に知っておくべきこと
第３章 完全解析の仕方
第４章 チェッカーで人類を超える
第５章 チェスで人類を超える
第６章 囲碁で人類を超える
著者等紹介
小野田博一［オノダヒロカズ］
東京大学医学部保健学科卒。同大学院博士課程単位取得。日本経済新聞社データバンク局に約６年間勤務。ＩＣＣＦ（国際通信チェス連盟）インターナショナル・マスター。ＪＣＣＡ（日本通信チェス協会）国際担当（ＩＣＣＦ ｄｅｌｅｇａｔｅ ｆｏｒ Ｊａｐａｎ）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
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感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。
パフちゃん＠かのん変更
55
機械学習とは素データ（集めたままのデータ）の背後にある、何らかの規則をコンピューターが拾い上げること。主な分析の仕方で、回帰分析とは、複数のデータを用いてある値を予測する計算式を得ること。例えば、理科と社会の得点を使って、数学の得点を予想する計算式を作るなど。判断分析とは、「年齢、身長、体重、体脂肪率」などの測定値から男か女かの予想がつく。というようなもの。で、そういう多くのデータを入れて最良の一手を見つけていくのですね。多分。難しすぎて飛ばし読み。2018/02/14
kaizen@名古屋de朝活読書会
21
#説明歌 対戦型AI人間超える理由相手の知識全部活用 アルファ碁人間超える可能性棋譜が載ってて面白かった2017/09/10
kochi
21
対戦ゲーム用の人工知能が、どのような仕組みになっているかが、簡潔に説明されており、AlphaGoが囲碁で人間を打ち破った時期にふさわしい好著。局面を人間の考えた関数で評価し、「次の一手」を倦まずに指示のとうり探し出すことを繰り返すコンピュータ。その作業をできるだけ効率化するように色々と考えて、新しい手法を作り出す人間。「ものづくり」と何ら変わるところはない。巷で話題の「ディープラーニング」については、別の文献をあたる必要あり。チェスも囲碁もやらないので、人とコンピュータの「勝負」を味わえないのは残念。2017/03/29
中島直人
16
(図書館)AIについての基本的な振る舞いを基礎にした、可能性と限界について知ることが出来る。結論。現時点では、AIは人を超えることは出来ない、ただ、超えたように見せかけることは出来るということ。10年後、20年後は分からないが、少なくとも現時点ではAIは恐れるような代物ではない。きっちりと現実を、ありのままの限界を見るべき。但し、その可能性は否定出来ない。2018/03/24
塩崎ツトム
15
チェッカー、チェス、囲碁とボードゲームにおける「勝てるAI」の試行錯誤の歴史がよい。AIの開発者たちはそれこそ「中国語の部屋」に閉じ込められた人のように、ルールに則ったアルゴリズムをつくり、さらにそれを評価するアルゴリズムをつくり、それの評価値のパラメータをを変更しさらに読みの深さの層を厚くし……と、部屋の中にさらに小部屋を増設していく。人間の意識の誤った理解の比喩として「デカルト劇場」という言葉があるけど、これって一周回って「知性」の本当の姿じゃなかろうか。小部屋の「層の深さ」がどれくらいかは知らん。2023/11/15
