人間を超える囲碁ＡＩの研究

超越人类的围棋AI研究

• 批准号: 15J11695
• 负责人: 荒木 伸夫
• 金额: $ 1.09万
• 依托单位: The University of Electro-Communications
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2015
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2015-04-24 至 2017-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-15J11695/
• 关键词: Simulation Adjusting; 囲碁; DCNN; Monte Carlo; Go; Deep Learning

Google傘下のDeepMind社が作ったAlphaGoによって「人間を超える囲碁AI」という目標は達成されてしまった。AlphaGoは2016年末～2017年初めにかけて、Masterという名前で世界トッププロを相手にインターネット対局場で60勝0敗という結果を残し、もはや人間プレイヤーにはほぼ勝ち目のない域に達してしまったことを示した。加えて、本研究で取り組んで来た「Simulation Adjusting」については、理論の見直し、幾度もの実験を行ったが、有意性のある実験結果を出すことが出来なかった。そのため、理論のみをICGAジャーナルに投稿中であるが、この2年間に目標としていた成果どころか、実用的な成果を出せなかったため、本研究自体は失敗に終わったと言わざるを得ない。しかし、AlphaGoによってDCNN(Deep Convolutional Neural Network)の囲碁における有効性が示された後、本研究と並行して行った「CNN(Convolutional Neural Network)を用いた囲碁における一局の棋譜からの棋力推定」は一定の成果を収めることが出来た。AlphaGoの登場以降も囲碁AIは強さを求めるものが殆どであるが、そのような中で強さを求める以外の(D)CNNの用途の可能性を示すことが出来た。この研究については、情報処理学会論文誌に採録された。そのため、当初とは予定が大幅に変わってしまったが、我々の研究は一定の社会貢献に成功したと言える。また、博士論文としてこれまでの研究をまとめ、審査を受け、博士号を取得することが出来た。

DeepMind under Google's umbrella is working on AlphaGo, which aims to achieve the goal of "human AI." AlphaGo has won 60 games and lost 0 games from the end of 2016 to the beginning of 2017. In addition, this study is based on the group of "Simulation Adjustment", which is based on the theory of "theory","theory" and "theory". In the past two years, the goal of ICGA has been achieved, and the results of practical use have been achieved. This study has failed in itself. After AlphaGo has developed DCNN(Deep Convolutional Neural Network), this study has developed a parallel approach to "CNN(Deep Convolutional Neural Network)." AlphaGo's debut was to show the possibility of CNN's use. This research was collected and recorded in the journal of the Information Processing Society. We have made great contributions to the society and made great contributions to the society. For doctoral thesis, please refer to the research, examination and acquisition of doctoral thesis.

项目成果

畳込みニューラルネットワークを用いた囲碁における1局の棋譜からの棋力推定

使用卷积神经网络从一场比赛得分估计围棋技巧

• 发表时间: 2016
• 期刊: 情報処理学会論文誌
• 作者: 荒木伸夫,保木邦仁,村松正和