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【人工知能】AIが人知を超える「シンギュラリティ」の未来 既に過去のAIブームで達成出来なかった「判断」をする「考えるＡＩ」が誕生 [無断転載禁止]©2ch.net (1002ﾚｽ)
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667
: 2016/08/31(水) 12:19:24.38
ID:BD+c0h/o(4/6)
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667: [sage] 2016/08/31(水) 12:19:24.38 ID:BD+c0h/o >>664 駒の損得は言い過ぎだったな。駒同士の位置関係も重要な点数だよ。 DLは一種のベジェ関数みたいなものという点には表現は反対だけど、意味的に は同意するよ。 だから、教師データというか、評価関数が出力するべき値の選択が重要になる。 合わせる対象が意味が無いものだと、いくら合わせても強さにつながらないし、 また、特徴の抽出が上手くできていないと、十分な精度で合致するような曲線が 引けない。そう簡単に、特徴量が抽出できるわけではない。 >>665 ＞特徴量抽出はディープラーニング任せになる ？？？？？？？？？ そういう方向性だよ。その代り、ハイパーパラメータの設定が重要になるので、 結局、総当たり的な方法で挑むしかなくなり、時間とスピードの勝負になる。 アルファ碁について、ハードウェアの性能に依存しすぎていると言われているのは そういう事。 ＞将棋と違う。全く。 将棋でディープラーニングを使用するのが良いかどうかは現時点では不明。 ちょっとやそっとの事では、既存の評価関数を超えるものはできないと思う。 精度が良くても計算に時間がかかって、かえって読みの深さが浅くなるとかの 弊害もあるからね。 ＞将棋みたいに 意味のある単語というかぁ それぞれの駒、みたいなものが 囲碁にはない。 ＞それこそ 何個の置石が 単語に当たるのかや、 その置石がそこの局地戦に対して指されたものなのかぁ、 ＞それ再帰的に判断してったら それこそ無限ループになる。 うん。だから、隣の石や、更に遠くの石との位置関係を総合的に判断する事になり、 アルファ碁では、画像解析系のCNNが選ばれて特徴量抽出を行っている。 そういうやり方で、再帰的な方法での点数付けを端折っている。 もちろん、囲碁もMCTSなところでは、再帰的なツリー構造での探索はある。 けど、そもそも評価関数は、ツリーの末端で仮の点数を決めるところ。 将棋だろうがオセロだろうが、再帰探索を打ち切って、そこで点数をつける事で、 理論上は有限時間で解けても、人間時間では解けないという問題を回避している。 http://potato.5ch.net/test/read.cgi/bizplus/1472080728/667
駒の損得は言い過ぎだったな駒同士の位置関係も重要な点数だよ は一種のベジェ関数みたいなものという点には表現は反対だけど意味的に は同意するよ だから教師データというか評価関数が出力するべき値の選択が重要になる 合わせる対象が意味が無いものだといくら合わせても強さにつながらないし また特徴の抽出が上手くできていないと十分な精度で合致するような曲線が 引けないそう簡単に特徴量が抽出できるわけではない 特徴量抽出はディープラーニング任せになる ？？？？？？？？？ そういう方向性だよその代りハイパーパラメータの設定が重要になるので 結局総当たり的な方法で挑むしかなくなり時間とスピードの勝負になる アルファ碁についてハードウェアの性能に依存しすぎていると言われているのは そういう事 将棋と違う全く 将棋でディープラーニングを使用するのが良いかどうかは現時点では不明 ちょっとやそっとの事では既存の評価関数を超えるものはできないと思う 精度が良くても計算に時間がかかってかえって読みの深さが浅くなるとかの 弊害もあるからね 将棋みたいに 意味のある単語というかぁ それぞれの駒みたいなものが 囲碁にはない それこそ 何個の置石が 単語に当たるのかや その置石がそこの局地戦に対して指されたものなのかぁ それ再帰的に判断してったら それこそ無限ループになる うんだから隣の石や更に遠くの石との位置関係を総合的に判断する事になり アルファ碁では画像解析系のが選ばれて特徴量抽出を行っている そういうやり方で再帰的な方法での点数付けを端折っている もちろん囲碁もなところでは再帰的なツリー構造での探索はある けどそもそも評価関数はツリーの末端で仮の点数を決めるところ 将棋だろうがオセロだろうが再帰探索を打ち切ってそこで点数をつける事で 理論上は有限時間で解けても人間時間では解けないという問題を回避している
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