(情報科学)技術的特異 ..
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2:YAMAGUTIseisei~貸
17/03/19 20:28:54.42 cRK6Y+kv.net
>>1 訂正
(情報科学)技術的特異点と科学技術等 1 (ナノテク)
スレリンク(future板)

3:yamaguti~貸
17/03/19 20:34:50.09 cRK6Y+kv.net
URLリンク(singularity.jp)
> シンギュラリティの定義は人それぞれ ry カーツワイル ry (10万円)のPCの能力が全人類の知能に匹敵する時(2045年)
> グッドは知能爆発即ち、人工知能が自分のプログラムを書き換える時 ry
> 私は、超知能が出来る時 ry 超知能は機械知能かもしれないし、機械知能で知能増強された人間か
URLリンク(singularity.jp)
> シンギュラリティは人工知能だけではない ry 定義 ry 「人工知能が人類 ry 追い越す日」という定義が間違っている
> サンドバーグの論文 ryカーツワイル「急速なテクノロジの変化」フレイク「自己増殖する知能」
> グッド「知能爆発」シンギュラリティ大学「超知能の出現」ビンゲ「予測限界」等々 ry
> 日本での定義を広めたのは、カーツワイルの ry 人間の知性を超えるとき ry 誤訳 ry 原題 ry 人間が生物を超える ry
> 松田先生の「2045年問題」では「コンピュータが人類を超える日」という副題 ry
> カーツワイル ry 人間を超えるのは2029 ry ティが2045 ry 非常に誤解を生みやすい表現 ry 、明らかに異なり ry
> 私の定義 ry 科学技術の発展曲線が特異点=Singularityとなる日 ry 超知能 ry 人工知能かも ry 人間かも
URLリンク(ja.catalyst.red)
> エクサスケールのスパコンは2018年中 ry 中国は2019年から2020年にかけて異なるシステムを3台も ry
> そこからプレシンギュラリティは10年かけてと言っていたのですが、たぶん5年かからない ry
> いまの1000倍高速な人工知能エンジンを2018年中には完成させよう ry 2019年にはこのループをまわし始 ry
> 2025年にはプレシンギュラリティ実現という可能性はかなり ry 2030年にはシンギュラ ry

4:yamaguti~貸
17/03/19 20:39:51.50 cRK6Y+kv.net
>>3
> 767 : オーバーテクナナシー 2017/03/18(土) 15:31:15.83 ID:E4mAuVSF
> 「2029年、人間の脳は機械と融合する」的中率86%のグーグル研究者カーツワイル氏が爆弾発言!
> URLリンク(tocana.jp)
>
> > かねてより人工知能が人間の知性を超越する「シンギュラリティ(技術的特異点)」が、2045年にやってくると予想されていたが、
> カーツワイル氏は16年も早まるとの見方を示した。今から僅か12年後には、英物理学者スティーブン・ホーキング博士をはじめとした名だたる知識人が危惧する
> 「AIが人間を支配する世界」が実現してしまうのだろうか?
>
>
> キタ━━(゚∀゚)━━!!

5:yamaguti~貸
17/03/19 20:42:15.73 cRK6Y+kv.net
【櫻LIVE】 齊藤元章・PEZY Computing代表取締役社長 × 櫻井よしこ(プレビュー版)
URLリンク(m.youtube.com)
『世界1〜3位独占!次世代スパコンから見る経済』三橋貴明×齊藤元章 ( 無料版 )
URLリンク(m.youtube.com)
10年後、言葉がいらなくなる-シンギュラリティ-#06 | CATALYST
URLリンク(ja.catalyst.red)
> 脳のコネクトームを、まもなく頭蓋骨から開放 ry
> 既に技術的には我々が寝ているときに見ている夢の映像 ry 再現できるようになっている
テクノロジーが脳とつながる未来-シンギュラリティ-#07 | CATALYST
URLリンク(ja.catalyst.red)
> 数兆個 ry 中継地点にブレイン・コンピューター・インターフェースに相当するハブ ry
> シナプス結合的なものが無線接続で構成 ry 73億人によるアーススケールの巨大なコネクトーム

6:yamaguti~貸
17/03/19 20:45:56.13 cRK6Y+kv.net
シンギュラリティサロン URLリンク(singularity.jp)
全脳アーキテクチャ・イニシアティブ URLリンク(wba-initiative.org)
ドワンゴ 人工知能研究所 URLリンク(ailab.dwango.co.jp)
人工知能学会 URLリンク(www.ai-gakkai.or.jp)
「日本からシンギュラリティを起こそう」松田卓也
URLリンク(singularity.jp)
「エクサスケーラーからプレ・シンギュラリティへ」齊藤元章
URLリンク(singularity.jp)
「脳の学習アーキテクチャ」 報告書
URLリンク(ailab.dwango.co.jp)
URLリンク(webcache.googleusercontent.com)
「深層学習を越える新皮質計算モデル」報告レポート
URLリンク(wba-initiative.org)
【人工知能はいま 専門家に学ぶ】(6)日本を代表する数理工学者、合原一幸氏が見るAIの世界 - SankeiBiz(サンケイビズ)
URLリンク(www.sankeibiz.jp)
URLリンク(google.jp)

7:yamaguti~貸
17/03/19 20:47:24.57 cRK6Y+kv.net
>408 : yamaguti~kasi 2017/01/18(水) 20:47:24.17 ID:QE9b7z1g
> >398-400 上から目線失礼
> 恥じるな
> 自身の知的労働に誇りを持て
> スレリンク(future板:820-822番)
> スレリンク(future板:456番)
スレリンク(future板:71-72番)
スレリンク(future板:8-12番)

8:yamaguti~貸
17/03/19 20:48:22.66 cRK6Y+kv.net
> 33 : yamaguti~kasi 2016/12/05(月) 17:57:35.93 ID:s5+vq0Ta
> >342 : YAMAGUTIseisei 2016/09/22(木) 15:11:35.05 ID:PmVnGSgy
>>>内容紹介 日本には大逆転の隠し球 1~3位を独占 齊藤元章氏が手がけるNSPU
>> URLリンク(google.jp)
>
>> 694 :オーバーテクナナシー:2016/12/03(土) 18:58:12.36 ID:yKBY+a+O
>> ちなみに今月21日に新著が出ます。
>> プレ・シンギュラリティ(仮)1,296円(税込)
>> URLリンク(honto.jp)
>> 前特異点(プレシンギュラリティポイント)時代に、われわれの生活やビジネスはどう変わる? 『エクサスケールの衝撃』抜粋版。
>
> 人工知能と経済の未来 2030年雇用大崩壊 (文春新書) 著者/訳者:井上 智洋 出版社:文藝春秋( 2016-07-21 )
> URLリンク(amazon.jp) \864 新書 ( 256 ページ )
>
> > 2 :オーバーテクナナシー:2016/11/26(土) 10:25:27.72 ID:UVbZlBR9
> > 関連書籍:シンギュラリティは近い―人類が生命を超越するとき
> >URLリンク(amazon.jp)
> > 〃[エッセンス版]
> >URLリンク(amazon.jp)
> > 人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの
> >URLリンク(amazon.jp)
> > 人類を超えるAIは日本から生まれる
> >URLリンク(amazon.jp)
> > エクサスケールの衝撃 次世代スーパーコンピュータが壮大な新世界の扉を開く
> >URLリンク(amazon.jp)
>
>URLリンク(google.jp)
URLリンク(google.jp)

9:yamaguti~貸
17/03/19 20:49:23.69 cRK6Y+kv.net
>39 : yamaguti~kasi 2016/12/05(月) 18:45:15.84 ID:s5+vq0Ta
> URLリンク(amazon.jp) よくわかる人工知能 清水亮
> スレリンク(future板:784番)# 齊藤対談
>
>> 966 :オーバーテクナナシー:2016/12/05(月) 12:56:39.50 ID:/ftnQ7L/
>> 参考文献は100冊以上! 「すごい小説」と専門家が絶賛する
>> 『エクサスケールの少女』刊行対談
>> URLリンク(ddnavi.com)
>
> 記憶の森を育てる 意識と人工知能 - 茂木健一郎/著, 集英社
> URLリンク(google.jp)
URLリンク(goo.gl)

10:yamaguti~貸
17/03/19 20:50:27.21 cRK6Y+kv.net
URLリンク(google.jp)
> 133 : オーバーテクナナシー 2017/01/10(火) 08:36:24.52 ID:fx0Gs5q8
> 歴史の転機 人工知能 人類の将来を見据えて
> URLリンク(mainichi.jp)
> 毎日新聞2017年1月10日 東京朝刊
> 今でも、AIの問題を考えることは人間とは何かを考えることにつながっている。
> 人類の将来を見据え、真剣に向き合うべき時が来ている。
> 145 : オーバーテクナナシー 2017/01/10(火) 10:01:31.70 ID:fx0Gs5q8
> 新元号は平成31年元日から 皇室会議を経て閣議決定へ
> URLリンク(www.sankei.com)
> 953 : オーバーテクナナシー 2017/01/09(月) 13:48:28.05 ID:hDi8Nzv3
> 「シンギュラリティのポイントは攻殻機動隊的な超人間化」大学の教授4人による攻殻シンポジウム
> URLリンク(japanese.engadget.com)
>
> 「人工知能は人間の脅威になり得るのか?」攻殻シンポジウムで大学の教授4人が意見をぶつけ合う
> URLリンク(japanese.engadget.com)
>
> 「人工知能、IoT、ビッグデータを前提にした医学の再設計を」大学の教授4人による攻殻シンポジウム
> URLリンク(japanese.engadget.com)

11:yamaguti~貸
17/03/19 20:51:56.08 cRK6Y+kv.net
現在までの年数 次のパラダイムまでの年数 パラダイム
3,700,000,000 2,400,000,000 生命の誕生
1,300,000,000 750,000,000 真核細胞、多細胞生物
550,000,000 220,000,000 カンブリア紀の大爆発(身体設計の多様化)
330,000,000 135,000,000 爬虫類
195,000,000 113,500,000 哺乳類
81,500,000 49,000,000 霊長類
32,500,000 25,500,000 ヒト上科
7,000,000 3,100,000 ヒト科
3,900,000 2,100,000 ヒトの先祖が二足歩行
1,800,000 800,000 ヒト属、ホモ・エレクトス、特化された石器
1,000,000 700,000 話し言葉
300,000 200,000 ホモ・サピエンス
100,000 75,000 ホモ・サピエンス・サピエンス
25,000 15,000 絵画、初期の都市
10,000 5,000 農業
5,000 2,490 文字・車輪
2,510 1,960 都市国家
550 325 印刷・実験的手法
225 95 産業革命
130 65 電話・電気・ラジオ
65 38 コンピュータ
27 14 パーソナル・コンピュータ
※ この表は大まかなものです
パーソナル・コンピュータ 生誕 実際 19'70 年代
( PHS ケータイ PDA Treo スマホ 等も恐らくあえて除外 )

12:yamaguti~貸
17/03/19 20:52:56.83 cRK6Y+kv.net
>371 : オーバーテクナナシー 2017/01/03(火) 17:29:34.57 ID:5iP23U7Z
> 【第2回AI美芸研】「迫り来るシンギュラリティ」
>URLリンク(m.youtube.com)
>URLリンク(m.youtube.com)
>
> 松田卓也先生の話はわかりやすくておもしろい

13:yamaguti~貸
17/03/19 20:55:45.49 cRK6Y+kv.net
>>12
>URLリンク(m.youtube.com)

> 2045 年問題という本 ry 2014 年に書きまして ry
> 今年右の人類を越える AI は日本から生まれるという本 ry 2 年 ry ドッグイヤー ry 変化 ry
> 45 年どころかですね 29 年ぐらいにシンギュラリティが来る可能性 ry
> 中国スパコンの脅威 ry
> スパコンというのと人工知能というのは必ずしも直接は関係ない ry 最先端 ry
> Top500 ry 中国が一位 ry 神威太湖之光 ry 五位が ry 日本の京 ry
> 更に衝撃的 ry Top500 の台数 ry 中国 ry 世界一 ry 中国が 167 機米国が 165 機で日本が 29 機 ry
> これが ry スパコンに置ける世界のレベル ry 中国がトップ ry
> 例えば P フロップス ry 130 : 30 : 10 とかいうのが大体中国対アメリカ対日本 ry
> 米国 ry CPU ry 輸出禁止 ry 中国がどうしたかと言ったら自前技術 ry
> Green500 の快挙 ry 齊藤スパコン菖蒲が一位 ry 省エネ ry 一位二位三位を独占 ry
> 五位独占すると勇躍臨んだら一位しか ry 中国が大挙 ry 齊藤スパコン ry 弾き飛ばされ ry
> リベンジ ry 一位から五位までいや六位 ry 今度も一位と二位しか ry 中国が又増やしてきた ry
> 後輩 ry ムラニシ君 ry それの責任者が宇宙物理学者の牧野さん ry スパコンの権威者 ry
> ムラニシ君 ry 偏微分方程式 ry C コード ry CUDA ry 自動並列化 ry
> 自動チューニング ry 遺伝的アルゴリズム ry 凄い ry 10 P の京コンピュータで 1P ry 10 % ry
> 所が ry 中国 ry 93 P ry 七十何 P ry 7 ( 8 ? ) 割 ry 信じられない ry 圧倒的 ry
> 昔 ry ロケット ry 今 ry 中国の宇宙技術の方が遥かに上 ry
> シンギュラリティとは ry 超知能ができる時 ry 人間の ry 10 億倍〜 100 億倍賢い ry
> I. J. グッド ry 1965 年 ry 知能爆発 ry 人工知能が自分でプログラムを書換える ry
> どのぐらいの速さで賢くなるか ry 1 日 1 週間 1 か月 ry ハードテイクオフ ry
> カーツワイルはソフトテイクオフ ry 齊藤さんはハードテイクオフ ry
> 機械超知能 ry よくみんなが想像 ry ターミネーター ry ハリウッド的世界観 ry
> 知能増強した人間 ry 人間が無茶苦茶賢く ry 攻殻機動隊 ry 日本アニメ的世界観 ry

14:yamaguti~貸
17/03/19 20:56:53.65 cRK6Y+kv.net
> シンギュラリティへのロードマップ ry 2029 ry
> 強い人工知能 ry 汎用人工知能 ry 必ずしも ry おんなじじゃない ry
> 2029 ry 齊藤さん ry 彼はスパコンの能力で議論 ry わたくしはスパコンよりは寧ろ人工知能 ry
> 産業革命に乗った国が先進国になり乗遅れた国が発展途上国になった ry
> 乗った国というのがヨーロッパアメリカで辛うじて日本 ry 乗遅れた国が中国インド ry
> これ大分岐 ry グレートダイバージェンスと経済学の言葉 ry
> シンギュラリティ革命 ry 第 4 の産業革命 ry そんなセコい話じゃない ry
> 2 とか 3 とかそんないうレベルの話じゃなくて大革命 ry
> 齊藤さんはこれを新産業革命 ry わたくしはシンギュラリティ革命 ry
> 農業革命産業革命に匹敵する様な大革命 ry
> 産業革命が起る直前 ry 中国が世界最大の大国 ry 明 ry 清 ry
> 中国とインドが圧倒的 ry ヨーロッパってのは全然大した事なかった ry
> 産業革命に乗り損なった為に中国インドが大失敗 ry
> 井上智洋さん駒沢大学の先生 ry
> 一人当たり所得 ry 発展途上国 ry 増大しないどころか下がる ry 先進国に収奪される ry
> 天才以外全て失業すると彼 ry シンギュラリティ以後だと天才すら失業 ry
> 乗った先進国は経済成長率自身が成長 ry エクスポネンシャル ry
> 21 世紀の発展途上国 ry どっちに乗りますか ry
> 1960 ry 日本がトップ ry 1990 ry 韓国に抜かれます ry 日本は着実に貧しくなります ry
> 2000 ry 中国に抜かれた ry すぐには貧しくなってません ry 貯金があるから ry

15:yamaguti~貸
17/03/19 20:58:03.65 cRK6Y+kv.net
> このまま行けばですよ 30 年頃に経済的大混乱が起って最貧国に転落 ry
> どのぐらい貧しくなる ry 終戦後又は 20 世紀初頭つまり明治の初め ry GDP が現在の1/10 ry
> 実感しませんよね ry この様に素晴らしいあの講義室で ry クーラー ry
> 終戦後はクーラーがなくて氷で冷し ry 判るでしょうこの状態に戻るんです ry
> 江戸時代に戻 ry ソフトランディングできるか ry 江戸時代って人口 3000 万 ry 現在 1 億 2000 万 ry
> 30 年で 1/4 に減らす為には ry 大虐殺 ry 大混乱で戦死 ry 飢え死ぬか ry
> ソフトランディングはないハードランディングしかない ry そこそこ貧しくはあり得ない ry
> 上に上がるか下に落るか ry 再石器時代 ry 戻れない ry 石油が堀尽くされてる ry

16:yamaguti~貸
17/03/19 20:59:35.58 cRK6Y+kv.net
> 哲学的分類 ry 強い人工知能と弱い人工知能 ry
> ストロング AI 強いちゅうのは意識心を持つ ry 本来の人工知能 ry
> 現状はみんな ウィーク AI 意識を持たない ry
> 技術的な分類 ry 専用人工知能と汎用人工知能 ry
> 英語ではナロー AI ry 山川さんは特化型 AI と ry 現状 ry みんな専用 ry
> 問題は汎用 ry 人間 ry 1H ry 一応何だってできる ry
> 専用 ry 特化型 ry チェスマシン ry チェスだけ ry AlphaGo ry 碁しか ry
> 1H ry カーツワイルの云う 2029 ry
> 超知能 ry この絵 ry の例えば 100 億倍上 ry
> わたくしは汎用人工知能ができたら世界が変わる ry
> 超知能を持つと世界覇権 ry この競争をザ・グレートゲームとわたくしは名付けたい ry
> 覇権国家という言葉 ry ウォラスティーンという ry 社会学者の概念 ry
> スパコン ry 2019 年 ry 予想ですが
> 中国が 3300 でアメリカが 330 日本が 1000 齊藤さんが頑張ればという意味 ry
> 各国政府 ry EU ry 1600 億円 ry アメリカ ry 10 年で 5000 億円 ry
> 会社が重要 ry Google ry デミスハサビス ry 天才 ry 買った ry カーツワイルも買った ry
> ディープラーニングの創始者のヒントンも買った ry
> 対抗してフェイスブック ry ヒントンの弟子のヤンルカンを買った ry
> バイドゥはアンドリューエンを買った ry
> 天才的人材 + 研究投資が世界の運命を決める ry

17:yamaguti~貸
17/03/19 21:00:36.72 cRK6Y+kv.net
> 文科省から貰ったデータ ry
> 政府 ry 日本 ry 100 億 ry アメリカ ry 300 億 ry
> 民間 ry 日本 ry 3000 億 ry アメリカ ry 5.6 兆 ry 1:20 この位の開きがある ry
> 産総研 ry 8 億 ry 文科省 ry 14.5 億 ry
> 論文のシェア ry 米国対 EU 対中国対日本が 57:18:8:2 ry 米国対日本の比は 30:1 ry 敗北は必至 ry
> じゃあ駄目なのか ry 救世主 ry 齊藤さん ry 7 か月でスパコンを創り上げた ry 凄い ry
> ハード ry ノイマン型と脳型 ry ノイマン型 ry ディープインサイト社 ry ノイマン型 ry
> 脳型 ry ニューロシナプティックプロセッシングユニット ry 恐るべき ry
> ザ・マスターアルゴリズム ry
> 創る ry 技術 ry 創れる ry 政府が金を出すか ry 2018 年 ry 1 エクサ ry
> ノイマン型 ry 人工知能エンジン ry 現在の 1000 倍の能力 ry
> 人工知能 ry そんなに精度が要らない ry Google ry 8 bit ry
> 32 bit の単精度 ry 16 bit 8 bit 4 bit 2 bit 1 bit までできるという物を創る ry
> ニューロシナプティックプロセッシングユニット ry 1000 億コア 100 兆インターコネクト ry
> 人間と同じだけのシナプスとかニューロンを持った物 ry 2020 〜 25 年 ry
> 人間の脳の 1000 万倍の速さ ry 10 億倍 ry 6 リットル ry 73 億人分 ry
> 日本からシンギュラリティを起こせる ry

18:yamaguti~貸
17/03/19 21:02:03.93 cRK6Y+kv.net
> わたくしの当面目標 ry
> 逆らわない ry 意識を持たない ry 人工知能脅威論をなだめ ry
> 人間を滅ぼす ry 意識を持つからであって持たなきゃんな事は思わないんじゃないか ry
> 新皮質と視床と海馬位 ry
> 超知能へのロードマップ ry
> 人工大脳皮質 ry クラウド上 ry
> AI ドリブンサイエンス ry 人工知能駆動科学 ry
> わたくしの超知能のイメージ ry 塚本昌彦神戸大学教授 ry ヘッドマウントディスプレイ ry
> 草莽崛起 ry 吉田松陰 ry 松下村塾 ry 齊藤さんがこれ言っている ry 自分は一茎の草莽 ry
> 現代の志士 ry
> 超知能ができたらこれは世界の他の超知能を潰す ry
> シンギュラリティサロン ry 東京でも月一ぺん ry タカハシさん ry 8 月 井上さん ry
> 井上さんの話は絶対に聴く価値がある ry ベーシックインカム ry

19:yamaguti~貸
17/03/19 21:03:31.82 cRK6Y+kv.net
> ( 司会者 : ) ry 質疑 ry
> ( 質問者 : ) ry 超知能を潰す ry
> ゾルタンイ ry 大統領選 ry トランスヒューマニスト党 ry
> 彼が言 ry 一国が超知能をまず創ったとしたら世界覇権が握れる ry 勝者総取り ry
> ( 質問者 : ) ry 日本が最初に開発した場合 ry 盗られる ry スパイ ry アメリカ中国は遠慮なし ry
> 向こうを潰すちゅうんじゃなくて ry 科学技術爆発 ry 何でも只で作れる ry
> バラ撒き福祉 ry
> ( 質問者 : ) ry 攻めてくるというモチベーションがなくなってしまう ry
> 中国 ry 立つ瀬がなくなる ry アメリカ ry 立つ瀬がなくなる ry 攻めてくるか ry
> その辺 ry わたくしのアインシュタインの ry ページに小説 ry 攻めてくる ry 撃退 ry
> ( 質問者 : ) ry AI 美芸研の ry 司会 ry ともさか ry コードとかソース ry みんなに配って ry
> 技術そのものが富の源泉 ry
> オープンソース ry

20:オーバーテクナナシー
17/03/19 21:07:19.72 O0uznnEI.net
なんだ、コピペばかりか。
俺らは日本語連文節変換って奴を設計して世の中に出したのに。
情報科学?俺は情報工学。博士号は取れなかったけど。

21:オーバーテクナナシー
17/03/19 22:19:57.62 tiy/swqv.net
情報科学も情報工学も明確な違いはない

22:オーバーテクナナシー
17/03/19 22:22:41.18 PyUEorrz.net
yamaguti~貸←こいつbotだろ

23:オーバーテクナナシー
17/03/20 13:38:56.46 bGtjmlmt.net
>>21
正解。だいたい、情報工学科情報科学講座ってのがあった。
そこにいた友人の研究テーマは計算機統計学でした。
学生の頃、理学部数学科にいた友人と工学部情報工学科(厳密には
工学研究科大学院情報工学専攻)にいた俺で、「俺達がやってるのは自然科学じゃ
ないよなぁ…」って笑って言いました。

24:オーバーテクナナシー
17/03/24 01:14:58.60 D0Vufp1d.net
面白法人カヤックのニューラルネットワーク新技術
URLリンク(www.famitsu.com)
膨大なパーセプトロンのニューラルネットワークを最小のパーセプトロンで分散構成するとか。ふふっ、サッパリ分からんが直列が並列的な感じになる?のか?
科学分野は基礎を学習せんとちんぷんかんぷんだ。

25:23
17/03/24 13:50:41.13 dfJ08PQj.net
>>24
リンク先は見てないが、パーセプトロンという単語はSFでしか読んだことがない。
J.P.ホーガンだったか?全感覚恒星系間即時通信装置。
ニューラルはそもそも実装寄りの非ノイマン計算モデルの一つでしかないが、
直列もヘッタクレもない。確かにネットワークによる並列ではあるな。
俺が学生の頃は、もうちょっとモデル寄り(実装法無視)の計算モデルに
首をひねっていたんだが、結局ダメだった。(T_T)

26:オーバーテクナナシー
17/03/25 09:03:58.30 W8NsjC/s.net
>>25
素人なんですけど、並列する場合は、
Webみたいにみんなバラバラに
同時進行のイメージしか無いのだけれど。
その統合というか司令塔?まとめ役?
リーダー?はどうなってるんですか?

27:オーバーテクナナシー
17/03/25 15:09:51.31 L+Tv+SMc.net
パーセプトロン=視覚と脳の機能をモデル化した、 パターン認識を行う。学習能力を持つシンプルなネットワーク。
やばい、わりと皆知識がふわふわしてるやんけ。詳しそうな人の文章は暗号文にしか見えんし。/(^о^)\電子ノ海ガ広大スギル!

28:オーバーテクナナシー
17/03/25 16:36:05.02 kX81J4yP.net
>>26
リーダー問題。
はい正解。現時点ではリーダーはいります。
微分方程式を解くための巨大三角行列演算は疎結合並列では割と難しいテーマです。
逆に疎結合並列で簡単なのはCGかも。
俺がコケたのは自律分散「モデル」を目指したから。
実装系では遥かに難しくなるはずです。
「自律」が問題なのよ。一点に突っ込んだら勝手に一点に回答が来る。
おそらく、特定テーマに限定すれば実装可能。
リーダーが答「だけ」待ってる計算モデルを求めていたわけ。自律分散。
無茶だと思うだろう?だからこそ研究テーマなんだ。

29:オーバーテクナナシー
17/03/26 18:01:40.71 zPlr80fX.net
URLリンク(www.doraibu.com) どらいぶ帳よろしく

30:yamaguti~貸
17/04/01 18:22:42.42 CW1wUjX6.net
マルチスレッディングエンジンのインクルードファイルのコメンタリ
# UTC CEy002006m05d14
:
# UTC CEy002003m03d12
#
                
スレッド処理に必要 ( 非追跡用 . 自力追跡 )
                
スレッディングクラス先頭
  初期化メソッド先頭
    演算用パラメータ格納変数
#    
##    
    フラグ兼プロセス数カウンタ old
    フラグ兼プロセス数カウンタ new
    スレッド終了検出済フラグ
  初期化メソッド末尾
#  

31:yamaguti~貸
17/04/01 18:23:32.72 CW1wUjX6.net
  非同期スレッドマネージャメソッド先頭
#    
    スレッド格納用
                
#    
#    
##      
#    
#    
                
    演算済か
      演算不要
    スレッド発行済か
      演算結果取出
    if ブロック末尾
                
    演算種文字列取出
    数値取出
                
    演算ソースが存在するか
      ループ先頭
        数値取出
        形式判定
#          
#          
          再帰
        別形式の場合
          演算結果取出
        
        取出した値を
        一時収納
      ループ末尾

32:yamaguti~貸
17/04/01 18:26:25.67 CW1wUjX6.net
    if ブロック末尾
                
    スレッド発行済か
      スレッド発行不要
    
    ループ先頭
      演算対象でなければ
        スレッド発行不要
      if ブロック末尾
    ループ末尾
                
#    
#      
      演算スレッド先頭
#        
#        
##          
#          
#          
          子プロセス発行メソッド呼出先頭
#          
            演算種類
            数値
          子プロセス発行メソッド呼出末尾
#        
        結果格納
#        
#        
#        
#        

33:yamaguti~貸
17/04/01 18:27:46.02 CW1wUjX6.net
        演算完了フラグ立て
        無限ループ先頭
#          
##          
          ウエイト
        無限ループ末尾
#        
#        
#        
#        
#        
        返り値
      演算スレッド末尾
#    
                
#    
#    
#    
    返り値
                
                
#    
#      
#    
                
#    
#    
#      
#    
#    
                

34:yamaguti~貸
17/04/01 18:29:26.40 CW1wUjX6.net
#    
#    
  スレッドマネージャメソッド末尾
                
  演算結果取出メソッドの先頭
    スレッドか否か
                
    ローカル変数に
#    
#    
#    
#    
    演算完了フラグチェック
      結果取出
#      
#      
#        
        演算完了フラグ消去
#      
#      
#      
##      
#      
#      
#      
#      
      スレッド手動削除
    if ブロック末尾
    返り値
  演算結果取出メソッドの末尾
                
  

35:yamaguti~貸
17/04/01 18:31:30.63 CW1wUjX6.net
#  
#    
#    
##    
#  
  スレッドか否かの判定のメソッドの先頭
#    
    スレッドか否かの判定
#      
      返り値
    スレッドでなければ
      返り値
    if ブロック末尾
  スレッドか否かの判定のメソッドの末尾
スレッディングクラス末尾
                

36:yamaguti~貸
17/04/01 18:34:39.55 CW1wUjX6.net
#
子プロセス発行クラス先頭
  初期化メソッド先頭
    親プロセスからの引数
    子プロセス ID ナンバの為のカウンタ
    exitcode 調整用
    ホスト名保存
#    
  
  
    分散シェル用コマンドライン
    コマンドライン
    固定部分と変更される部分
    分散シェル用コマンドライン用マーカー変数定義先頭
      分散シェル用コマンドライン先頭判定文字列
      分散シェル用コマンドライン終端判定文字列
    分散シェル用コマンドライン用マーカー変数定義末尾
  初期化メソッド末尾

37:yamaguti~貸
17/04/01 18:36:00.01 CW1wUjX6.net
  子プロセス呼出メソッドのラッパーメソッドの先頭
    コマンドライン生成
                
    子プロセス ID カウンタインクリメント
    子プロセス ID 文字列
    verbose out 先頭
      子プロセス発行モードのログ用文字列
      args と 子プロセス ID
    verbose out 末尾
                
    返り値の初期値は -1
    ループ先頭 ( エラーでループ )
      子プロセス発行 ( 結果を文字列で取得 )
      返り値 ( 正常終了判定用 ) 取得
    ループ末尾
                
    verbose out 先頭
      演算結果文字列出力
      演算結果文字列出力 ( stderr )
    verbose out 末尾
    演算結果文字列整形
    演算結果文字列から結果数値取出
#    
                
#    
    返り値
  子プロセス呼出メソッドのラッパーメソッドの末尾

38:yamaguti~貸
17/04/01 18:37:51.95 CW1wUjX6.net
  OS 種別判定メソッド先頭
    exit ステータスのビットシフト回数の設定の先頭
      シフト数未設定かまたは
      シフト数が自然数でない
        ならば
    システム別設定先頭
      システム判定文字列取得
      OS 種別判定先頭
      BeOS
        シフト数 0
#      
      OS 種別判定終了
    システム別設定末尾
      シフト数無変更設定の先頭
      シフト数無変更設定の末尾
    exit ステータスのビットシフト回数の設定の末尾
  OS 種別判定メソッド末尾
  子プロセス用パラメータ定義ラッパーメソッド先頭
    変数定義
  子プロセス用パラメータ定義ラッパーメソッド末尾

39:yamaguti~貸
17/04/01 18:39:08.54 CW1wUjX6.net
  演算結果出力用文字列生成メソッド先頭
    返り値を文字列で定義
      ホスト名
      親プロセス ID
      自分のシステム ID
      モードと自分のファイル名
                
    モード別処理先頭
    'exitcode' モード
      システム引数文字列追加
#    
#      
    モード別処理末尾
    返り値
  子プロセス用パラメータ文字列定義メソッド末尾
                
                

40:yamaguti~貸
17/04/01 18:40:29.74 CW1wUjX6.net
  分散シェル用コマンドライン生成メソッド先頭
#    
    メソッド引数取出ループ先頭
      文字列判定部先頭
      dish 用引数終了検出か
#      
        ループ脱出
      さもなくば
        引数取出
      文字列判定部末尾
    メソッド引数取出ループ末尾
    dish 用引数が空でないなら
      子プロセス呼出コマンドライン文字列の共通部分に
        dish 用コマンドラインを追加
    追加の終わり
#    
  分散シェル用コマンドライン生成メソッド末尾
  子プロセス呼出コマンドライン文字列生成メソッド先頭
    引数取出
    dish 用コマンドライン文字列が空でないなら
      コマンドライン文字列に
        dish 用パラメータ前半と
        中盤と
        後半を追加
    追加終わり
    残りの引数を
      追加
    返り値 ( 子プロセス呼出コマンドライン文字列と
      生成文字列 )
                
#    
  子プロセス呼出コマンドライン文字列生成メソッド末尾

41:yamaguti~貸
17/04/01 18:42:03.86 CW1wUjX6.net
                
  子プロセス呼出コマンドライン追加部分の文字列の初期化メソッド先頭
    初期化
  子プロセス呼出コマンドライン追加部分の文字列の初期化メソッド末尾
子プロセス発行クラス末尾
                
子プロセス呼出メソッド先頭
  子プロセス名再確認
  子プロセス発行
子プロセス呼出メソッド末尾
                
                
変数倉庫のクラスの先頭
  初期化メソッド先頭
    dish 用コマンドライン用マーカー文字列
  初期化メソッド末尾
  変数取出メソッド先頭
  変数取出メソッド末尾
変数倉庫のクラスの末尾
                
    dish 用コマンドライン用マーカー文字列
                
                
数値 to 真偽
ロジック種別格納サイズ定義先頭
  and , not , or
  xor , eor
  nand
ロジック種別格納サイズ定義末尾 👀
Rock54: Caution(BBR-MD5:0be15ced7fbdb9fdb4d0ce1929c1b82f)


42:yamaguti~貸
17/04/01 18:43:18.39 CW1wUjX6.net
ロジック種別格納サイズ定義クラス先頭
#  
#  
#  
ロジック種別格納サイズ定義クラス末尾
                以下実験用
#
                
#
#
                
#
#
#
#
#  
#   
#     
#    
#    
#    
#    
#    
#    
#      
#      
#      
#    
#  
#
#

43:yamaguti~貸
17/04/01 19:06:58.48 CW1wUjX6.net
スレリンク(future板:404-番)# KigyouYuuti
>509 :yamaguti~kasi:2017/03/17(金) 06:34:08.45 ID:AvF8g6lU
> >499-500 URLリンク(daily.) 2ch.net/test/read.cgi/newsplus/1486500807/164# 【話題】 若い世代の神戸市離れが深刻・・・ライバ

44:yamaguti~貸
17/04/01 19:08:43.11 CW1wUjX6.net
スレリンク(future板:582番)# DL Baidu
>273 :yamaguti~kasi:2017/02/10(金) 19:31:42.91 ID:Zwt3oCZz
> >801 : yamaguti~kasi 2017/02/08(水) 02:44:28.24 ID:63WsxX0P
>> * 簡易版強い AI ( AL )
>> * 超強力弱い AI ( AL )
>
> この国だけに配慮致します立場でなくなってしまいましたので申上げます
> スレリンク(future板:602番)# KanniBan Tuyoi AI Sikumi
スレリンク(future板:614番)# KouKi OpeKo

45:44
17/04/01 19:10:09.63 CW1wUjX6.net
>>44
>、言い換えるとAIエージェントが初歩的な文法感覚
実身仮身 Enumerator
シンボリックリンク ハードリンク エイリアス レプリカント OpenDoc OLE xfy iframe
ActiveX JavaBeans リエントラント インスタンス イテレータ

46:44
17/04/01 19:15:43.69 CW1wUjX6.net
>>44-45
TRONCHIP 32bitARM Smalltalk Ruby 有機分散化前提 VM
スレリンク(future板:681-684番)# TRONCHIP
スレリンク(future板:93番)#99# TamasiiYou VM
スレリンク(future板:525-526番)# 64bitARM Fuguai
スレリンク(future板:582番)# 64bitARM Fuguai

47:44
17/04/01 19:16:53.14 CW1wUjX6.net
>>44-46 64bitARM
>75 : 名無しさん必死だな 2017/03/26(日) 11:53:57.81 ID:cgTmnzG/0
>ry 、CPUのNeonの33GFLOPSってのがネックだな ry FLOPSは倍になったが命令セットでは退化して、
> 76 : 名無しさん必死だな 2017/03/26(日) 12:11:12.76 ID:MQZxOJwV0
> 命令セットというよりも電力の制約が厳しすぎてパイプラインが早期に深くなりすぎた

48:44
17/04/01 19:32:50.47 CW1wUjX6.net
>>44-47
スレリンク(future板:587番)# 合原先生
> URLリンク(www.sankeibiz.jp)
>ディープラーニングは要素技術としては

49:44
17/04/01 19:55:58.62 CW1wUjX6.net
>>44-48 >超強力弱い AI ( AL )
スレリンク(future板:417番) Youso Obujekuto
スレリンク(future板:612番) Youso Obujekuto
スレリンク(future板:609-610番)# DeepPredNet

50:44
17/04/02 09:29:29.46 XlgvGcXl.net
>>44-49
スレリンク(future板:552番)# Bunpou = SintaiSei
スレリンク(future板:628番)# Bunpou = SintaiSei
スレリンク(future板:379番)# BunpouYouso
スレリンク(future板:413番)# BunpouYouso
スレリンク(future板:483番)# Sikou Kansetu
スレリンク(future板:642番)# Sikou Kansetu

51:yamaguti~貸
17/04/15 21:12:15.44 HzCv+EZn.net
* 過去のロケоト実験 近隣国から使いっ端扱い まことしやか ( 小о先生等 )
* 工о員様らしきご投稿 ? ご動機 ? 齊о先生暗о ( 超知能による探査 → ご関係者駆除リスト入り + Aо女優訪問停止 )

52:オーバーテクナナシー
17/04/27 21:38:15.16 OXU7Ryyt.net
えーと、俗にマイクロマシンと呼ばれる実験的機構が古典物理学を
完全に無視した挙動を示すことは知ってるよな?俗称ファンデルワールス力。
ナノのオーダーまで行くとかなり微妙。人類の技術半導体畑で肉薄。
普通の単物質だと原子間隔は少数の0.1nm弱〜大多数の0.3nm以下。
もう「電気抵抗∞の固体は存在しない」とか、トンネル効果とかが
効いてきそうなレベル・。

53:yamaguti~貸
17/05/14 12:54:11.56 hxbfNeaT.net
1493891216/255-256#機械学習のための仮説検定
naftali harris
複雑な推論 ry 完全に一般化できる非常に簡単で単純な方法 ry 対応のあるt検定を使って比較
独立同分布 ry n 対の (x,y) ry 。“機械学習” は、 (x,y) の例が与えられた時、 x を使って y を推定 ry 最終的 ry 関数 f(x) を生成
典型的には損失関 ry 、この損失関数とは、推定がどれほど良好 ry
。(ここでは、期待値は新しい (X,Y) に取って代わられ、 f に適合させるために使われた点 (x,y) は固定されていると見なされます。
ただし、 (x,y) データを予測する、あるいは n 個の点 x では損失だけを見て y だけを予測するなど、他にも妥当 ry )。
では、 m 対の (x,y) のテストセット ry
。 f と g の2つのモデルを比較したい場合、m対の (x,y) のそれぞれについて ry
。これで m 個の独立同分布のランダム変数を得ることができ、t検定を使ってその平均がゼロに等しいか ry
。つまり ry 優れた関数であるという帰無仮説及びそうではないという対立仮説を( ry )検定

しかし、このアプローチは万能ではありません。1つは、データの使用法に無駄 ry
。どういうことかというと、 f または g に適合させるために使われた後は、訓練データの n 個の点が捨てられ、 m 個の検定点のみ ry
。これが最尤/尤度比検定(例:線形またはロジスティック回帰)のアプローチの場合、同じ訓練データの n 個の点をモデルの適合と推定の両方に使 ry
。基本 ry 、一般的な機械学習モデルでは不可能な、追加機能を追加する際の「自由度」を容易に把握できるからです。
ry 改善 ry 、単一の訓練/検定分割の代わりにK-分割交差検証 ry うまくはいきません。 ry
。先ほど ry 固定値と見なしていましたが、交差検証のセットアップでは各点がそのフォールドにおいてランダム ry 不可能 ry
。ただし ry 大きな問題はありませ ry 80%( ry )においてどの程度適合するかという仮説に変えるだけです。
一番の問題 ry 独立同分布でなく ry 、点の独立性はもはや保持されず ry
対策 ry 、K-分割交差検証ではなくLOOCV(一個抜き交差検証) ry
、異なる点の損失差は全て交換でき ry 中心極限定理を見つけて検討モデルを正しい条件下に置けば

54:53
17/05/14 12:58:13.38 hxbfNeaT.net
>>53
スレリンク(future板:625番)# Supaasu ( Moderingu Koodhingu )
スレリンク(future板:968-972番)# Hitati TyouyakuGakusyuu H
スレリンク(future板:538番)#611# Hitati # 3tubisi # DeepMind WanSyotto
スレリンク(future板:343-344番)#360# DeepMind Hitati # Kitano Pezy
スレリンク(future板:374-377番)# DeepMind Hitati
スレリンク(future板:598番)#1475655319/251# 3tubisi
スレリンク(future板:537番)# 002016
スレリンク(future板:265番)# KyouDai
スレリンク(future板:8番)# Fujituu Kanji
URLリンク(techon.nikkeibp.co.jp) Kitano
スレリンク(future板:517番)# AI-KudouKagaku SekkeiRei

55:yamaguti~貸
17/05/21 12:34:02.97 YzTNLUI0.net
>>46 訂正
スレリンク(future板:525-527番)# 64bitARM Fuguai
>>53-54
URLリンク(postd.cc)
スレリンク(future板:255-256番)

56:yamaguti~貸
17/05/21 15:43:57.22 YzTNLUI0.net
URLリンク(google.jp)
532 :名無し名人:2016/03/10(木) 13:45:42.55 ID:5DczUOUM.net
李世ドル九段のライバルで中国囲碁ランキング1位の柯潔九段は中国メディアを通じて
「李世ドル九段の棋風は後半に逆転勝ちするスタイルであり、アルファ碁との対局には適していない」
と評価した。
当初、李九段の5対0の勝利を予想していた柯潔九段は第1局の後、
「アルファ碁が5対0で勝つ可能性もありそうだ」と話した。


噂では武宮九段も似た事を述べておられるとか

246 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/19(土) 00:28:19.28 ID:aKCijgQ0.net
>>235
おそらく、今のプログラムは「僅差勝利を目指せ」の一つだけ
場合分けで、「不利の時は現状から0から1目有利を目指せ」を入れれば
αは大失敗を要求してこないので、大糞手は出ないかもね。
それ以前にα不利になる状況なんて、一般人には作れないけど。
>>227
>接戦にしてくれる接待機能付きだからな
まぁそうとも言えるだけどね。
僅差勝利目指すのが勝率が1番高いという主旨のプログラムだからな。
αが40目差有利とかから開始したら自殺手を連発するかもなwww

57:56
17/05/21 15:45:26.96 YzTNLUI0.net
630 : 越田 2016/03/10(木) 11:04:52.28 ID:0618KqPD
◆ 対局ソフトとトッププロ
対局ソフトがトッププロに白番で勝ったことが、大きな話題になっています。
対局ソフトの発展には目覚しいものがありますが、
そこには囲碁のゲームとして本質とそのアルゴリズムが明解になったことがあります。
これに比べ、トッププロでさえ囲碁がどのようなゲームであるかというゲーム論理そのものを知らないこと明らかになりました。
このことは、どのような原因で効率差が生まれているのかを知らないため、
理論軽視によって蓄積された数多くの経験による知識は、
結局最後に役立てることができないものになることに初めて気づいた瞬間だったといえます。
また、理論軽視の勉強は、一旦対局中に恐怖心が生まれると、
完全に思考停止が起こる事実を証明したものといえます。

780 : 名無し名人 2016/03/10(木) 12:18:19.24 ID:l3SphP/7
・ソフト、アルゴリズムはこれまでの対局を学習して強化済み。
・機械には集中力の概念が無いので、対局中の衰えはない。
・今回のAIはGoogle社のディープラーニング技術(人間の脳を模試した深層学習システム)を利用した、最先端の人工知能
・人間のように、打つ手を変化(序盤・中盤・終盤等)させることもできる。。様々な定石を組み込み済み。
・勿論、計算の効率化、速さが尋常じゃないので、奥深くまで読むこともできる。
要は自分で考えることができる。

58:56
17/05/21 15:47:40.23 YzTNLUI0.net
957
163 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/10(木) 13:14:30.93 ID:uNRfnEK+.net
この一本掛かって小ケイマに受けさせる人間臭い打ち方はソフトの中でどうやって決まってくるんだろうな
過去の布石を色々と自己対戦で試して、勝率が良かったのを採用する感じなのかなあ
879 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/10(木) 14:06:50.02 ID:pPISnpWW.net
>>854
逆だよ
覗いて下辺黒を強化してあったからカタツキが成立する
未来を予測する読みよりその段階でよいとする手をうつのがこのAIだろう
963 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/10(木) 14:13:45.45 ID:TcAHfx2J.net
アルファ碁からしたら、この対戦相手、なに訳の分からない手を打ってるんだ??と思ってるんだろうか。
94 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/10(木) 14:25:36.21 ID:vx5uaYni.net
ディープラーニング+モンテカルロなら、読みなんて無いわな
486 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/10(木) 14:47:16.87 ID:OC4Lrk8G.net
>>295
そうかもですね
将棋だと詰め特化してないソフトはかなりの強豪でも詰み判定甘い場合があります
寄せるには寄せられるんだけど妙な迂回手順しか出せないとか……
シチョウの場合もおなじようなことがあるかもしれないですね
>>301
専用ルーチン回す部分は増やしすぎてもシステム全体の運用難易度があがるので難しい
レイテンシが増えたためにかえって弱くなることもありえる
434 : 名無し名人 2016/03/10(木) 13:36:56.08 ID:aMH9iDHU
部分的に定石とか最早考えてなくて
すべての石の配置で打ってる感じがする

59:56
17/05/21 15:48:55.76 YzTNLUI0.net
319 :名無し名人:2016/03/10(木) 14:39:36.67 ID:/EZI524S.net
>>312
AlphaGoは
ポリシーネットワークが手を選んで
ニューラルネットワークが評価するんだよ
320 :名無し名人:2016/03/10(木) 14:39:41.66 ID:i99EOmUP.net
機械って一手一手次の一手問題集みたいに読んでるんだろうな
303 :名無し名人:2016/03/10(木) 14:38:33.52 ID:BoQ7po7d.net
アルファ碁の手は自由奔放だな

366 :名無し名人:2016/03/10(木) 14:43:11.28 ID:Zue3zGSq.net
>>312
モンテカルロは評価関数と対等の関係だよ
1. 候補手ニューラルネットワーク(Policy)が候補手提示
2. その先の場面を評価ニューラルネットワーク(Value)とモンテカルロで評価する
3. (Value+モンテカルロ)/2が優れている手を指す
が基本

567 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/10(木) 14:53:07.29 ID:3I0oZ4Qf.net
囲碁でいう薄すぎるが将棋でいう細すぎるに聞こえるんで、
GPS戦で細すぎる攻めをつなげて圧勝したケースを彷彿させる。
568 名前:名無し名人 E-mail: 投稿日:2016/03/10(木) 14:53:19.05 ID:pti+iZvd.net
黒地のどっかを削るとどっかに地が出来そうで怖いんだよな
アルファはそういう打ち方をしてる気がする

60:56
17/05/21 15:49:50.06 YzTNLUI0.net
755 : 名無し名人 2016/03/10(木) 13:58:53.49 ID:/XjYYyvu
>>710
人間の場合、着手の第一感といっても、大抵の場合それは部分で見るよな
19路は人間が全体を一時に認識するには広すぎるからだ。だから部分部分で
直感をつないでみて、だいたいこれならいける、いけない、と判断する
アルファの場合は局面全体を常に第一感を働かせてる感じじゃないかとおもう
だから、部分でみるとオカシな手だけど全体でみると意味があったりする・・

581 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/10(木) 14:54:28.72 ID:97EnErTm.net
人間は19×19を小分けにして見てて、AIは19×19をそのまま処理してるんだろうか
597 名前:名無し名人 E-mail: 投稿日:2016/03/10(木) 14:56:09.44 ID:X55d3SJa.net
人間は基本色々対応できるように打つのが良いとされるけど
コンピューターは違うんだろうね、頭の中では終局まで打ってるんだもの
628 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/10(木) 14:58:26.67 ID:/XjYYyvu.net
豆知識
モンテの特徴
1) 20目差で70%の勝率の手
2) 1目差で95%の勝率の手
の場合、2)を選ぶ
631 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/10(木) 14:58:34.38 ID:ll4NbuH8.net
>>607
形が悪くなければ形勢が悪くなるはずが無いっていうのが日本人の感覚なんだよなー
善悪はともかくとして

61:56
17/05/21 15:59:28.03 YzTNLUI0.net
埋立誤検出回避

62:56
17/05/21 16:00:35.16 YzTNLUI0.net
719 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/10(木) 15:03:03.64 ID:OC4Lrk8G.net
>>629
ありがとう
勝率計算って終局まで打って計算してたのねw
これ将棋以上に計算機資源勝負にみえるんだけど……
739 名前:名無し名人 E-mail: 投稿日:2016/03/10(木) 15:04:26.72 ID:6GYIsRyx.net
考えてる事がよくわからんw
740 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/10(木) 15:04:30.89 ID:uNRfnEK+.net
中央で白が覗いた一手を丸々持ち込みに出来れば
上辺荒らされた損を回収できるというアルファ碁の大局観
784 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/10(木) 15:07:34.81 ID:OceJGdIj.net
>>719
モンテカルロ自体は考えないで適当に打ってる
812 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/10(木) 15:10:13.03 ID:NAjd/rJU.net
読み切られてる予感・・・
163 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/10(木) 15:32:49.10 ID:x+pyWsXy.net
>>80
アルファはマシンパワー任せに膨大な手数検討してるから
手が進む=打てる場所がなくなるほど精度は上がる
恐らく、アルファは「この手が最善」っていうのは提示しない
ある程度の時間、最善手が変わらなかったら操作してる人間が検討打ち切って打つ
その1秒後にアルファが本当の最善手を見つける可能性はもちろんある


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